論文の概要: A Universal Deep Learning Framework for Real-Time Denoising of Ultrasound Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09122v1
• Date: Fri, 22 Jan 2021 14:18:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-20 17:17:43.173112
• Title: A Universal Deep Learning Framework for Real-Time Denoising of Ultrasound Images
• Title（参考訳）: 超音波画像のリアルタイムDenoisingのためのユニバーサルディープラーニングフレームワーク
• Authors: Simone Cammarasana, Paolo Nicolardi, Giuseppe Patan\`e
• Abstract要約: 超音波画像のリアルタイムデノライゼーションのための普遍的ディープラーニングフレームワークを定義した。 超音波画像の平滑化のための最先端手法の解析と比較を行った。 そこで本研究では,選択された最新デノイジング手法のチューニング版を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ultrasound images are widespread in medical diagnosis for muscle-skeletal, cardiac, and obstetrical diseases, due to the efficiency and non-invasiveness of the acquisition methodology. However, ultrasound acquisition introduces a speckle noise in the signal, that corrupts the resulting image and affects further processing operations, and the visual analysis that medical experts conduct to estimate patient diseases. Our main goal is to define a universal deep learning framework for real-time denoising of ultrasound images. We analyse and compare state-of-the-art methods for the smoothing of ultrasound images (e.g., spectral, low-rank, and deep learning denoising algorithms), in order to select the best one in terms of accuracy, preservation of anatomical features, and computational cost. Then, we propose a tuned version of the selected state-of-the-art denoising methods (e.g., WNNM), to improve the quality of the denoised images, and extend its applicability to ultrasound images. To handle large data sets of ultrasound images with respect to applications and industrial requirements, we introduce a denoising framework that exploits deep learning and HPC tools, and allows us to replicate the results of state-of-the-art denoising methods in a real-time execution.
• Abstract（参考訳）: 超音波画像は, 筋骨格疾患, 心臓疾患, 産科疾患の診断において, 取得法の有効性と非侵襲性から広く用いられている。 しかし、超音波の取得は信号のスペックルノイズを導入し、その結果の画像が劣化し、さらなる処理操作に影響を及ぼし、医療専門家が患者の病気を推定するために行う視覚的分析が引き起こされる。 我々の主な目的は、超音波画像のリアルタイムdenoisingのための普遍的なディープラーニングフレームワークを定義することである。 超音波画像の平滑化(スペクトル,低ランク,深層学習など)に関する最先端の手法を解析・比較し,精度,解剖学的特徴の保存,計算コストの観点から最適な手法を選択する。 そこで,本研究では,画像の品質向上と超音波画像への適用性向上のために,選択した最先端デノナイズ手法(WNNMなど)のチューニング版を提案する。 超音波画像の大規模データセットをアプリケーションや産業的要求に対して処理するために,ディープラーニングとHPCツールを活用するデノナイジングフレームワークを導入し,リアルタイムに最先端のデノナイジング手法の結果を再現する。

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