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Adaptive median binary patterns for fully automatic nerves tracking in ultrasound images

计算机科学 人工智能 局部二进制模式 跟踪(教育) 计算机视觉 特征(语言学) 颗粒过滤器 卡尔曼滤波器 滤波器(信号处理) 模式识别(心理学) 图像(数学) 直方图 教育学 语言学 哲学 心理学
作者
Mohammad Alkhatib,Adel Hafiane,Omar Tahri,Pierre Vieyres,Alain Delbos
出处
期刊:Computer Methods and Programs in Biomedicine [Elsevier BV]
卷期号:160: 129-140 被引量:20
标识
DOI:10.1016/j.cmpb.2018.03.013
摘要

In the last decade, Ultrasound-Guided Regional Anesthesia (UGRA) gained importance in surgical procedures and pain management, due to its ability to perform target delivery of local anesthetics under direct sonographic visualization. However, practicing UGRA can be challenging, since it requires high skilled and experienced operator. Among the difficult task that the operator can face, is the tracking of the nerve structure in ultrasound images. Tracking task in US images is very challenging due to the noise and other artifacts.In this paper, we introduce a new and robust tracking technique by using Adaptive Median Binary Pattern(AMBP) as texture feature for tracking algorithms (particle filter, mean-shift and Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)). Moreover, we propose to incorporate Kalman filter as prediction and correction steps for the tracking algorithms, in order to enhance the accuracy, computational cost and handle target disappearance.The proposed method have been applied on real data and evaluated in different situations. The obtained results show that tracking with AMBP features outperforms other descriptors and achieved best performance with 95% accuracy.This paper presents the first fully automatic nerve tracking method in Ultrasound images. AMBP features outperforms other descriptors in all situations such as noisy and filtered images.

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