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J-GLOBAL ID:202102280181011776   整理番号:21A2569637

畳込みニューラルネットワークを用いたBモード画像からの超音波エコー生成マップの推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of Ultrasound Echogenicity Map from B-Mode Images Using Convolutional Neural Network
著者 (2件):
資料名:
巻: 20  号: 17  ページ: 4931  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7015A  ISSN: 1424-8220  CODEN: SENSC9  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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超音波Bモードイメージングにおいて,スペックル雑音はエコー信号の振幅から画像ターゲットの組織エコー輝度の推定の精度を低下させる。さらに,スペックルパターンの粒度はイメージングシステムの点広がり関数(PSF)に影響されるので,Bモード画像の分解能は限られ,組織構造の境界はしばしば不鮮明になる。本研究では,超音波組織エコー輝度マップを再構成するために,画像空間分解能の改善とともにスペックル雑音を除去する畳込みニューラルネットワーク(CNN)を提案した。CNNモデルをin silicoシミュレーションデータセットを用いて訓練し,実験的に取得した画像で試験した。結果は,提案したCNN法が,組織構造の輪郭とエッジを保持しながら,Bモード画像のバックグラウンドにおけるスペックル雑音を効果的に除去できることを示した。再構成エコー輝度マップのコントラストとコントラスト対ノイズ比は0.22/2.72から0.33/44.14に増加し,横方向と軸方向の分解能もそれぞれ5.9/2.4から2.9/2.0に改善した。他の後処理フィルタリング法と比較して,提案したCNN法は,スペックル雑音を完全に除去し,実時間実装の能力とともに画像分解能を改善することにより,元の組織エコー輝度に対するより良い近似を提供する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
引用文献 (24件):
  • Meunier, J.; Bertrand, M. Ultrasonic texture motion analysis: Theory and simulation. IEEE Trans. Med. Imaging 1995, 14, 293-300.
  • Coupé, P.; Hellier, P.; Kervrann, C.; Barillot, C. Nonlocal means-based speckle filtering for ultrasound images. IEEE Trans. Image Process. 2009, 18, 2221-2229.
  • Coupé, P.; Hellier, P.; Kervrann, C.; Barillot, C. Bayesian non local means-based speckle filtering. In Proceedings of the 5th IEEE international symposium on biomedical imaging. From nano to macro, Paris, France, 14-17 May 2008.
  • Yu, Y.; Acton, S.T. Speckle Reducing Anisotropic Diffusion. IEEE Trans. Image Process. 2002, 11, 1260-1270.
  • Liu, S.; Wei1, J.; Feng, B.; Lu, W.; Denby, B.; Fang, Q.; Dang, J. An Anisotropic Diffusion Filter for Reducing Speckle Noise of Ultrasound Images Based on Separability. In Proceedings of the 2012 Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference, Hollywood, CA, USA, 3-6 December 2012.
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