Artificial intelligence in musculoskeletal ultrasound imaging

Ultrasonography (US) is noninvasive and offers real-time, low-cost, and portable imaging that facilitates the rapid and dynamic assessment of musculoskeletal components. Significant technological improvements have contributed to the increasing adoption of US for musculoskeletal assessments, as artificial intelligence (AI)-based computer-aided detection and computer-aided diagnosis are being utilized to improve the quality, efficiency, and cost of US imaging. This review provides an overview of classical machine learning techniques and modern deep learning approaches for musculoskeletal US, with a focus on the key categories of detection and diagnosis of musculoskeletal disorders, predictive analysis with classification and regression, and automated image segmentation. Moreover, we outline challenges and a range of opportunities for AI in musculoskeletal US practice.11Nsciescopu

Angular Velocity Measurement Range Extension in the Presence of Gyro Saturation

This technical note addresses a problem of compensating inertial sensor saturation. Low-cost gyroscope suffers from limited dynamic range which can lead to a considerable accumulated error when neglected. To overcome this significant drawback, we propose a novel algorithm to compensate for the saturated data of MEMaster gyroscope with the help of a nonlinear disturbance observer and addition of a minimum number of accelerometers. By using the knowledge of the plant model fully, a nonlinear disturbance observer is designed to obtain a force estimation without a force sensor. Through this estimate, the translational motion of the systemlinear acceleration can be derived with simple mathematical operations. With the translational motion information, the rotational motion of the body is obtained through calibration of tri-axis accelerometer measurements of the original IMU and one additional uni-axial accelerometer. Moreover, a Matlab simulation-based approach to quadrotor dynamics has been used to verify the feasibility of the proposed algorithm. Under the assumption that the external force acting on the body is a constant, we were able to overcome the strict constraint of feasible accelerometer configurations of conventional gyro-free techniques. By utilizing low-cost, power-efficient accelerometers, and with the help of a disturbance observer, a very practical, space-efficient, and cost-effective gyroscope data saturation reconstruction method is presented.|관성항법시스템(Inertial Navigation System, INS)은 운반체의 운동을 감지하는 관성센서(자이로 및 가속도계) 출력으로부터 운반체의 속도, 위치 및 자세 등의 계산하는 장치로, 군사 분야는 물론 우주선, 자율 자동차, 무인로봇 등 산업 전 분야에 걸쳐 적용영역이 확대되고 있다. 관성 센서 중 각속도를 측정하는 자이로스코프는 가속도센서에 비교하여 전력 소비가 높고, 동적 범위가 낮으며, 고가이다. 특히 저가의 자이로스코프를 사용하면 동적 범위가 좁아지기 때문에 포화 문제가 흔히 일어나 위치 추정에 오차가 누적된다. 따라서 이 논문에서는 비선형 DOB와 최소한의 가속도계를 추가함으로써 MEMaster 자이로스코프의 포화 된 데이터를 보완하는 알고리즘을 소개한다. 플랜트 모델에 대한 지식을 활용하여 추가적인 힘 센서없이 상수 외력을 추정하기 위해 비선형 외란 관측기를 설계 하였고, 시스템의 병진 운동을 표현하여 선형 가속도를 추가적인 수학 연산을 통해 얻었다. 외란이 상수라는 가정 하에 선형 가속도를 얻음으로써 시스템의 자유도가 절반이되므로 원래의 3-축 가속도계와 한개의 1-축 가속도계의 추가만으로도 강체의 전체 동작을 표현 할 수 있었다. 이 방법의 가장 큰 장점은 기존의 자이로프리 기술과 달리 가속도계 배치의 제약이 크게 줄어 든다는 점과, 각 가속도가 아닌 각속도를 얻었기 때문에 누적 오차는 현저하게 감소하여 단시간에 걸쳐 정확했던 이전 구성의 단점을 극복하였다는 것이다. 결론적으로, 최소량의 가속도계를 사용하여 가장 실용적이고 공간 효율적이며 비용 효율적인 자이로스코프 포화 보상 방법이 제시되었다.open1 Introduction 1 1.1 Background and Motivation 1 1.2 Research Questions 3 1.3 Summary of Claimed Contributions 4 2 Background Theory 5 2.1 Micro-electromechanical systeMaster (MEMaster) 5 2.1.1 MEMaster Accelerometers 5 2.1.2 MEMaster Gyroscope 7 2.2 IMU-Working Principle 9 2.2.1 Tracking Orientation 10 2.2.2 Tracking Position 12 2.3 Introduction of Disturbance Observer 13 2.3.1 Linear Minimum-Phase Disturbance Observer 13 2.3.2 Linear Non-minimum Phase Case 15 2.3.3 Non-linear Disturbance Observer 16 3 Configuration Design and Feasibility 21 3.1 Accelerometer Configuration Equation 21 3.2 Feasibility of Accelerometer Configuration 24 3.3 Limitation of Existing Configurations 25 3.3.1 A Cube Configuration 25 3.3.2 Eco-IMU 27 4 Angular Velocity Measurement Range Extension 31 4.1 Proposed Algorithm 31 4.2 System Implementation 32 4.2.1 Nonlinear Disturbance Observer Design for UAV 34 4.2.2 Angular Velocity Estimation 36 5 Numerical Results 39 6 Conclusion 47MASTERdCollectio