Cardiac Copilot: Automatic Probe Guidance for Echocardiography with World Model

要約

心エコー検査は心臓をリアルタイムで画像化できる唯一の技術であり、大部分の心臓病の診断に不可欠です。
しかし、心臓の複雑な構造と操作上の重大な課題により、経験豊富な心臓超音波検査技師が深刻に不足しています。
この状況を軽減するために、経験の浅い超音波検査技師がフリーハンドで心エコー検査を行うのを支援するために、リアルタイムのプローブ移動ガイダンスを提供できる Cardiac Copilot システムを紹介します。
このシステムにより、特に初等科や医療が十分に受けられていない分野の専門家以外でも心臓超音波検査を実施できるようになり、世界的な医療提供が改善される可能性があります。
中心となる革新は、心臓の空間構造を表現するための Cardiac Dreamer と呼ばれるデータ駆動型の世界モデルを提案することにあります。
この世界モデルは、潜在空間内の現在のプローブ位置の周囲の心臓面の構造特徴を提供でき、自律面位置特定のための正確なナビゲーション マップとして機能します。
私たちは、3 人の認定超音波検査技師による 151,000 個のサンプル ペアを含む 110 回の定期的な臨床スキャンから得られた実際の超音波データと対応するプローブの動きを使用してモデルをトレーニングします。
37,000 サンプル ペアを使用した 3 つの標準飛行機での評価では、ワールド モデルがナビゲーション エラーを最大 33\% 削減でき、より安定したパフォーマンスを発揮できることが実証されました。

要約(オリジナル)

Echocardiography is the only technique capable of real-time imaging of the heart and is vital for diagnosing the majority of cardiac diseases. However, there is a severe shortage of experienced cardiac sonographers, due to the heart’s complex structure and significant operational challenges. To mitigate this situation, we present a Cardiac Copilot system capable of providing real-time probe movement guidance to assist less experienced sonographers in conducting freehand echocardiography. This system can enable non-experts, especially in primary departments and medically underserved areas, to perform cardiac ultrasound examinations, potentially improving global healthcare delivery. The core innovation lies in proposing a data-driven world model, named Cardiac Dreamer, for representing cardiac spatial structures. This world model can provide structure features of any cardiac planes around the current probe position in the latent space, serving as an precise navigation map for autonomous plane localization. We train our model with real-world ultrasound data and corresponding probe motion from 110 routine clinical scans with 151K sample pairs by three certified sonographers. Evaluations on three standard planes with 37K sample pairs demonstrate that the world model can reduce navigation errors by up to 33\% and exhibit more stable performance.

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