論文の概要: Deep Spatiotemporal Clutter Filtering of Transthoracic Echocardiographic Images Using a 3D Convolutional Auto-Encoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13147v1
• Date: Tue, 23 Jan 2024 23:50:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 15:52:53.256899
• Title: Deep Spatiotemporal Clutter Filtering of Transthoracic Echocardiographic Images Using a 3D Convolutional Auto-Encoder
• Title（参考訳）: 3次元畳み込みオートエンコーダを用いた経胸部心エコー画像の深部時空間クラッタフィルタリング
• Authors: Mahdi Tabassian, Somayeh Akbari. S, Sandro Queir\'os, Jan D'hooge
• Abstract要約: フィルタリングネットワークは3次元畳み込み層を用いて構築され、サイクルを通して乱れパターンを抑える。 訓練されたディープネットワークは、人工的なTTEシーケンスを1秒で処理し、リアルタイムフィルタリングに使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3522080339826246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study presents a deep convolutional auto-encoder network for filtering reverberation artifacts, from transthoracic echocardiographic (TTE) image sequences. Given the spatiotemporal nature of these artifacts, the filtering network was built using 3D convolutional layers to suppress the clutter patterns throughout the cardiac cycle. The network was designed by taking advantage of: i) an attention mechanism to focus primarily on cluttered regions and ii) residual learning to preserve fine structures of the image frames. To train the deep network, a diverse set of artifact patterns was simulated and the simulated patterns were superimposed onto artifact-free ultra-realistic synthetic TTE sequences of six ultrasound vendors to generate input of the filtering network. The artifact-free sequences served as ground-truth. Performance of the filtering network was evaluated using unseen synthetic as well as in-vivo artifactual sequences. Satisfactory results obtained using the latter dataset confirmed the good generalization performance of the proposed network which was trained using the synthetic sequences and simulated artifact patterns. Suitability of the clutter-filtered sequences for further processing was assessed by computing segmental strain curves from them. The results showed that the large discrepancy between the strain profiles computed from the cluttered segments and their corresponding segments in the clutter-free images was significantly reduced after filtering the sequences using the proposed network. The trained deep network could process an artifactual TTE sequence in a fraction of a second and can be used for real-time clutter filtering. Moreover, it can improve the precision of the clinical indexes that are computed from the TTE sequences. The source code of the proposed method is available at: https://github.com/MahdiTabassian/Deep-Clutter-Filtering/tree/main.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,経胸壁心エコー図(TTE)画像列から残響アーティファクトをフィルタリングするディープ畳み込み自動エンコーダネットワークを提案する。 これらのアーティファクトの時空間特性から, 濾過網は3次元畳み込み層を用いて構築され, 心循環の粗いパターンを抑えることができた。 ネットワークは次のように設計されている。 一 主に乱雑な領域に焦点をあてる注意機構 二 画像フレームの微細な構造を維持するための残留学習 深層ネットワークをトレーニングするために, 多様な人工物パターンをシミュレートし, シミュレーションパターンを6ベンダーの人工物のない超現実的合成TTE配列に重ね合わせ, フィルタリングネットワークの入力を生成する。 アーティファクトフリーのシーケンスは基盤として機能した。 フィルタネットワークの性能評価には, 未知の合成法とin-vivoアーチファクトシーケンスを用いた。 後者のデータセットを用いて得られた満足な結果から,合成シーケンスとシミュレーションアーチファクトパターンを用いて学習した提案ネットワークの良好な一般化性能が確認された。 さらに, 分節ひずみ曲線の計算により, クラッタフィルタ列のさらなる処理への適合性を評価した。 その結果, 粗い部分から計算したひずみ分布とそれに対応する部分との差は, 提案したネットワークを用いて配列をフィルタリングした後, 著しく減少した。 訓練されたディープネットワークは、人工的なTTEシーケンスを1秒で処理し、リアルタイムなクラッタフィルタリングに使用することができる。 さらに、TTE配列から計算される臨床指標の精度を向上させることができる。 提案するメソッドのソースコードは、https://github.com/mahditabassian/deep-clutter-filtering/tree/mainで入手できる。

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