用于徒手产科超声的自动探头运动引导
图像与视频处理
2020-07-10 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
机器学习
摘要
我们提出了首个为常规徒手产科超声扫描中获取标准切面提供实时探头运动引导的系统。这样的系统可以通过降低对操作者专业水平的要求，促进产科超声扫描在全球范围内的普及。该系统采用一个人工神经网络，接收超声视频信号和附着在探头上的惯性测量单元（IMU）的运动信号，并预测出引导信号。该网络被称为 US-GuideNet，它预测的是朝向标准切面位置的运动（目标预测），或者是专业超声医师将执行的下一个运动（动作预测）。虽然其他超声应用的现有模型是通过仿真或体模训练的，但我们使用来自 17 名认证超声医师的 464 次常规临床扫描的真实世界超声视频和探头运动数据来训练我们的模型。针对 3 种标准切面类型的评估表明，该模型提供了有用的引导信号，目标预测的准确率为 88.8%，动作预测的准确率为 90.9%。
引用
@article{arxiv.2007.04480,
title = {Automatic Probe Movement Guidance for Freehand Obstetric Ultrasound},
author = {Richard Droste and Lior Drukker and Aris T. Papageorghiou and J. Alison Noble},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.04480},
year = {2020}
}
备注
Accepted at the 23rd International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2020)