論文の概要: Ultrasound Speckle Suppression and Denoising using MRI-derived Normalizing Flow Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13110v1
• Date: Fri, 24 Dec 2021 17:21:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-29 12:39:09.135257
• Title: Ultrasound Speckle Suppression and Denoising using MRI-derived Normalizing Flow Priors
• Title（参考訳）: MRI由来の正規化フローを用いた超音波スペックル抑制とノイズ除去
• Authors: Vincent van de Schaft and Ruud J.G. van Sloun
• Abstract要約: 本稿では,非教師付き超音波スペックル低減法と画像復調法を提案する。 この方法は、他の(教師なし)超音波復調法(NLMおよびOBNLM)を定量的および定性的に上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.741462523436848
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Ultrasonography offers an inexpensive, widely-accessible and compact medical imaging solution. However, compared to other imaging modalities such as CT and MRI, ultrasound images notoriously suffer from strong speckle noise, which originates from the random interference of sub-wavelength scattering. This deteriorates ultrasound image quality and makes interpretation challenging. We here propose a new unsupervised ultrasound speckle reduction and image denoising method based on maximum-a-posteriori estimation with deep generative priors that are learned from high-quality MRI images. To model the generative tissue reflectivity prior, we exploit normalizing flows, which in recent years have shown to be very powerful in modeling signal priors across a variety of applications. To facilitate generaliation, we factorize the prior and train our flow model on patches from the NYU fastMRI (fully-sampled) dataset. This prior is then used for inference in an iterative denoising scheme. We first validate the utility of our learned priors on noisy MRI data (no prior domain shift), and then turn to evaluating performance on both simulated and in-vivo ultrasound images from the PICMUS and CUBDL datasets. The results show that the method outperforms other (unsupervised) ultrasound denoising methods (NLM and OBNLM) both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 超音波検査は安価で広くアクセス可能でコンパクトな医用イメージングソリューションを提供する。 しかし、CTやMRIなどの他の画像モダリティと比較して、超音波画像はサブ波長散乱のランダムな干渉に起因する強いスペックルノイズに悩まされている。 これにより超音波画像の品質が低下し、解釈が困難になる。 本稿では,高画質mri画像から得られた深部生成前処理を用いた最大ポストエリリ推定に基づく,教師なし超音波スペックル低減法と画像切り離し法を提案する。 生成組織反射率を事前にモデル化するために,近年,様々な応用において信号先行のモデル化に非常に有効であることが判明した流れの正規化を利用する。 一般化を容易にするため,NYUの高速MRI(完全サンプリング)データセットのパッチに基づいて,前処理を分解し,フローモデルをトレーニングする。 この前処理は反復分母スキームの推論に使用される。 まず,騒がしいmriデータに対する学習前処理の有用性を検証し,picmusとcubdlのデータセットから得られたシミュレーション画像とin-vivo超音波画像の両方の性能評価を行った。 その結果,他の(教師なし)超音波除音法 (nlm, obnlm) よりも定量的, 質的に優れていた。

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