論文の概要: Optimization of array encoding for ultrasound imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00289v2
• Date: Thu, 20 Jun 2024 06:13:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 04:59:27.309515
• Title: Optimization of array encoding for ultrasound imaging
• Title（参考訳）: 超音波画像におけるアレイ符号化の最適化
• Authors: Jacob Spainhour, Korben Smart, Stephen Becker, Nick Bottenus,
• Abstract要約: 機械学習(ML)を用いて、時間遅延とアポッド化重みによってパラメータ化されたスキャンシーケンスを構築し、高品質なBモード画像を生成する。 これらの結果は,ワイヤターゲットと組織模倣ファントムの両方で実験的に実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.357055571094446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Objective: The transmit encoding model for synthetic aperture imaging is a robust and flexible framework for understanding the effects of acoustic transmission on ultrasound image reconstruction. Our objective is to use machine learning (ML) to construct scanning sequences, parameterized by time delays and apodization weights, that produce high-quality B-mode images. Approach: We use a custom ML model in PyTorch with simulated RF data from Field II to probe the space of possible encoding sequences for those that minimize a loss function that describes image quality. This approach is made computationally feasible by a novel formulation of the derivative for delay-and-sum beamforming. Main Results: When trained for a specified experimental setting (imaging domain, hardware restrictions, etc.), our ML model produces optimized encoding sequences that, when deployed in the REFoCUS imaging framework, improve a number of standard quality metrics over conventional sequences including resolution, field of view, and contrast. We demonstrate these results experimentally on both wire targets and a tissue-mimicking phantom. Significance: This work demonstrates that the set of commonly used encoding schemes represent only a narrow subset of those available. Additionally, it demonstrates the value for ML tasks in synthetic transmit aperture imaging to consider the beamformer within the model, instead of purely as a post-processing step.
• Abstract（参考訳）: 目的: 合成開口画像の伝送符号化モデルは, 超音波画像再構成における音響透過の影響を理解するための頑健で柔軟な枠組みである。 我々の目的は、機械学習(ML)を用いて、高品質なBモード画像を生成する、時間遅延とアポッド化重みによってパラメータ化されたスキャンシーケンスを構築することである。 アプローチ:PyTorchのカスタムMLモデルとフィールドIIからのRFデータを用いて,画像品質を記述する損失関数を最小限に抑えた符号化シーケンスの空間を探索する。 このアプローチは、遅延およびサマービームフォーミングのための微分の新規な定式化によって計算可能となる。 主な結果: 特定の実験環境(画像領域、ハードウェア制限など)のためにトレーニングされた場合、我々のMLモデルは最適化された符号化シーケンスを生成し、REFoCUSイメージングフレームワークにデプロイすると、解像度、視野、コントラストを含む従来のシーケンスよりも多くの標準品質指標を改善する。 これらの結果は,ワイヤターゲットと組織模倣ファントムの両方で実験的に実証された。 意義: この研究は、一般的に使用される符号化スキームの集合が利用可能な部分集合の狭い部分集合のみを表すことを示す。 さらに、合成透過開口イメージングにおけるMLタスクの価値を、単に後処理のステップとしてではなく、モデル内のビームフォーマーを考えるために示す。

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