論文の概要: Plane Wave Elastography: A Frequency-Domain Ultrasound Shear Wave Elastography Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04121v1
• Date: Tue, 8 Dec 2020 00:03:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 20:52:49.177542
• Title: Plane Wave Elastography: A Frequency-Domain Ultrasound Shear Wave Elastography Approach
• Title（参考訳）: 平面波エラストグラフィー:周波数領域の超音波シーア波エラストグラフィー
• Authors: Reza Khodayi-mehr, Matthew W. Urban, Michael M. Zavlanos, and Wilkins Aquino
• Abstract要約: 新規な超音波せん断波エラストグラフィー (SWE) アプローチ, 平面波エラストグラフィー (PWE) を提案する。 PWEは周波数領域スカラー波動方程式を用いた波動伝播の厳密な表現に依存している。 pweは事前フィルタリングなしで複雑な波形を処理でき、事前フィルタリングを必要とする最先端技術と競合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.454393604829225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose Plane Wave Elastography (PWE), a novel ultrasound shear wave elastography (SWE) approach. Currently, commercial methods for SWE rely on directional filtering based on the prior knowledge of the wave propagation direction, to remove complicated wave patterns formed due to reflection and refraction. The result is a set of decomposed directional waves that are separately analyzed to construct shear modulus fields that are then combined through compounding. Instead, PWE relies on a rigorous representation of the wave propagation using the frequency-domain scalar wave equation to automatically select appropriate propagation directions and simultaneously reconstruct shear modulus fields. Specifically, assuming a homogeneous, isotropic, incompressible, linear-elastic medium, we represent the solution of the wave equation using a linear combination of plane waves propagating in arbitrary directions. Given this closed-form solution, we formulate the SWE problem as a nonlinear least-squares optimization problem which can be solved very efficiently. Through numerous phantom studies, we show that PWE can handle complicated waveforms without prior filtering and is competitive with state-of-the-art that requires prior filtering based on the knowledge of propagation directions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しい超音波シーア波エラストグラフィ(SWE)アプローチであるPWE(Plane Wave Elastography)を提案する。 現在, sweの商業的手法では, 反射・屈折によって形成される複雑な波状パターンを除去するために, 波伝播方向の事前知識に基づく方向フィルタリングが用いられている。 その結果、分解された方向波の集合を別々に解析してせん断係数場を構築し、合成によって結合する。 代わりに、PWEは周波数領域スカラー波動方程式を用いて波動伝播の厳密な表現に依存し、適切な伝播方向を自動的に選択し、同時にせん断係数場を再構成する。 具体的には、等質、等方性、非圧縮性、線形弾性媒体を仮定し、任意の方向に伝播する平面波の線形結合を用いて波動方程式の解を表す。 この閉形式解を考えると、SWE問題を非線形最小二乗最適化問題として定式化し、非常に効率的に解ける。 多くのファントム研究を通して、PWEは事前フィルタリングなしで複雑な波形を処理でき、伝播方向の知識に基づいて事前フィルタリングを必要とする最先端技術と競合することを示した。

関連論文リスト

• Exploring Invariance in Images through One-way Wave Equations [96.90549064390608]
  本稿では,画像画像上の不等式が一方向の波動方程式と潜時速度の組を共有していることを実証的に明らかにする。 本稿では,各画像が対応する初期条件に符号化される直感的なエンコーダ・デコーダ・フレームワークを用いて実演する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T17:59:37Z)
• A Variational Perspective on Solving Inverse Problems with Diffusion Models [101.831766524264]
  逆タスクは、データ上の後続分布を推測するものとして定式化することができる。 しかし、拡散過程の非線形的かつ反復的な性質が後部を引き付けるため、拡散モデルではこれは困難である。 そこで我々は,真の後続分布を近似する設計手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-07T23:00:47Z)
• Reflected Diffusion Models [93.26107023470979]
  本稿では,データのサポートに基づいて進化する反射微分方程式を逆転する反射拡散モデルを提案する。 提案手法は,一般化されたスコアマッチング損失を用いてスコア関数を学習し,標準拡散モデルの主要成分を拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T17:54:38Z)
• Decomposed Diffusion Sampler for Accelerating Large-Scale Inverse Problems [64.29491112653905]
  本稿では, 拡散サンプリング法とクリロフ部分空間法を相乗的に組み合わせた, 新規で効率的な拡散サンプリング手法を提案する。 具体的には、ツイーディの公式による分母化標本における接空間がクリロフ部分空間を成すならば、その分母化データによるCGは、接空間におけるデータの整合性更新を確実に維持する。 提案手法は,従来の最先端手法よりも80倍以上高速な推論時間を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-10T07:42:49Z)
• The optical rogue wave patterns in coupled defocusing systems [3.5450828190071655]
  N$$(Ngeq2)$-component coupling defocusing non Schr"odinger equations におけるローグ波の時空間パターンについて検討する。 変調不安定性とローグ波パターンの定量的対応を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T11:34:57Z)
• Synthetic Wave-Geometric Impulse Responses for Improved Speech Dereverberation [69.1351513309953]
  室内インパルス応答 (RIR) の低周波成分を正確にシミュレートすることが, 良好な脱ヴァーベレーションを実現する上で重要であることを示す。 本研究では, ハイブリッド合成RIRで訓練された音声残響モデルが, 従来の幾何線トレーシング法により学習されたRIRで訓練されたモデルよりも優れていたことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-10T20:15:23Z)
• A Wave Packet Approach to Resonant Scattering [0.0]
  共振伝達は、建設的干渉が障壁の配列を通る入射波の完全な通過をもたらすときに起こる。 波長幅が有限のウェーブパケットを採用し、ウェーブパケット幅の減少に伴う共振の劣化を示す。 正確な数値計算との比較は、優れた一致を示し、散乱過程に関する洞察を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-31T03:17:36Z)
• Scattering Problems via Real-time Wave Packet Scattering [0.0]
  我々は、従来の平面波のアプローチよりも直感的な物理像を示す散乱に対するウェーブパケットアプローチを用いてこれを行う。 本稿では, 散乱過程の簡単なシミュレーションを行い, いくつかの現象を可視化する簡単な手法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-23T17:37:59Z)
• Learning Non-linear Wavelet Transformation via Normalizing Flow [0.0]
  可逆変換は設計された正規化フローモデルによって学習することができる。 ウェーブレットダウンサンプリング機構に似たファクターアウトスキームにより、高速パターンに対応するファクターアウト変数に正規化フローモデルを訓練することができる。 低域/高域フィルタを用いた学習モデルの解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-27T10:28:51Z)
• Direct Optimal Control Approach to Laser-Driven Quantum Particle Dynamics [77.34726150561087]
  間接制御理論に対する頑健で柔軟な代替手段として, 直接最適制御を提案する。 この方法は、バイスタブルポテンシャルにおけるレーザー駆動のウェーブパレットダイナミクスの場合に説明される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T07:59:29Z)
• Learning the geometry of wave-based imaging [24.531973107529584]
  本研究では、フーリエ積分演算子(FIO)にインスパイアされた解釈可能なニューラルネットワークを構築し、波動物理を近似する。 本研究では,データに暗黙的なFIOによって捕捉された波動伝播の幾何学的形状を,最適輸送に基づく損失によって学習することに集中する。 提案したFIONetは、多くの画像逆問題、特にアウト・オブ・ディストリビューションテストにおいて、通常のベースラインよりもはるかに優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T14:29:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。