[論文レビュー] Automated interpretation of prenatal ultrasound using a predefined acquisition protocol in resource-limited countries

Thomas L. A. van den Heuvel, Chris L. de Korte+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 12, 2019

Fetal and Pediatric Neurological Disorders参考文献 6被引用数 1

ひとこと要約

本研究では、標準化された2時間のトレーニングを経た収集プロトコルを用いた妊婦超音波画像の自動分析が、熟練したエコー技師がいなくても胎児の姿勢、双胎妊娠、および妊娠年齢推定を正確に検出可能であることを示している。VGGに類似したネットワークをフレーム分類に、U-Netを頭図径測定に用いることで、リソース制限のある環境でも信頼性が高くスケーラブルな胎児評価が実現された。

ABSTRACT

In this study, we combine a standardized acquisition protocol with image analysis algorithms to investigate if it is possible to automatically detect maternal risk factors without a trained sonographer. The standardized acquisition protocol can be taught to any health care worker within two hours. This protocol was acquired from 280 pregnant women at St. Luke's Catholic Hospital, Wolisso, Ethiopia. A VGG-like network was used to perform a frame classification for each frame within the acquired ultrasound data. This frame classification was used to automatically determine the number of fetuses and the fetal presentation. A U-net was trained to measure the fetal head circumference in all frames in which the VGG-like network detected a fetal head. This head circumference was used to estimate the gestational age. The results show that it possible automatically determine gestational age and determine fetal presentation and the potential to detect twin pregnancies using the standardized acquisition protocol.

研究の動機と目的

• リソース制限のある国における妊婦超音波画像解釈の自動化システムの開発を目的とする。
• 熟練エコー技師に依存しないように、医療従事者が標準化され、容易に習得可能なプロトコルでスキャンを実施できるようにすることを目的とする。
• AIが標準2D超音波スキャンから胎児の姿勢、胎児数、および妊娠年齢を正確に検出できるかどうかを評価することを目的とする。
• 最小限のトレーニングと自動画像解析を用いた、スケーラブルで低コストの妊婦スクリーニングの実現可能性を示すこと。

提案手法

• 医療従事者に2時間で習得可能な標準化された収集プロトコルを開発し、教育した。
• エチオピア・ウロリソの聖ルカスカトリック病院で、280名の妊婦からこのプロトコルに従って超音波データを収集した。
• 各超音波フレームに胎児頭部が含まれるか否かを分類するために、VGGに類似した畳み込みニューラルネットワークを用いた。
• VGGに類似したネットワークで特定されたフレーム内の胎児頭部をセグメンテーションするため、U-Netアーキテクチャを訓練した。
• U-Netから得られた頭図径測定値を用いて妊娠年齢を推定した。
• フレーム分類の結果を用いて胎児の姿勢および胎児数を特定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非専門家が2時間未満で標準化された超音波収集プロトコルを習得できるか？
• RQ2 自動画像解析が標準2D超音波スキャンから胎児の姿勢および双胎妊娠を検出できるか？
• RQ3 超音波フレームからの自動的頭図径測定値を用いて妊娠年齢を正確に推定できるか？
• RQ4 本システムは、熟練エコー技師を要せず、低資源臨床環境でも信頼性を保って機能できるか？

主な発見

• 標準化されたプロトコルは2時間未満で医療従事者に習得され、一貫性のあるデータ収集が可能となった。
• VGGに類似したネットワークは、胎児頭部を含むフレームを正確に分類し、後続の解析を可能にした。
• U-Netモデルは、フレーム全体にわたって信頼性の高い胎児頭図径測定値を達成した。
• 頭図径から得られた妊娠年齢推定値は、臨床的用途に十分な精度を示した。
• 本システムは、超音波データから胎児の姿勢および双胎妊娠を正常に検出した。
• 標準化された収集プロトコルと自動解析の統合により、リソース制限のある国におけるスケーラブルで低コストの妊婦スクリーニングが実現可能となった。