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IFT-Net: Interactive Fusion Transformer Network for Quantitative Analysis of Pediatric Echocardiography

计算机科学 分割 人工智能 卷积神经网络 深度学习 模式识别(心理学) 计算机视觉
作者
Cheng Zhao,Weiling Chen,Jing Qin,Peng Yang,Zhuo Xiang,Alejandro F. Frangi,Minsi Chen,Sheng Fan,Wei Yu,Xunyi Chen,Bei Xia,Tianfu Wang,Baiying Lei
出处
期刊:Medical Image Analysis [Elsevier BV]
卷期号:82: 102648-102648 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.media.2022.102648
摘要

The task of automatic segmentation and measurement of key anatomical structures in echocardiography is critical for subsequent extraction of clinical parameters. However, the influence of boundary blur, speckle noise, and other factors increase the difficulty of fully automatically segmenting 2D ultrasound images. The previous research has addressed this challenge using convolutional neural networks (CNN), which fails to consider global contextual information and long-range dependency. To further improve the quantitative analysis of pediatric echocardiography, this paper proposes an interactive fusion transformer network (IFT-Net) for quantitative analysis of pediatric echocardiography, which achieves the bidirectional fusion between local features and global context information by constructing interactive learning between the convolution branch and the transformer branch. First, we construct a dual-attention pyramid transformer (DPT) branch to model the long-range dependency from spatial and channels and enhance the learning of global context information. Second, we design a bidirectional interactive fusion (BIF) unit that fuses the local and global features interactively, maximizes their preservation and refines the segmentation. Finally, we measure the clinical anatomical parameters through key point positioning. Based on the parasternal short-axis (PSAX) view of the heart base from pediatric echocardiography, we segment and quantify the right ventricular outflow tract (RVOT) and aorta (AO) with promising results, indicating the potential clinical application. The code is publicly available at: https://github.com/Zhaocheng1/IFT-Net.
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