論文の概要: Anatomical Region Recognition and Real-time Bone Tracking Methods by Dynamically Decoding A-Mode Ultrasound Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19542v2
• Date: Fri, 31 May 2024 11:31:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 18:54:00.209331
• Title: Anatomical Region Recognition and Real-time Bone Tracking Methods by Dynamically Decoding A-Mode Ultrasound Signals
• Title（参考訳）: Aモード超音波信号の動的復号化による解剖学的領域認識とリアルタイム骨追跡法
• Authors: Bangyu Lan, Stefano Stramigioli, Kenan Niu,
• Abstract要約: 本稿では,Aモード超音波信号を用いた解剖学的領域認識と骨追跡のためのディープラーニング手法を提案する。 このアルゴリズムは、同時に骨追跡を行い、Aモード超音波トランスデューサが置かれた解剖学的領域を特定することができる。 この実験は解剖学的領域の分類において97%の精度を示し、動的追跡条件下では0.5$pm$1mmの精度を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.595636071139437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate bone tracking is crucial for kinematic analysis in orthopedic surgery and prosthetic robotics. Traditional methods (e.g., skin markers) are subject to soft tissue artifacts, and the bone pins used in surgery introduce the risk of additional trauma and infection. For electromyography (EMG), its inability to directly measure joint angles requires complex algorithms for kinematic estimation. To address these issues, A-mode ultrasound-based tracking has been proposed as a non-invasive and safe alternative. However, this approach suffers from limited accuracy in peak detection when processing received ultrasound signals. To build a precise and real-time bone tracking approach, this paper introduces a deep learning-based method for anatomical region recognition and bone tracking using A-mode ultrasound signals, specifically focused on the knee joint. The algorithm is capable of simultaneously performing bone tracking and identifying the anatomical region where the A-mode ultrasound transducer is placed. It contains the fully connection between all encoding and decoding layers of the cascaded U-Nets to focus only on the signal region that is most likely to have the bone peak, thus pinpointing the exact location of the peak and classifying the anatomical region of the signal. The experiment showed a 97% accuracy in the classification of the anatomical regions and a precision of around 0.5$\pm$1mm under dynamic tracking conditions for various anatomical areas surrounding the knee joint. In general, this approach shows great potential beyond the traditional method, in terms of the accuracy achieved and the recognition of the anatomical region where the ultrasound has been attached as an additional functionality.
• Abstract（参考訳）: 整形外科と補綴ロボットの運動解析には正確な骨追跡が不可欠である。 従来の方法(例えば皮膚マーカー)は軟部組織のアーティファクトであり、手術で使用される骨のピンは、追加の外傷や感染のリスクをもたらす。 エレクトロミオグラフィー(EMG)では、関節角度を直接測定できないため、運動学的推定のための複雑なアルゴリズムが必要である。 これらの問題に対処するため、Aモード超音波による追跡は非侵襲的で安全な代替手段として提案されている。 しかし、この手法は、受信した超音波信号を処理する際にピーク検出の精度が限られている。 本稿では,Aモード超音波信号を用いた解剖学的領域認識と骨追跡のための深層学習手法を提案する。 このアルゴリズムは、同時に骨追跡を行い、Aモード超音波トランスデューサが置かれた解剖学的領域を特定することができる。 これは、カスケードされたU-Netのすべてのエンコーディング層とデコード層の間の完全な接続を含み、骨のピークを持つ可能性が高い信号領域のみに焦点を合わせ、ピークの正確な位置を特定し、信号の解剖学的領域を分類する。 実験では, 関節周囲の解剖学的領域に対する動的追跡条件下で, 解剖学的領域の分類において97%の精度, 約0.5$\pm$1mmの精度を示した。 一般に, 超音波が付加機能として付加された解剖学的領域の精度と認識において, 従来の手法を超える大きな可能性を示す。

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