핵심 개념
자가 감독 밀도 점 추적 모델 PIPsUS의 개발과 성능 평가
초록
1. 소개
초음파에서 점 수준 일치 문제
기존 추적 방법의 한계와 도메인 이동의 영향
PIPsUS 모델의 제안 및 특징
2. 관련 연구
초음파에서의 특징 및 템플릿 기반 매칭
자가 감독 또는 비지도 학습을 통한 노력 감소
3. 방법
PIPsUS 모델 구조 및 학습 전략
선생님-학생 자가 감독 학습 방법 소개
4. 실험
목과 구강 초음파 데이터셋 소개
PIPsUS의 성능 평가 결과
EchoNet 데이터셋을 활용한 실험 결과
5. 결과
PIPsUS의 성능 평가 결과
시뮬레이션 및 실제 데이터에 대한 추적 정확도 비교
장기적인 랜드마크 추적을 위한 한계와 향후 연구 방향
통계
US 이미지 교육에 사용된 모델: PIPs++
US 이미지 교육에 사용된 모델: RAFT
학습률: 5e-4 및 1e-4
인용구
"우리의 모델은 실시간으로 점을 추적할 수 있는 새로운 모델입니다."
"PIPsUS는 빠른 NCC 및 RAFT와 비교하여 더 높은 정확도를 달성합니다."