論文の概要: Automated Interpretable 2D Video Extraction from 3D Echocardiography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15946v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 00:40:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.407134
• Title: Automated Interpretable 2D Video Extraction from 3D Echocardiography
• Title（参考訳）: 3次元心エコー画像から自動解釈可能な2次元ビデオ抽出
• Authors: Milos Vukadinovic, Hirotaka Ieki, Yuki Sahasi, David Ouyang, Bryan He,
• Abstract要約: 心臓超音波による従来の医療画像は、個々の心臓構造を示す一連の2Dビデオに依存している。 心臓超音波の3次元容積から標準2次元ビューを自動選択する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9320657506524149
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Although the heart has complex three-dimensional (3D) anatomy, conventional medical imaging with cardiac ultrasound relies on a series of 2D videos showing individual cardiac structures. 3D echocardiography is a developing modality that now offers adequate image quality for clinical use, with potential to streamline acquisition and improve assessment of off-axis features. We propose an automated method to select standard 2D views from 3D cardiac ultrasound volumes, allowing physicians to interpret the data in their usual format while benefiting from the speed and usability of 3D scanning. Applying a deep learning view classifier and downstream heuristics based on anatomical landmarks together with heuristics provided by cardiologists, we reconstruct standard echocardiography views. This approach was validated by three cardiologists in blinded evaluation (96\% accuracy in 1,600 videos from 2 hospitals). The downstream 2D videos were also validated in their ability to detect cardiac abnormalities using AI echocardiography models (EchoPrime and PanEcho) as well as ability to generate clinical-grade measurements of cardiac anatomy (EchoNet-Measurement). We demonstrated that the extracted 2D videos preserve spatial calibration and diagnostic features, allowing clinicians to obtain accurate real-world interpretations from 3D volumes. We release the code and a dataset of 29 3D echocardiography videos https://github.com/echonet/3d-echo .
• Abstract（参考訳）: 心臓には複雑な3次元解剖(3D)があるが、従来の心臓超音波による医療画像は、個々の心臓構造を示す一連の2Dビデオに依存している。 3次元心エコー法は、現在、臨床応用に適切な画像品質を提供する、発達段階のモダリティであり、取得の合理化とオフアキシー機能の評価の改善の可能性を秘めている。 本研究では,3次元超音波ボリュームから標準2Dビューを自動で選択し,医師が3Dスキャンの速度と使いやすさを生かしながら,通常の形式でデータを解釈する手法を提案する。 解剖学的ランドマークに基づくディープラーニングビュー分類器と下流ヒューリスティックスと,心臓医が提供したヒューリスティックスを適用して,標準的な心エコー図像を再構築する。 この手法は, 盲点評価において3人の心臓科医(2つの病院の1,600本のビデオの96 %の精度)によって検証された。 下流2Dビデオは、心エコーモデル(EchoPrimeとPanEcho)を用いて心臓異常を検出する能力と、心解剖学(EchoNet-Measurement)の臨床的グレードの測定能力も検証した。 抽出した2Dビデオは空間的キャリブレーションと診断的特徴を保ち,臨床医が3Dボリュームから正確な実世界の解釈を得られることを示した。 コードと29の3Dエコー心エコービデオのデータセットを公開します。

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