論文の概要: Phase Aberration Correction without Reference Data: An Adaptive Mixed Loss Deep Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05747v1
• Date: Fri, 10 Mar 2023 07:11:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 15:50:48.108256
• Title: Phase Aberration Correction without Reference Data: An Adaptive Mixed Loss Deep Learning Approach
• Title（参考訳）: 参照データのない位相収差補正:適応型混合損失深層学習アプローチ
• Authors: Mostafa Sharifzadeh, Habib Benali, Hassan Rivaz
• Abstract要約: 位相収差効果を補うために参照データを必要としない深層学習に基づく手法を提案する。 平均二乗誤差のような従来の損失関数が最適性能を達成するためにネットワークを訓練するには不十分であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.647138233493735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Phase aberration is one of the primary sources of image quality degradation in ultrasound, which is induced by spatial variations in sound speed across the heterogeneous medium. This effect disrupts transmitted waves and prevents coherent summation of echo signals, resulting in suboptimal image quality. In real experiments, obtaining non-aberrated ground truths can be extremely challenging, if not infeasible. It hinders the performance of deep learning-based phase aberration correction techniques due to sole reliance on simulated data and the presence of domain shift between simulated and experimental data. Here, for the first time, we propose a deep learning-based method that does not require reference data to compensate for the phase aberration effect. We train a network wherein both input and target output are randomly aberrated radio frequency (RF) data. Moreover, we demonstrate that a conventional loss function such as mean square error is inadequate for training the network to achieve optimal performance. Instead, we propose an adaptive mixed loss function that employs both B-mode and RF data, resulting in more efficient convergence and enhanced performance. Source code is available at \url{http://code.sonography.ai}.
• Abstract（参考訳）: 位相収差は超音波における画質劣化の主な原因の1つであり、異種媒質中の音速の空間的変化によって引き起こされる。 この効果は送信波を妨害し、エコー信号のコヒーレントな総和を防ぎ、最適下画像の品質をもたらす。 実際の実験では、非収差の基底真理を得るのは難しいが、実現不可能である。 シミュレーションデータにのみ依存することによる深層学習に基づく位相収差補正技術の性能低下と,シミュレーションデータと実験データ間の領域シフトの存在を阻害する。 そこで本研究では,位相収差効果を補償するために参照データを必要としない深層学習方式を提案する。 我々は、入力とターゲットの出力がランダムに収差された無線周波数(RF)データであるネットワークを訓練する。 さらに,ネットワークの最適性能をトレーニングするには,平均二乗誤差などの従来の損失関数が不十分であることを示す。 代わりに、BモードとRFデータの両方を利用する適応混合損失関数を提案し、より効率的な収束と性能の向上を実現した。 ソースコードは \url{http://code.sonography.ai} で入手できる。

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