論文の概要: Ultrasound Signal Processing: From Models to Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04466v1
• Date: Sat, 9 Apr 2022 13:04:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-15 03:23:39.730457
• Title: Ultrasound Signal Processing: From Models to Deep Learning
• Title（参考訳）: 超音波信号処理:モデルからディープラーニングへ
• Authors: Ben Luijten, Nishith Chennakeshava, Yonina C. Eldar, Massimo Mischi, Ruud J.G. van Sloun
• Abstract要約: 医用超音波画像は、信頼性と解釈可能な画像再構成を提供するために、高品質な信号処理アルゴリズムに大きく依存している。 手作りの再現法は、しばしば基礎となる測定モデルの近似に基づいており、実際は有用であるが、画質の面では遅れている。 ディープラーニングベースの手法が人気を集め、データ駆動方式で最適化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.00618699971432
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical ultrasound imaging relies heavily on high-quality signal processing algorithms to provide reliable and interpretable image reconstructions. Hand-crafted reconstruction methods, often based on approximations of the underlying measurement model, are useful in practice, but notoriously fall behind in terms of image quality. More sophisticated solutions, based on statistical modelling, careful parameter tuning, or through increased model complexity, can be sensitive to different environments. Recently, deep learning based methods have gained popularity, which are optimized in a data-driven fashion. These model-agnostic methods often rely on generic model structures, and require vast training data to converge to a robust solution. A relatively new paradigm combines the power of the two: leveraging data-driven deep learning, as well as exploiting domain knowledge. These model-based solutions yield high robustness, and require less trainable parameters and training data than conventional neural networks. In this work we provide an overview of these methods from the recent literature, and discuss a wide variety of ultrasound applications. We aim to inspire the reader to further research in this area, and to address the opportunities within the field of ultrasound signal processing. We conclude with a future perspective on these model-based deep learning techniques for medical ultrasound applications.
• Abstract（参考訳）: 医用超音波画像は、信頼性と解釈可能な画像再構成を提供するための高品質な信号処理アルゴリズムに大きく依存している。 手作りの再現法は、しばしば基礎となる測定モデルの近似に基づいており、実際は有用であるが、画質の面では遅れている。 統計的モデリング、慎重なパラメータチューニング、あるいはモデル複雑性の増大に基づくより洗練されたソリューションは、異なる環境に敏感である。 近年,ディープラーニングベースの手法が普及し,データ駆動型に最適化されている。 これらのモデルに依存しない手法は、しばしば汎用的なモデル構造に依存し、強固なソリューションに収束するために膨大なトレーニングデータを必要とする。 比較的新しいパラダイムは、データ駆動ディープラーニングの活用とドメイン知識の活用という2つの力を組み合わせたものです。 これらのモデルベースのソリューションは高い堅牢性をもたらし、トレーニング可能なパラメータとトレーニングデータを従来のニューラルネットワークよりも少なくする。 本稿では,これらの手法の概要を最近の文献から紹介し,様々な超音波応用について論じる。 我々は,この領域のさらなる研究を読者に促し,超音波信号処理の分野における機会に対処することを目的としている。 医用超音波応用のためのモデルベース深層学習技術について,今後の展望を述べる。

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