論文の概要: Deep Motion Network for Freehand 3D Ultrasound Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00177v1
- Date: Fri, 1 Jul 2022 02:45:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-05 02:16:35.561453
- Title: Deep Motion Network for Freehand 3D Ultrasound Reconstruction
- Title(参考訳): フリーハンド3次元超音波再構成のためのディープモーションネットワーク
- Authors: Mingyuan Luo, Xin Yang, Hongzhang Wang, Liwei Du, Dong Ni
- Abstract要約: Inertial Measurement Unit(IMU)と呼ばれる画像と軽量センサを統合した新しいディープモーションネットワーク(MoNet)を提案する。
我々は初めてIMU加速度を導入し、平面外の高度変位を推定した。
提案手法は, 基板全体の最先端手法を超越して, より優れた復元性能を実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.053359709378304
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Freehand 3D ultrasound (US) has important clinical value due to its low cost
and unrestricted field of view. Recently deep learning algorithms have removed
its dependence on bulky and expensive external positioning devices. However,
improving reconstruction accuracy is still hampered by difficult elevational
displacement estimation and large cumulative drift. In this context, we propose
a novel deep motion network (MoNet) that integrates images and a lightweight
sensor known as the inertial measurement unit (IMU) from a velocity perspective
to alleviate the obstacles mentioned above. Our contribution is two-fold.
First, we introduce IMU acceleration for the first time to estimate elevational
displacements outside the plane. We propose a temporal and multi-branch
structure to mine the valuable information of low signal-to-noise ratio (SNR)
acceleration. Second, we propose a multi-modal online self-supervised strategy
that leverages IMU information as weak labels for adaptive optimization to
reduce drift errors and further ameliorate the impacts of acceleration noise.
Experiments show that our proposed method achieves the superior reconstruction
performance, exceeding state-of-the-art methods across the board.
- Abstract(参考訳): フリーハンド3D超音波(US)は,低コストで視野が制限されないため,重要な臨床的価値を有する。
近年、ディープラーニングアルゴリズムは、大きくて高価な外部位置決め装置への依存を取り除いている。
しかし,高次変位推定の難易度と大きな累積ドリフトにより,復元精度の向上はいまだに阻害されている。
本研究では,画像と慣性計測ユニット(IMU)と呼ばれる軽量センサを統合した新しいディープモーションネットワーク(MoNet)を提案する。
私たちの貢献は2倍です。
まず, imu加速度を初めて導入し, 面外における標高変位を推定する。
本稿では,低信号-雑音比(SNR)加速度の貴重な情報をマイニングするための時間的・多分岐構造を提案する。
第2に, imu情報を弱いラベルとして活用し, ドリフト誤差を低減し, 加速度騒音の影響をさらに改善するマルチモーダルオンライン自己監視戦略を提案する。
実験の結果, 提案手法は, 最新の手法を上回って, 優れた復元性能を達成できることが判明した。
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