論文の概要: Identifying Visible Tissue in Intraoperative Ultrasound Images during
Brain Surgery: A Method and Application
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01190v1
- Date: Thu, 1 Jun 2023 23:06:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-05 17:21:36.520477
- Title: Identifying Visible Tissue in Intraoperative Ultrasound Images during
Brain Surgery: A Method and Application
- Title（参考訳）: 脳外科手術における術中超音波像の可視組織同定法とその応用
- Authors: Alistair Weld, Luke Dixon, Giulio Anichini, Michael Dyck, Alex Ranne,
Sophie Camp, Stamatia Giannarou
- Abstract要約: 術中超音波検査は, 必要なビゾタクタクタブル・タスクである。
オペレーターは超音波の視点を同時にローカライズし、プローブのポーズを手動で調整する必要がある。
超音波プローブと組織接触の解析を可能にする可視組織同定法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4408275800058263
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Intraoperative ultrasound scanning is a demanding visuotactile task. It
requires operators to simultaneously localise the ultrasound perspective and
manually perform slight adjustments to the pose of the probe, making sure not
to apply excessive force or breaking contact with the tissue, whilst also
characterising the visible tissue. In this paper, we propose a method for the
identification of the visible tissue, which enables the analysis of ultrasound
probe and tissue contact via the detection of acoustic shadow and construction
of confidence maps of the perceptual salience. Detailed validation with both in
vivo and phantom data is performed. First, we show that our technique is
capable of achieving state of the art acoustic shadow scan line classification
- with an average binary classification accuracy on unseen data of 0.87.
Second, we show that our framework for constructing confidence maps is able to
produce an ideal response to a probe's pose that is being oriented in and out
of optimality - achieving an average RMSE across five scans of 0.174. The
performance evaluation justifies the potential clinical value of the method
which can be used both to assist clinical training and optimise robot-assisted
ultrasound tissue scanning.
- Abstract（参考訳）: 術中超音波検査は精査を要する作業である。
オペレーターは超音波の視点を同時に配置し、プローブの姿勢を手作業で調整し、過度の力を加えるか、組織に接触しないようにし、可視的な組織を特徴付ける必要がある。
本稿では,超音波プローブと組織接触を音響シャドウの検出と知覚的サリエンスの信頼度マップの構築を通じて解析できる可視的組織同定法を提案する。
in vivoおよびphantomデータによる詳細な検証を行う。
まず, 未知の0.87データに対して, 平均2値分類精度で, 最先端の音響陰影線分類を実現できることを示す。
第2に、信頼度マップを構築するためのフレームワークは、最適性内外に向けたプローブの姿勢に対する理想的な応答を生成できることを示し、0.174の5つのスキャンで平均rmseを達成する。
臨床訓練支援とロボット支援超音波組織スキャンの最適化の両方に使用できる方法の潜在的な臨床価値を正当化する。
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