本研究は、経食道心エコー検査(TEE)のナビゲーションを支援するための新しい手法を提案している。TEEは心臓疾患の診断と治療に重要な役割を果たしているが、複雑な画像取得と解釈のため、熟練した訓練が必要とされる。
提案手法は、ゴール条件付き強化学習(GCRL)に基づいており、コントラスト学習を活用している。具体的には以下の工夫を行っている:
大規模なデータセット(789人)を用いて開発したモデルは、140人の検査データに対して、位置誤差6.56mm、角度誤差9.36度と、個別のビューを対象とした従来手法と同等以上の性能を示した。さらに、左心耳ビューへのナビゲーションを定量的に検証し、提案手法の有用性を示した。
本手法は、TEE検査時の技術習得支援や検査の標準化に貢献できると期待される。
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by Abdoul Aziz ... ที่ arxiv.org 05-03-2024
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