FetusMapV2：增强的三维超声胎儿姿态估计
图像与视频处理
2023-10-31 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
三维超声（US）中的胎儿姿态估计涉及识别一组相关联的胎儿解剖标志点。其主要目标是通过标志点连接提供关于胎儿的全面信息，从而有益于各种关键应用，如生物测量、切面定位与胎儿运动监测。然而，在超声体数据中准确估计三维胎儿姿态面临若干挑战，包括图像质量差、处理高维数据时的GPU内存受限、对称或模糊的解剖结构，以及胎儿姿态的显著变化。在本研究中，我们提出一种新颖的三维胎儿姿态估计框架（称为FetusMapV2）以克服上述挑战。我们的贡献有三方面。首先，我们提出一种启发式方案，探索互补的网络结构无约束与激活无保留的GPU内存管理方法，可在有限GPU内存下扩大输入图像分辨率以获得更好结果。其次，我们设计一种新颖的Pair Loss以减轻由对称和相似解剖结构引起的混淆。它将隐藏的分类任务从标志点定位任务中分离，从而逐步简化模型学习。最后，我们提出一种基于形状先验的自监督学习，通过选择相对稳定的标志点在线细化姿态。在包含1000个体数据、每体数据22个标志点的大规模胎儿超声数据集上的大量实验与多样应用表明，我们的方法优于其他强劲竞争者。
引用
@article{arxiv.2310.19293,
title = {FetusMapV2: Enhanced Fetal Pose Estimation in 3D Ultrasound},
author = {Chaoyu Chen and Xin Yang and Yuhao Huang and Wenlong Shi and Yan Cao and Mingyuan Luo and Xindi Hu and Lei Zhue and Lequan Yu and Kejuan Yue and Yuanji Zhang and Yi Xiong and Dong Ni and Weijun Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.19293},
year = {2023}
}
备注
16 pages, 11 figures, accepted by Medical Image Analysis(2023)