論文の概要: Fast Strain Estimation and Frame Selection in Ultrasound Elastography using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08668v1
• Date: Sat, 16 Oct 2021 21:35:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-21 09:51:25.938608
• Title: Fast Strain Estimation and Frame Selection in Ultrasound Elastography using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた超音波エラストグラフィの高速ひずみ推定とフレーム選択
• Authors: Abdelrahman Zayed and Hassan Rivaz
• Abstract要約: 本研究では, 大規模トレーニングデータベースの変位場について主成分分析(PCA)を行い, 準静電エラストグラフィーで12の変位モードを学習する手法を提案する。 次に,GLobal Ultrasound Elastography (GLUE) 法を用いて正確な変位像を得る。 提案手法はPCA-GLUEと呼ばれ,初期変位マップの計算においてDPよりも10倍以上高速である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.50791468454604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ultrasound Elastography aims to determine the mechanical properties of the tissue by monitoring tissue deformation due to internal or external forces. Tissue deformations are estimated from ultrasound radio frequency (RF) signals and are often referred to as time delay estimation (TDE). Given two RF frames I1 and I2, we can compute a displacement image which shows the change in the position of each sample in I1 to a new position in I2. Two important challenges in TDE include high computational complexity and the difficulty in choosing suitable RF frames. Selecting suitable frames is of high importance because many pairs of RF frames either do not have acceptable deformation for extracting informative strain images or are decorrelated and deformation cannot be reliably estimated. Herein, we introduce a method that learns 12 displacement modes in quasi-static elastography by performing Principal Component Analysis (PCA) on displacement fields of a large training database. In the inference stage, we use dynamic programming (DP) to compute an initial displacement estimate of around 1% of the samples, and then decompose this sparse displacement into a linear combination of the 12 displacement modes. Our method assumes that the displacement of the whole image could also be described by this linear combination of principal components. We then use the GLobal Ultrasound Elastography (GLUE) method to fine-tune the result yielding the exact displacement image. Our method, which we call PCA-GLUE, is more than 10 times faster than DP in calculating the initial displacement map while giving the same result. Our second contribution in this paper is determining the suitability of the frame pair I1 and I2 for strain estimation, which we achieve by using the weight vector that we calculated for PCA-GLUE as an input to a multi-layer perceptron (MLP) classifier.
• Abstract（参考訳）: 超音波エラストグラフィーは、組織の内部または外部の力による組織変形をモニタリングすることで、組織の機械的特性を決定することを目的としている。 組織変形は、超音波ラジオ周波数(RF)信号から推定され、しばしば時間遅延推定(TDE)と呼ばれる。 2つのrfフレームi1,i2が与えられると、i1における各サンプルの位置がi2における新しい位置へ変化することを示す変位画像を計算することができる。 TDEにおける2つの重要な課題は、高い計算複雑性と適切なRFフレームを選択することの難しさである。 多くのRFフレームは、情報歪画像の抽出に許容できる変形を有していないか、非相関であり、変形を確実に推定できないため、適切なフレームを選択することが重要である。 本稿では,大規模なトレーニングデータベースの変位場について主成分分析(PCA)を行い,準静電エラストグラフィーで12の変位モードを学習する手法を提案する。 推定段階では, 動的計画法 (dp) を用いて試料の約1%の初期変位推定値を計算し, このスパース変位を12個の変位モードの線形結合に分解する。 本手法では, 画像全体の変位を主成分の線形結合によっても記述できると仮定した。 次に,global ultrasound elastography (glue) 法を用いて,正確な変位像を得る結果の微調整を行った。 我々はPCA-GLUEと呼ぶ手法をDPよりも10倍以上高速に計算し,同じ結果を得た。 本稿では,PCA-GLUE で計算した重みベクトルを多層パーセプトロン(MLP)分類器の入力として利用することにより,ひずみ推定のためのフレーム対 I1 と I2 の適合性を決定する。

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