論文の概要: A CNN Segmentation-Based Approach to Object Detection and Tracking in
Ultrasound Scans with Application to the Vagus Nerve Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13849v1
- Date: Fri, 25 Jun 2021 19:12:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-29 17:54:55.246797
- Title: A CNN Segmentation-Based Approach to Object Detection and Tracking in
Ultrasound Scans with Application to the Vagus Nerve Detection
- Title（参考訳）: 超音波スキャンにおけるcnnセグメンテーションに基づく物体検出・追跡法と迷走神経検出への応用
- Authors: Abdullah F. Al-Battal, Yan Gong, Lu Xu, Timothy Morton, Chen Du,
Yifeng Bu 1, Imanuel R Lerman, Radhika Madhavan, Truong Q. Nguyen
- Abstract要約: 超音波スキャンにおける特定の解剖学的対象構造を自動的に検出・追跡するディープラーニングフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、被写体や撮像装置間で正確で堅牢で、リアルタイムに動作し、大規模なトレーニングセットを必要としないように設計されています。
このフレームワークを2つの異なる超音波データセット上でテストし、Vagus神経を検出し、追跡することを目的として、現在最先端のリアルタイム物体検出ネットワークよりも優れた性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.80391011147757
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Ultrasound scanning is essential in several medical diagnostic and
therapeutic applications. It is used to visualize and analyze anatomical
features and structures that influence treatment plans. However, it is both
labor intensive, and its effectiveness is operator dependent. Real-time
accurate and robust automatic detection and tracking of anatomical structures
while scanning would significantly impact diagnostic and therapeutic procedures
to be consistent and efficient. In this paper, we propose a deep learning
framework to automatically detect and track a specific anatomical target
structure in ultrasound scans. Our framework is designed to be accurate and
robust across subjects and imaging devices, to operate in real-time, and to not
require a large training set. It maintains a localization precision and recall
higher than 90% when trained on training sets that are as small as 20% in size
of the original training set. The framework backbone is a weakly trained
segmentation neural network based on U-Net. We tested the framework on two
different ultrasound datasets with the aim to detect and track the Vagus nerve,
where it outperformed current state-of-the-art real-time object detection
networks.
- Abstract（参考訳）: 超音波検査はいくつかの医療診断や治療に不可欠である。
治療計画に影響を与える解剖学的特徴や構造を可視化し分析するために用いられる。
しかし、どちらも労働集約的であり、その効果は操作者に依存する。
リアルタイムで正確でロバストな解剖学的構造の自動検出と追跡は、診断と治療の手順に一貫性と効率性に大きな影響を与える。
本稿では,超音波スキャンで特定の解剖学的標的構造を自動的に検出し追跡する深層学習フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、被験者や撮像装置間で正確で堅牢で、リアルタイムで動作し、大規模なトレーニングセットを必要としないように設計されています。
ローカライズ精度を維持しており、元のトレーニングセットの20%程度の大きさのトレーニングセットでトレーニングした場合、90%以上をリコールする。
フレームワークのバックボーンは、U-Netに基づいた弱いトレーニングを受けたセグメンテーションニューラルネットワークである。
このフレームワークを2つの異なる超音波データセット上でテストし、Vagus神経を検出し、追跡することを目的として、最先端のリアルタイム物体検出ネットワークよりも優れた性能を示した。
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