FPUS23: An Ultrasound Fetus Phantom Dataset with Deep Neural Network Evaluations for Fetus Orientations, Fetal Planes, and Anatomical Features

要約

超音波画像処理は、妊娠中の胎児の成長、進行、全体的な健康状態を評価するための最も著名な技術の 1 つです。
ただし、そのような研究から得られたデータの解釈は、そのような画像の分析について訓練を受け、精通している専門の医師や技術者に任せるのが最善です。
臨床ワークフローを改善し、家庭用の超音波ベースの胎児モニタリング プラットフォームの開発の可能性を高めるために、我々は、(1) 胎児の生体値を推定するための正しい診断面を特定するために使用できる、新しい胎児ファントム超音波データセット FPUS23 を紹介します。
2) 胎児の向き、(3) 胎児の解剖学的特徴、および (4) 妊娠 23 週の胎児ファントムの解剖学的構造の境界ボックス。
データセット全体は 15,728 枚の画像で構成されており、これらの画像は、前述の胎児の特徴とユースケースを検出するために、ResNet34 バックボーン上に構築された 4 つの異なるディープ ニューラル ネットワーク モデルをトレーニングするために使用されます。
また、FPUS23 データセットを使用してトレーニングされたモデルを評価し、これらのモデルによって学習された情報を使用して、現実世界の超音波胎児データセットの精度を大幅に向上できることを示しました。
FPUS23 データセットと事前トレーニング済みモデルは https://github.com/bharathprabakaran/FPUS23 で公開されており、これにより胎児の超音波イメージングと分析に関する将来の研究がさらに促進されます。

要約(オリジナル)

Ultrasound imaging is one of the most prominent technologies to evaluate the growth, progression, and overall health of a fetus during its gestation. However, the interpretation of the data obtained from such studies is best left to expert physicians and technicians who are trained and well-versed in analyzing such images. To improve the clinical workflow and potentially develop an at-home ultrasound-based fetal monitoring platform, we present a novel fetus phantom ultrasound dataset, FPUS23, which can be used to identify (1) the correct diagnostic planes for estimating fetal biometric values, (2) fetus orientation, (3) their anatomical features, and (4) bounding boxes of the fetus phantom anatomies at 23 weeks gestation. The entire dataset is composed of 15,728 images, which are used to train four different Deep Neural Network models, built upon a ResNet34 backbone, for detecting aforementioned fetus features and use-cases. We have also evaluated the models trained using our FPUS23 dataset, to show that the information learned by these models can be used to substantially increase the accuracy on real-world ultrasound fetus datasets. We make the FPUS23 dataset and the pre-trained models publicly accessible at https://github.com/bharathprabakaran/FPUS23, which will further facilitate future research on fetal ultrasound imaging and analysis.

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