用于可穿戴贴片超声容积成像的特征聚合时空脊柱表面估计
图像与视频处理
2022-11-17 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
清晰识别骨结构对超声引导的腰部介入至关重要，但由于自阴影椎骨解剖结构形状复杂以及周围软组织结构带来的大量背景散斑噪声，这具有挑战性。因此，我们提议使用类贴片的可穿戴超声方案，从多个成像角度捕获反射性骨表面并创建三维骨表征以用于介入引导。本工作中，我们将展示一种利用时空 U-Net 架构从 B 超图像及手工滤波器聚合特征图学习来估计椎骨骨表面的方法。该方法在我们提出的微型可穿戴“贴片”超声设备采集的脊柱体模图像数据上评估，结果表明相较基线方法可取得显著改进且精度良好。配备此表面估计框架后，我们的可穿戴超声系统有望在增强现实环境中为临床医生提供直观且准确的介入引导。
引用
@article{arxiv.2211.05962,
title = {Feature-aggregated spatiotemporal spine surface estimation for wearable patch ultrasound volumetric imaging},
author = {Baichuan Jiang and Keshuai Xu and Ahbay Moghekar and Peter Kazanzides and Emad Boctor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.05962},
year = {2022}
}