論文の概要: Deep Sylvester Posterior Inference for Adaptive Compressed Sensing in Ultrasound Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03825v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 14:37:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:50:09.953919
• Title: Deep Sylvester Posterior Inference for Adaptive Compressed Sensing in Ultrasound Imaging
• Title（参考訳）: 超音波画像における適応圧縮センシングのための深部シルベスター後部推論
• Authors: Simon W. Penninga, Hans van Gorp, Ruud J. G. van Sloun,
• Abstract要約: 必要なスキャンラインの数を最小化することで、フレームレート、視野、エネルギー効率、データ転送速度を大幅に向上させることができる。 本稿では,固有情報ゲインをその場で最大化する適応サブサンプリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.553626039240903
• License:
• Abstract: Ultrasound images are commonly formed by sequential acquisition of beam-steered scan-lines. Minimizing the number of required scan-lines can significantly enhance frame rate, field of view, energy efficiency, and data transfer speeds. Existing approaches typically use static subsampling schemes in combination with sparsity-based or, more recently, deep-learning-based recovery. In this work, we introduce an adaptive subsampling method that maximizes intrinsic information gain in-situ, employing a Sylvester Normalizing Flow encoder to infer an approximate Bayesian posterior under partial observation in real-time. Using the Bayesian posterior and a deep generative model for future observations, we determine the subsampling scheme that maximizes the mutual information between the subsampled observations, and the next frame of the video. We evaluate our approach using the EchoNet cardiac ultrasound video dataset and demonstrate that our active sampling method outperforms competitive baselines, including uniform and variable-density random sampling, as well as equidistantly spaced scan-lines, improving mean absolute reconstruction error by 15%. Moreover, posterior inference and the sampling scheme generation are performed in just 0.015 seconds (66Hz), making it fast enough for real-time 2D ultrasound imaging applications.
• Abstract（参考訳）: 超音波画像は通常、ビームステアリングスキャンラインの逐次取得によって形成される。 必要なスキャンラインの数を最小化することで、フレームレート、視野、エネルギー効率、データ転送速度を大幅に向上させることができる。 既存のアプローチでは、一般的に静的なサブサンプリングスキームと、スパーシベース、あるいはより最近ではディープラーニングベースのリカバリを併用する。 そこで本研究では,Sylvester Normalizing Flow Encoderを用いた適応型サブサンプリング手法を提案する。 ベイジアン後部と深部生成モデルを用いて,サブサンプリング観測とビデオの次のフレーム間の相互情報を最大化するサブサンプリング方式を決定する。 我々は,EchoNet心エコービデオデータセットを用いて,一様および可変密度ランダムサンプリング,等間隔スキャンラインなどの競合ベースラインよりも高い性能を示し,平均絶対復元誤差を15%向上することを示した。 さらに、後部推論とサンプリングスキーム生成をわずか0.015秒(66Hz)で行い、リアルタイム2次元超音波イメージングに十分な速度で行うことができる。

関連論文リスト

• Arbitrary-steps Image Super-resolution via Diffusion Inversion [68.78628844966019]
  本研究では,拡散インバージョンに基づく新しい画像超解像(SR)手法を提案する。 本研究では,拡散モデルの中間状態を構築するための部分雑音予測戦略を設計する。 トレーニングが完了すると、このノイズ予測器を使用して、拡散軌道に沿ってサンプリングプロセスを部分的に初期化し、望ましい高分解能結果を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T07:24:13Z)
• CathFlow: Self-Supervised Segmentation of Catheters in Interventional Ultrasound Using Optical Flow and Transformers [66.15847237150909]
  縦型超音波画像におけるカテーテルのセグメンテーションのための自己教師型ディープラーニングアーキテクチャを提案する。 ネットワークアーキテクチャは、Attention in Attentionメカニズムで構築されたセグメンテーショントランスフォーマであるAiAReSeg上に構築されている。 我々は,シリコンオルタファントムから収集した合成データと画像からなる実験データセット上で,我々のモデルを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T15:13:36Z)
• Fast Sampling generative model for Ultrasound image reconstruction [3.3545464959630578]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-15T03:28:17Z)
• AiAReSeg: Catheter Detection and Segmentation in Interventional Ultrasound using Transformers [75.20925220246689]
  血管内手術は、電離放射線を用いてカテーテルと血管を可視化するFluoroscopyの黄金標準を用いて行われる。 本研究では、最先端機械学習トランスフォーマアーキテクチャを応用して、軸干渉超音波画像シーケンス中のカテーテルを検出し、セグメント化する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-25T19:34:12Z)
• DopUS-Net: Quality-Aware Robotic Ultrasound Imaging based on Doppler Signal [48.97719097435527]
  DopUS-Netはドップラー画像とBモード画像を組み合わせることで、小血管のセグメンテーション精度と堅牢性を高める。 動脈再同定モジュールは、リアルタイムセグメンテーション結果を質的に評価し、拡張ドップラー画像に対するプローブポーズを自動的に最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T18:19:29Z)
• Accelerated Intravascular Ultrasound Imaging using Deep Reinforcement Learning [16.350568421800794]
  血管内超音波(IVUS)は血管疾患の治療においてユニークな視点を提供する。 本稿では,現在の物理情報のボトルネックに対処するための深層強化学習について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-24T08:33:21Z)
• Deep Learning for Ultrasound Beamforming [120.12255978513912]
  受信した超音波エコーを空間画像領域にマッピングするビームフォーミングは、超音波画像形成チェーンの心臓に位置する。 現代の超音波イメージングは、強力なデジタル受信チャネル処理の革新に大きく依存している。 ディープラーニング手法は、デジタルビームフォーミングパイプラインにおいて魅力的な役割を果たす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-23T15:15:21Z)
• Deep MRI Reconstruction with Radial Subsampling [2.7998963147546148]
  k空間データにサブサンプリングマスクを適用することは、実際の臨床環境でk空間データの迅速な取得をシミュレートする方法である。 訓練された深層ニューラルネットワークが出力する再構成の質に対して,リチリニア・ラジアル・リフレクション・サブサンプリングを適用させる効果を比較検討し,検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-17T17:45:51Z)
• Deep Unfolded Recovery of Sub-Nyquist Sampled Ultrasound Image [94.42139459221784]
  本稿では,ISTAアルゴリズムの展開に基づく時空間領域におけるサブNyquistサンプルからの再構成手法を提案する。 本手法は,高品質な撮像性能を確保しつつ,配列要素数,サンプリングレート,計算時間を削減できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-01T19:19:38Z)
• Training Variational Networks with Multi-Domain Simulations: Speed-of-Sound Image Reconstruction [5.47832435255656]
  変分ネットワーク(VN)は画像再構成における逆問題を最適化するための学習に基づく潜在的アプローチであることが示されている。 本稿では,従来のトランスデューサと単側組織アクセスを用いたパルスエコーSoS画像再構成問題に対するVNソリューションを初めて提示する。 提案手法とマルチソースドメイントレーニングを組み合わせることで,VNのドメイン適応能力を大幅に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-25T13:32:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。