Fugu-MT 論文翻訳(概要): FPUS23: An Ultrasound Fetus Phantom Dataset with Deep Neural Network Evaluations for Fetus Orientations, Fetal Planes, and Anatomical Features

論文の概要: FPUS23: An Ultrasound Fetus Phantom Dataset with Deep Neural Network Evaluations for Fetus Orientations, Fetal Planes, and Anatomical Features

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07852v1
Date: Tue, 14 Mar 2023 12:46:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-15 15:12:49.615130
Title: FPUS23: An Ultrasound Fetus Phantom Dataset with Deep Neural Network Evaluations for Fetus Orientations, Fetal Planes, and Anatomical Features
Title（参考訳）: FPUS23:胎児の向き、胎児の平面、解剖学的特徴をニューラルネットワークで評価した超音波胎児ファントムデータセット
Authors: Bharath Srinivas Prabakaran and Paul Hamelmann and Erik Ostrowski and Muhammad Shafique
Abstract要約: 胎児の生体計測値を推定するための適切な診断平面を同定するために,新しい胎児ファントム超音波データセットFPUS23を提案する。データセット全体は15,728の画像で構成され、4つの異なるディープニューラルネットワークモデルをトレーニングするために使用される。また、FPUS23データセットを用いてトレーニングしたモデルを評価し、これらのモデルによって得られた情報を実世界の超音波胎児データセットの精度を大幅に向上させることができることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.404128105946583
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Ultrasound imaging is one of the most prominent technologies to evaluate the growth, progression, and overall health of a fetus during its gestation. However, the interpretation of the data obtained from such studies is best left to expert physicians and technicians who are trained and well-versed in analyzing such images. To improve the clinical workflow and potentially develop an at-home ultrasound-based fetal monitoring platform, we present a novel fetus phantom ultrasound dataset, FPUS23, which can be used to identify (1) the correct diagnostic planes for estimating fetal biometric values, (2) fetus orientation, (3) their anatomical features, and (4) bounding boxes of the fetus phantom anatomies at 23 weeks gestation. The entire dataset is composed of 15,728 images, which are used to train four different Deep Neural Network models, built upon a ResNet34 backbone, for detecting aforementioned fetus features and use-cases. We have also evaluated the models trained using our FPUS23 dataset, to show that the information learned by these models can be used to substantially increase the accuracy on real-world ultrasound fetus datasets. We make the FPUS23 dataset and the pre-trained models publicly accessible at https://github.com/bharathprabakaran/FPUS23, which will further facilitate future research on fetal ultrasound imaging and analysis.
Abstract（参考訳）: 超音波イメージングは、妊娠中の胎児の成長、進行、および全体の健康を評価する最も顕著な技術の1つである。しかし、これらの研究から得られたデータの解釈は、そのような画像の分析に精通した専門医や技術者に最適である。そこで本研究では,(1)胎児の生体計測値推定のための正しい診断面,(2)胎児の向き,(3)解剖学的特徴,(4)胎児の胎盤解剖学的境界ボックスを,23週の胎盤で識別できる新しい胎児用ファントム超音波データセット,fpus23を提案する。データセット全体は15,728イメージで構成されており、前述の胎児の特徴とユースケースを検出するために、ResNet34バックボーン上に構築された4つの異なるディープニューラルネットワークモデルをトレーニングするために使用される。また、FPUS23データセットを用いてトレーニングしたモデルを評価し、これらのモデルによって得られた情報を実世界の超音波胎児データセットの精度を大幅に向上させることができることを示した。 FPUS23データセットと事前訓練されたモデルをhttps://github.com/bharathprabakaran/FPUS23で公開し、胎児超音波画像と分析のさらなる研究を促進する。

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