論文の概要: A Deep Learning-Based and Fully Automated Pipeline for Regurgitant
Mitral Valve Anatomy Analysis from 3D Echocardiography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10634v1
- Date: Tue, 21 Feb 2023 12:48:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-22 15:20:24.794601
- Title: A Deep Learning-Based and Fully Automated Pipeline for Regurgitant
Mitral Valve Anatomy Analysis from 3D Echocardiography
- Title（参考訳）: 3次元心エコー法による人工僧帽弁解剖解析のためのディープラーニングと完全自動パイプライン
- Authors: Riccardo Munaf\`o, Simone Saitta, Giacomo Ingallina, Paolo Denti,
Francesco Maisano, Eustachio Agricola, Alberto Redaelli, Emiliano Votta
- Abstract要約: 3D経食道心エコー法(DTEE)は僧帽弁閉鎖不全症(MR)の診断に有用である
手動TEEセグメンテーションは時間を要するため、運用内の変動が原因で、測定の信頼性に影響を及ぼす。
我々は,3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,MVサブ構造を分割し,MV解剖を定量化する完全自動パイプラインを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 3D transesophageal echocardiography (3DTEE), is the recommended method for
diagnosing mitral regurgitation (MR). 3DTEE provides a high-quality 3D image of
the mitral valve (MV), allowing for precise segmentation and measurement of the
regurgitant valve anatomy. However, manual TEE segmentations are time-consuming
and prone to intra-operator variability, affecting the reliability of the
measurements. To address this, we developed a fully automated pipeline using a
3D convolutional neural network (CNN) to segment MV substructures (annulus,
anterior leaflet, and posterior leaflet) and quantify MV anatomy. The 3D CNN,
based on a multi-decoder residual U-Net architecture, was trained and tested on
a dataset comprising 100 3DTEE images with corresponding segmentations. Within
the pipeline, a custom algorithm refines the CNN-based segmentations and
extracts MV models, from which anatomical landmarks and features are
quantified. The accuracy of the proposed method was assessed using Dice score
and mean surface distance (MSD) against ground truth segmentations, and the
extracted anatomical parameters were compared against a semiautomated
commercial software TomTec Image Arena. The trained 3D CNN achieved an average
Dice score of 0.79 and MSD of 0.47 mm for the combined segmentation of the
annulus, anterior and posterior leaflet. The proposed CNN architecture
outperformed a baseline residual U-Net architecture in MV substructure
segmentation, and the refinement of the predicted annulus segmentation improved
MSD by 8.36%. The annular and leaflet linear measurements differed by less than
7.94 mm and 3.67 mm, respectively, compared to the 3D measurements obtained
with TomTec Image Arena. The proposed pipeline was faster than the commercial
software, with a modeling time of 12.54 s and a quantification time of 54.42 s.
- Abstract（参考訳）: 3D経食道心エコー法(3DTEE)は僧帽弁閉鎖不全症(MR)の診断に有用である。
3dteeは僧帽弁(mv)の高品質な3d画像を提供し、正確なセグメンテーションと弁解剖の測定を可能にする。
しかし、手動のTEEセグメンテーションは時間を要するため、操作中の変動が生じやすいため、測定の信頼性に影響を及ぼす。
そこで我々は,3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた完全自動パイプラインを開発し,MVサブ構造(アニュラス,前葉,後葉)を分割し,MV解剖の定量化を行った。
マルチデコーダ残差u-netアーキテクチャに基づく3d cnnを100個の3dtee画像と対応するセグメンテーションからなるデータセット上でトレーニングおよびテストした。
パイプライン内では、カスタムアルゴリズムがcnnベースのセグメンテーションを洗練し、解剖学的ランドマークと特徴を定量化するmvモデルを抽出する。
提案手法の精度は,地上真実セグメンテーションに対するdiceスコアと平均表面距離(msd)を用いて評価し,抽出した解剖学的パラメータを半自動商用ソフトウェアtomtecイメージアリーナと比較した。
訓練した3d cnnは,前葉と後葉を併用することにより,平均0.79,msd 0.47mmのdiceスコアを得た。
提案したCNNアーキテクチャはMVサブ構造セグメンテーションにおいてベースライン残留U-Netアーキテクチャよりも優れ、予測アンラスセグメンテーションの改良によりMSDは8.36%向上した。
環状線とリーフレット線測定はそれぞれ7.94mmと3.67mm以下で,tomtec像で得られた3d画像と比較した。
提案されたパイプラインは商用ソフトウェアよりも高速で、モデリング時間は12.54秒、量子化時間は54.42秒であった。
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