Efficient Pix2Vox++ for 3D Cardiac Reconstruction from 2D echo views

要約

人間の心臓の正確な幾何学的定量化は、多くの心臓病の診断、および心臓病患者の管理における重要なステップです。
超音波イメージングは​​心臓イメージングの主要なモダリティですが、取得には高度なオペレータースキルが必要であり、アーチファクトのためにその解釈と分析は困難です。
心臓の解剖学的構造を3Dで再構築すると、新しいバイオマーカーの発見が可能になり、オペレーターの専門知識への依存度が低くなりますが、ほとんどの超音波システムには2Dイメージング機能しかありません。
メモリ使用量と計算の複雑さを大幅に削減するためのPix2Vox++ネットワークへの単純な変更と、2D標準心臓ビューからの3D解剖学的構造の再構築を実行するパイプラインの両方を提案し、限られた2Dデータからの3D解剖学的再構成を効果的に可能にします。
合成的に生成されたデータを使用してパイプラインを評価し、心臓の2つの標準的な解剖学的2Dビューから正確な3D心臓全体の再構成（ユニオンスコア> 0.88でのピーク交差）を実現します。
また、実際のエコー画像を使用した予備的な結果も示しています。

要約(オリジナル)

Accurate geometric quantification of the human heart is a key step in the diagnosis of numerous cardiac diseases, and in the management of cardiac patients. Ultrasound imaging is the primary modality for cardiac imaging, however acquisition requires high operator skill, and its interpretation and analysis is difficult due to artifacts. Reconstructing cardiac anatomy in 3D can enable discovery of new biomarkers and make imaging less dependent on operator expertise, however most ultrasound systems only have 2D imaging capabilities. We propose both a simple alteration to the Pix2Vox++ networks for a sizeable reduction in memory usage and computational complexity, and a pipeline to perform reconstruction of 3D anatomy from 2D standard cardiac views, effectively enabling 3D anatomical reconstruction from limited 2D data. We evaluate our pipeline using synthetically generated data achieving accurate 3D whole-heart reconstructions (peak intersection over union score > 0.88) from just two standard anatomical 2D views of the heart. We also show preliminary results using real echo images.

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