딥러닝 기반 변형률 추정: 물리 기반 시뮬레이션이 해결책인가?

스펙클 추적 심초음파 (Speckle tracking echocardiography, STE)는 심근 변형률 (myocardial strain) 추정을 위한 임상 표준입니다. 전역 변형률 (global strain, GLS) 측면에서는 우수한 성능을 보임에도 불구하고, 지역 변형률 (regional strain)에 대한 정확도는 여전히 제한적입니다. 비록 이 바이오마커 (biomarker)가 조기 진단 및 미세한 이상 징후의 특성 파악에 매우 중요함에도 불구하고 말입니다. 딥러닝 (Deep learning)은 유망한 대안이지만, 신뢰할 수 있는 움직임 참조 (motion references)의 부족으로 인해 개발에 제약을 받고 있습니다. 기존의 해결책들은 STE에서 유도된 레이블 (labels)이나 물리 기반 모델 (physics-based models)에 의해 생성된 시뮬레이션에 의존하고 있으나, 이러한 합성 시퀀스 (synthetic sequences)들은 임상 데이터 (clinical data)와 비교했을 때 여전히 사실감이 제한적입니다. 본 논문에서는 실제 영상으로부터 스펙클 탈상관 (speckle decorrelation) 측도 (measures)를 통합하고, 시뮬레이션의 움직임 사실감을 향상시키기 위해 반복적 정밀화 (iterative refinement) 과정을 사용하는 새로운 시뮬레이션 전략을 제안합니다. 우리는 참조 움직임 (reference motion)이 포함된 1,478개의 영상으로 구성된 오픈 소스 사진 실사 데이터셋 (photorealistic dataset)을 구축하였으며, 이를 심초음파 움직임 추정 알고리즘 (echocardiographic motion estimation algorithm)을 학습시키는 데 사용하였습니다. 제안된 방법은 전역 및 지역 변형률에서 독보적인 성능을 달성하였으며, 특히 전문가 간 비교 (inter-expert setting)에서 임상 참조 (clinical reference)의 1.78%와 비교하여 1.42%의 GLS 변동성 (variability)을 기록하였습니다.