論文の概要: Ultrasound Scatterer Density Classification Using Convolutional Neural Networks by Exploiting Patch Statistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02738v1
• Date: Fri, 4 Dec 2020 17:36:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-23 01:54:45.623005
• Title: Ultrasound Scatterer Density Classification Using Convolutional Neural Networks by Exploiting Patch Statistics
• Title（参考訳）: パッチ統計を利用した畳み込みニューラルネットワークを用いた超音波散乱体密度分類
• Authors: Ali K. Z. Tehrani, Mina Amiri, Ivan M. Rosado-Mendez, Timothy J. Hall, and Hassan Rivaz
• Abstract要約: 定量的超音波(QUS)は散乱体密度などの組織特性に関する重要な情報を明らかにすることができる。 分解能セルあたりの散乱体密度は、フル開発スペックル(FDS)または低密度散乱体(LDS)と見なされる 本稿では,QUSのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案し,シミュレーションデータを用いて学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.93098730337656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantitative ultrasound (QUS) can reveal crucial information on tissue properties such as scatterer density. If the scatterer density per resolution cell is above or below 10, the tissue is considered as fully developed speckle (FDS) or low-density scatterers (LDS), respectively. Conventionally, the scatterer density has been classified using estimated statistical parameters of the amplitude of backscattered echoes. However, if the patch size is small, the estimation is not accurate. These parameters are also highly dependent on imaging settings. In this paper, we propose a convolutional neural network (CNN) architecture for QUS, and train it using simulation data. We further improve the network performance by utilizing patch statistics as additional input channels. We evaluate the network using simulation data, experimental phantoms and in vivo data. We also compare our proposed network with different classic and deep learning models, and demonstrate its superior performance in classification of tissues with different scatterer density values. The results also show that the proposed network is able to work with different imaging parameters with no need for a reference phantom. This work demonstrates the potential of CNNs in classifying scatterer density in ultrasound images.
• Abstract（参考訳）: 定量的超音波(qus)は散乱体密度などの組織特性の重要な情報を明らかにすることができる。 分解能細胞当たりの散乱密度が10以上である場合、組織は、それぞれ完全に発達したスペックル(fds)または低密度散乱体(lds)と見なされる。 従来,後方散乱エコーの振幅の推定統計パラメータを用いて散乱密度を分類してきた。 しかし、パッチサイズが小さい場合、その推定は正確ではない。 これらのパラメータは画像設定にも強く依存する。 本稿では,QUSのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案し,シミュレーションデータを用いて学習する。 さらに,パッチ統計を追加入力チャネルとして利用することで,ネットワーク性能をさらに向上させる。 シミュレーションデータ,実験ファントム,生体内データを用いてネットワークの評価を行った。 また,提案するネットワークを古典的および深層学習モデルと比較し,散乱密度値の異なる組織分類において,その優れた性能を示す。 また,提案したネットワークは,参照ファントムを必要とせずに,異なる画像パラメータで動作可能であることを示す。 本研究は超音波画像における散乱体密度の分類におけるCNNの可能性を示す。

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