Standardisation of Convex Ultrasound Data Through Geometric Analysis and Augmentation

要約

ヘルスケアでの超音波の適用により、多様性と重要性が向上しています。
他の医療イメージングのモダリティとは異なり、特にデータ駆動型アルゴリズムを備えたアプリケーションの場合、超音波研究開発は歴史的に遅れてきました。
超音波の重要な問題は、利用可能なさまざまなマシンの数とパラメーター設定の組み合わせの可能性があるため、画像の極端な変動性です。
これの1つの結果は、標準化されたベンチマークの超音波データセットの欠如です。
この記事で提案されている方法は、この混乱の問題を軽減するためのアプローチです。
この目的のために、超音波データスパースの問題が調べられ、新しい視点、アプローチ、および解決策が提案されています。
画像内の基礎となる超音波面の抽出を含み、環状のジオメトリを使用して表現します。
この方法論の適用が提案されています。これは、スキャンラインの抽出と凸面の線形化です。
提案された方法の堅牢性の検証は、プライベートデータとパブリックデータの両方で実行されます。
推定された環状パラメーターを使用した変形の影響と増強性の反転性も研究されています。
キーワード：超音波、環状セクター、増強、線形化。

要約(オリジナル)

The application of ultrasound in healthcare has seen increased diversity and importance. Unlike other medical imaging modalities, ultrasound research and development has historically lagged, particularly in the case of applications with data-driven algorithms. A significant issue with ultrasound is the extreme variability of the images, due to the number of different machines available and the possible combination of parameter settings. One outcome of this is the lack of standardised and benchmarking ultrasound datasets. The method proposed in this article is an approach to alleviating this issue of disorganisation. For this purpose, the issue of ultrasound data sparsity is examined and a novel perspective, approach, and solution is proposed; involving the extraction of the underlying ultrasound plane within the image and representing it using annulus sector geometry. An application of this methodology is proposed, which is the extraction of scan lines and the linearisation of convex planes. Validation of the robustness of the proposed method is performed on both private and public data. The impact of deformation and the invertibility of augmentation using the estimated annulus sector parameters is also studied. Keywords: Ultrasound, Annulus Sector, Augmentation, Linearisation.

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