Abstrakt. Vi presenterar en automatisk metod för att beskriva kliniskt användbar information om skanning, och för att styra bildtolkning i ultraljud (US) videor av fosterhjärtat. Vår metod kan gemensamt förutsäga synlighet, siktplan, placering och orientering av fosterhjärtat på ramnivå. Bidragen från tidningen är trefaldiga: i) en konvolutionell neural nätverk arkitektur är utvecklad för en multitask förutsägelse, som beräknas genom att glida en 3 × 3 fönster rumsligt genom konvolutionella kartor. ii) En ankarmekanism och intersektion över unionens (IoU) förlust tillämpas för att förbättra lokaliseringsnoggrannheten. iii) en återkommande arkitektur är utformad för att rekursivt beräkna regionala konvolutionella funktioner tidsmässigt över sekventiella ramar, så att varje förutsägelse kan betingas på hela videon. Detta resulterar i en rumsligtemporal modell som exakt beskriver detaljerade hjärtparametrar i utmanande amerikanska videor. Vi rapporterar resultat på en verklig klinisk dataset, där vår metod uppnår prestanda på samma sätt som expertanteckningar.
Huang m.fl. använde RNN för att uppskatta placeringen och orienteringen av hjärtat i ultraljudsvideor REF.
Temporal HeartNet: Towards Human-Level Automatic Analysis of Fetal Cardiac Screening Video
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}