Vi presenterar en ny teknik för att helt automatisera segmenteringen av ett organ från 3D ultraljud (3D-US) volymer, med placenta som målorgan. Bildanalys verktyg för att uppskatta organvolym finns men är alltför tidskrävande och operatör beroende. Fullt automatisera segmenteringsprocessen skulle potentiellt tillåta användning av placenta volym för att avskärma för ökad risk för graviditet komplikationer. placenta var segmenterad från 2 393 första trimestern 3D-US volymer med hjälp av en semiautomated teknik. Detta var kvalitet kontrolleras av tre operatörer för att producera "jord-sanning" data uppsättningen. Ett fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk (OxNNet) tränades med hjälp av denna mark-truth data som automatiskt segmentera placenta. OxNNet levererade toppmodern automatisk segmentering. Effekten av träningsstorleken på OxNNets prestanda visade på behovet av stora datamängder. Den kliniska nyttan av placentavolym testades genom att man tittade på förutsägelser av spädbarn i liten ålder vid födseln. Konverteringskurvorna visade nästan identiska resultat mellan OxNNet och marktruten. Våra resultat visade god likhet med grund-sanningen och nästan identiska kliniska resultat för förutsägelsen av SGA.
Looney m.fl. REF föreslog ett nätverk för att segmentera placenta från 3D ultraljudsbilder, som kallas OxNNet (ett fullständigt konvolutionsnätverk).
Fully automated, real-time 3D ultrasound segmentation to estimate first trimester placental volume using deep learning
{'venue': 'JCI insight', 'journal': 'JCI insight', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}