論文の概要: DDSB: An Unsupervised and Training-free Method for Phase Detection in Echocardiography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12787v1
• Date: Tue, 19 Mar 2024 14:51:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 13:53:54.711677
• Title: DDSB: An Unsupervised and Training-free Method for Phase Detection in Echocardiography
• Title（参考訳）: 心エコー図における非教師的・非訓練的位相検出法DDSB
• Authors: Zhenyu Bu, Yang Liu, Jiayu Huo, Jingjing Peng, Kaini Wang, Guangquan Zhou, Rachel Sparks, Prokar Dasgupta, Alejandro Granados, Sebastien Ourselin,
• Abstract要約: 本研究では,End-Diastolic (ED) フレームとEnd-Systolic (ES) フレームを識別するための教師なしおよびトレーニング不要な手法を提案する。 アンカー点の同定と方向変形解析により,初期セグメンテーション画像の精度への依存性を効果的に低減する。 本手法は,学習モデルと同等の精度を,関連する欠点を伴わずに達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.32413956117856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate identification of End-Diastolic (ED) and End-Systolic (ES) frames is key for cardiac function assessment through echocardiography. However, traditional methods face several limitations: they require extensive amounts of data, extensive annotations by medical experts, significant training resources, and often lack robustness. Addressing these challenges, we proposed an unsupervised and training-free method, our novel approach leverages unsupervised segmentation to enhance fault tolerance against segmentation inaccuracies. By identifying anchor points and analyzing directional deformation, we effectively reduce dependence on the accuracy of initial segmentation images and enhance fault tolerance, all while improving robustness. Tested on Echo-dynamic and CAMUS datasets, our method achieves comparable accuracy to learning-based models without their associated drawbacks. The code is available at https://github.com/MRUIL/DDSB
• Abstract（参考訳）: 心エコー法による心機能評価には,EDフレームとESフレームの正確な同定が重要である。 しかし、従来の手法には、大量のデータ、医療専門家による広範なアノテーション、重要なトレーニングリソース、しばしば堅牢さの欠如など、いくつかの制限がある。 これらの課題に対処するため、我々は教師なし・訓練なしの手法を提案し、新しい手法では教師なしセグメント化を活用し、セグメント化不正確性に対する耐障害性を高める。 アンカーポイントの同定と方向変形解析により,初期セグメンテーション画像の精度への依存を効果的に低減し,耐故障性を向上させるとともに,ロバスト性を向上させる。 提案手法は,Echo-dynamicおよびCAMUSデータセットを用いて,学習モデルと同等の精度を,関連する欠点を伴わずに達成する。 コードはhttps://github.com/MRUIL/DDSBで入手できる。

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