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J-GLOBAL ID：202002289296120041   整理番号：20A2622896

単一平面波ビーム成形のための条件付き敵対ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A Conditional Adversarial Network for Single Plane Wave Beamforming

著者 (4件)： Wang Yaning (Johns Hopkins University,Department of Electrical and Computer Engineering,Baltimore,MD,USA) ,  Kempski Kelley (Johns Hopkins University,Department of Biomedical Engineering,Baltimore,MD,USA) ,  Kang Jin U. (Johns Hopkins University,Department of Electrical and Computer Engineering,Baltimore,MD,USA) ,  Bell Muyinatu A. Lediju (Johns Hopkins University,Department of Electrical and Computer Engineering,Baltimore,MD,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IUS  ページ： 1-4  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 従来の集束伝送と比較して,平面波(PW)超音波イメージングは,リアルタイム応用と超高速イメージングに臨床的に関連する高いフレームレートを可能にする可能性を有する。しかしながら,画像形成時間を減らすためにPW伝送の数を減らすとき,PWイメージングは画像品質劣化,音響クラッタ,およびスペックル雑音によって混乱する。この課題に取り組むために,超音波プローブにより取得した生高周波(RF)チャネルデータを解析し,この信号を最終Bモード画像に変換するための深層学習ベース法を提示し,従来のビーム成形手順を迂回した。このアプローチのための深層学習アーキテクチャは,条件付き生成敵対ネットワーク(cGAN)に依存し,そこでは,生成モデルおよび分類モデルが,グランドトルースから識別不能な出力を生成するため,同時に作業する。cGANを訓練してBモード画像を予測し,多重音響化後,ビーム成形PW結果を見た。このネットワークを訓練し,in vivoとex vivoでの超音波包有物からなる公的にアクセス可能なPICMUSデータベースを用いて,種々の組み合わせでランダムに分散した散乱体を用いて試験した。提案方法は,単一PWインソニン化の従来の遅延および合計(DAS)ビーム成形と比較して,1.112から1.540までの信号対雑音比(SNR)増強を生成する。75PW画像とcGAN予測データ間の相互相関係数は0.976であり,75PW画像が単一音化後に作られたDAS PW画像と交差相関する時に得られた0.641以上の改善であった。これらの結果は,将来の応用における従来のDASビーム成形を代替する生成敵対ネットワークの可能性を実証した。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： SN比 ,  集束 ,  超音波 ,  *ネットワーク ,  音響 ,  画像処理 ,  *平面波 ,  多重化 ,  クラッタ ,  超音波画像 ,  計算機アーキテクチャ ,  *ビーム成形
準シソーラス用語： ex vivo実験 ,  フレームレート ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 平面波 ,  ビーム成形 ,  敵対