Motion Magnification in Robotic Sonography: Enabling Pulsation-Aware Artery Segmentation

要約

超音波（US）イメージングは​​、主に非侵襲性、放射線不使用、リアルタイムであるという利点により、動脈疾患の診断とモニタリングに広く使用されています。
臨床医の診断を支援する追加情報を提供するために、管状構造が US 画像からセグメント化されることがよくあります。
スキャン中の動脈セグメンテーションの精度と安定性を向上させるために、この研究では、心臓誘発運動を明示的に利用することにより、新しい拍動支援セグメンテーション ニューラル ネットワーク (PAS-NN) を提示します。
動き拡大技術を使用して対象の周波数帯域内の微妙な動きを増幅し、連続する US 画像から脈動信号を抽出します。
抽出されたリアルタイムの拍動情報は、US 断面画像上の動脈の位置を特定するのに役立ちます。
したがって、提案された PAS-NN に脈動を注意ガイダンスとして明示的に統合しました。
特に、走査経路に沿って撮影された US 画像からターゲットの動きを拡大することは手の震えのため手動では実行できないため、US イメージング中に安定した動きを提供するにはロボット アームが必要です。
動脈を画像化するために提案されたロボット US システムを検証するために、ボランティアの頸動脈と橈骨動脈に対して実験が実行されます。
その結果、PAS-NN が頸動脈に関して最先端の結果と同等の結果を達成でき、小さな血管 (橈骨動脈) のセグメンテーション パフォーマンスを効果的に向上できることが実証されました。

要約(オリジナル)

Ultrasound (US) imaging is widely used for diagnosing and monitoring arterial diseases, mainly due to the advantages of being non-invasive, radiation-free, and real-time. In order to provide additional information to assist clinicians in diagnosis, the tubular structures are often segmented from US images. To improve the artery segmentation accuracy and stability during scans, this work presents a novel pulsation-assisted segmentation neural network (PAS-NN) by explicitly taking advantage of the cardiac-induced motions. Motion magnification techniques are employed to amplify the subtle motion within the frequency band of interest to extract the pulsation signals from sequential US images. The extracted real-time pulsation information can help to locate the arteries on cross-section US images; therefore, we explicitly integrated the pulsation into the proposed PAS-NN as attention guidance. Notably, a robotic arm is necessary to provide stable movement during US imaging since magnifying the target motions from the US images captured along a scan path is not manually feasible due to the hand tremor. To validate the proposed robotic US system for imaging arteries, experiments are carried out on volunteers’ carotid and radial arteries. The results demonstrated that the PAS-NN could achieve comparable results as state-of-the-art on carotid and can effectively improve the segmentation performance for small vessels (radial artery).

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