論文の概要: Towards Autonomous Atlas-based Ultrasound Acquisitions in Presence of
Articulated Motion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05399v1
- Date: Wed, 10 Aug 2022 15:39:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-11 13:11:26.378555
- Title: Towards Autonomous Atlas-based Ultrasound Acquisitions in Presence of
Articulated Motion
- Title(参考訳): 関節運動の存在下での自律的アトラス超音波取得に向けて
- Authors: Zhongliang Jiang, Yuan Gao, Le Xie, Nassir Navab
- Abstract要約: 本稿では、自律型ロボットUS手足のスキャンを可能にする視覚ベースのアプローチを提案する。
この目的のために、アノテートされた血管構造を有するヒト腕のアトラスMRIテンプレートを使用して、軌跡を生成する。
いずれの場合も、このシステムはボランティアの手足で計画された血管構造を取得することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 48.52403516006036
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robotic ultrasound (US) imaging aims at overcoming some of the limitations of
free-hand US examinations, e.g. difficulty in guaranteeing intra- and
inter-operator repeatability. However, due to anatomical and physiological
variations between patients and relative movement of anatomical substructures,
it is challenging to robustly generate optimal trajectories to examine the
anatomies of interest, in particular, when they comprise articulated joints. To
address this challenge, this paper proposes a vision-based approach allowing
autonomous robotic US limb scanning. To this end, an atlas MRI template of a
human arm with annotated vascular structures is used to generate trajectories
and register and project them onto patients' skin surfaces for robotic US
acquisition. To effectively segment and accurately reconstruct the targeted 3D
vessel, we make use of spatial continuity in consecutive US frames by
incorporating channel attention modules into a U-Net-type neural network. The
automatic trajectory generation method is evaluated on six volunteers with
various articulated joint angles. In all cases, the system can successfully
acquire the planned vascular structure on volunteers' limbs. For one volunteer
the MRI scan was also available, which allows the evaluation of the average
radius of the scanned artery from US images, resulting in a radius estimation
($1.2\pm0.05~mm$) comparable to the MRI ground truth ($1.2\pm0.04~mm$).
- Abstract(参考訳): ロボット超音波(US)イメージングは、米国のフリーハンド試験のいくつかの制限を克服することを目的としている。
しかし, 解剖学的, 生理的変化や解剖学的部分構造の相対的移動などにより, 特に関節構成時の解剖学的検討において, 最適な軌跡をしっかりと生成することは困難である。
この課題に対処するために,自律型ロボットUS手足スキャンを可能にする視覚ベースのアプローチを提案する。
この目的のために、アノテートされた血管構造を持つヒト腕のアトラスMRIテンプレートを使用して、トラジェクトリーを生成し、それらを患者の皮膚表面に登録し、ロボットUSの取得に投射する。
U-Net型ニューラルネットワークにチャネルアテンションモジュールを組み込むことにより,米国連続フレームにおける空間連続性を効果的にセグメント化し,正確に再構築する。
関節角度の異なる6人のボランティアを対象に, 自動軌跡生成法の評価を行った。
いずれの場合も、このシステムはボランティアの手足で計画された血管構造を取得することができる。
1人のボランティアにとってmriスキャンも利用可能であり、アメリカの画像からスキャンされた動脈の平均半径を評価できるため、mriの基底真理(1.2\pm0.04~mm$)に匹敵する半径推定(1.2\pm0.05~mm$)が得られた。
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