論文の概要: Self-supervised motion descriptor for cardiac phase detection in 4D CMR based on discrete vector field estimations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05778v1
• Date: Tue, 13 Sep 2022 07:23:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-14 12:18:49.909284
• Title: Self-supervised motion descriptor for cardiac phase detection in 4D CMR based on discrete vector field estimations
• Title（参考訳）: 離散ベクトル場推定に基づく4次元CMRにおける心臓位相検出のための自己制御型モーションディスクリプタ
• Authors: Sven Koehler and Tarique Hussain and Hamza Hussain and Daniel Young and Samir Sarikouch and Thomas Pickhardt and Gerald Greil and Sandy Engelhardt
• Abstract要約: 本研究では, 変形可能なベクトル場を用いて心循環の動的過程を, 導出した1次元モーションディスクリプタの形で効率的に記述する方法を示す。 我々は, マルチディスリーブ, センター, 走査型短軸CMRデータセットにおけるモーションディスクリプタの妥当性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5755566067326996
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Cardiac magnetic resonance (CMR) sequences visualise the cardiac function voxel-wise over time. Simultaneously, deep learning-based deformable image registration is able to estimate discrete vector fields which warp one time step of a CMR sequence to the following in a self-supervised manner. However, despite the rich source of information included in these 3D+t vector fields, a standardised interpretation is challenging and the clinical applications remain limited so far. In this work, we show how to efficiently use a deformable vector field to describe the underlying dynamic process of a cardiac cycle in form of a derived 1D motion descriptor. Additionally, based on the expected cardiovascular physiological properties of a contracting or relaxing ventricle, we define a set of rules that enables the identification of five cardiovascular phases including the end-systole (ES) and end-diastole (ED) without the usage of labels. We evaluate the plausibility of the motion descriptor on two challenging multi-disease, -center, -scanner short-axis CMR datasets. First, by reporting quantitative measures such as the periodic frame difference for the extracted phases. Second, by comparing qualitatively the general pattern when we temporally resample and align the motion descriptors of all instances across both datasets. The average periodic frame difference for the ED, ES key phases of our approach is $0.80\pm{0.85}$, $0.69\pm{0.79}$ which is slightly better than the inter-observer variability ($1.07\pm{0.86}$, $0.91\pm{1.6}$) and the supervised baseline method ($1.18\pm{1.91}$, $1.21\pm{1.78}$). Code and labels will be made available on our GitHub repository. https://github.com/Cardio-AI/cmr-phase-detection
• Abstract（参考訳）: 心臓磁気共鳴(cmr)配列は、経時的に心臓機能のボクセルを可視化する。 同時に、ディープラーニングに基づく変形可能な画像登録は、cmrシーケンスの1つの時間ステップを後続に自己教師ありで警告する離散ベクトルフィールドを推定することができる。 しかし、これらの3d+tベクトル領域に含まれる豊富な情報ソースにもかかわらず、標準化された解釈は困難であり、今のところ臨床応用は限られている。 本研究では, 変形可能なベクトル場を効率的に利用し, 導出する1次元運動記述子を用いて心周期の動的過程を記述する方法を示す。 また, 収縮性心室の心血管生理的特性を考慮し, ラベルを使用せずに, エンドシストール (ES) およびエンドシストール (ED) を含む5つの心血管相の同定を可能にする一連の規則を定義した。 我々は, マルチディスリーブ, センター, 走査型短軸CMRデータセットにおけるモーションディスクリプタの妥当性を評価する。 まず,抽出した位相の周期的フレーム差などの定量的指標を報告する。 次に、時間的に再サンプリングし、両方のデータセットにまたがるすべてのインスタンスの動作記述子をアライメントする際に、定性的に一般的なパターンを比較する。 EDの平均周期的フレーム差は$0.80\pm{0.85}$,$0.69\pm{0.79}$で、サーバ間変動($1.07\pm{0.86}$,$0.91\pm{1.6}$)と教師付きベースライン法(1.18\pm{1.91}$, $1.21\pm{1.78}$)より若干優れている。 コードとラベルはGitHubリポジトリで公開されます。 https://github.com/Cardio-AI/cmr-phase-detection

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