論文の概要: CACTUS: An Open Dataset and Framework for Automated Cardiac Assessment and Classification of Ultrasound Images Using Deep Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05604v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 17:29:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 19:13:15.08564
• Title: CACTUS: An Open Dataset and Framework for Automated Cardiac Assessment and Classification of Ultrasound Images Using Deep Transfer Learning
• Title（参考訳）: CACTUS:Deep Transfer Learningを用いた超音波画像の自動評価・分類のためのオープンデータセットとフレームワーク
• Authors: Hanae Elmekki, Ahmed Alagha, Hani Sami, Amanda Spilkin, Antonela Mariel Zanuttini, Ehsan Zakeri, Jamal Bentahar, Lyes Kadem, Wen-Fang Xie, Philippe Pibarot, Rabeb Mizouni, Hadi Otrok, Shakti Singh, Azzam Mourad,
• Abstract要約: 本稿では,2つの主要コンポーネントからなるディープラーニング(DL)フレームワークを紹介する。 第1成分は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた心臓のUS画像の分類である。 第2のコンポーネントは、Transfer Learning(TL)を使用して、第1のコンポーネントから知識を微調整し、心臓画像のグレードと評価のためのモデルを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.284404065445012
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Cardiac ultrasound (US) scanning is a commonly used techniques in cardiology to diagnose the health of the heart and its proper functioning. Therefore, it is necessary to consider ways to automate these tasks and assist medical professionals in classifying and assessing cardiac US images. Machine learning (ML) techniques are regarded as a prominent solution due to their success in numerous applications aimed at enhancing the medical field, including addressing the shortage of echography technicians. However, the limited availability of medical data presents a significant barrier to applying ML in cardiology, particularly regarding US images of the heart. This paper addresses this challenge by introducing the first open graded dataset for Cardiac Assessment and ClassificaTion of UltraSound (CACTUS), which is available online. This dataset contains images obtained from scanning a CAE Blue Phantom and representing various heart views and different quality levels, exceeding the conventional cardiac views typically found in the literature. Additionally, the paper introduces a Deep Learning (DL) framework consisting of two main components. The first component classifies cardiac US images based on the heart view using a Convolutional Neural Network (CNN). The second component uses Transfer Learning (TL) to fine-tune the knowledge from the first component and create a model for grading and assessing cardiac images. The framework demonstrates high performance in both classification and grading, achieving up to 99.43% accuracy and as low as 0.3067 error, respectively. To showcase its robustness, the framework is further fine-tuned using new images representing additional cardiac views and compared to several other state-of-the-art architectures. The framework's outcomes and performance in handling real-time scans were also assessed using a questionnaire answered by cardiac experts.
• Abstract（参考訳）: 心臓超音波スキャン(英: Cardiac audio scan, US)は、心臓の健康と機能の診断に一般的に用いられる技法である。 したがって、これらのタスクを自動化し、心臓US画像の分類・評価を行う医療専門家を支援する方法を検討する必要がある。 機械学習(ML)技術は、エコー技術者の不足に対処するなど、医療分野の強化を目的とした多くの応用で成功しているため、顕著な解決策と見なされている。 しかし、医療データの入手が限られていることは、特に心臓のUS画像に関して、心臓学にMLを適用する上で大きな障壁となる。 本論文は,CACTUS (Cardiac Assessment and ClassificaTion of UltraSound) のためのオープングレードデータセットを導入することで,この問題に対処する。 このデータセットは、CAEブルーファントムをスキャンして得られた画像を含み、様々なハートビューと異なる品質レベルを表現する。 さらに,2つの主要コンポーネントからなるディープラーニング(DL)フレームワークについても紹介する。 第1成分は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、心臓の視線に基づいて心臓US画像の分類を行う。 第2のコンポーネントは、Transfer Learning(TL)を使用して、第1のコンポーネントから知識を微調整し、心臓画像のグレードと評価のためのモデルを作成する。 このフレームワークは、分類とグレーディングの両方で高い性能を示し、それぞれ99.43%の精度と0.3067エラーを達成している。 その堅牢性を示すために、このフレームワークは、新たな心臓ビューを表現し、他の最先端アーキテクチャと比較して、さらに微調整されている。 リアルタイムスキャン処理におけるフレームワークの結果と性能についても,心臓の専門家が回答した質問紙を用いて評価した。

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