본 논문은 심장 초음파 영상에서 변형되는 심장 조직의 정확한 움직임 추정을 위한 최첨단 점 추적 방법의 잠재력을 조사합니다. 기존의 블록 매칭이나 광류와 같은 방법들이 복잡한 심장 움직임에 어려움을 겪는 반면, 최신 점 추적 방법은 심장 초음파 영역에서 거의 연구되지 않았습니다. 본 연구는 실제 B-모드 초음파 영상에서 심장 주기 동안의 심장 움직임을 분석하여 다양한 뷰에서 방향성 움직임 편향이 기존 훈련 전략에 영향을 미치는 것을 확인했습니다. 이를 완화하기 위해 훈련 절차를 개선하고 맞춤형 증강 세트를 통합하여 편향을 줄이고 공정한 심장 움직임을 통해 추적 강건성과 일반화 성능을 향상시켰습니다. 또한 공간적 컨텍스트만을 사용한 다중 스케일 비용 부피를 활용하는 경량 네트워크를 제안하여 고급 시공간 점 추적 모델에 도전했습니다. 실험 결과, 제안된 전략을 사용한 미세 조정은 OOD(out-of-distribution) 사례에서도 기준 모델의 성능을 크게 향상시켰습니다. 예를 들어, EchoTracker는 심장 주기 단계에서 전체 위치 정확도를 60.7% 향상시키고 중간 궤적 오차를 61.5% 줄였습니다. 흥미롭게도, 여러 점 추적 모델은 추적 정확도와 일반화 측면에서 제안된 단순 모델을 능가하지 못했는데, 이는 심장 초음파에 적용될 때의 한계를 반영합니다. 그럼에도 불구하고, 임상 평가 결과 이러한 방법들이 GLS 측정을 개선하여 전문가가 검증한 반자동 도구와 더 일치하고 따라서 실제 응용 분야에서 더 나은 재현성을 보여줍니다.
