論文の概要: VibNet: Vibration-Boosted Needle Detection in Ultrasound Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14523v2
• Date: Sat, 22 Feb 2025 13:52:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:36:55.248411
• Title: VibNet: Vibration-Boosted Needle Detection in Ultrasound Images
• Title（参考訳）: VibNet:超音波画像における振動発振針検出
• Authors: Dianye Huang, Chenyang Li, Angelos Karlas, Xiangyu Chu, K. W. Samuel Au, Nassir Navab, Zhongliang Jiang,
• Abstract要約: VibNetは、米国の画像における針検出の可視性と精度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。 VibNetはニューラルショートタイムフーリエ変換Hough変換モジュールを統合して、モーション特徴抽出やニードル検出を含む連続的なサブゴールを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.64433529217187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Precise percutaneous needle detection is crucial for ultrasound (US)-guided interventions. However, inherent limitations such as speckles, needle-like artifacts, and low resolution make it challenging to robustly detect needles, especially when their visibility is reduced or imperceptible. To address this challenge, we propose VibNet, a learning-based framework designed to enhance the robustness and accuracy of needle detection in US images by leveraging periodic vibration applied externally to the needle shafts. VibNet integrates neural 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. Due to the periodic subtle vibration, the features are more robust in the frequency domain than in the image intensity domain, making VibNet more effective than traditional intensity-based methods. To demonstrate the effectiveness of VibNet, we conducted experiments on distinct \textit{ex vivo} porcine and bovine tissue samples. The results obtained on porcine samples demonstrate that VibNet effectively detects needles even when their visibility is severely reduced, with a tip error of $1.61\pm1.56~mm$ compared to $8.15\pm9.98~mm$ for UNet and $6.63\pm7.58~mm$ for WNet, and a needle direction error of $1.64\pm1.86^{\circ}$ compared to $9.29\pm15.30^{\circ}$ for UNet and $8.54\pm17.92^{\circ}$ for WNet. Code: https://github.com/marslicy/VibNet.
• Abstract（参考訳）: 超音波ガイド下手術には経皮的針の精密検出が重要である。 しかし、スペックル、針状アーティファクト、低解像度といった固有の制限は、特にその視認性が低下または受容できない場合には、針を堅牢に検出することを困難にしている。 この課題に対処するため,本研究では,針軸に外部に印加する周期振動を利用して,US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。 VibNetはニューラルショートタイムフーリエ変換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など、連続したサブゴールを達成する。 周期的な微妙な振動のため、これらの特徴は画像強度領域よりも周波数領域の方が堅牢であり、VibNetは従来の強度に基づく手法よりも効果的である。 VibNetの有効性を実証するため,異なる<textit{ex vivo}ブタおよびウシの組織試料を用いて実験を行った。 ブタのサンプルで得られた結果は、ヴィブネットが視界が著しく低下しても針を効果的に検出し、先端誤差は8.15 pm9.98~mm$、WNetは6.63 pm7.58~mm$、針方向誤差は9.29 pm15.30^{\circ}$、UNetは8.54 pm17.92^{\circ}$であることを示した。 コード:https://github.com/marslicy/VibNet

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