基于深度学习的心脏超声视图分类与目标检测以定位瓣膜
计算机视觉与模式识别
2023-11-02 v1
摘要
超声心动图提供了一种重要工具，使临床医生能够以低成本、无有害辐射的方式实时观察心脏功能。心脏瓣膜的自动定位与分类可实现与心脏机械功能相关的物理量及相应血流测量值的自动提取。我们提出了一种机器学习流程，使用深度神经网络分别进行分类与定位步骤。作为流程的第一步，我们对包含心脏十种独特解剖视图的超声心动图进行视图分类。第二步，我们应用基于深度学习的目标检测来定位并识别瓣膜。基于图像分割的超声心动图目标检测已在许多早期研究中得到展示，但据我们所知，这是首项借助深度神经网络从二维超声图像中预测瓣膜周围边界框并进行分类的研究。我们应用于心尖切面的目标检测实验表明，精确地与识别多个瓣膜是可能的。
引用
@article{arxiv.2311.00068,
title = {View Classification and Object Detection in Cardiac Ultrasound to Localize Valves via Deep Learning},
author = {Derya Gol Gungor and Bimba Rao and Cynthia Wolverton and Ismayil Guracar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.00068},
year = {2023}
}
备注
9 pages, 11 figures, Submitted to CVPR 2019