論文の概要: 3D Freehand Ultrasound using Visual Inertial and Deep Inertial Odometry for Measuring Patellar Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15847v1
- Date: Wed, 24 Apr 2024 12:52:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 19:10:55.773654
- Title: 3D Freehand Ultrasound using Visual Inertial and Deep Inertial Odometry for Measuring Patellar Tracking
- Title（参考訳）: 3D Freehand Ultrasound using Visual Inertial and Deep Inertial Odometry for Measurement of Patellar Tracking (特集:ユビキタス・バイオサイバネティックスとバイオサイバネティックス)
- Authors: Russell Buchanan, S. Jack Tu, Marco Camurri, Stephen J. Mellon, Maurice Fallon,
- Abstract要約: 膝蓋骨関節症(PFJ)は4名中1名に影響を及ぼし、治療にもかかわらず20%が慢性膝関節痛を発症した。
CTやMRIといった従来のイメージング手法では、コストや金属のアーチファクトといった課題に直面している。
関節の動きをモニターする新しいシステムは、PFJのダイナミクスの理解を大幅に改善する可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.252549987351643
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Patellofemoral joint (PFJ) issues affect one in four people, with 20% experiencing chronic knee pain despite treatment. Poor outcomes and pain after knee replacement surgery are often linked to patellar mal-tracking. Traditional imaging methods like CT and MRI face challenges, including cost and metal artefacts, and there's currently no ideal way to observe joint motion without issues such as soft tissue artefacts or radiation exposure. A new system to monitor joint motion could significantly improve understanding of PFJ dynamics, aiding in better patient care and outcomes. Combining 2D ultrasound with motion tracking for 3D reconstruction of the joint using semantic segmentation and position registration can be a solution. However, the need for expensive external infrastructure to estimate the trajectories of the scanner remains the main limitation to implementing 3D bone reconstruction from handheld ultrasound scanning clinically. We proposed the Visual-Inertial Odometry (VIO) and the deep learning-based inertial-only odometry methods as alternatives to motion capture for tracking a handheld ultrasound scanner. The 3D reconstruction generated by these methods has demonstrated potential for assessing the PFJ and for further measurements from free-hand ultrasound scans. The results show that the VIO method performs as well as the motion capture method, with average reconstruction errors of 1.25 mm and 1.21 mm, respectively. The VIO method is the first infrastructure-free method for 3D reconstruction of bone from wireless handheld ultrasound scanning with an accuracy comparable to methods that require external infrastructure.
- Abstract（参考訳）: 膝蓋骨関節症(PFJ)は4名中1名に影響を及ぼし、治療にもかかわらず20%が慢性膝関節痛を発症した。
膝置換術後の粗悪な結果と痛みは、しばしばパテラーの奇形追跡と結びついている。
従来のCTやMRIのような画像技術では、コストや金属のアーチファクトといった課題に直面しています。
関節の動きをモニターする新しいシステムは、PFJのダイナミクスの理解を大幅に改善し、より良い患者のケアと結果を支援する。
2次元超音波とモーショントラッキングを組み合わせることで, セマンティックセグメンテーションと位置登録による関節の3次元再構築が可能である。
しかし,スキャナの軌跡を推定するための高価な外部インフラの必要性は,ハンドヘルド超音波による3次元骨の再構築を臨床的に行う上での最大の限界である。
携帯型超音波スキャナー追跡のためのモーションキャプチャーの代替として,視覚慣性オドメトリー (VIO) と深層学習に基づく慣性オンドメトリー法を提案した。
これらの方法で生成された3次元再構成は、PFJの評価と、自由手超音波スキャンによるさらなる測定の可能性を実証している。
その結果, 平均復元誤差は1.25mm, 平均1.21mmであった。
VIO法は、外部インフラを必要とする方法に匹敵する精度で、ワイヤレスハンドヘルド超音波スキャンから骨を3次元再構成するための最初のインフラストラクチャフリーな方法である。
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