超声图像重切片用于数据增强与血管重建
图像与视频处理
2023-01-19 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
机器人学
摘要
机器人引导的导管插入在医务人员 unavailable 的情况下有潜力提供紧急医疗护理。然而，该技术需要对人体内解剖标志进行准确可靠的分割。对于超声成像模态，为分割模型获取大量训练数据耗时且昂贵。本文提出 RESUS（RESlicing of UltraSound Images，超声图像重切片），一种基于从带追踪的 2D 图像重建 3D 体积进行切片的弱监督超声图像数据增强技术。该技术使我们能生成因超声成像物理限制而难以在活体内获取的视图，并使用这些增强超声图像训练语义分割模型。我们证明 RESUS 相比使用非增强图像训练取得了统计显著的提升，并通过血管重建展示了定性改进。
引用
@article{arxiv.2301.07286,
title = {Reslicing Ultrasound Images for Data Augmentation and Vessel Reconstruction},
author = {Cecilia Morales and Jason Yao and Tejas Rane and Robert Edman and Howie Choset and Artur Dubrawski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.07286},
year = {2023}
}