論文の概要: Bone Feature Segmentation in Ultrasound Spine Image with Robustness to
Speckle and Regular Occlusion Noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03740v1
- Date: Thu, 8 Oct 2020 02:44:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 12:51:39.404678
- Title: Bone Feature Segmentation in Ultrasound Spine Image with Robustness to
Speckle and Regular Occlusion Noise
- Title（参考訳）: スペックルと正常閉塞音に対するロバスト性を有する超音波松葉体像の骨像分割
- Authors: Zixun Huang, Li-Wen Wang, Frank H. F. Leung, Sunetra Banerjee, De
Yang, Timothy Lee, Juan Lyu, Sai Ho Ling, Yong-Ping Zheng
- Abstract要約: 3D超音波画像は、低コストで、放射線のない、リアルタイムな特徴のおかげで、スコリオーシスの診断に大いに期待できる。
超音波画像で側鎖骨に到達するための鍵は、骨の領域を正確に区分けし、骨の特徴の対称性に基づいて側鎖骨の度合いを測定することである。
本稿では,超音波スピネルボリューム投影画像(VPI)画像のU-net構造に基づく頑健な骨特徴分割法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.11171761130519
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D ultrasound imaging shows great promise for scoliosis diagnosis thanks to
its low-costing, radiation-free and real-time characteristics. The key to
accessing scoliosis by ultrasound imaging is to accurately segment the bone
area and measure the scoliosis degree based on the symmetry of the bone
features. The ultrasound images tend to contain many speckles and regular
occlusion noise which is difficult, tedious and time-consuming for experts to
find out the bony feature. In this paper, we propose a robust bone feature
segmentation method based on the U-net structure for ultrasound spine Volume
Projection Imaging (VPI) images. The proposed segmentation method introduces a
total variance loss to reduce the sensitivity of the model to small-scale and
regular occlusion noise. The proposed approach improves 2.3% of Dice score and
1% of AUC score as compared with the u-net model and shows high robustness to
speckle and regular occlusion noise.
- Abstract（参考訳）: 3次元超音波画像は、その低コストで放射線のないリアルタイム特性のおかげで、スコリシスの診断に非常に有望である。
超音波画像によるスコリオーシスにアクセスする鍵は、骨領域を正確に分割し、骨の特徴の対称性に基づいてスコリオーシス度を測定することである。
超音波画像には、多くのスペックルと通常の閉塞音が含まれており、専門家が骨の特徴を見つけるのは難しく、退屈で時間がかかる。
本稿では,超音波スピネルボリューム投影画像(VPI)画像のU-net構造に基づく頑健な骨特徴分割法を提案する。
提案手法は,小型および正規閉塞雑音に対するモデルの感度を低下させるため,全分散損失を導入する。
提案手法は,u-netモデルと比較してDiceスコアの2.3%とAUCスコアの1%を改良し,スペックルや正規閉塞雑音に対して高い堅牢性を示す。
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