Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-Supervised Ultrasound Screen Detection

論文の概要: Self-Supervised Ultrasound Screen Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13197v1
Date: Mon, 17 Nov 2025 10:08:23 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-18 14:36:25.117039
Title: Self-Supervised Ultrasound Screen Detection
Title（参考訳）: 自己監督型超音波スクリーン検出
Authors: Alberto Gomez, Jorge Oliveira, Ramon Casero, Agis Chartsias,
Abstract要約: 本稿では,モニタの写真から米国イメージを抽出する自己教師パイプラインを提案する。これによりDICOMボトルネックが排除され、新しいアルゴリズムの迅速なテストとプロトタイピングが可能になる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2654068381694478
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Ultrasound (US) machines display images on a built-in monitor, but routine transfer to hospital systems relies on DICOM. We propose a self-supervised pipeline to extract the US image from a photograph of the monitor. This removes the DICOM bottleneck and enables rapid testing and prototyping of new algorithms. In a proof-of-concept study, the rectified images retained enough visual fidelity to classify cardiac views with a balanced accuracy of 0.79 with respect to the native DICOMs.
Abstract（参考訳）: 超音波(US)装置は内蔵モニターに画像を表示するが、病院システムへの定期的な転送はDICOMに依存している。本稿では,モニタの写真から米国イメージを抽出する自己教師パイプラインを提案する。これによりDICOMボトルネックが排除され、新しいアルゴリズムの迅速なテストとプロトタイピングが可能になる。概念実証実験では、補正された画像は、ネイティブなDICOMに対して、心臓の視線を0.79の精度で分類するのに十分な視力を保持した。

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