論文の概要: Motion Magnification in Robotic Sonography: Enabling Pulsation-Aware Artery Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03698v1
• Date: Fri, 7 Jul 2023 16:14:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-10 11:49:50.232490
• Title: Motion Magnification in Robotic Sonography: Enabling Pulsation-Aware Artery Segmentation
• Title（参考訳）: ロボット超音波画像における運動拡大 : 脈動認識動脈セグメンテーションの実現
• Authors: Dianye Huang, Yuan Bi, Nassir Navab and Zhongliang Jiang
• Abstract要約: スキャン中の動脈セグメンテーションの精度と安定性を改善するために,新しい脈動補助セグメンテーションニューラルネットワーク(PAS-NN)を提案する。 興味のある周波数帯域内の微妙な動きを増幅し、連続したUS画像から脈動信号を抽出するために、運動倍率技術を用いる。 抽出したリアルタイム脈動情報は、米国横断画像の動脈を見つけるのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.868281669589194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ultrasound (US) imaging is widely used for diagnosing and monitoring arterial diseases, mainly due to the advantages of being non-invasive, radiation-free, and real-time. In order to provide additional information to assist clinicians in diagnosis, the tubular structures are often segmented from US images. To improve the artery segmentation accuracy and stability during scans, this work presents a novel pulsation-assisted segmentation neural network (PAS-NN) by explicitly taking advantage of the cardiac-induced motions. Motion magnification techniques are employed to amplify the subtle motion within the frequency band of interest to extract the pulsation signals from sequential US images. The extracted real-time pulsation information can help to locate the arteries on cross-section US images; therefore, we explicitly integrated the pulsation into the proposed PAS-NN as attention guidance. Notably, a robotic arm is necessary to provide stable movement during US imaging since magnifying the target motions from the US images captured along a scan path is not manually feasible due to the hand tremor. To validate the proposed robotic US system for imaging arteries, experiments are carried out on volunteers' carotid and radial arteries. The results demonstrated that the PAS-NN could achieve comparable results as state-of-the-art on carotid and can effectively improve the segmentation performance for small vessels (radial artery).
• Abstract（参考訳）: 超音波(US)イメージングは,非侵襲性,非放射線性,リアルタイム性などの利点から,動脈疾患の診断・モニタリングに広く用いられている。 臨床医の診断を支援する追加情報を提供するため、管状構造は、しばしばus画像から区分される。 スキャン中の動脈分節の精度と安定性を改善するために,心臓の運動を明示的に生かし,脈拍補助型分節ニューラルネットワーク(PAS-NN)を提案する。 周波数帯域内の微妙な動きを増幅し、連続するus画像から脈動信号を抽出するために、動き拡大技術を用いる。 抽出した実時間脈動情報は,米国横断画像の動脈の特定に役立つため,提案したPAS-NNに脈動を明示的に統合して注意誘導を行う。 特に、ロボットアームは、手動の震動のために手動でスキャンパスに沿って撮影されたアメリカの画像からターゲットの動きを拡大するため、米国撮影中に安定した動きを提供する必要がある。 提案する画像動脈用ロボットUSシステムを検証するため,ボランティアの頸動脈および放射動脈の実験を行った。 その結果,PAS-NNは頸動脈の最先端化と同等の結果が得られ,小血管(径動脈)のセグメンテーション性能が向上することが示唆された。

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