基于人体姿态的自主肺部超声成像扫描目标定位
图像与视频处理
2023-02-28 v2 计算机视觉与模式识别
机器人学
摘要
超声正逐步成为一种经济且多功能的医学成像解决方案。随着 COVID-19 全球大流行的出现，亟需实现超声成像的完全自动化，因为传统操作需要训练有素的操作者长时间近距离接触患者，从而增加了感染风险。在本工作中，我们研究了在肺部超声成像场景下重要却鲜有研究的问题——扫描目标定位。我们提出了一种纯基于视觉、数据驱动的方法，融合了基于学习的计算机视觉技术。我们将人体姿态估计模型与专门设计的回归模型相结合以预测肺部超声扫描目标，并部署多视角立体视觉来增强三维目标定位的一致性。相关的工作大多聚焦于体模实验，而我们收集了 30 名人类受试者的数据进行测试。我们的方法在探头定位上达到 16.00(9.79) mm 的精度、在探头朝向上达到 4.44(3.75) 度的精度，在所有扫描目标误差阈值 25 mm 下成功率超过 80%。此外，我们的方法可作为其他类型超声模态的通用解决方案。实现代码已发布。
引用
@article{arxiv.2212.07867,
title = {Localizing Scan Targets from Human Pose for Autonomous Lung Ultrasound Imaging},
author = {Jianzhi Long and Jicang Cai and Abdullah Al-Battal and Shiwei Jin and Jing Zhang and Dacheng Tao and Truong Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.07867},
year = {2023}
}
备注
v2 2023/02/25