基于在线自一致性的多IMU自由手持三维超声重建
计算机视觉与模式识别
2023-07-20 v3 图像与视频处理
摘要
超声(US)成像是临床诊断中常用的工具，具有安全性、可重复性和实时性。自由手持三维超声是一项在不增加复杂度的前提下提供对扫描区域更深入理解的技术。然而，估计高程位移与累积误差仍然具有挑战性，使得仅利用图像难以推断相对位置。已有研究提出添加外部轻量传感器以在不增加复杂度的情况下提升重建性能，并被证明是有益的。我们提出一种利用多个惯性测量单元(IMU)的新型在线自一致性网络(OSCNet)以改善重建性能。OSCNet采用模态级自监督策略融合多IMU信息，并减小各IMU数据所得重建结果之间的差异。此外，提出序列级自一致性策略以提升扫描序列及其子序列间预测结果的层次一致性。在具有多种扫描策略的大规模手臂与颈动脉数据集上的实验表明，我们的OSCNet优于以往方法，取得了最先进的重建性能。
引用
@article{arxiv.2306.16197,
title = {Multi-IMU with Online Self-Consistency for Freehand 3D Ultrasound Reconstruction},
author = {Mingyuan Luo and Xin Yang and Zhongnuo Yan and Junyu Li and Yuanji Zhang and Jiongquan Chen and Xindi Hu and Jikuan Qian and Jun Cheng and Dong Ni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.16197},
year = {2023}
}
备注
Accepted by MICCAI-2023