論文の概要: A Unified Approach for Comprehensive Analysis of Various Spectral and
Tissue Doppler Echocardiography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08439v1
- Date: Tue, 14 Nov 2023 15:10:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-16 18:58:03.189612
- Title: A Unified Approach for Comprehensive Analysis of Various Spectral and
Tissue Doppler Echocardiography
- Title（参考訳）: 各種分光・組織ドプラ心エコー図の総合的解析のための統一的アプローチ
- Authors: Jaeik Jeon, Jiyeon Kim, Yeonggul Jang, Yeonyee E. Yoon, Dawun Jeong,
Youngtaek Hong, Seung-Ah Lee, Hyuk-Jae Chang
- Abstract要約: 本稿では、コンボリューションニューラルネットワークを用いた新しい統合フレームワークを導入し、スペクトルおよび組織ドプラ心エコー画像の包括的解析を行った。
ネットワークは、新しいドップラー形状の埋め込みとアンチエイリアスモジュールによって、様々なドップラービューにまたがる重要な特徴を自動的に認識する。
実験結果から, ダイス類似度係数 (DSC) や結合上の交叉 (IoU) など, 性能指標における一貫したアウトパフォーマンスを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7775754350457746
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Doppler echocardiography offers critical insights into cardiac function and
phases by quantifying blood flow velocities and evaluating myocardial motion.
However, previous methods for automating Doppler analysis, ranging from initial
signal processing techniques to advanced deep learning approaches, have been
constrained by their reliance on electrocardiogram (ECG) data and their
inability to process Doppler views collectively. We introduce a novel unified
framework using a convolutional neural network for comprehensive analysis of
spectral and tissue Doppler echocardiography images that combines automatic
measurements and end-diastole (ED) detection into a singular method. The
network automatically recognizes key features across various Doppler views,
with novel Doppler shape embedding and anti-aliasing modules enhancing
interpretation and ensuring consistent analysis. Empirical results indicate a
consistent outperformance in performance metrics, including dice similarity
coefficients (DSC) and intersection over union (IoU). The proposed framework
demonstrates strong agreement with clinicians in Doppler automatic measurements
and competitive performance in ED detection.
- Abstract（参考訳）: ドプラ心エコー法は、血流速度を定量化し、心筋運動を評価することによって、心機能と相に関する重要な知見を提供する。
しかし、従来のドップラー解析の自動化方法は、初期信号処理技術から高度なディープラーニングアプローチまで、心電図(ECG)データへの依存と、ドップラービューを集合的に処理できないことによる制約があった。
本稿では、畳み込みニューラルネットワークを用いて、自動計測と終末拡張(ED)検出を単一の方法で組み合わせた、スペクトルおよび組織ドプラ心エコー画像の包括的解析を行う新しい統合フレームワークを提案する。
ネットワークは様々なドップラービューにまたがる重要な特徴を自動的に認識し、新しいドップラー形状の埋め込みとアンチエイリアスモジュールにより解釈の強化と一貫した解析を保証する。
実験結果から,DSC (Dice similarity coefficient) やIoU (Universal over Union) などの性能指標が一貫した性能低下を示した。
提案フレームワークは,ドップラー自動測定における臨床医との強い一致を示し,ED検出における競争性能を示す。
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