Abstrakt. Vi föreslår en helautomatisk metod för att hitta standardiserade vyplan i 3D-avbildningar. Standardvybilder är viktiga i klinisk praxis eftersom de ger ett sätt att utföra biometriska mätningar från liknande anatomiska regioner. Dessa åsikter är ofta begränsade till den ursprungliga inriktningen av en 3D-bild förvärv. Att navigera genom målanatomin för att hitta det önskade siktplanet är långtråkigt och operatörsberoende. För denna uppgift använder vi en multi-scale förstärkning lärande (RL) agent ram och i stor utsträckning utvärdera flera Deep Q-Network (DQN)-baserade strategier. RL möjliggör ett naturligt inlärningsparadigm genom interaktion med miljön, som kan användas för att efterlikna erfarna operatörer. Vi utvärderar våra resultat med hjälp av avståndet mellan de anatomiska landmärken och upptäckta plan, och vinklarna mellan deras normala vektor och mål. Den föreslagna algoritmen bedöms på de plan för mid-sagittal och anterior-posterior kommission av hjärnans MRI, och det 4-kammar långa axelplan som vanligen används vid hjärt MRI, med en noggrannhet på 1,53 mm, 1,98 mm respektive 4,84 mm.
Ett verk av Alansary et al. REF använde en flerskalig RL-agent för att sekventiellt uppdatera vyplanets parametrar för att erhålla de standardvyplan som kliniskt definierades för noggranna mätningar av specifika organ.
Automatic View Planning with Multi-scale Deep Reinforcement Learning Agents
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}