BOTM: Echocardiography Segmentation via Bi-directional Optimal Token Matching

要約

存在した心エコー検査セグメンテーション法は、形状の変動、部分観察、および2D心エコー造影シーケンス全体で同様の強度の領域のあいまいさによって引き起こされる解剖学的矛盾の課題に苦しみ、結果として低信号とノイズの比率条件に挑戦する解剖学的敗北構造との偽陽性のセグメンテーションをもたらします。
さまざまな心エコーフレームにわたって強力な解剖学的保証を提供するために、心エコー検査セグメンテーションと最適な解剖学的輸送を同時に実行するBOTM（双方向最適トークンマッチング）という名前の新しいセグメンテーションフレームワークを提案します。
ペアの心エコー画像を考えると、BOTMは、新しい解剖学的輸送の観点から最適な対応を見つけることにより、2つの離散画像トークンを一致させることを学びます。
さらに、トークンの一致を双方向のクロストランスポート注意プロキシに拡張して、側頭ドメインの心周期的変形内の保存された解剖学的一貫性を調節します。
広範な実験結果は、BOTMが安定した正確なセグメンテーションの結果を生成できることを示しています（例：CAMUS2H LVで-1.917 HD、TEDの +1.9％のサイコロ）、解剖学的一貫性保証とより良い一致解釈を提供します。

要約(オリジナル)

Existed echocardiography segmentation methods often suffer from anatomical inconsistency challenge caused by shape variation, partial observation and region ambiguity with similar intensity across 2D echocardiographic sequences, resulting in false positive segmentation with anatomical defeated structures in challenging low signal-to-noise ratio conditions. To provide a strong anatomical guarantee across different echocardiographic frames, we propose a novel segmentation framework named BOTM (Bi-directional Optimal Token Matching) that performs echocardiography segmentation and optimal anatomy transportation simultaneously. Given paired echocardiographic images, BOTM learns to match two sets of discrete image tokens by finding optimal correspondences from a novel anatomical transportation perspective. We further extend the token matching into a bi-directional cross-transport attention proxy to regulate the preserved anatomical consistency within the cardiac cyclic deformation in temporal domain. Extensive experimental results show that BOTM can generate stable and accurate segmentation outcomes (e.g. -1.917 HD on CAMUS2H LV, +1.9% Dice on TED), and provide a better matching interpretation with anatomical consistency guarantee.

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