Deep Spatiotemporal Clutter Filtering of Transthoracic Echocardiographic Images: Leveraging Contextual Attention and Residual Learning

要約

この研究では、経胸壁心エコー（TTE）画像シーケンスから残響乱雑さをフィルタリングするための深い畳み込み自動エンコーダーネットワークを提示します。
このタイプの混乱の時空の性質を考えると、フィルタリングネットワークは3D畳み込み層を採用して、心臓循環全体でそれを抑制します。
ネットワークの設計には、フィルターの有効性に寄与する2つの重要な機能が組み込まれています。1）散らかった領域に焦点を合わせ、コンテキスト情報を活用するための注意メカニズム、および2）細かい画像構造を保存するための残留学習。
ネットワークをトレーニングするために、さまざまなアーティファクトパターンをシミュレートし、6つの超音波ベンダーから超現実的な合成TTEシーケンスに重ねて、フィルタリングネットワークの入力を生成しました。
アーティファクトフリーのシーケンスは、地上の真実として機能しました。
フィルタリングネットワークのパフォーマンスは、目に見えない合成およびin vivoの人為的なシーケンスを使用して評価されました。
in vivoデータセットの結果により、合成データとシミュレートされたアーティファクトのみで訓練されているにもかかわらず、ネットワークの強力な一般化機能が確認されました。
ダウンストリーム処理のためのフィルタリングされたシーケンスの適合性は、セグメントひずみ曲線を計算することによって評価されました。
散らかったセグメントと乱雑なセグメントから計算されたひずみプロファイル間の矛盾の大幅な減少が、提案されたネットワークで乱雑なシーケンスをフィルタリングした後に観察されました。
訓練されたネットワークは、1秒のほんの一部でTTEシーケンスを処理し、リアルタイムのクラッターフィルタリングを可能にし、TTEシーケンスに由来する臨床的に関連するインデックスの精度を潜在的に改善します。
提案された方法のソースコードとフィルタリング結果のビデオファイルの例は、\ href {https://github.com/mahditabassian/deepturtutter-filtering/tree/main} {https://github.comで利用できます。
/mahditabassian/deeptrutter-filtering/tree/main}。

要約(オリジナル)

This study presents a deep convolutional autoencoder network for filtering reverberation clutter from transthoracic echocardiographic (TTE) image sequences. Given the spatiotemporal nature of this type of clutter, the filtering network employs 3D convolutional layers to suppress it throughout the cardiac cycle. The design of the network incorporates two key features that contribute to the effectiveness of the filter: 1) an attention mechanism for focusing on cluttered regions and leveraging contextual information, and 2) residual learning for preserving fine image structures. To train the network, a diverse set of artifact patterns was simulated and superimposed onto ultra-realistic synthetic TTE sequences from six ultrasound vendors, generating input for the filtering network. The artifact-free sequences served as ground-truth. Performance of the filtering network was evaluated using unseen synthetic and in vivo artifactual sequences. Results from the in vivo dataset confirmed the network’s strong generalization capabilities, despite being trained solely on synthetic data and simulated artifacts. The suitability of the filtered sequences for downstream processing was assessed by computing segmental strain curves. A significant reduction in the discrepancy between strain profiles computed from cluttered and clutter-free segments was observed after filtering the cluttered sequences with the proposed network. The trained network processes a TTE sequence in a fraction of a second, enabling real-time clutter filtering and potentially improving the precision of clinically relevant indices derived from TTE sequences. The source code of the proposed method and example video files of the filtering results are available at: \href{https://github.com/MahdiTabassian/Deep-Clutter-Filtering/tree/main}{https://github.com/MahdiTabassian/Deep-Clutter-Filtering/tree/main}.

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