高速超音波位置決め顕微鏡法のためのカーブレット変換に基づくスパース性促進アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

You, Q.; Trzasko, J.; Lowerison, M.; Chen, X.; Dong, Z.; Vaithiyalingam Chandra Sekaran, N.; Llano, D. A.; Chen, S.; Song, P.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204018081740 整理番号：22P0314236

高速超音波位置決め顕微鏡法のためのカーブレット変換に基づくスパース性促進アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Curvelet Transform-based Sparsity Promoting Algorithm for Fast Ultrasound Localization Microscopy

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発行年： 2022年02月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月05日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

マイクロバブル(MB)局在化に基づく超音波局在化顕微鏡(ULM)を,従来の超音波の分解能限界を克服するために最近導入した。しかし,ULMは,血管系を完全に再構築するために適切なMB事象を蓄積するための長いデータ収集時間の要求によって現在挑戦されている。本研究では,非常に短い取得時間を持つデータから欠落MB局在化信号を回復することによりULMイメージング速度を改善するカーブレット変換ベーススパース性促進(CTSP)アルゴリズムを提案した。CTSPは最初に模擬微小血管モデルで検証され,続いてニワトリ胚絨毛尿膜(CAM)と最終的にマウス脳で検証された。シミュレートした微小血管研究において,CTSPは血管モデルをロバストに回復させ,真の血管画素の4.78%のみを有する崩壊画像から86.94%の血管充填率を達成した。ニワトリ胚CAM研究において,CTSPは血管系内の欠損MBシグナルを効果的に回復させ,非常に短いデータ収集でULMイメージング品質の顕著な改善をもたらした。参照として光学画像を取り上げて,CTSPを適用した後のデータ取得の50msを用いて,血管充填率は2.7%から42.2%に増加した。CTSPは,従来のMB局在化と比較して,同じ90%の最大飽和レベルを達成するために80%未満の時間を使用した。また,微小血管流速マップにCTSPを適用し,CTSPは,データ33.6sを用いて構築したものと類似の品質を持つ流速画像を回復するために,マイクロバブルデータの1.6sのみを使用できることを見出した。マウス脳研究において,CTSPは,データ収集の1~2sを用いて脳血管系の大多数を再建することができた。さらに,CTSPは129.6sのデータに匹敵する流速マップを生成するために,マイクロバブルデータの3.2秒だけを必要とした。これらの結果は,CTSPが,特に不適切なマイクロバブル局在化の環境下で,高速でロバストなULMイメージングを促進することを示唆する。【JST・京大機械翻訳】

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医用画像処理 , 医療用機器装置 , 循環系の診断 , 循環系の疾患

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