論文の概要: Leveraging Clinically Relevant Biometric Constraints To Supervise A Deep
Learning Model For The Accurate Caliper Placement To Obtain Sonographic
Measurements Of The Fetal Brain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14482v1
- Date: Mon, 28 Mar 2022 04:00:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-30 07:24:10.578618
- Title: Leveraging Clinically Relevant Biometric Constraints To Supervise A Deep
Learning Model For The Accurate Caliper Placement To Obtain Sonographic
Measurements Of The Fetal Brain
- Title（参考訳）: 臨床関連バイオメトリクスの制約を活用して胎児脳の超音波計測を正確に行うための深層学習モデル
- Authors: H Shankar, A Narayan, S Jain, D Singh, P Vyas, N Hegde, P Kar, A Lad,
J Thang, J Atada, D Nguyen, PS Roopa, A Vasudeva, P Radhakrishnan, S Devalla
- Abstract要約: 経小脳平面(TC)の2次元USG画像から3つの重要な胎児脳バイオメトリーを計算するための深層学習(DL)手法を提案する。
U-Net DLモデルの精度を向上させるために,臨床的に関連するバイオメトリック制約(校正点間の関連性)とドメイン関連データ拡張を利用した。
いずれの場合も、個々のカリパーポイントの配置における平均誤差と計算されたバイオメトリーは、臨床医の誤差率に匹敵するものであった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Multiple studies have demonstrated that obtaining standardized fetal brain
biometry from mid-trimester ultrasonography (USG) examination is key for the
reliable assessment of fetal neurodevelopment and the screening of central
nervous system (CNS) anomalies. Obtaining these measurements is highly
subjective, expertise-driven, and requires years of training experience,
limiting quality prenatal care for all pregnant mothers. In this study, we
propose a deep learning (DL) approach to compute 3 key fetal brain biometry
from the 2D USG images of the transcerebellar plane (TC) through the accurate
and automated caliper placement (2 per biometry) by modeling it as a landmark
detection problem. We leveraged clinically relevant biometric constraints
(relationship between caliper points) and domain-relevant data augmentation to
improve the accuracy of a U-Net DL model (trained/tested on: 596 images, 473
subjects/143 images, 143 subjects). We performed multiple experiments
demonstrating the effect of the DL backbone, data augmentation,
generalizability and benchmarked against a recent state-of-the-art approach
through extensive clinical validation (DL vs. 7 experienced clinicians). For
all cases, the mean errors in the placement of the individual caliper points
and the computed biometry were comparable to error rates among clinicians. The
clinical translation of the proposed framework can assist novice users from
low-resource settings in the reliable and standardized assessment of fetal
brain sonograms.
- Abstract（参考訳）: 複数の研究により、中トリメスター超音波検査(USG)から標準化された胎児脳バイオメトリを得ることが、胎児神経発達の確実な評価と中枢神経系(CNS)異常のスクリーニングの鍵であることが示されている。
これらの測定値を得るには、非常に主観的で専門的であり、妊娠中の母親の質の高い出生前ケアを制限し、長年の訓練経験を必要とする。
本研究では,超小脳平面(tc)の2次元usg画像から,それをランドマーク検出問題としてモデル化し,高精度かつ自動キャリパー配置(バイオメトリー当たり2回)まで,3つの重要な胎児脳バイオメトリを計算するための深層学習(dl)手法を提案する。
u-net dlモデルの精度を向上させるために, 臨床関連バイオメトリック制約(校正点間の関係)とドメイン関連データ拡張を活用し, 596 画像, 473 被験者/143 画像, 143 被験者)を行った。
我々は, DLバックボーン, データ拡張, 一般化性の効果を実証し, 広範囲な臨床検査 (DL vs. 7) による最近の最先端アプローチに対するベンチマークを行った。
いずれの場合においても、個々の校正点の配置における平均誤差と計算バイオメトリーは、臨床医の誤差率に匹敵するものであった。
提案フレームワークの臨床的翻訳は, 胎児脳超音波検査の信頼性および標準化評価において, 低リソース環境の初心者ユーザを支援する。
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