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3D ultrasound
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深度学习模型CUA-Net在子宫畸形诊断中达到高精度
研究人员开发了一个名为CUA-Net的深度学习模型，该模型基于3D ResNet-18架构，可自动诊断3D超声图像中的先天性子宫畸形（CUA）。该模型采用了处理数据不平衡和疑难病例的策略，并结合了自监督重建和在线数据增强技术，以提高其性能和泛化能力。在测试中，CUA-Net取得了高精度，并且在大多数指标上优于初级超声医师，与资深超声医师的表现相当，显示出其在改善临床工作流程和诊断标准化方面的潜力。
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XR 导管跟踪改进心脏介入培训
研究人员开发了一个扩展现实 (XR) 平台，以改进心脏介入过程中的导管跟踪。该系统使用机器视觉算法进行五自由度跟踪，并使用机电编码器进行完整的六自由度运动重建。在一项针对医学生的学习中，基于 XR 的 3D 可视化显著优于传统的 2D 视图，速度提高了五倍以上，所需的导管行程更少，同时还提高了精度并降低了性能差异。
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Ultra-Wide-NeRF 使用高斯NeRF改进超声重建
研究人员开发了Ultra-Wide-NeRF，一种用于重建宽视场3D超声图像的新方法。该方法利用神经辐射场框架内的多变量3D高斯模型，精确模拟凸探头发出的发散声束。通过显式考虑声束几何形状和随深度的分辨率变化，Ultra-Wide-NeRF显著减少了伪影和混叠，为高保真新视角合成提供了连续的神经表示。该方法已在腔内超声心动图的模体和猪数据集上得到验证，增强了术中导航的空间背景。