지식 기반 초음파 3차원 장기 모델링

구조화되지 않은 생물학적 객체를 위한 표현이 기술되었으며, 이는 구의 단일 값 왜곡입니다. 이 표현은 임의로 방향이 설정된 초음파 슬라이스에서 3차원(3-D) 장기 재구성을 추출하기 위한 모델 기반 시스템에 구현됩니다. 유사한 형태의 객체에 대한 초음파 재구성의 훈련 세트가 컴퓨터에 주어진 형태 클래스에 대한 일반적인 지식을 제공합니다. 이 지식은 객체 좌표계에서 정의된 지역 경사 제약의 형태로 존재합니다. 제약 조건의 조합은 연속 라벨 세트에서 이완 프로세스를 통해 상호 작용하여 장기 클래스의 본질적인 형태와 변형 범위를 포착하려고 합니다. 학습된 형태 지식과 수동으로 입력된 장기 랜드마크의 상호 작용을 통해 초기 허용 영역과 '최선 추정' 장기 표면이 설정됩니다. 가설-검증 패러다임을 사용하여 새로운 데이터를 요청하고 허용 영역과 최선 추정 표면을 업데이트하는 작업을 번갈아 수행합니다. 두 개의 풍선 클래스에서 실행된 예가 제시됩니다. 이러한 예는 다음을 보여줍니다: 1) 지역 제약 조건이 상호 작용하여 본질적인 형태와 변형 범위의 합리적인 전반적 묘사를 생성합니다, 2) 형태 지식의 사용으로 인해 사용 가능한 데이터의 3분의 1만으로도 정확한 결과를 허용합니다, 3) 3-D 형태 지식은 계획 유도 가장자리 감지를 위한 2차원(2-D) 허용 영역을 제공합니다.