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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 39 - 42 (4page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2023.60.12.39
이용수
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기존 딥러닝 기반 초음파 유도 침생검에서의 바늘 검출 모델들은 지도 학습에 의존한다. 그래서 그들은 라벨링된 데이터셋이 부족할 경우에는 바늘 검출에 여전히 제한된 성능을 보인다. 이런 문제를 극복하기 위해 우리는 자기 지도 학습 방법론을 도입함으로써 효과적인 초음파 유도 침생검을 위한 새로운 바늘 검출 모델을 제안한다. 정성적, 정량적 실험 결과를 통해 제안된 모델이 기존 모델보다 실제 바늘과 더 유사하게 바늘을 검출하며 Dice 및 IoU 측면에서 향상된 바늘 검출 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
E. Ayvali et al. “Optical flow-based tracking of needles and needle-tip localization using circular hough transform in ultraꠓsound images.“,In Annals of biomedical engineering 2015.
M. Waine et al. “3d shape visualization of curved needles in tissue from 2d ultrasound images using ransac.”, In ICRA 2015.
CR. Hatt et al. “Enhanced needle localization in ultrasound using beam steering and learning-based segmentation.”, In Computerized Medical Imaging and Graphics 2015.
S. Chen et al. “Automatic and accurate needle detection in 2D ultrasound during robot-assisted needle insertion process.”, In IJCARS 2022.
Y. Zhao et al. “Biopsy needle segmentation using deep networks on inhomogeneous ultrasound images.”, In EMBC 2022.
M. Waine et al. “3d shape visualization of curved needles in tissue from 2d ultrasound images using ransac.”, In ICRA 2015.
CR. Hatt et al. “Enhanced needle localization in ultrasound using beam steering and learning-based segmentation.”, In Computerized Medical Imaging and Graphics 2015.
S. Chen et al. “Automatic and accurate needle detection in 2D ultrasound during robot-assisted needle insertion process.”, In IJCARS 2022.
Y. Zhao et al. “Biopsy needle segmentation using deep networks on inhomogeneous ultrasound images.”, In EMBC 2022.
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