Left Ventricle Contouring of Apical Three-Chamber Views on 2D Echocardiography

要約

2D心エコー画像で左心室の輪郭を自動的に描く新しい方法を提案します。
セグメンテーションマスクの予測に基づくほとんどの既存のセグメンテーション方法とは異なり、心内膜の輪郭とこの輪郭内の主要なランドマークポイント（基点と頂点）の予測に焦点を当てています。
これにより、専門家が手動の注釈を実行する方法に近い表現が提供されるため、生理学的により妥当な結果が得られます。
提案する方法は、U-Netアーキテクチャに基づく双頭ネットワークを使用します。
一方のヘッドは7つの等高線ポイントを予測し、もう一方のヘッドは等高線までの距離マップを予測します。
このアプローチは、U-Netおよびポイントベースのアプローチと比較され、ランドマークのローカリゼーション（<4.5mm）およびグラウンドトゥルース輪郭までの距離（<3.5mm）に関して最大​​30 \％のパフォーマンス向上を達成しました。

要約(オリジナル)

We propose a new method to automatically contour the left ventricle on 2D echocardiographic images. Unlike most existing segmentation methods, which are based on predicting segmentation masks, we focus at predicting the endocardial contour and the key landmark points within this contour (basal points and apex). This provides a representation that is closer to how experts perform manual annotations and hence produce results that are physiologically more plausible. Our proposed method uses a two-headed network based on the U-Net architecture. One head predicts the 7 contour points, and the other head predicts a distance map to the contour. This approach was compared to the U-Net and to a point based approach, achieving performance gains of up to 30\% in terms of landmark localisation (<4.5mm) and distance to the ground truth contour (<3.5mm).

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