論文の概要: Ultrasound Shear Wave Elasticity Imaging with Spatio-Temporal Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05745v1
• Date: Mon, 11 Apr 2022 08:30:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-14 08:06:27.857207
• Title: Ultrasound Shear Wave Elasticity Imaging with Spatio-Temporal Deep Learning
• Title（参考訳）: 時空間深層学習による超音波せん断弾性イメージング
• Authors: Maximilian Neidhardt, Marcel Bengs, Sarah Latus, Stefan Gerlach, Christian J. Cyron, Johanna Sprenger and Alexander Schlaefer
• Abstract要約: 超音波データから高速局所弾性推定のための3次元時間CNNを提案する。 提案手法は, 平均絶対誤差 5.01+-4.37 kPa を用いて, 画素単位で弾性特性を推定できる。 埋め込み型ファントムでは,従来のせん断波法に比べて53.93%低いMAE (7.50 kPa) と85.24% (1.64 kPa) の背景を報告した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.38589633687604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Ultrasound shear wave elasticity imaging is a valuable tool for quantifying the elastic properties of tissue. Typically, the shear wave velocity is derived and mapped to an elasticity value, which neglects information such as the shape of the propagating shear wave or push sequence characteristics. We present 3D spatio-temporal CNNs for fast local elasticity estimation from ultrasound data. This approach is based on retrieving elastic properties from shear wave propagation within small local regions. A large training data set is acquired with a robot from homogeneous gelatin phantoms ranging from 17.42 kPa to 126.05 kPa with various push locations. The results show that our approach can estimate elastic properties on a pixelwise basis with a mean absolute error of 5.01+-4.37 kPa. Furthermore, we estimate local elasticity independent of the push location and can even perform accurate estimates inside the push region. For phantoms with embedded inclusions, we report a 53.93% lower MAE (7.50 kPa) and on the background of 85.24% (1.64 kPa) compared to a conventional shear wave method. Overall, our method offers fast local estimations of elastic properties with small spatio-temporal window sizes.
• Abstract（参考訳）: 超音波せん断弾性イメージングは組織の弾性特性を定量化する貴重なツールである。 典型的には、せん断波速度を導出して弾性値にマッピングし、伝播せん断波の形状や押圧シーケンス特性などの情報を無視する。 超音波データから高速局所弾性推定のための3次元時空間CNNを提案する。 この手法は,微小局所領域におけるせん断波伝搬から弾性特性を取得することに基づく。 大規模なトレーニングデータセットは、17.42kPaから126.05kPaまでの異種ゼラチンファントムから様々なプッシュ位置を持つロボットで取得される。 その結果, 平均絶対誤差 5.01+-4.37 kPa を用いて, 画素単位で弾性特性を推定できることがわかった。 さらに,プッシュ位置に依存しない局所弾性を推定し,プッシュ領域内で正確な推定を行うこともできる。 埋め込み型ファントムでは,従来のせん断波法に比べて53.93%低いMAE (7.50 kPa) と85.24% (1.64 kPa) の背景を報告した。 提案手法は, 時空間サイズが小さい弾性特性の局所的推定を高速に行う。

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