Ekokardiografi har rutinmässigt använts vid diagnos av kardiomyopati och onormalt hjärtblodflöde. Att manuellt mäta myokardrörelse och hjärtblodflöde från ekokardiogram är dock tidskrävande och felbenäget. Datoralgoritmer som automatiskt kan spåra och kvantifiera myokardrörelse och hjärtblodflöde är mycket eftertraktade, men har inte varit särskilt framgångsrika på grund av buller och hög variabilitet i ekokardiografi. I detta arbete, föreslår vi en neural flerskalig självövervakad registrering (NMSR) metod för automatiserad myokard och hjärt blodflöde tät spårning. NMSR innehåller två nya komponenter: 1) att använda ett djupt neuralt nät för att parameterisera hastighetsfältet mellan två bildramar, och 2) optimera parametrarna för det neurala nätet i en sekventiell flerskalig mode för att redogöra för stora variationer inom hastighetsfältet. Experiment visar att NMSR ger signifikant bättre registreringsnoggrannhet än de senaste metoderna, såsom avancerade normaliseringsverktyg (ANT) och VoxelMorph, för både myokard- och hjärtblodflöde tät spårning. Vår strategi lovar att tillhandahålla en helt automatiserad metod för snabba och korrekta analyser av ekokardiogram.
REF, ett parallellt arbete inom ekokardiografi, förbättrar den djupinlärningsmodell som spårar myokardrörelse och hjärtblodflöde med sekventiella uppdateringar.
Neural Multi-Scale Self-Supervised Registration for Echocardiogram Dense Tracking
{'venue': None, 'journal': 'bioRxiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Biology']}