Implicit Neural Representations for Breathing-compensated Volume Reconstruction in Robotic Ultrasound Aorta Screening

要約

超音波 (US) 画像処理は、非電離放射線がなく、普及しているため、腹部疾患の診断と病期分類に広く使用されています。
しかし、オペレーター間の大きなばらつきと一貫性のない画像取得が、広範なスクリーニング プログラムの普及を妨げています。
ロボット超音波システムは、標準化された取得プロトコルと自動取得の可能性を提供する有望なソリューションとして浮上しています。
さらに、これらのシステムはロボット追跡による 3D データへのアクセスを可能にし、体積再構成を強化して超音波解釈の向上と正確な疾患診断を実現します。
ただし、腹部画像の 3D US 再構成の解釈可能性は、患者の呼吸動作の影響を受ける可能性があります。
この研究では、暗黙的なニューラル表現を活用することで 3D US 合成における呼吸動作を補正する方法を紹介します。
私たちのアプローチでは、自動スクリーニングにロボット超音波システムを採用しています。
この方法の有効性を実証するために、腹部大動脈瘤の診断とモニタリングのために提案した方法を代表的な使用例として評価します。
私たちの実験は、私たちが提案したパイプラインが堅牢な自動ロボット取得を促進し、呼吸動作によるアーティファクトを軽減し、スクリーニングと医療診断を強化するためのよりスムーズな 3D 再構成を生成することを示しています。

要約(オリジナル)

Ultrasound (US) imaging is widely used in diagnosing and staging abdominal diseases due to its lack of non-ionizing radiation and prevalent availability. However, significant inter-operator variability and inconsistent image acquisition hinder the widespread adoption of extensive screening programs. Robotic ultrasound systems have emerged as a promising solution, offering standardized acquisition protocols and the possibility of automated acquisition. Additionally, these systems enable access to 3D data via robotic tracking, enhancing volumetric reconstruction for improved ultrasound interpretation and precise disease diagnosis. However, the interpretability of 3D US reconstruction of abdominal images can be affected by the patient’s breathing motion. This study introduces a method to compensate for breathing motion in 3D US compounding by leveraging implicit neural representations. Our approach employs a robotic ultrasound system for automated screenings. To demonstrate the method’s effectiveness, we evaluate our proposed method for the diagnosis and monitoring of abdominal aorta aneurysms as a representative use case. Our experiments demonstrate that our proposed pipeline facilitates robust automated robotic acquisition, mitigating artifacts from breathing motion, and yields smoother 3D reconstructions for enhanced screening and medical diagnosis.

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