通过连续超声图像的力传感引导的动脉 - 静脉分割
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过利用受力感知引导血管分割的方法，本研究致力于提升超声血管分割的准确性，解决了当前超声图像中动脉和静脉难以区分的问题，并通过引入关注机制和利用受力大小，将关键帧与当前帧进行融合，以达到显著的性能提升。此外，还提供了首个多模态超声动脉和静脉分割数据集，Mus-V，包含同时包括强度和图像数据的 3114 张超声图像，记录了 105 个视频中 US 探头上的受力数据。
本研究通过受力感知引导血管分割提升超声血管分割准确性，解决动脉和静脉难以区分的问题，并通过关注机制和受力大小融合关键帧与当前帧提升性能。提供了多模态超声动脉和静脉分割数据集Mus-V，包含3114张超声图像和105个视频中的受力数据。
