論文の概要: Automatic Diagnosis of Carotid Atherosclerosis Using a Portable Freehand
3D Ultrasound Imaging System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03081v2
- Date: Thu, 9 Nov 2023 14:31:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-10 19:03:15.615878
- Title: Automatic Diagnosis of Carotid Atherosclerosis Using a Portable Freehand
3D Ultrasound Imaging System
- Title（参考訳）: 携帯型フリーハンド3次元超音波画像システムによる頸動脈硬化の診断
- Authors: Jiawen Li, Yunqian Huang, Sheng Song, Hongbo Chen, Junni Shi, Duo Xu,
Haibin Zhang, Man Chen, Rui Zheng
- Abstract要約: 計127個の頸動脈スキャンを携帯型3DUSシステムを用いて取得した。
U-Netセグメンテーションネットワークを用いて2次元横枠上の頸動脈を抽出した。
頸動脈容積を再構築するために, 位置正則化を用いた高速ドット投影法(FDP)を用いた新しい3次元再構成法を提案した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.73291257371106
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The objective of this study is to develop a deep-learning based detection and
diagnosis technique for carotid atherosclerosis using a portable freehand 3D
ultrasound (US) imaging system. A total of 127 3D carotid artery scans were
acquired using a portable 3D US system which consisted of a handheld US scanner
and an electromagnetic tracking system. A U-Net segmentation network was
firstly applied to extract the carotid artery on 2D transverse frame, then a
novel 3D reconstruction algorithm using fast dot projection (FDP) method with
position regularization was proposed to reconstruct the carotid artery volume.
Furthermore, a convolutional neural network was used to classify healthy and
diseased cases qualitatively. 3D volume analysis methods including longitudinal
image acquisition and stenosis grade measurement were developed to obtain the
clinical metrics quantitatively. The proposed system achieved sensitivity of
0.714, specificity of 0.851 and accuracy of 0.803 respectively for diagnosis of
carotid atherosclerosis. The automatically measured stenosis grade illustrated
good correlation (r=0.762) with the experienced expert measurement. The
developed technique based on 3D US imaging can be applied to the automatic
diagnosis of carotid atherosclerosis. The proposed deep-learning based
technique was specially designed for a portable 3D freehand US system, which
can provide more convenient carotid atherosclerosis examination and decrease
the dependence on clinician's experience.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,携帯型3次元超音波画像システムを用いた頸動脈硬化症の深層学習に基づく診断法を開発することである。
ハンドヘルドusスキャナーと電磁追跡システムからなる携帯型3d usシステムを用いて,総計127個の頸動脈スキャンを行った。
まず, u-netセグメンテーションネットワークを用いて2次元横行フレーム上の頸動脈を抽出し, 頸動脈容積の再構成のために高速ドット投影(fdp)法を用いた新しい3次元再構成アルゴリズムを提案した。
さらに,convolutional neural network(畳み込みニューラルネットワーク)を用いて,健康的および病的症例を定性的に分類した。
経時的画像取得と狭窄度測定を含む3次元体積分析法を開発し, 定量的に測定した。
提案システムは, 頸動脈硬化症の診断において0.714, 0.851, 0.803の感度を得た。
自動測定した狭窄度(r=0.762)は経験者測定と良好な相関を示した。
頸動脈硬化症の自動診断には, 3D US 画像を用いた技術が有効である。
提案手法は,より便利な頸動脈動脈硬化検査と臨床経験への依存度を低減できる携帯型3dフリーハンドusシステムのために特別に設計された。
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