心エコー検査の基準ビューを識別する人工知能アルゴリズムの検証。超音波 - 心臓取得ガイド (U-CAG)

この問題に対応して、いくつかのチームが、特にコンピューター ビジョンの分野における深層学習の進歩を利用して、専門家以外の人々がこれらの参照ビューを取得できるようにしました。 いくつかのチームは、畳み込みニューラル ネットワークを使用して、これらのビューを識別および区別するためのアルゴリズムを開発しました。 この作業の目的は、参照ビューとして取得された超音波画像をリアルタイムで識別することにより、オペレータを支援することです。

2019 年 1 月以来、ステファン・ラフィット教授が所長を務める心エコー検査研究室と、ディープラーニングと医療画像処理を専門とするボルドーに拠点を置く新興企業 DESKi は、この種のソリューションに取り組んでいます。 特に、7 つの参照ビュー (胸骨傍長軸、胸骨傍短軸、心尖部 4-3-2 空洞、肋骨下 4 空洞、および下大静脈) に従って画像を分類する遡及データに基づくアルゴリズムを開発することができました。これらのビューのいずれにも対応しない超音波画像を表すクラス。

この研究の特徴は主に、アルゴリズムが信頼性の高い分析のために十分な品質 (画像内のエコ​​ー源性と目に見える解剖学的部分) を備えたビューのみを検出すること、およびニューラル ネットワークのアーキテクチャがコンピュータ上でのリアルタイム使用と互換性があるという事実にあります。スマートフォン。

これらすべてのアルゴリズムは、チームとは独立して、遡及データ、つまり標準的な心エコー検査中に心臓専門医によって記録された超音波画像のループから構築され、検証されました。 これらの記録では、心臓専門医は参照ビューに対応する画像のみを保存します。 次に、心臓専門医は各画像ループまたは取得を参照ビューに添付します。 心臓専門医と学習方法によってラベル付けされたこれらの記録から、アルゴリズムはこれらの参照ビューを検出して区別する方法を学習します。 次に、アルゴリズムは、トレーニングに使用されていないサンプルで、その結果を心臓専門医が行ったラベル付けと比較することによって検証されます。

この検証の制限は、参照ビューではない画像に直面したときのアルゴリズムの動作がほとんど考慮されていないことです。

実際、これらの参照ビューを記録する前に、オペレータはプローブを患者の胴体上で移動させて、最良のビューを提供するプローブの位置を検索します。 このスキャン段階全体は、標準検査中に記録されることなく実行されます。 したがって、これらのソリューションはいずれも、参照ビューのスキャン段階を含む取得に関して前向きに検証されていません。

研究の目的は、前向き単中心研究を通じて、アルゴリズムによって実行されたラベル付けと、基準ビュー検索フェーズの記録を含む収集から心臓専門医によって実行され、心エコー検査室での日常的なケアの一環として取得されたラベル付けを比較することです。