論文の概要: Fast Sampling generative model for Ultrasound image reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09510v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 03:28:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 17:29:14.293001
• Title: Fast Sampling generative model for Ultrasound image reconstruction
• Title（参考訳）: 超音波画像再構成のための高速サンプリング生成モデル
• Authors: Hengrong Lan, Zhiqiang Li, Qiong He, Jianwen Luo
• Abstract要約: 本稿では,超音波信号とデータ駆動前のデータ一貫性を同時に実施する新しいサンプリングフレームワークを提案する。 高度な拡散モデルを利用することで、高品質な画像の生成が大幅に高速化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3545464959630578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image reconstruction from radio-frequency data is pivotal in ultrafast plane wave ultrasound imaging. Unlike the conventional delay-and-sum (DAS) technique, which relies on somewhat imprecise assumptions, deep learning-based methods perform image reconstruction by training on paired data, leading to a notable enhancement in image quality. Nevertheless, these strategies often exhibit limited generalization capabilities. Recently, denoising diffusion models have become the preferred paradigm for image reconstruction tasks. However, their reliance on an iterative sampling procedure results in prolonged generation time. In this paper, we propose a novel sampling framework that concurrently enforces data consistency of ultrasound signals and data-driven priors. By leveraging the advanced diffusion model, the generation of high-quality images is substantially expedited. Experimental evaluations on an in-vivo dataset indicate that our approach with a single plane wave surpasses DAS with spatial coherent compounding of 75 plane waves.
• Abstract（参考訳）: 超高速平面超音波イメージングでは、電波データからの画像再構成が重要となる。 やや不正確な仮定に依存する従来の遅延・アンド・サム(DAS)手法とは異なり、深層学習に基づく手法はペアデータによるトレーニングにより画像再構成を行い、画像品質が顕著に向上する。 しかし、これらの戦略はしばしば限定的な一般化能力を示す。 近年,画像再構成タスクにおいて,ノイズ拡散モデルが好まれるパラダイムとなっている。 しかし、反復的なサンプリング手順に依存するため、生成時間が長くなる。 本稿では,超音波信号とデータ駆動前のデータ一貫性を同時に実施する新しいサンプリングフレームワークを提案する。 高度な拡散モデルを活用することで、高品質な画像の生成が大幅に促進される。 実験結果から, 単平面波によるアプローチは, 75面波の空間コヒーレント合成によるDASを超えることが示唆された。

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