論文の概要: Implicit Neural Representations for Speed-of-Sound Estimation in Ultrasound
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14035v1
- Date: Sat, 21 Sep 2024 06:43:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 03:55:36.867765
- Title: Implicit Neural Representations for Speed-of-Sound Estimation in Ultrasound
- Title（参考訳）: 超音波の音速推定のための入射ニューラル表現
- Authors: Michal Byra, Piotr Jarosik, Piotr Karwat, Ziemowit Klimonda, Marcin Lewandowski,
- Abstract要約: 入射神経表現(英語: Implicit Neural representations、INR)は、ネットワークの重みを通して画像や物理量などの連続的な機能を符号化するニューラルネットワークアーキテクチャの一種である。
本研究では、米国における音速推定(SoS)にINRを用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9665976815001165
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Accurate estimation of the speed-of-sound (SoS) is important for ultrasound (US) image reconstruction techniques and tissue characterization. Various approaches have been proposed to calculate SoS, ranging from tomography-inspired algorithms like CUTE to convolutional networks, and more recently, physics-informed optimization frameworks based on differentiable beamforming. In this work, we utilize implicit neural representations (INRs) for SoS estimation in US. INRs are a type of neural network architecture that encodes continuous functions, such as images or physical quantities, through the weights of a network. Implicit networks may overcome the current limitations of SoS estimation techniques, which mainly arise from the use of non-adaptable and oversimplified physical models of tissue. Moreover, convolutional networks for SoS estimation, usually trained using simulated data, often fail when applied to real tissues due to out-of-distribution and data-shift issues. In contrast, implicit networks do not require extensive training datasets since each implicit network is optimized for an individual data case. This adaptability makes them suitable for processing US data collected from varied tissues and across different imaging protocols. We evaluated the proposed SoS estimation method based on INRs using data collected from a tissue-mimicking phantom containing four cylindrical inclusions, with SoS values ranging from 1480 m/s to 1600 m/s. The inclusions were immersed in a material with an SoS value of 1540 m/s. In experiments, the proposed method achieved strong performance, clearly demonstrating the usefulness of implicit networks for quantitative US applications.
- Abstract（参考訳）: 超音波(US)画像再構成技術や組織評価において,音速(SoS)の正確な推定が重要である。
SoSの計算には、CUTEのようなトモグラフィにインスパイアされたアルゴリズムから畳み込みネットワークまで、様々なアプローチが提案されている。
本研究では,アメリカにおけるSoS推定に暗黙的ニューラル表現(INR)を用いる。
INRは、ニューラルネットワークアーキテクチャの一種で、画像や物理量などの連続的な機能を、ネットワークの重みによってエンコードする。
インプリシットネットワークは、組織の非適応性と過度に単純化された物理的モデルを使用することによって主に生じる、SoS推定技術の現在の限界を克服することができる。
さらに、シミュレーションデータを用いてトレーニングされるSoS推定のための畳み込みネットワークは、アウト・オブ・ディストリビューションとデータシフトの問題により、実際の組織に適用されると失敗することが多い。
対照的に、暗黙ネットワークは個々のデータケースに最適化されているため、広範なトレーニングデータセットを必要としない。
この適応性は、様々な組織から収集され、異なるイメージングプロトコルを通して収集された米国データの処理に適している。
4つの円筒状包有物を含む組織模倣ファントムから収集したデータを用いて,INRを用いたSoS推定法を評価し,1480m/sから1600m/sの範囲でSoSの値を評価した。
インクルージョンは、SoS値が1540 m/sの材料に浸漬された。
実験では,提案手法は高い性能を達成し,定量的な米国応用のための暗黙的ネットワークの有用性を明らかにした。
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