論文の概要: Operational Learning-based Boundary Estimation in Electromagnetic Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03233v1
• Date: Wed, 4 Aug 2021 12:39:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-15 11:34:08.887188
• Title: Operational Learning-based Boundary Estimation in Electromagnetic Medical Imaging
• Title（参考訳）: 電磁医用画像における演算学習に基づく境界推定
• Authors: A. Al-Saffar, A. Stancombe, A. Zamani, A. Abbosh
• Abstract要約: 同じ電磁画像データを用いて画像の境界を推定するために,学習に基づく手法を提案する。 16素子アンテナアレイを用いた頭部イメージングシステムを用いて, 独立臨床試験により, 学習モデルを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Incorporating boundaries of the imaging object as a priori information to imaging algorithms can significantly improve the performance of electromagnetic medical imaging systems. To avoid overly complicating the system by using different sensors and the adverse effect of the subject's movement, a learning-based method is proposed to estimate the boundary (external contour) of the imaged object using the same electromagnetic imaging data. While imaging techniques may discard the reflection coefficients for being dominant and uninformative for imaging, these parameters are made use of for boundary detection. The learned model is verified through independent clinical human trials by using a head imaging system with a 16-element antenna array that works across the band 0.7-1.6 GHz. The evaluation demonstrated that the model achieves average dissimilarity of 0.012 in Hu-moment while detecting head boundary. The model enables fast scan and image creation while eliminating the need for additional devices for accurate boundary estimation.
• Abstract（参考訳）: 撮像アルゴリズムの優先情報として撮像対象の境界を組み込むことで、電磁医療画像システムの性能を大幅に向上させることができる。 異なるセンサと被験者の動きの悪影響を利用してシステムを過度に複雑化するのを避けるために,同じ電磁画像データを用いて画像の境界(外部輪郭)を推定する学習法を提案した。 イメージング技術は、画像に支配的かつ非形成的であるために反射係数を破棄するが、これらのパラメータは境界検出に使用される。 学習モデルは、0.7-1.6ghz帯で動作する16素子アンテナアレイを用いた頭部イメージングシステムを用いて、独立した臨床試験を通じて検証される。 評価の結果,Huモーメントにおける平均0.012の相似性は頭部境界を検知しながら達成できた。 このモデルは、正確な境界推定のための追加デバイスを不要にしながら、高速なスキャンと画像生成を可能にする。

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