論文の概要: Anomaly Detection in Echocardiograms with Dynamic Variational Trajectory Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15316v3
• Date: Tue, 24 Oct 2023 08:26:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 03:50:12.012032
• Title: Anomaly Detection in Echocardiograms with Dynamic Variational Trajectory Models
• Title（参考訳）: 動的変動軌跡モデルを用いた心エコー図の異常検出
• Authors: Alain Ryser, Laura Manduchi, Fabian Laumer, Holger Michel, Sven Wellmann, Julia E. Vogt
• Abstract要約: 心エコービデオの新しい異常検出法を提案する。 心拍周期の周期的特性を利用して変動潜在軌道モデル(TVAE)の3つの変種を学習する。 これは、Ebstein's AnomalyやShone-complexのような重度の先天性心不全を確実に識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.784158889077313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel anomaly detection method for echocardiogram videos. The introduced method takes advantage of the periodic nature of the heart cycle to learn three variants of a variational latent trajectory model (TVAE). While the first two variants (TVAE-C and TVAE-R) model strict periodic movements of the heart, the third (TVAE-S) is more general and allows shifts in the spatial representation throughout the video. All models are trained on the healthy samples of a novel in-house dataset of infant echocardiogram videos consisting of multiple chamber views to learn a normative prior of the healthy population. During inference, maximum a posteriori (MAP) based anomaly detection is performed to detect out-of-distribution samples in our dataset. The proposed method reliably identifies severe congenital heart defects, such as Ebstein's Anomaly or Shone-complex. Moreover, it achieves superior performance over MAP-based anomaly detection with standard variational autoencoders when detecting pulmonary hypertension and right ventricular dilation. Finally, we demonstrate that the proposed method enables interpretable explanations of its output through heatmaps highlighting the regions corresponding to anomalous heart structures.
• Abstract（参考訳）: 心エコービデオの新しい異常検出法を提案する。 本手法は循環周期の周期的特性を利用して変動潜在軌道モデル(TVAE)の3つの変種を学習する。 第1の2つの変種(TVAE-CとTVAE-R)は心臓の厳格な周期運動をモデル化するが、第3の変種(TVAE-S)はより一般的であり、ビデオ全体を通して空間表現の変化を可能にする。 全てのモデルは、健康な人口の規範を学ぶために、複数のチャンバービューからなる幼児の心エコービデオの、新しい社内データセットの健全なサンプルに基づいて訓練される。 推定の際には,データセット内の分布外サンプルを検出するために,MAPに基づく最大異常検出を行う。 提案手法は, Ebstein's Anomaly や Shone-complex などの重症先天性心疾患を確実に同定する。 さらに、肺高血圧や右室拡張を検出する際に、標準変分オートエンコーダを用いたMAPベースの異常検出よりも優れた性能を発揮する。 最後に, 異常心構造に対応する領域を強調するヒートマップを用いて, 出力の解釈可能な説明を可能にすることを実証する。

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