Fugu-MT 論文翻訳(概要): SMRVIS: Point cloud extraction from 3-D ultrasound for non-destructive testing

論文の概要: SMRVIS: Point cloud extraction from 3-D ultrasound for non-destructive testing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04668v1
Date: Wed, 7 Jun 2023 14:53:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-09 18:10:15.344247
Title: SMRVIS: Point cloud extraction from 3-D ultrasound for non-destructive testing
Title（参考訳）: SMRVIS:非破壊検査のための3次元超音波からの点雲抽出
Authors: Lisa Y.W. Tang
Abstract要約: 画像分割問題として超音波ボリュームからの点雲抽出法を提案する。本報告では,5個のラベル付き超音波ボリュームと84個の未ラベルボリュームのトレーニングデータセットを用いて作成した実験結果について報告する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We propose to formulate point cloud extraction from ultrasound volumes as an image segmentation problem. Through this convenient formulation, a quick prototype exploring various variants of the U-Net architecture was developed and evaluated. This report documents the experimental results compiled using a training dataset of 5 labelled ultrasound volumes and 84 unlabelled volumes that got completed in a two-week period as part of a challenge submission to an open challenge entitled ``Deep Learning in Ultrasound Image Analysis''. Source code is shared with the research community at this GitHub URL \url{https://github.com/lisatwyw/smrvis}.
Abstract（参考訳）: 画像分割問題として超音波ボリュームからの点雲抽出法を提案する。この便利な定式化を通じて、U-Netアーキテクチャの様々な変種を探索する簡単なプロトタイプを開発し、評価した。本報告では,「超音波画像解析における深層学習」と題する公開課題への挑戦の一環として,5個のラベル付き超音波ボリュームと84個の未ラベルボリュームのトレーニングデータセットを用いた実験結果について報告する。ソースコードは、GitHub URL \url{https://github.com/lisatwyw/smrvis}で研究コミュニティと共有されている。

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