論文の概要: FUSQA: Fetal Ultrasound Segmentation Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04418v2
- Date: Tue, 15 Aug 2023 09:58:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-16 17:07:59.800618
- Title: FUSQA: Fetal Ultrasound Segmentation Quality Assessment
- Title（参考訳）: FUSQA:胎児超音波のセグメンテーション品質評価
- Authors: Sevim Cengiz, Ibrahim Almakky, Mohammad Yaqub
- Abstract要約: 分割品質評価に取り組むための簡易な胎児超音波品質評価(FUSQA)モデルを提案する。
そこで我々は、より正確な妊娠年齢推定のために、セグメンテーション品質評価プロセスを自動分類タスクとして定式化し、良質なセグメンテーションマスクと良質なセグメンテーションマスクを区別する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0819408603463427
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Deep learning models have been effective for various fetal ultrasound
segmentation tasks. However, generalization to new unseen data has raised
questions about their effectiveness for clinical adoption. Normally, a
transition to new unseen data requires time-consuming and costly quality
assurance processes to validate the segmentation performance post-transition.
Segmentation quality assessment efforts have focused on natural images, where
the problem has been typically formulated as a dice score regression task. In
this paper, we propose a simplified Fetal Ultrasound Segmentation Quality
Assessment (FUSQA) model to tackle the segmentation quality assessment when no
masks exist to compare with. We formulate the segmentation quality assessment
process as an automated classification task to distinguish between good and
poor-quality segmentation masks for more accurate gestational age estimation.
We validate the performance of our proposed approach on two datasets we collect
from two hospitals using different ultrasound machines. We compare different
architectures, with our best-performing architecture achieving over 90%
classification accuracy on distinguishing between good and poor-quality
segmentation masks from an unseen dataset. Additionally, there was only a
1.45-day difference between the gestational age reported by doctors and
estimated based on CRL measurements using well-segmented masks. On the other
hand, this difference increased and reached up to 7.73 days when we calculated
CRL from the poorly segmented masks. As a result, AI-based approaches can
potentially aid fetal ultrasound segmentation quality assessment and might
detect poor segmentation in real-time screening in the future.
- Abstract（参考訳）: 深層学習モデルは様々な胎児超音波セグメンテーションタスクに有効である。
しかし、新たな未知のデータへの一般化は、臨床応用の有効性に関する疑問を提起している。
通常、新しい目に見えないデータへの遷移は、移行後のセグメンテーション性能を検証するのに時間を要する。
セグメンテーション品質評価の取り組みは自然画像に焦点を合わせており、その問題は通常、ダイススコア回帰タスクとして定式化されている。
本稿では,マスクが存在しない場合にセグメンテーション品質評価に取り組むために,簡易な胎児超音波セグメンテーション品質評価(FUSQA)モデルを提案する。
分別品質評価プロセスを,より正確な妊娠年齢推定のために,良質な分別マスクと低品質の分別マスクを区別するための自動分類タスクとして定式化する。
異なる超音波装置を用いて2つの病院から収集した2つのデータセットについて,提案手法の性能を検証する。
優れたセグメンテーションマスクと低い品質のセグメンテーションマスクを区別することで、90%以上の分類精度を達成しています。
さらに、医師が報告した妊娠年齢とCRL測定値との差は1.45日しかなかった。
一方,この差は,セグメンテーションの少ないマスクからcrlを計算した場合,最大7.73日にまで達した。
その結果、AIベースのアプローチは胎児超音波のセグメンテーションの品質評価に役立つ可能性があり、将来的にはリアルタイムスクリーニングにおけるセグメンテーションの低下を検出する可能性がある。
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