文献

J-GLOBAL ID：202002292964149297   整理番号：20A2622601

深層学習ベースチャネルコンパウンディングによる単一平面波超音波の画質の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Image Quality of Single Plane Wave Ultrasound via Deep Learning Based Channel Compounding

著者 (7件)： Rothlubbers Sven (Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS,Bremen,Germany) ,  Strohm Hannah (Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS,Bremen,Germany) ,  Eickel Klaus (University of Bremen,Bremen,Germany) ,  Jenne Jurgen (Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS,Bremen,Germany) ,  Kuhlen Vincent (Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS,Bremen,Germany) ,  Sinden David (Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS,Bremen,Germany) ,  Gunther Matthias (Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS,Bremen,Germany)
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： 深層学習のようなデータ駆動手法の出現は,科学と工学の様々な側面の新しい応用をもたらした。それは最近,超音波画像ビーム成形の分野に入った。本研究では,中心角(0°)励起のみのデータから多重複合平面波励起の品質の画像を生成するように調整したニューラルネットワークを研究した。提案したネットワークを用いて,ピクセルに利用可能なすべてのチャネルデータから標準遅延と合計画像を重み付けする画素ごとの重みを生成した。0°角データから古典的参照再構成よりも高い品質画像を生成することが分かった。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： *超音波 ,  励起 ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  *平面波 ,  画素 ,  *画質 ,  多重化 ,  再構成 ,  超音波画像 ,  チャネル ,  ビーム成形
準シソーラス用語： データ駆動 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  平面波 ,  超音波 ,  画質