Adaptive 3D Localization of 2D Freehand Ultrasound Brain Images

要約

2 次元 (2D) フリーハンド超音波は、出生前ケアと胎児の成長モニタリングの主力です。
特定の 2D 超音波脳スキャンの 3D 解剖学で対応する断面平面を一致させるタスクは、フリーハンド スキャンでは不可欠ですが、挑戦的です。
外部追跡センサーを使用せずに、2D 超音波画像を 3D 解剖学的アトラスに適応的にローカライズするフレームワークである AdLocUI を提案します。最初に、3D でのそれらの位置を予測するために、協調配置された 3D 超音波ボリュームからサンプリングされた 2D スライスを使用して畳み込みニューラル ネットワークをトレーニングします。
解剖アトラス。
次に、新しい教師なしサイクルの一貫性を使用して、2D フリーハンド超音波画像で微調整します。これは、3D 解剖学的アトラス内の一連の画像の全体的な変位が、最初の画像から最後の画像までの変位に等しいという事実を利用しています。
そのシーケンス。
AdLocUI が、異なるマシンとプロトコルで取得された 3 つの異なる超音波データセットに適応し、ベースラインよりも大幅に優れたローカリゼーション精度を達成できることを示します。
AdLocUI は、ベッドサイドでのセンサーレス 2D フリーハンド超音波ガイダンスに使用できます。
ソース コードは、https://github.com/pakheiyeung/AdLocUI で入手できます。

要約(オリジナル)

Two-dimensional (2D) freehand ultrasound is the mainstay in prenatal care and fetal growth monitoring. The task of matching corresponding cross-sectional planes in the 3D anatomy for a given 2D ultrasound brain scan is essential in freehand scanning, but challenging. We propose AdLocUI, a framework that Adaptively Localizes 2D Ultrasound Images in the 3D anatomical atlas without using any external tracking sensor.. We first train a convolutional neural network with 2D slices sampled from co-aligned 3D ultrasound volumes to predict their locations in the 3D anatomical atlas. Next, we fine-tune it with 2D freehand ultrasound images using a novel unsupervised cycle consistency, which utilizes the fact that the overall displacement of a sequence of images in the 3D anatomical atlas is equal to the displacement from the first image to the last in that sequence. We demonstrate that AdLocUI can adapt to three different ultrasound datasets, acquired with different machines and protocols, and achieves significantly better localization accuracy than the baselines. AdLocUI can be used for sensorless 2D freehand ultrasound guidance by the bedside. The source code is available at https://github.com/pakheiyeung/AdLocUI.

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