Fugu-MT 論文翻訳(概要): Compact Implicit Neural Representations for Plane Wave Images

論文の概要: Compact Implicit Neural Representations for Plane Wave Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11370v1
Date: Tue, 17 Sep 2024 17:18:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-18 15:37:15.507228
Title: Compact Implicit Neural Representations for Plane Wave Images
Title（参考訳）: 平面波画像のためのコンパクトインプシットニューラル表現
Authors: Mathilde Monvoisin, Yuxin Zhang, Diana Mateus,
Abstract要約: 平面波(PW)イメージングは、音化角度によって異なる人工物や影を生成する。 Inlicit Neural Representation (INR) を用いて,複数平面列をコンパクトに符号化する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.87226666953377
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Ultrafast Plane-Wave (PW) imaging often produces artifacts and shadows that vary with insonification angles. We propose a novel approach using Implicit Neural Representations (INRs) to compactly encode multi-planar sequences while preserving crucial orientation-dependent information. To our knowledge, this is the first application of INRs for PW angular interpolation. Our method employs a Multi-Layer Perceptron (MLP)-based model with a concise physics-enhanced rendering technique. Quantitative evaluations using SSIM, PSNR, and standard ultrasound metrics, along with qualitative visual assessments, confirm the effectiveness of our approach. Additionally, our method demonstrates significant storage efficiency, with model weights requiring 530 KB compared to 8 MB for directly storing the 75 PW images, achieving a notable compression ratio of approximately 15:1.
Abstract（参考訳）: 超高速平面波(PW)イメージングは、しばしば音化角度によって異なる人工物や影を生成する。 Inlicit Neural Representation (INRs) を用いた複数平面列をコンパクトに符号化し,重要な向きに依存した情報を保存する手法を提案する。我々の知る限り、これはPW角補間のためのINRの最初の応用である。提案手法では, 高精度な物理強調レンダリング技術を用いたMLPモデルを用いる。 SSIM,PSNR,標準超音波計測値を用いて定量評価を行い,定性的な視覚評価を行い,本手法の有効性を確認した。さらに,75PW画像を直接保存するにはモデル重量が530KB必要であり,圧縮比は約15:1である。

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