論文の概要: Label-free segmentation from cardiac ultrasound using self-supervised
learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04979v2
- Date: Tue, 24 Oct 2023 19:16:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-28 06:25:13.861938
- Title: Label-free segmentation from cardiac ultrasound using self-supervised
learning
- Title(参考訳): 自己教師あり学習による心筋超音波からのラベルなしセグメンテーション
- Authors: Danielle L. Ferreira, Zaynaf Salaymang, Rima Arnaout
- Abstract要約: コンピュータビジョン,臨床領域知識,深層学習を用いた自己教師型(手動ラベルなし)セグメンテーションのためのパイプラインを構築した。
8,393枚の心エコー画像(4,476,266枚,平均61年,女性51%)を用いて,450枚の心エコー画像(93,000枚)をトレーニングし,生体計測値の算出を行った。
本研究は,超音波からのセグメンテーションのための手動ラベルフリー,臨床的に有効な,高度にスケーラブルな方法であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6906005491572401
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Segmentation and measurement of cardiac chambers is critical in cardiac
ultrasound but is laborious and poorly reproducible. Neural networks can
assist, but supervised approaches require the same laborious manual
annotations. We built a pipeline for self-supervised (no manual labels)
segmentation combining computer vision, clinical domain knowledge, and deep
learning. We trained on 450 echocardiograms (93,000 images) and tested on 8,393
echocardiograms (4,476,266 images; mean 61 years, 51% female), using the
resulting segmentations to calculate biometrics. We also tested against
external images from an additional 10,030 patients with available manual
tracings of the left ventricle. r2 between clinically measured and
pipeline-predicted measurements were similar to reported inter-clinician
variation and comparable to supervised learning across several different
measurements (r2 0.56-0.84). Average accuracy for detecting abnormal chamber
size and function was 0.85 (range 0.71-0.97) compared to clinical measurements.
A subset of test echocardiograms (n=553) had corresponding cardiac MRIs, where
MRI is the gold standard. Correlation between pipeline and MRI measurements was
similar to that between clinical echocardiogram and MRI. Finally, the pipeline
accurately segments the left ventricle with an average Dice score of 0.89 (95%
CI [0.89]) in the external, manually labeled dataset. Our results demonstrate a
manual-label free, clinically valid, and highly scalable method for
segmentation from ultrasound, a noisy but globally important imaging modality.
- Abstract(参考訳): 心室のセグメンテーションと測定は心エコーにおいて重要であるが、困難で再現性に乏しい。
ニューラルネットワークは補助できるが、教師付きアプローチは、同じ面倒な手動アノテーションを必要とする。
コンピュータビジョン,臨床領域知識,深層学習を組み合わせた自己教師型(手動ラベルなし)セグメンテーションのためのパイプラインを構築した。
8,393枚の心エコー画像(4,476,266枚,平均61年,女性51%)を用いて,450枚の心エコー画像(93,000枚)をトレーニングし,生体計測値の算出を行った。
また,左室を手作業で追跡できる患者10,030例の外部画像についても検討した。
臨床測定値とパイプライン予測値の間のr2は、報告されたクリニック間変動と類似しており、いくつかの異なる測定値(r2 0.56-0.84)で教師あり学習に匹敵する。
異常室径と機能を検出する平均精度は,臨床検査と比較して0.85(範囲0.71-0.97)であった。
テスト心エコー図(n=553)のサブセットは、MRIがゴールド標準である心臓MRIに対応していた。
パイプラインとMRIの相関は臨床心エコー図とMRIと類似していた。
最後に、パイプラインは、外部の手動ラベル付きデータセットで、左室を0.99 (95% ci [0.89])の平均diceスコアで正確に区分する。
本研究は, 超音波による画像分割を手作業で自由かつ臨床的に有効かつ高度にスケーラブルに行う方法である。
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