論文の概要: AutoSpeed: A Linked Autoencoder Approach for Pulse-Echo Speed-of-Sound Imaging for Medical Ultrasound

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02392v1
• Date: Mon, 4 Jul 2022 21:27:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-08 08:14:28.447967
• Title: AutoSpeed: A Linked Autoencoder Approach for Pulse-Echo Speed-of-Sound Imaging for Medical Ultrasound
• Title（参考訳）: AutoSpeed:超音波超音波のパルスエコー速度計測のためのリンクオートエンコーダアプローチ
• Authors: Farnaz Khun Jush, Markus Biele, Peter M. Dueppenbecker, Andreas Maier
• Abstract要約: リンクされたオートエンコーダを用いてSoSマッピングが可能であることを示す。 提案手法はシミュレーションデータに対して平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)が2.39%である。 エンド・ツー・エンドのトレーニングネットワークと比較すると,高い安定性と安定性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.909848251752742
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantitative ultrasound, e.g., speed-of-sound (SoS) in tissues, provides information about tissue properties that have diagnostic value. Recent studies showed the possibility of extracting SoS information from pulse-echo ultrasound raw data (a.k.a. RF data) using deep neural networks that are fully trained on simulated data. These methods take sensor domain data, i.e., RF data, as input and train a network in an end-to-end fashion to learn the implicit mapping between the RF data domain and SoS domain. However, such networks are prone to overfitting to simulated data which results in poor performance and instability when tested on measured data. We propose a novel method for SoS mapping employing learned representations from two linked autoencoders. We test our approach on simulated and measured data acquired from human breast mimicking phantoms. We show that SoS mapping is possible using linked autoencoders. The proposed method has a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 2.39% on the simulated data. On the measured data, the predictions of the proposed method are close to the expected values with MAPE of 1.1%. Compared to an end-to-end trained network, the proposed method shows higher stability and reproducibility.
• Abstract（参考訳）: 定量的超音波、例えば、組織内の音速(SoS)は、診断値を持つ組織特性に関する情報を提供する。 近年の研究では、シミュレーションデータで完全に訓練されたディープニューラルネットワークを用いて、パルスエコー超音波原データ(RFデータ)からSoS情報を抽出できる可能性が示されている。 これらの方法は、RFデータ(RFデータ)を入力として取り、エンドツーエンドでネットワークを訓練し、RFデータドメインとSoSドメインの間の暗黙のマッピングを学ぶ。 しかし、そのようなネットワークは、測定データ上でテストした場合、性能や不安定性が低下するシミュレーションデータに過度に適合する傾向にある。 2つのリンクされたオートエンコーダからの学習表現を用いたsosマッピング手法を提案する。 人間の乳房から得られたファントムを模倣したシミュレーションおよび計測データを用いて実験を行った。 リンクオートエンコーダを用いてSoSマッピングが可能であることを示す。 提案手法はシミュレーションデータに対して平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)が2.39%である。 その結果,提案手法の予測値はMAPE 1.1%の予測値に近いことがわかった。 エンド・ツー・エンドのトレーニングネットワークと比較して,提案手法は高い安定性と再現性を示す。

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