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。
関連論文リスト
- Class-Aware Cartilage Segmentation for Autonomous US-CT Registration in Robotic Intercostal Ultrasound Imaging [39.597735935731386]
形状制約後処理を施したクラスアウェア軟骨骨分節ネットワークを提示し, 患者固有の骨骨格を捕捉する。
一般的なテンプレートから個々の患者へ、宿主間走査経路をマッピングするために、密度の高い骨格グラフに基づく非剛性登録が提示される。
提案手法は,CTテンプレートから個々の患者へのパスを,頑健かつ正確にマッピングできることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-06T14:15:15Z) - Autonomous Robotic Ultrasound System for Liver Follow-up Diagnosis: Pilot Phantom Study [9.293259833488223]
本稿では,地域外来患者を対象とした肝臓追跡検査を目的とした,新しい自律型ロボット超音波(US)システムを提案する。
3次元肝静脈の正確な画像化が可能であり,CTとロボットの正確な座標マッピングが容易である。
提案フレームワークは,医療提供者,臨床医,フォローアップ患者の時間とコストを大幅に削減する可能性を秘めている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-09T14:11:20Z) - A vascular synthetic model for improved aneurysm segmentation and detection via Deep Neural Networks [0.8749675983608172]
私たちの目標は、3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で使用できる脳動脈のデータセットを提供することでした。
本モデルは,動脈形状,ICA形状,背景雑音を同時に再現するように設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-27T16:22:45Z) - CathFlow: Self-Supervised Segmentation of Catheters in Interventional Ultrasound Using Optical Flow and Transformers [66.15847237150909]
縦型超音波画像におけるカテーテルのセグメンテーションのための自己教師型ディープラーニングアーキテクチャを提案する。
ネットワークアーキテクチャは、Attention in Attentionメカニズムで構築されたセグメンテーショントランスフォーマであるAiAReSeg上に構築されている。
我々は,シリコンオルタファントムから収集した合成データと画像からなる実験データセット上で,我々のモデルを検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-21T15:13:36Z) - AiAReSeg: Catheter Detection and Segmentation in Interventional
Ultrasound using Transformers [75.20925220246689]
血管内手術は、電離放射線を用いてカテーテルと血管を可視化するFluoroscopyの黄金標準を用いて行われる。
本研究では、最先端機械学習トランスフォーマアーキテクチャを応用して、軸干渉超音波画像シーケンス中のカテーテルを検出し、セグメント化する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-25T19:34:12Z) - On the Localization of Ultrasound Image Slices within Point Distribution
Models [84.27083443424408]
甲状腺疾患は高分解能超音波(US)で診断されることが多い
縦断追跡は病理甲状腺形態の変化をモニタリングするための重要な診断プロトコルである。
3次元形状表現におけるUS画像の自動スライスローカライズのためのフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-01T10:10:46Z) - Thoracic Cartilage Ultrasound-CT Registration using Dense Skeleton Graph [49.11220791279602]
一般的なアトラスから個々の患者への計画された経路を正確にマッピングすることは困難である。
アトラスから現在の設定へ計画されたパスを転送できるように、グラフベースの非厳密な登録を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-07T18:57:21Z) - Intelligent Robotic Sonographer: Mutual Information-based Disentangled
Reward Learning from Few Demonstrations [42.731081399649916]
この研究は、インテリジェントなロボットソノグラフィーによって、自律的に標的解剖を発見」し、専門家から学ぶことによって、米国のプローブを関連する2D平面にナビゲートすることを提案する。
専門家による基礎となる高レベルの生理的知識は神経報酬関数によって推測される。
提案した高度なフレームワークは、生き生きとしたヒトの頸動脈データだけでなく、さまざまな幻影や見えない幻影を強く扱うことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-07T16:30:50Z) - Robotic Navigation Autonomy for Subretinal Injection via Intelligent
Real-Time Virtual iOCT Volume Slicing [88.99939660183881]
網膜下注射のための自律型ロボットナビゲーションの枠組みを提案する。
提案手法は,機器のポーズ推定方法,ロボットとi OCTシステム間のオンライン登録,およびインジェクションターゲットへのナビゲーションに適した軌道計画から構成される。
ブタ前眼の精度と再現性について実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-17T21:41:21Z) - Enabling Augmented Segmentation and Registration in Ultrasound-Guided
Spinal Surgery via Realistic Ultrasound Synthesis from Diagnostic CT Volume [19.177141722698188]
術中臨床USデータの不足は、ニューラルネットワークのトレーニングにおいて、克服不可能なボトルネックとなっている。
In silico bone US simulation framework that really US image from diagnosis CT volume。
脊椎超音波検査のための骨分割を高精度かつオンザフライで実現できる軽量な視覚変換器モデルを訓練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-05T07:28:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。