S2MNet: Speckle-To-Mesh Net for Three-Dimensional Cardiac Morphology Reconstruction via Echocardiogram

要約

心エコー図は、その非侵襲的性質、リアルタイム能力、および費用対効果に対する心臓評価デュオで最も一般的に使用されるイメージングモダリティです。
その利点にもかかわらず、ほとんどの臨床心エコー図は2次元の見解のみを提供し、3次元で心臓の解剖学と機能を完全に評価する能力を制限します。
3次元心エコー造影は存在しますが、多くの場合、解像度の減少、利用可能性が限られており、買収コストが高くなります。
これらの課題を克服するために、6つのスライスの日常的に取得した2Dエコー図ビューを統合することにより、連続的で高忠実度の3Dハートモデルを再構築する深い学習フレームワークS2MNETを提案します。
私たちの方法には3つの利点があります。
まず、私たちの方法は、特定の3Dハートメッシュの対応するスライスからの2D心エコー図画像の6つをシミュレートすることにより、データ取得のトレーニングの難しさを回避します。
第二に、3D心エコーの再構築における空間的不連続性または構造的アーティファクトを回避する変形フィールドベースの方法を導入します。
臨床的に収集された心エコー図を使用して方法を検証し、心臓機能の重要な臨床指標である推定左心室体積が、医学理論のLVEとの負の相関を示す臨床測定である医師測定GLPSと強く相関していることを実証します。
この関連付けは、提案された3D建設方法の信頼性を確認します。

要約(オリジナル)

Echocardiogram is the most commonly used imaging modality in cardiac assessment duo to its non-invasive nature, real-time capability, and cost-effectiveness. Despite its advantages, most clinical echocardiograms provide only two-dimensional views, limiting the ability to fully assess cardiac anatomy and function in three dimensions. While three-dimensional echocardiography exists, it often suffers from reduced resolution, limited availability, and higher acquisition costs. To overcome these challenges, we propose a deep learning framework S2MNet that reconstructs continuous and high-fidelity 3D heart models by integrating six slices of routinely acquired 2D echocardiogram views. Our method has three advantages. First, our method avoid the difficulties on training data acquasition by simulate six of 2D echocardiogram images from corresponding slices of a given 3D heart mesh. Second, we introduce a deformation field-based method, which avoid spatial discontinuities or structural artifacts in 3D echocardiogram reconstructions. We validate our method using clinically collected echocardiogram and demonstrate that our estimated left ventricular volume, a key clinical indicator of cardiac function, is strongly correlated with the doctor measured GLPS, a clinical measurement that should demonstrate a negative correlation with LVE in medical theory. This association confirms the reliability of our proposed 3D construction method.

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