Automatic Diagnosis of Carotid Atherosclerosis Using a Portable Freehand 3D Ultrasound Imaging System

要約

この研究の目的は、ポータブル フリーハンド 3D 超音波 (US) イメージング システムを使用した、深層学習ベースの頸動脈アテローム性動脈硬化症の検出および診断技術を開発することです。
ハンドヘルド US スキャナと電磁追跡システムで構成されるポータブル 3D US システムを使用して、合計 127 の 3D 頸動脈スキャンが取得されました。
まず、U-Netセグメンテーションネットワークを適用して2D横フレーム上で頸動脈を抽出し、次に位置正則化を備えた高速ドット投影(FDP)法を使用した新しい3D再構成アルゴリズムを提案して頸動脈ボリュームを再構成しました。
さらに、畳み込みニューラル ネットワークを使用して、健康な症例と病気の症例を定性的に分類しました。
臨床指標を定量的に取得するために、縦断画像取得と狭窄グレード測定を含む 3D ボリューム解析法が開発されました。
提案されたシステムは、頸動脈アテローム性動脈硬化症の診断に関して、それぞれ感度 0.714、特異度 0.851、精度 0.803 を達成しました。
自動的に測定された狭窄グレードは、経験豊富な専門家の測定と良好な相関関係 (r=0.762) を示しました。
開発された3D USイメージングに基づく技術は、頸動脈アテローム性動脈硬化症の自動診断に応用できます。
提案された深層学習ベースの技術は、ポータブル 3D フリーハンド US システム用に特別に設計されており、より便利な頸動脈アテローム性動脈硬化検査を提供し、臨床医の経験への依存を減らすことができます。

要約(オリジナル)

The objective of this study is to develop a deep-learning based detection and diagnosis technique for carotid atherosclerosis using a portable freehand 3D ultrasound (US) imaging system. A total of 127 3D carotid artery scans were acquired using a portable 3D US system which consisted of a handheld US scanner and an electromagnetic tracking system. A U-Net segmentation network was firstly applied to extract the carotid artery on 2D transverse frame, then a novel 3D reconstruction algorithm using fast dot projection (FDP) method with position regularization was proposed to reconstruct the carotid artery volume. Furthermore, a convolutional neural network was used to classify healthy and diseased cases qualitatively. 3D volume analysis methods including longitudinal image acquisition and stenosis grade measurement were developed to obtain the clinical metrics quantitatively. The proposed system achieved sensitivity of 0.714, specificity of 0.851 and accuracy of 0.803 respectively for diagnosis of carotid atherosclerosis. The automatically measured stenosis grade illustrated good correlation (r=0.762) with the experienced expert measurement. The developed technique based on 3D US imaging can be applied to the automatic diagnosis of carotid atherosclerosis. The proposed deep-learning based technique was specially designed for a portable 3D freehand US system, which can provide more convenient carotid atherosclerosis examination and decrease the dependence on clinician’s experience.

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