心の声に従う：ランドマーク誘導によるトランスデューサ姿勢スコアリングとポイントオブケア心エコーの評価

Abstract

近位ケア（point-of-care）経胸壁心エコー（TTE）では、ほぼあらゆる環境で患者の心機能を評価できる。TTE検査における重要なステップの一つは、臨床的にインパクトのある計測、例えば左室駆出率（LVEF）を評価するために用いられる、心尖部4腔（A4CH）ビューの取得である。しかし、高品質な画像取得と、その後の計測のためにプローブ（トランスデューサ）の姿勢を最適化することは、特に初心者にとって難しい課題である。本研究では、A4CHビュー取得のためのフィードバック手がかりを提供し、高品質なA4CH画像からLVEFを自動的に推定するマルチタスクネットワークを提案する。このネットワークは、トランスデューサ姿勢スコアリングモジュールと、不確実性を考慮した左室（LV）ランドマーク検出器をカスケードし、さらに自動化されたLVEF推定を行う。強みは、ネットワークの学習と推論において、トランスデューサ位置追跡のための面倒でコストのかかるセットアップを必要としない点である。最適なA4CHビューの周囲で空間的に密な「スイープ（sweep）」プロトコルにより取得した、point-of-care TTEデータで性能を評価する。その結果、画像のみから、プローブ姿勢が目標に合っているのか、目標に近いのか、目標から遠いのかをネットワークが判断できることが示された。同時に、解剖学的な解釈とオリエンテーションを導く視覚的ランドマークの手がかりも生成する。結論として、A4CHビュー取得に対してガイダンスを提供する有望な戦略を示す。これは、限られた資源の環境でpoint-of-care TTEを展開する際に有用である可能性がある。