論文の概要: Geometric Transformation Uncertainty for Improving 3D Fetal Brain Pose Prediction from Freehand 2D Ultrasound Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13235v2
• Date: Sun, 7 Jul 2024 16:54:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 01:29:45.281181
• Title: Geometric Transformation Uncertainty for Improving 3D Fetal Brain Pose Prediction from Freehand 2D Ultrasound Videos
• Title（参考訳）: フリーハンド2次元超音波映像からの3次元胎児脳電位予測のための幾何学的変換不確かさ
• Authors: Jayroop Ramesh, Nicola K Dinsdale, the INTERGROWTH-21st Consortium, Pak-Hei Yeung, Ana IL Namburete,
• Abstract要約: 2次元胎児脳画像における3次元面の自動位置決めのための不確実性を考慮した深層学習モデルを提案する。 提案手法であるQAERTSは、現状や不確実性に基づくアプローチよりも優れたポーズ推定精度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8579241568505183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurately localizing two-dimensional (2D) ultrasound (US) fetal brain images in the 3D brain, using minimal computational resources, is an important task for automated US analysis of fetal growth and development. We propose an uncertainty-aware deep learning model for automated 3D plane localization in 2D fetal brain images. Specifically, a multi-head network is trained to jointly regress 3D plane pose from 2D images in terms of different geometric transformations. The model explicitly learns to predict uncertainty to allocate higher weight to inputs with low variances across different transformations to improve performance. Our proposed method, QAERTS, demonstrates superior pose estimation accuracy than the state-of-the-art and most of the uncertainty-based approaches, leading to 9% improvement on plane angle (PA) for localization accuracy, and 8% on normalized cross-correlation (NCC) for sampled image quality. QAERTS also demonstrates efficiency, containing 5$\times$ fewer parameters than ensemble-based approach, making it advantageous in resource-constrained settings. In addition, QAERTS proves to be more robust to noise effects observed in freehand US scanning by leveraging rotational discontinuities and explicit output uncertainties.
• Abstract（参考訳）: 3次元脳内の2次元超音波(US)の正確な局所化は、最小限の計算資源を用いて、胎児の成長と発達を自動解析するための重要な課題である。 2次元胎児脳画像における3次元面の自動位置決めのための不確実性を考慮した深層学習モデルを提案する。 具体的には、異なる幾何学的変換の観点から、2次元画像から3次元平面を合成する多頭部ネットワークを訓練する。 モデルは、不確実性を予測して、異なる変換間で低分散の入力により高い重みを割り当て、パフォーマンスを向上させることを明示的に学習する。 提案手法であるQAERTSは, 現状と不確実性に基づくアプローチよりも優れたポーズ推定精度を示し, 局所化精度は平面角 (PA) が9%, サンプル画像品質は正規化相互相関 (NCC) が8%向上した。 QAERTSは効率性も示しており、アンサンブルベースのアプローチよりも5$\times$パラメータが少ないため、リソース制約された設定で有利である。 さらに、QAERTSは、回転の不連続性と明示的な出力不確実性を利用して、フリーハンドUSスキャンで観測されたノイズ効果に対してより堅牢であることが証明された。

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