Measuring proximity to standard planes during fetal brain ultrasound scanning

要約

この論文では、胎児の脳内の標準平面 (SP) へのより効果的なナビゲーションのために、超音波 (US) 平面姿勢推定を臨床用途に近づけるように設計された新しいパイプラインを紹介します。
ラベル付き SP とラベルなし 3D US ボリューム スライスの両方を利用した半教師ありセグメンテーション モデルを提案します。
私たちのモデルは、胎児の脳画像の多様なセットにわたって信頼性の高いセグメンテーションを可能にします。
さらに、このモデルには胎児の脳を正確に識別するための分類メカニズムが組み込まれています。
私たちのモデルは、脳が欠けているフレームを除外するだけでなく、脳を含むフレームのマスクも生成し、臨床現場における平面ポーズ回帰の関連性を高めます。
私たちは、2D 超音波 (US) ビデオ分析からの胎児の脳のナビゲーションに焦点を当て、このモデルを US 飛行機姿勢回帰ネットワークと組み合わせて、SP および非 SP 飛行機にセンサーレス近接検出を提供します。
私たちは、超音波検査者をガイドするための SP への近接検出の重要性を強調し、スキャン中により早くより正確な調整を可能にすることで従来の方法に比べて大きな利点を提供します。
私たちは、さまざまな専門知識レベルの超音波検査技師から取得した実際の胎児スキャンビデオの検証を通じて、私たちのアプローチの実際的な適用可能性を実証します。
私たちの発見は、既存の胎児米国技術を補完し、出生前診断の実践を前進させる私たちのアプローチの可能性を示しています。

要約(オリジナル)

This paper introduces a novel pipeline designed to bring ultrasound (US) plane pose estimation closer to clinical use for more effective navigation to the standard planes (SPs) in the fetal brain. We propose a semi-supervised segmentation model utilizing both labeled SPs and unlabeled 3D US volume slices. Our model enables reliable segmentation across a diverse set of fetal brain images. Furthermore, the model incorporates a classification mechanism to identify the fetal brain precisely. Our model not only filters out frames lacking the brain but also generates masks for those containing it, enhancing the relevance of plane pose regression in clinical settings. We focus on fetal brain navigation from 2D ultrasound (US) video analysis and combine this model with a US plane pose regression network to provide sensorless proximity detection to SPs and non-SPs planes; we emphasize the importance of proximity detection to SPs for guiding sonographers, offering a substantial advantage over traditional methods by allowing earlier and more precise adjustments during scanning. We demonstrate the practical applicability of our approach through validation on real fetal scan videos obtained from sonographers of varying expertise levels. Our findings demonstrate the potential of our approach to complement existing fetal US technologies and advance prenatal diagnostic practices.

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