論文の概要: Learning-based sound speed estimation and aberration correction in
linear-array photoacoustic imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11034v2
- Date: Tue, 5 Mar 2024 18:11:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 03:18:30.698566
- Title: Learning-based sound speed estimation and aberration correction in
linear-array photoacoustic imaging
- Title（参考訳）: 線形アレイ光音響画像における学習による音速推定と収差補正
- Authors: Mengjie Shi, Tom Vercauteren, and Wenfeng Xia
- Abstract要約: 光音響(PA)画像再構成は、伝搬媒質内の音速(SoS)の特定を伴う。
異種軟組織内のSoSの空間分布に関する情報が不足しているため、PA画像再構成では同種SoS分布が想定される。
デュアルモードPA/USイメージングシステムにおいて,SoS推定とその後の収差補正のためのディープラーニングフレームワークを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.190109710735486
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Photoacoustic (PA) image reconstruction involves acoustic inversion that
necessitates the specification of the speed of sound (SoS) within the medium of
propagation. Due to the lack of information on the spatial distribution of the
SoS within heterogeneous soft tissue, a homogeneous SoS distribution (such as
1540 m/s) is typically assumed in PA image reconstruction, similar to that of
ultrasound (US) imaging. Failure to compensate the SoS variations leads to
aberration artefacts, deteriorating the image quality. Various methods have
been proposed to address this issue, but they usually involve complex hardware
and/or time-consuming algorithms, hindering clinical translation. In this work,
we introduce a deep learning framework for SoS estimation and subsequent
aberration correction in a dual-modal PA/US imaging system exploiting a
clinical US probe. As the acquired PA and US images were inherently
co-registered, the estimated SoS distribution from US channel data using a deep
neural network was incorporated for accurate PA image reconstruction. The
framework comprised an initial pre-training stage based on digital phantoms,
which was further enhanced through transfer learning using physical phantom
data and associated SoS maps obtained from measurements. This framework
achieved a root mean square error of 10.2 m/s and 15.2 m/s for SoS estimation
on digital and physical phantoms, respectively and structural similarity index
measures of up to 0.86 for PA reconstructions as compared to the conventional
approach of 0.69. A maximum of 1.2 times improvement in signal-to-noise ratio
of PA images was further demonstrated with a human volunteer study. Our results
show that the proposed framework could be valuable in various clinical and
preclinical applications to enhance PA image reconstruction.
- Abstract（参考訳）: 光音響(PA)画像再構成は、伝搬媒質内の音速(SoS)の仕様を必要とする音響インバージョンを含む。
異種軟組織内におけるsosの空間分布に関する情報の欠如により、超音波画像(us画像)と同様のpa画像再構成において、均質なsos分布(例えば1540m/s)が仮定される。
SoSの変動を補うのに失敗すると収差アーチファクトが発生し、画質が低下する。
この問題に対処するために様々な方法が提案されているが、通常は複雑なハードウェアおよび/または時間を要するアルゴリズムを伴い、臨床翻訳を妨げている。
本研究では,米国臨床プローブを用いた二重モードpa/usイメージングシステムにおいて,sos推定とその後の収差補正のための深層学習フレームワークを提案する。
取得したPAとUSの画像は本質的に共登録されているため、ディープニューラルネットワークを用いたUSチャネルデータから推定したSoS分布は、正確なPA画像再構成のために組み込まれた。
このフレームワークは、デジタルファントムに基づく最初の事前学習段階を構成し、物理ファントムデータと関連するSoSマップを用いて転送学習によりさらに強化された。
この枠組みは, デジタルファントムと物理ファントムのSoS推定において, 10.2 m/sおよび15.2 m/sの根平均二乗誤差を達成し, 従来の0.69のアプローチと比較してPA再構成において最大0.86の類似度指数測定を行った。
PA画像の信号-雑音比の最大1.2倍の改善は、人間のボランティアによる研究でさらに実証された。
提案手法は,PA画像再構成を向上するための臨床・臨床応用に有用である可能性が示唆された。
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