論文の概要: Ultrasound Image Enhancement with the Variance of Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11380v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 17:29:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 15:25:38.486961
• Title: Ultrasound Image Enhancement with the Variance of Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルのばらつきを考慮した超音波画像強調
• Authors: Yuxin Zhang, Clément Huneau, Jérôme Idier, Diana Mateus,
• Abstract要約: 超音波画像の強調にはコントラスト、解像度、スペックル保存の微妙なバランスが必要である。 本稿では,適応ビームフォーミングと拡散型分散イメージングを併用した新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.360352432782388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ultrasound imaging, despite its widespread use in medicine, often suffers from various sources of noise and artifacts that impact the signal-to-noise ratio and overall image quality. Enhancing ultrasound images requires a delicate balance between contrast, resolution, and speckle preservation. This paper introduces a novel approach that integrates adaptive beamforming with denoising diffusion-based variance imaging to address this challenge. By applying Eigenspace-Based Minimum Variance (EBMV) beamforming and employing a denoising diffusion model fine-tuned on ultrasound data, our method computes the variance across multiple diffusion-denoised samples to produce high-quality despeckled images. This approach leverages both the inherent multiplicative noise of ultrasound and the stochastic nature of diffusion models. Experimental results on a publicly available dataset demonstrate the effectiveness of our method in achieving superior image reconstructions from single plane-wave acquisitions. The code is available at: https://github.com/Yuxin-Zhang-Jasmine/IUS2024_Diffusion.
• Abstract（参考訳）: 超音波画像は医学で広く使われているにもかかわらず、信号と雑音の比率と全体的な画質に影響を及ぼす様々なノイズや人工物に悩まされることが多い。 超音波画像の強調にはコントラスト、解像度、スペックル保存の微妙なバランスが必要である。 本稿では,適応ビームフォーミングと拡散型分散イメージングを併用してこの問題に対処する新しい手法を提案する。 Eigenspace-based Minimum Variance (EBMV) ビームフォーミングを適用し,超音波データに微調整した拡散モデルを用いて,複数の拡散復号化サンプル間の分散を計算し,高品質な非特異画像を生成する。 このアプローチは、超音波の固有乗法ノイズと拡散モデルの確率的性質の両方を活用する。 公開データセットを用いた実験結果から,単一平面波取得による画像再構成の高速化に本手法の有効性が示された。 コードはhttps://github.com/Yuxin-Zhang-Jasmine/IUS2024_Diffusion.comで公開されている。

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