Ultrasound (US) imaging provides a safe and accessible solution to procedural guidance and diagnostic imaging. The effective usage of conventional 2D US for interventional guidance requires extensive experience to project the image plane onto the patient, and the interpretation of images in diagnostics suffers from high intra- and inter-user variability. 3D US reconstruction allows for more consistent diagnosis and interpretation, but existing solutions are limited in terms of equipment and applicability in real-time navigation. To address these issues, we propose HoloPOCUS - a mixed reality US system (MR-US) that overlays rich US information onto the user's vision in a point-of-care setting. HoloPOCUS extends existing MR-US methods beyond placing a US plane in the user's vision to include a 3D reconstruction and projection that can aid in procedural guidance using conventional probes. We validated a tracking pipeline that demonstrates higher accuracy compared to existing MR-US works. Furthermore, user studies conducted via a phantom task showed significant improvements in navigation duration when using our proposed methods.


翻译:超声(US)成像为手术引导和诊断成像提供了安全且易获取的解决方案。传统二维超声在介入引导中的有效应用需要丰富经验来将图像平面对应到患者身上,而诊断中的图像解读存在较高的操作者内及操作者间差异。三维超声重建可实现更一致的诊断与解读,但现有解决方案在设备性能及实时导航适用性方面存在局限。为解决这些问题,我们提出HoloPOCUS——一种混合现实超声系统(MR-US),可在即时检验场景中将丰富的超声信息叠加到用户视野中。HoloPOCUS将现有MR-US方法从简单在用户视野中放置超声平面,扩展至包含三维重建与投影,从而使用传统探头辅助手术引导。我们验证的追踪管线在精度上优于现有MR-US研究。此外,通过模型任务开展的用户研究表明,使用我们提出的方法后,导航时间显著缩短。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月12日
VIP会员
最新内容
面向国防作战的最佳自主与蜂群无人机技术
专知会员服务
5+阅读 · 7月28日
《异构人类团队的协作决策过程混合建模研究》
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
5+阅读 · 7月27日
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
8+阅读 · 7月27日
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
12+阅读 · 7月27日
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
10+阅读 · 7月26日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员