OSA：直交化された状態更新と解剖学的事前知識を意識した特徴強調による心エコー動画セグメンテーション

arXiv cs.CV / 2026/3/30

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要点

本論文では、心エコーシーケンスから左心室を抽出するための動画セグメンテーションフレームワークであるOSAを提案する。そこでは、スペックルノイズと急速な非剛体運動のために時空間モデリングが困難となる。
Stiefelマニホールド上で反復状態の進化を拘束することで、ランク崩壊を防ぎ、解剖学的に整合した時間的遷移を維持するOrthogonalized State Update（OSU）を導入する。
スペックルノイズへの頑健性を高めるため、OSAは物理に基づくプロセスを用いて構造的な解剖学的情報とノイズを分離する、Anatomical Prior-aware Feature Enhancementモジュールを追加する。
CAMUSおよびEchoNet-Dynamicでの実験により、最先端のセグメンテーション精度と、より良好な時間安定性が報告される。さらに、臨床導入に適したリアルタイム推論の効率も維持している。
本研究では公開コードが含まれており、他の研究者や開発者が本手法を再現し、発展させることが可能である（GitHubリンクが提示されている）。