論文の概要: Feature-aggregated spatiotemporal spine surface estimation for wearable
patch ultrasound volumetric imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05962v1
- Date: Fri, 11 Nov 2022 02:15:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 16:23:40.019583
- Title: Feature-aggregated spatiotemporal spine surface estimation for wearable
patch ultrasound volumetric imaging
- Title（参考訳）: ウェアラブルパッチ超音波容積イメージングのための特徴集積時空間的脊椎表面推定
- Authors: Baichuan Jiang, Keshuai Xu, Ahbay Moghekar, Peter Kazanzides and Emad
Boctor
- Abstract要約: 我々は,複数の画像角から反射性骨表面を捉えるためにパッチライクなウェアラブル超音波ソリューションを提案する。
我々のウェアラブル超音波システムは、拡張現実環境で臨床医に直感的で正確な介入指導を提供する可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.287216236596808
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Clear identification of bone structures is crucial for ultrasound-guided
lumbar interventions, but it can be challenging due to the complex shapes of
the self-shadowing vertebra anatomy and the extensive background speckle noise
from the surrounding soft tissue structures. Therefore, we propose to use a
patch-like wearable ultrasound solution to capture the reflective bone surfaces
from multiple imaging angles and create 3D bone representations for
interventional guidance. In this work, we will present our method for
estimating the vertebra bone surfaces by using a spatiotemporal U-Net
architecture learning from the B-Mode image and aggregated feature maps of
hand-crafted filters. The methods are evaluated on spine phantom image data
collected by our proposed miniaturized wearable "patch" ultrasound device, and
the results show that a significant improvement on baseline method can be
achieved with promising accuracy. Equipped with this surface estimation
framework, our wearable ultrasound system can potentially provide intuitive and
accurate interventional guidance for clinicians in augmented reality setting.
- Abstract（参考訳）: 超音波ガイド下腰椎介入には骨構造の明瞭な同定が重要であるが、椎体解剖学の複雑な形状と、周囲の軟部組織構造からの幅広い背景スペックルノイズのため困難である。
そこで本研究では,複数の画像角度から反射性骨表面を捉え,介入指導のための3次元骨表現を作成するためのパッチ状ウェアラブル超音波ソリューションを提案する。
本稿では,B-Mode画像から学習した時空間的U-Netアーキテクチャと手作りフィルタの特徴マップを用いて,脊椎骨表面を推定する手法を提案する。
提案する小型ウェアラブル「パッチ」超音波装置で収集した脊椎ファントム画像データを用いて評価を行い, 提案手法の精度向上が期待できることを示す。
この表面推定フレームワークを組み込んだウェアラブル超音波システムは、拡張現実環境で臨床医に直感的かつ正確な介入指導を提供することができる。
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