論文の概要: Multi-scale, Data-driven and Anatomically Constrained Deep Learning Image Registration for Adult and Fetal Echocardiography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00831v2
• Date: Mon, 11 Sep 2023 14:34:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 18:28:38.324823
• Title: Multi-scale, Data-driven and Anatomically Constrained Deep Learning Image Registration for Adult and Fetal Echocardiography
• Title（参考訳）: 成人および胎児心エコー図における多変量・データ駆動・解剖学的制約付き深層学習画像登録
• Authors: Md. Kamrul Hasan, Haobo Zhu, Guang Yang, Choon Hwai Yap
• Abstract要約: 胎児と成人のエコーにおける深層学習画像登録のための3つの戦略を組み合わせた枠組みを提案する。 以上の結果から, 良好な解剖学的トポロジーと画像テクスチャは, 形状符号化およびデータ駆動型対向損失と強く結びついていることが判明した。 当社のアプローチは,光学フローやElastixなど,従来の非DLゴールド登録手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.923733944174007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Temporal echocardiography image registration is a basis for clinical quantifications such as cardiac motion estimation, myocardial strain assessments, and stroke volume quantifications. In past studies, deep learning image registration (DLIR) has shown promising results and is consistently accurate and precise, requiring less computational time. We propose that a greater focus on the warped moving image's anatomic plausibility and image quality can support robust DLIR performance. Further, past implementations have focused on adult echocardiography, and there is an absence of DLIR implementations for fetal echocardiography. We propose a framework that combines three strategies for DLIR in both fetal and adult echo: (1) an anatomic shape-encoded loss to preserve physiological myocardial and left ventricular anatomical topologies in warped images; (2) a data-driven loss that is trained adversarially to preserve good image texture features in warped images; and (3) a multi-scale training scheme of a data-driven and anatomically constrained algorithm to improve accuracy. Our tests show that good anatomical topology and image textures are strongly linked to shape-encoded and data-driven adversarial losses. They improve different aspects of registration performance in a non-overlapping way, justifying their combination. Despite fundamental distinctions between adult and fetal echo images, we show that these strategies can provide excellent registration results in both adult and fetal echocardiography using the publicly available CAMUS adult echo dataset and our private multi-demographic fetal echo dataset. Our approach outperforms traditional non-DL gold standard registration approaches, including Optical Flow and Elastix. Registration improvements could be translated to more accurate and precise clinical quantification of cardiac ejection fraction, demonstrating a potential for translation.
• Abstract（参考訳）: 経時的心エコー画像登録は、心臓運動推定、心筋ひずみ評価、脳卒中容積定量などの臨床的定量化の基礎である。 過去の研究において、深層学習画像登録(DLIR)は有望な結果を示し、常に正確かつ正確であり、計算時間が少なくなっている。 動画像の解剖学的再現性と画質に重点を置くことで,堅牢なdlir性能の実現が期待できる。 また,過去には成人心エコー図に焦点が当てられており,胎児心エコー図のDLIR実装は存在しない。 胎児と成人の心エコーにおけるDLIRの3つの戦略を組み合わせた枠組みを提案する。(1)生理的心筋と左室の解剖学的トポロジーを保存するための解剖学的形状エンコード損失、(2)歪画像の良好な画像テクスチャ特性を維持するために逆向きに訓練されたデータ駆動損失、(3)データ駆動および解剖学的制約のあるアルゴリズムのマルチスケールトレーニングスキームにより精度を向上する。 以上の結果から, 良好な解剖学的トポロジーと画像テクスチャは, 形状符号化およびデータ駆動型対向損失と強く関連していることがわかった。 登録パフォーマンスの異なる側面を重複しない方法で改善し、組み合わせを正当化する。 成人の心エコー画像と胎児の心エコー画像の相違にもかかわらず、これらの戦略は成人と胎児の心エコー画像において、CAMUSアダルトエコーデータセットとプライベートマルチデマトグラフィーの心エコーデータセットを用いて優れた登録結果が得られることを示す。 当社のアプローチは,光学フローやElastixなど,従来の非DLゴールド登録手法よりも優れています。 登録の改善は、より正確で正確な心臓射出率の臨床的定量化に翻訳され、翻訳の可能性を示している。

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