[논문 리뷰] Automated interpretation of prenatal ultrasound using a predefined acquisition protocol in resource-limited countries

Thomas L. A. van den Heuvel, Chris L. de Korte외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 04. 12.

Fetal and Pediatric Neurological Disorders참고 문헌 6인용 수 1

한 줄 요약

이 연구는 표준화된 2시간 훈련 프rotocol를 사용한 산전 초음파 자동 분석이, 숙련된 초음파 전문의 없이도 태아 자세, 쌍태임, 임신 주수 추정을 정확하게 감지할 수 있음을 보여준다. VGG 유사 네트워크를 프레임 분류에, U-Net을 두통 둘레 측정에 사용함으로써, 자원이 제한된 환경에서도 신뢰성 있고 확장 가능한 태아 평가가 가능해진다.

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.

연구 동기 및 목표

• 자원이 제한된 국가에서 산전 초음파 해석을 위한 자동화된 시스템을 개발하기 위해.
• 의료 종사자가 표준화되고 쉽게 교육할 수 있는 프로토콜를 사용해 초음파 스캔을 수행할 수 있도록 함으로써, 숙련된 초음파 전문의에 대한 의존도를 줄이기 위해.
• AI가 표준 2차원 초음파 스캔에서 태아 자세, 태아 수, 임신 주수를 정확하게 감지할 수 있는지 평가하기 위해.
• 최소한의 훈련과 자동 영상 분석을 통해 확장 가능하고 저비용의 산전 스크리닝이 가능한지 실현 가능성을 입증하기 위해.

제안 방법

• 의료 종사자들이 2시간 이내에 학습할 수 있는 표준화된 촬영 프로토콜를 개발하고 교육하였다.
• 에티오피아 워리소의 세인트 루크스 가톨릭 병원에서 280명의 임신부로부터 이 프로토콜를 사용해 초음파 데이터를 수집하였다.
• 각 초음파 프레임에 태아 두통이 포함되어 있는지 여부를 분류하기 위해 VGG 유사 컨볼루션 신경망을 사용하였다.
• VGG 유사 네트워크에 의해 식별된 프레임에서 태아 두통을 세그먼테이션하기 위해 U-Net 아키텍처를 훈련시켰다.
• U-Net에서 유도된 두통 둘레 측정값을 바탕으로 임신 주수를 추정하였다.
• 프레임 분류 결과를 활용해 태아 자세와 태아 수를 결정하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비전문가가 2시간 이내에 표준화된 초음파 촬영 프로토콜를 학습할 수 있는가?
• RQ2 자동화된 영상 분석이 표준 2차원 초음파 스캔에서 태아 자세와 쌍태임을 감지할 수 있는가?
• RQ3 초음파 프레임에서 자동 측정한 두통 둘레를 바탕으로 임신 주수를 정확하게 추정할 수 있는가?
• RQ4 이 시스템은 숙련된 초음파 전문의가 없는 자원이 제한된 임상 환경에서 신뢰성 있게 기능할 수 있는가?

주요 결과

• 표준화된 프로토콜는 2시간 이내에 의료 종사자들에게 성공적으로 교육되어 일관된 데이터 수집이 가능해졌다.
• VGG 유사 네트워크는 태아 두통이 포함된 프레임을 정확하게 분류하여 후속 분석이 가능하게 하였다.
• U-Net 모델은 프레임 전반에 걸쳐 신뢰할 수 있는 태아 두통 둘레 측정을 달성하였다.
• 두통 둘레 측정을 바탕으로 임신 주수가 임상적 사용에 적합한 정확도로 추정되었다.
• 시스템은 초음파 데이터를 바탕으로 태아 자세와 쌍태임을 성공적으로 감지하였다.
• 표준화된 촬영 프로토콜와 자동 분석의 통합은 자원이 제한된 국가에서 확장 가능하고 저비용의 산전 스크리닝을 가능하게 하였다.