論文の概要: Automatic facial axes standardization of 3D fetal ultrasound images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02826v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 15:45:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 17:11:35.188866
- Title: Automatic facial axes standardization of 3D fetal ultrasound images
- Title（参考訳）: 3次元胎児超音波画像の自動顔軸標準化
- Authors: Antonia Alomar, Ricardo Rubio, Laura Salort, Gerard Albaiges, Antoni Payà, Gemma Piella, Federico Sukno,
- Abstract要約: 本研究は, 3D USにおける胎児の顔面軸/平面の標準化に, 臨床医を支援するAI駆動型ツールを提案する。
使用するデータセットは、妊娠20週から35週の間に取得された、胎児の顔の3D画像1180枚で構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5137042635499263
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Craniofacial anomalies indicate early developmental disturbances and are usually linked to many genetic syndromes. Early diagnosis is critical, yet ultrasound (US) examinations often fail to identify these features. This study presents an AI-driven tool to assist clinicians in standardizing fetal facial axes/planes in 3D US, reducing sonographer workload and facilitating the facial evaluation. Our network, structured into three blocks-feature extractor, rotation and translation regression, and spatial transformer-processes three orthogonal 2D slices to estimate the necessary transformations for standardizing the facial planes in the 3D US. These transformations are applied to the original 3D US using a differentiable module (the spatial transformer block), yielding a standardized 3D US and the corresponding 2D facial standard planes. The dataset used consists of 1180 fetal facial 3D US images acquired between weeks 20 and 35 of gestation. Results show that our network considerably reduces inter-observer rotation variability in the test set, with a mean geodesic angle difference of 14.12$^{\circ}$ $\pm$ 18.27$^{\circ}$ and an Euclidean angle error of 7.45$^{\circ}$ $\pm$ 14.88$^{\circ}$. These findings demonstrate the network's ability to effectively standardize facial axes, crucial for consistent fetal facial assessments. In conclusion, the proposed network demonstrates potential for improving the consistency and accuracy of fetal facial assessments in clinical settings, facilitating early evaluation of craniofacial anomalies.
- Abstract（参考訳）: 頭蓋顔面異常は初期の発達障害を示し、通常多くの遺伝症候群と関連している。
早期診断は重要であるが、超音波検査ではこれらの特徴を識別できないことが多い。
本研究は, 3D USにおける胎児の顔面軸/平面の標準化, ソノグラフィの負荷軽減, 顔評価の容易化に, 臨床医を支援するAI駆動型ツールを提案する。
我々のネットワークは3ブロックの抽出器、回転と変換のレグレッションで構成され、空間トランスフォーマーは3つの直交2Dスライスを処理し、3DUSにおける顔面の標準化に必要な変換を推定する。
これらの変換は、微分可能なモジュール(空間変換器ブロック)を使用して元の3D USに適用され、標準化された3D USとそれに対応する2D顔標準平面が得られる。
使用するデータセットは、妊娠20週から35週の間に取得された、胎児の顔の3D画像1180枚で構成されている。
その結果、我々のネットワークは、平均測地角差が 14.12$^{\circ}$ $\pm$ 18.27$^{\circ}$ およびユークリッド角誤差が 7.45$^{\circ}$ $\pm$ 14.88$^{\circ}$ で、テストセットにおけるサーバ間回転変動を著しく減少させることを示した。
これらの結果は、一貫した胎児の顔面評価に不可欠である顔軸を効果的に標準化するネットワークの能力を示している。
以上の結果から, 臨床環境における胎児顔面アセスメントの整合性と精度の向上が期待でき, 頭蓋顔面異常の早期評価を容易にする可能性が示唆された。
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