論文の概要: Image Retrieval with Intra-Sweep Representation Learning for Neck Ultrasound Scanning Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07741v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 18:39:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:36:49.294584
• Title: Image Retrieval with Intra-Sweep Representation Learning for Neck Ultrasound Scanning Guidance
• Title（参考訳）: ネック超音波走査誘導のためのスウィープ内表現学習による画像検索
• Authors: Wanwen Chen, Adam Schmidt, Eitan Prisman, Septimiu E. Salcudean,
• Abstract要約: 術中超音波(US)は経口ロボット手術におけるリアルタイムの可視化を促進する。 本稿では,術前画像データベースに米国内視点を合わせるための,自己指導型コントラスト学習手法を提案する。 提案手法は,シミュレーションデータに対する92.30%の精度を達成し,最先端の時間ベースコントラスト学習手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.987315310656657
• License:
• Abstract: Purpose: Intraoperative ultrasound (US) can enhance real-time visualization in transoral robotic surgery. The surgeon creates a mental map with a pre-operative scan. Then, a surgical assistant performs freehand US scanning during the surgery while the surgeon operates at the remote surgical console. Communicating the target scanning plane in the surgeon's mental map is difficult. Automatic image retrieval can help match intraoperative images to preoperative scans, guiding the assistant to adjust the US probe toward the target plane. Methods: We propose a self-supervised contrastive learning approach to match intraoperative US views to a preoperative image database. We introduce a novel contrastive learning strategy that leverages intra-sweep similarity and US probe location to improve feature encoding. Additionally, our model incorporates a flexible threshold to reject unsatisfactory matches. Results: Our method achieves 92.30% retrieval accuracy on simulated data and outperforms state-of-the-art temporal-based contrastive learning approaches. Our ablation study demonstrates that using probe location in the optimization goal improves image representation, suggesting that semantic information can be extracted from probe location. We also present our approach on real patient data to show the feasibility of the proposed US probe localization system despite tissue deformation from tongue retraction. Conclusion: Our contrastive learning method, which utilizes intra-sweep similarity and US probe location, enhances US image representation learning. We also demonstrate the feasibility of using our image retrieval method to provide neck US localization on real patient US after tongue retraction.
• Abstract（参考訳）: 目的: 経口ロボット手術において, 術中超音波(US)によりリアルタイムの可視化が向上する。 外科医は、術前スキャンでメンタルマップを作成します。 そして、外科アシスタントは、遠隔手術コンソールで手術中にフリーハンドUSスキャンを行う。 外科医の精神地図における対象走査面の通信は困難である。 自動画像検索は、術前のスキャンと術中画像の一致に役立ち、アシスタントに目標面に向かってUSプローブを調整するよう指示する。 方法: 術前画像データベースに米国内視点を合わせるための, 自己指導型コントラスト学習手法を提案する。 特徴符号化を改善するために,スウィープ内類似性とUSプローブ位置を利用した新しいコントラスト学習手法を提案する。 さらに、我々のモデルは不満足な一致を拒否するフレキシブルなしきい値を含む。 結果:本手法は,シミュレーションデータから92.30%の精度で検索し,最先端の時間ベースコントラスト学習手法より優れることがわかった。 我々のアブレーション研究は、最適化ゴールにおけるプローブ位置の使用により画像表現が向上し、プローブ位置から意味情報を抽出できることを示唆している。 また, 舌の伸長による組織変形にも拘わらず, 提案したUSプローブの局在化システムの実現可能性を示すために, 実際の患者データに対するアプローチを提案する。 結論: センサ内類似性とUSプローブ位置を利用したコントラスト学習手法により,US画像表現学習が促進される。 また, 舌抜去後の実際のUS患者に対して, 頸部US像の局所化を可能にするために, 画像検索法の有用性を実証した。

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