論文の概要: Training-free image style alignment for self-adapting domain shift on
handheld ultrasound devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11211v1
- Date: Sat, 17 Feb 2024 07:15:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-20 22:35:38.269684
- Title: Training-free image style alignment for self-adapting domain shift on
handheld ultrasound devices
- Title(参考訳): ハンドヘルド超音波デバイスにおける自己適応領域シフトのための訓練不要な画像スタイルアライメント
- Authors: Hongye Zeng, Ke Zou, Zhihao Chen, Yuchong Gao, Hongbo Chen, Haibin
Zhang, Kang Zhou, Meng Wang, Rick Siow Mong Goh, Yong Liu, Chang Jiang, Rui
Zheng, Huazhu Fu
- Abstract要約: 本稿では,ハンドヘルドデバイスデータのスタイルを標準デバイスと整合させるための,トレーニングフリーなイメージスタイルアライメント(TISA)フレームワークを提案する。
TISAは、余分な訓練なしにハンドヘルドデバイスイメージを直接推測することができ、臨床応用に適している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 54.476120039032594
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Handheld ultrasound devices face usage limitations due to user inexperience
and cannot benefit from supervised deep learning without extensive expert
annotations. Moreover, the models trained on standard ultrasound device data
are constrained by training data distribution and perform poorly when directly
applied to handheld device data. In this study, we propose the Training-free
Image Style Alignment (TISA) framework to align the style of handheld device
data to those of standard devices. The proposed TISA can directly infer
handheld device images without extra training and is suited for clinical
applications. We show that TISA performs better and more stably in medical
detection and segmentation tasks for handheld device data. We further validate
TISA as the clinical model for automatic measurements of spinal curvature and
carotid intima-media thickness. The automatic measurements agree well with
manual measurements made by human experts and the measurement errors remain
within clinically acceptable ranges. We demonstrate the potential for TISA to
facilitate automatic diagnosis on handheld ultrasound devices and expedite
their eventual widespread use.
- Abstract(参考訳): ハンドヘルド超音波デバイスは、ユーザの経験不足による使用制限に直面しており、広範な専門家のアノテーションなしでは教師付きディープラーニングの恩恵を受けることができない。
さらに、標準超音波装置データに基づいてトレーニングされたモデルは、データ分布の訓練によって制約され、ハンドヘルドデバイスデータに直接適用された場合、性能が低下する。
本研究では,ハンドヘルドデバイスデータのスタイルを標準デバイスと整合させるトレーニングフリーな画像スタイルアライメント(TISA)フレームワークを提案する。
提案するtisaは,手持ちのデバイスイメージを余分なトレーニングなしで直接推定でき,臨床応用に適している。
ハンドヘルドデバイスデータに対する医学的検出およびセグメンテーションタスクにおいて,TISAは,より安定して,より優れた性能を発揮することを示す。
さらに, 脊髄曲率, 頸動脈 intima-media thickness の自動測定のための臨床モデルとして, TISA を検証した。
自動測定は、ヒトの専門家による手動測定とよく一致し、測定誤差は臨床上許容範囲内に留まる。
我々は,tsaが手持ち超音波装置の自動診断を容易にし,その普及を早める可能性を実証する。
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