通过中立运动驾驭现代点跟踪用于弹性声导管心动图
动力系统
2026-02-24 v2
摘要
准确估计心脏中可变形组织的运动对于精确心功能测量至关重要。虽然传统方法如块匹配或光流在处理复杂心脏运动时表现不佳，但现代点跟踪方法在这一领域仍 largely 未被探索。本文研究了面向超声成像的最先进(SOTA)点跟踪方法的潜力，特别是针对心导管心动图。尽管这些新方法在一般视频中表现出色，但其在心导管心动图中的有效性和通用性仍有限。通过分析实时B模式超声视频中心脏运动随心动周期的变化，我们发现不同视图之间的运动偏差正在影响现有训练策略。为缓解这一问题，我们细化了训练程序并纳入一组量身定制的增强，以减少偏差并通过中立心脏运动增强跟踪鲁棒性和泛化能力。我们还提出了一种轻量级网络，仅利用空间上下文中的多尺度成本体积来挑战高级时空点跟踪模型。实验表明，尽管某些理论假设被放宽，我们的策略仍能显著提高模型在基准上的性能，甚至在超出分布(OOD)情况下也能保持高精度。例如，EchoTracker通过心动周期各阶段的整体位置精度提升60.7%，中位数轨迹误差降低61.5%。有趣的是，尽管一些点跟踪模型在跟踪精度和泛化能力方面未能超越我们提出的简单模型，这些方法仍能改进GLS测量，使其更接近专家验证的半自动化工具，从而在实际应用中表现出更好的可重复性。
引用
@article{arxiv.2507.10126,
title = {Polynomial entropy on the $n$-fold symmetric product and its suspension},
author = {Maša Đorić},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.10126},
year = {2026}
}