論文の概要: Reslicing Ultrasound Images for Data Augmentation and Vessel Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07286v1
• Date: Wed, 18 Jan 2023 03:22:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 16:53:49.924817
• Title: Reslicing Ultrasound Images for Data Augmentation and Vessel Reconstruction
• Title（参考訳）: データ拡張と血管再建のための超音波画像の再構成
• Authors: Cecilia Morales, Jason Yao, Tejas Rane, Robert Edman, Howie Choset, Artur Dubrawski
• Abstract要約: 本稿では,追跡された2次元画像から再構成された3次元ボリュームをスライスした超音波画像に対する弱い監視データ拡張手法であるRESUSを紹介する。 超音波画像の物理的制約により生体内で容易に得られないビューを生成し,これらの拡張超音波画像を用いてセマンティックセグメンテーションモデルを訓練する。 我々は, RESUSが非拡張画像を用いた訓練よりも統計的に有意な改善を達成し, 血管再建による質的改善を強調できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.336362581634706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robot-guided catheter insertion has the potential to deliver urgent medical care in situations where medical personnel are unavailable. However, this technique requires accurate and reliable segmentation of anatomical landmarks in the body. For the ultrasound imaging modality, obtaining large amounts of training data for a segmentation model is time-consuming and expensive. This paper introduces RESUS (RESlicing of UltraSound Images), a weak supervision data augmentation technique for ultrasound images based on slicing reconstructed 3D volumes from tracked 2D images. This technique allows us to generate views which cannot be easily obtained in vivo due to physical constraints of ultrasound imaging, and use these augmented ultrasound images to train a semantic segmentation model. We demonstrate that RESUS achieves statistically significant improvement over training with non-augmented images and highlight qualitative improvements through vessel reconstruction.
• Abstract（参考訳）: ロボットガイドカテーテル挿入は、医療従事者が使用できない状況で緊急医療を提供する可能性がある。 しかし、この技術には、身体の解剖学的ランドマークの正確かつ信頼性の高いセグメント化が必要である。 超音波イメージングモードの場合、セグメンテーションモデルの大量のトレーニングデータを取得するのに時間がかかり、費用がかかる。 本稿では,2次元追跡画像から再構成した3Dボリュームをスライスした超音波画像に対する弱い監視データ拡張手法であるRESUS(Relicing of UltraSound Images)を紹介する。 この手法により、超音波画像の物理的制約により生体内で容易に得られない視野を生成し、これらの拡張超音波画像を用いて意味セグメンテーションモデルを訓練することができる。 resusは,非提示画像を用いた訓練よりも統計的に有意な改善を達成し,血管再建による質的改善を強調する。

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