論文の概要: Invisible Needle Detection in Ultrasound: Leveraging Mechanism-Induced Vibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14523v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 16:23:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 13:29:56.811947
• Title: Invisible Needle Detection in Ultrasound: Leveraging Mechanism-Induced Vibration
• Title（参考訳）: 超音波の目に見えない針検出:レバレッジ機構による振動
• Authors: Chenyang Li, Dianye Huang, Angelos Karlas, Nassir Navab, Zhongliang Jiang,
• Abstract要約: VibNetは、超音波画像における針検出の堅牢性を高めるために設計された学習ベースのフレームワークである。 Eulerian Video Magnification法にインスパイアされた我々は,針の低振幅周期運動を誘導するために外部ステップモータを利用する。 これらの振動を利用する針を堅牢かつ正確に検出するために、VibNetは学習ベースのShort-Time-ier-TransformとHough-Transformモジュールを統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.242444481240135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In clinical applications that involve ultrasound-guided intervention, the visibility of the needle can be severely impeded due to steep insertion and strong distractors such as speckle noise and anatomical occlusion. To address this challenge, we propose VibNet, a learning-based framework tailored to enhance the robustness and accuracy of needle detection in ultrasound images, even when the target becomes invisible to the naked eye. Inspired by Eulerian Video Magnification techniques, we utilize an external step motor to induce low-amplitude periodic motion on the needle. These subtle vibrations offer the potential to generate robust frequency features for detecting the motion patterns around the needle. To robustly and precisely detect the needle leveraging these vibrations, VibNet integrates learning-based Short-Time-Fourier-Transform and Hough-Transform modules to achieve successive sub-goals, including motion feature extraction in the spatiotemporal space, frequency feature aggregation, and needle detection in the Hough space. Based on the results obtained on distinct ex vivo porcine and bovine tissue samples, the proposed algorithm exhibits superior detection performance with efficient computation and generalization capability.
• Abstract（参考訳）: 超音波ガイド下手術を含む臨床応用では、針の視認性は、急激な挿入とスペックルノイズや解剖学的閉塞などの強い障害が原因で深刻な障害となる可能性がある。 この課題に対処するために,超音波画像における針検出の堅牢性と精度を高めるための学習ベースフレームワークであるVibNetを提案する。 Eulerian Video Magnification法にインスパイアされた我々は,針の低振幅周期運動を誘導するために外部ステップモータを利用する。 これらの微妙な振動は、針の周りの動きパターンを検出するための頑丈な周波数特性を発生させる可能性がある。 これらの振動を利用する針を堅牢かつ正確に検出するために、VibNetは学習ベースのショート時間フーリエ変換モジュールとハフ変換モジュールを統合し、時空間における運動特徴抽出、周波数特徴集約、ハフ空間における針検出を含む連続的なサブゴールを達成する。 異なる生体外ブタおよびウシの組織試料から得られた結果に基づいて,本アルゴリズムは効率的な計算と一般化能力を有する優れた検出性能を示す。

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