論文の概要: Automated Assessment of Transthoracic Echocardiogram Image Quality Using Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00976v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 12:15:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-05 11:56:19.776933
• Title: Automated Assessment of Transthoracic Echocardiogram Image Quality Using Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 深層ニューラルネットワークを用いた経胸部心エコー画像の画質自動評価
• Authors: Robert B. Labs, Apostolos Vrettos, Jonathan Loo, Massoud Zolgharni
• Abstract要約: 取得した画像の品質はオペレーターのスキルに大きく依存しており、主観的に評価される。 本研究の目的は,心エコー画像品質の客観的評価パイプラインを提供することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5922360296344396
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Standard views in two-dimensional echocardiography are well established but the quality of acquired images are highly dependent on operator skills and are assessed subjectively. This study is aimed at providing an objective assessment pipeline for echocardiogram image quality by defining a new set of domain-specific quality indicators. Consequently, image quality assessment can thus be automated to enhance clinical measurements, interpretation, and real-time optimization. We have developed deep neural networks for the automated assessment of echocardiographic frame which were randomly sampled from 11,262 adult patients. The private echocardiography dataset consists of 33,784 frames, previously acquired between 2010 and 2020. Deep learning approaches were used to extract the spatiotemporal features and the image quality indicators were evaluated against the mean absolute error. Our quality indicators encapsulate both anatomical and pathological elements to provide multivariate assessment scores for anatomical visibility, clarity, depth-gain and foreshortedness, respectively.
• Abstract（参考訳）: 2次元心エコー図の標準的な考え方は確立されているが、取得した画像の品質はオペレーターのスキルに大きく依存しており、主観的に評価される。 本研究の目的は,新しい領域特異的品質指標を定義することにより,心エコー図画像品質の客観的評価パイプラインを提供することである。 これにより、画像品質評価が自動化され、臨床測定、解釈、リアルタイム最適化が向上する。 11,262人の成人患者からランダムに採取した心エコー図自動評価のためのディープニューラルネットワークを開発した。 プライベート心エコー図データセットは、2010年から2020年にかけて取得された33,784フレームで構成されている。 深層学習手法を用いて時空間的特徴を抽出し,画像品質指標を平均絶対誤差に対して評価した。 品質指標は解剖学的要素と病理的要素の両方をカプセル化し,解剖学的視認性,明瞭度,深達度,前短縮度に多変量評価スコアを与える。

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