論文の概要: Motion-aware Needle Segmentation in Ultrasound Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01239v1
• Date: Sat, 2 Dec 2023 22:25:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 18:31:29.977371
• Title: Motion-aware Needle Segmentation in Ultrasound Images
• Title（参考訳）: 超音波画像における運動認識針分割
• Authors: Raghavv Goel, Cecilia Morales, Manpreet Singh, Artur Dubrawski, John Galeotti, Howie Choset
• Abstract要約: 本稿では,従来のカルマンフィルタ(KF)とデータ駆動学習を組み合わせた針分割手法を提案する。 我々は、新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をベースとしたKFインスパイアブロックを用いた、最新の最先端の針分割モデルと比較して、優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.3071428808202
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Segmenting a moving needle in ultrasound images is challenging due to the presence of artifacts, noise, and needle occlusion. This task becomes even more demanding in scenarios where data availability is limited. Convolutional Neural Networks (CNNs) have been successful in many computer vision applications, but struggle to accurately segment needles without considering their motion. In this paper, we present a novel approach for needle segmentation that combines classical Kalman Filter (KF) techniques with data-driven learning, incorporating both needle features and needle motion. Our method offers two key contributions. First, we propose a compatible framework that seamlessly integrates into commonly used encoder-decoder style architectures. Second, we demonstrate superior performance compared to recent state-of-the-art needle segmentation models using our novel convolutional neural network (CNN) based KF-inspired block, achieving a 15\% reduction in pixel-wise needle tip error and an 8\% reduction in length error. Third, to our knowledge we are the first to implement a learnable filter to incorporate non-linear needle motion for improving needle segmentation.
• Abstract（参考訳）: 超音波画像における移動針のセグメンテーションは, 人工物, ノイズ, 針閉塞の存在により困難である。 このタスクは、データ可用性が制限された場合にさらに要求される。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は多くのコンピュータビジョンアプリケーションで成功しているが、針の動きを考慮せずに正確に針を分割することは困難である。 本稿では,従来のカルマンフィルタ(kf)技術とデータ駆動学習を組み合わせた針分割法を提案する。 我々の方法には2つの重要な貢献がある。 まず、よく使われるエンコーダ-デコーダスタイルアーキテクチャにシームレスに統合する互換性のあるフレームワークを提案する。 第2に,新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をベースとしたKFインスパイアブロックを用いた最新の針分割モデルと比較して,画素ワイド針先端誤差の15倍,長さ誤差の8倍の低減を実現した。 第3に, 針のセグメンテーションを改善するために, 非線形針運動を組み込んだ学習可能なフィルタを最初に実装した。

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