要約
背景: 心臓磁気共鳴 (CMR) 画像取得のためのビュー計画は、臨床現場において依然として困難な作業です。
目的: 自動化への既存のアプローチは、通常の診療では取得されない追加の体積画像か、心臓構造ランドマークの手間のかかる手動の注釈のいずれかに依存していました。
この研究では、自動 CMR ビュー計画のためのクリニック互換の注釈不要のシステムを紹介します。
方法: システムは空間関係をマイニングし、より具体的には、ターゲット平面とソース ビューの間で交差する線の位置を特定し、交差する線からの距離によって定義されるヒートマップを回帰するようにディープ ネットワークをトレーニングします。
交線は、心臓ランドマークを使用して画像取得時に技師によって規定され、空間関係から遡及的に特定される処方線である。
空間関係は適切に保存されたデータに自己完結しているため、手動で追加の注釈を付ける必要はありません。
さらに、ソース ビューで予測された複数のターゲット プレーンの相互作用を積み重ねた砂時計アーキテクチャで利用して、回帰を徐々に改善します。
次に、熟練した人間の処方者が実践する同様の戦略を模倣して、グローバルに最適な処方を得るために、ターゲット面のすべてのソース ビューの予測ヒートマップからの情報を集約するマルチビュー プランニング戦略が提案されます。
結果: 実験には 181 件の CMR 検査が含まれています。
私たちのシステムでは、平均角度差は 5.68 度、点間距離は 3.12 mm となります。
4 つの標準的な CMR 平面の処方において、従来のアトラスベースや新しいディープラーニングベースを含む既存のアプローチよりも優れた精度を達成するだけでなく、身体指向スカウトからの最初の心臓解剖学指向の平面の処方も実証します。
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要約(オリジナル)
Background: View planning for the acquisition of cardiac magnetic resonance (CMR) imaging remains a demanding task in clinical practice. Purpose: Existing approaches to its automation relied either on an additional volumetric image not typically acquired in clinic routine, or on laborious manual annotations of cardiac structural landmarks. This work presents a clinic-compatible, annotation-free system for automatic CMR view planning. Methods: The system mines the spatial relationship, more specifically, locates the intersecting lines, between the target planes and source views, and trains deep networks to regress heatmaps defined by distances from the intersecting lines. The intersection lines are the prescription lines prescribed by the technologists at the time of image acquisition using cardiac landmarks, and retrospectively identified from the spatial relationship. As the spatial relationship is self-contained in properly stored data, the need for additional manual annotation is eliminated. In addition, the interplay of multiple target planes predicted in a source view is utilized in a stacked hourglass architecture to gradually improve the regression. Then, a multi-view planning strategy is proposed to aggregate information from the predicted heatmaps for all the source views of a target plane, for a globally optimal prescription, mimicking the similar strategy practiced by skilled human prescribers. Results: The experiments include 181 CMR exams. Our system yields the mean angular difference and point-to-plane distance of 5.68 degrees and 3.12 mm, respectively. It not only achieves superior accuracy to existing approaches including conventional atlas-based and newer deep-learning-based in prescribing the four standard CMR planes but also demonstrates prescription of the first cardiac-anatomy-oriented plane(s) from the body-oriented scout.
arxiv情報
| 著者 | Dong Wei,Yawen Huang,Donghuan Lu,Yuexiang Li,Yefeng Zheng |
| 発行日 | 2023-09-22 11:36:42+00:00 |
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