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J-GLOBAL ID：202002243162604445   整理番号：20A1072146

遅い流れの超音波のための独立成分ベースの時空間クラッタフィルタリング【JST・京大機械翻訳】

Independent Component-Based Spatiotemporal Clutter Filtering for Slow Flow Ultrasound

著者 (5件)： Tierney Jaime (Department of Biomedical Engineering, Vanderbilt University, Nashville, TN, USA) ,  Baker Jennifer (Department of Radiology, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN, USA) ,  Brown Daniel (Department of Radiology, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN, USA) ,  Wilkes Don (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Vanderbilt University, Nashville, TN, USA) ,  Byram Brett (Department of Biomedical Engineering, Vanderbilt University, Nashville, TN, USA)
資料名： IEEE Transactions on Medical Imaging  (IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻： 39  号： 5  ページ： 1472-1482  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0895A  ISSN： 0278-0062  CODEN： ITMID4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 効果的組織クラッタフィルタリングは,小血管における遅い血流の非コントラスト超音波イメージングにとって重要である。独立成分分析(ICA)は,過去の超音波クラッタフィルタリングのための他のグループによって考慮されており,主成分分析(PCA)ベースの方法より優れていることが示されている。しかし,ビーム成形と組織フィルタリングにおける他の遅い流れに焦点を合わせた進歩,すなわち,角度平面波ビーム成形と完全時空間特異値分解(SVD)(PCAベース)組織フィルタリングの開始以来,遅い流れの応用や再訪問については特に考慮されていない。本研究では,平面波応用によって容易にされる完全な時空ICAベースの組織フィルタリング技術を開発し,それをSVDフィルタリングと比較することを目的とした。シミュレーションとファントムにおける最適画像品質の観点からICAとSVDフィルタリングを比較し,シミュレーションにおけるグランドトルースの血液信号との最適相関についても比較した。さらに,適応血液独立成分ソートと選択法を提案した。最適および適応ICAは,シミュレーションおよびファントムを用いた主成分分析(PCA)に基づく方法よりも,組織から血液を一貫して分離できることを示した。さらに,著者らは,肝臓腫瘍の超音波データにおける初期のin vivo実現可能性を実証する。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コントラスト ,  *超音波 ,  *フィルタリング ,  血流 ,  平面波 ,  画質 ,  ソーティング ,  ファントム ,  超音波画像 ,  主成分分析 ,  肝臓腫瘍 ,  ビーム成形 ,  特異値分解 ,  独立成分分析
準シソーラス用語： グランドトゥルース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 流れ ,  音波 ,  時空間