リアルタイム自動Mモード心エコー測定：局所から全体ピクセルへのパネルアテンション

モーションモード（Mモード）記録は、心臓の寸法と機能を測定するための心エコー検査において重要な部分です。しかし、現在の診断では自動化スキームを構築することができません。その理由は以下の3つの根本的な障壁があるからです：第一に、一貫した結果を確保し、Mモード心エコー検査とリアルタイムインスタンスセグメンテーション（RIS）を橋渡すために利用できるオープンデータセットが存在しません；第二に、Mモード心エコー画像の時間のかかる手動ラベリングが必要です；第三に、心エコー画像内の対象物が多くのピクセルを占めているため、複数の畳み込み層で構成される既存のバックボーン（例：ResNet）の受容野が制限されており、弁の動きの一連の過程を効率的にカバーすることは困難です。既存の非局所的注意機構（NL）は高計算コストによりリアルタイム処理が不可能であるか、または簡略化された非局所ブロックにより情報が失われるという問題があります。そこで我々はRAMEM（リアルタイム自動Mモード心エコー測定スキーム）を提案し、これらの問題に対応するために以下の3つの側面で貢献します：1) インスタンスセグメンテーション用のMモード心エコー画像データセットMEISを提供し、一貫性のある結果を得られるとともに自動化スキームの開発を支援します；2) パネル注意機構を提案し、ピクセルアンシャッフルによる局所から全体への効率的な注意機構を実現し、更新されたUPANets V2と組み合わせて大規模な対象物検出と全体的な受容野を持つRISスキームを開発します；3) AMEM（自動Mモード心エコー測定アルゴリズム）を開発・実装し、診断における高速かつ正確な自動ラベリングを可能にします。実験結果は、RAMEMがPASCAL 2012 SBDでの既存のRISバックボーン（非局所的注意機構を使用）およびリアルタイムMEISテストでの人間の性能を超えることを示しています。MEISおよびデータセットのコードはhttps://github.com/hanktseng131415go/RAMEで入手可能です。