論文の概要: Generative Adversarial Networks in Ultrasound Imaging: Extending Field of View Beyond Conventional Limits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20981v1
• Date: Fri, 31 May 2024 16:26:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 13:39:10.570469
• Title: Generative Adversarial Networks in Ultrasound Imaging: Extending Field of View Beyond Conventional Limits
• Title（参考訳）: 超音波イメージングにおける生成的対立ネットワーク:従来の限界を超えて視野を広げる
• Authors: Matej Gazda, Samuel Kadoury, Jakub Gazda, Peter Drotar,
• Abstract要約: TTE超音波イメージングは、特に視野(FoV)と解像度のトレードオフなど、固有の限界に直面している。 本稿では,条件付きジェネレーティブ・アドバイザリ・ネットワーク(cGAN)の新たな応用について紹介する。 提案したcGANアーキテクチャーはエコーGANと呼ばれ、アウトペイントにより現実的な解剖学的構造を生成する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6588671405657123
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transthoracic Echocardiography (TTE) is a fundamental, non-invasive diagnostic tool in cardiovascular medicine, enabling detailed visualization of cardiac structures crucial for diagnosing various heart conditions. Despite its widespread use, TTE ultrasound imaging faces inherent limitations, notably the trade-off between field of view (FoV) and resolution. This paper introduces a novel application of conditional Generative Adversarial Networks (cGANs), specifically designed to extend the FoV in TTE ultrasound imaging while maintaining high resolution. Our proposed cGAN architecture, termed echoGAN, demonstrates the capability to generate realistic anatomical structures through outpainting, effectively broadening the viewable area in medical imaging. This advancement has the potential to enhance both automatic and manual ultrasound navigation, offering a more comprehensive view that could significantly reduce the learning curve associated with ultrasound imaging and aid in more accurate diagnoses. The results confirm that echoGAN reliably reproduce detailed cardiac features, thereby promising a significant step forward in the field of non-invasive cardiac naviagation and diagnostics.
• Abstract（参考訳）: 経胸壁心エコー法(Transthoracic Echocardiography, TTE)は、心臓血管医学における基本的な非侵襲的診断ツールであり、様々な心臓疾患の診断に不可欠な心臓構造の詳細な可視化を可能にする。 広く使われているにもかかわらず、TTE超音波画像は、特に視野(FoV)と解像度のトレードオフなど、固有の制限に直面している。 本稿では,高分解能を維持しつつ,TTE超音波画像におけるFoVの拡張を念頭に,条件付きジェネレーティブ・アドバーサリアル・ネットワーク(cGAN)の新たな応用を提案する。 提案するcGANアーキテクチャは, 医用画像の視認範囲を効果的に拡大し, オーバーペイントにより, 現実的な解剖学的構造を生成できることを実証する。 この進歩は、超音波自動ナビゲーションと手動超音波ナビゲーションの両方を強化する可能性があり、超音波画像による学習曲線を大幅に減少させ、より正確な診断を助けることができる。 その結果,エコーGANはより詳細な心的特徴を確実に再現し,非侵襲的心的ナビゲーションと診断の分野で大きな進歩を期待できることがわかった。

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