Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Bộ tạo hình viễn cảnh không gian riêng kết hợp với yếu tố đồng nhất phụ thuộc vào tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu cho hình ảnh sóng phẳng
Tóm tắt
Bộ tạo hình viễn cảnh không gian riêng (EGSC) kết hợp với yếu tố đồng nhất phụ thuộc vào tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) được đề xuất cho hình ảnh sóng phẳng hợp thành (PW). Các phương pháp dựa trên CF truyền thống như CF tổng quát và CF subarray có thể cải thiện chất lượng hình ảnh, tuy nhiên, chúng không phù hợp cho SNR thấp. Mặt khác, phương pháp dựa trên CF thuộc EGSC có thể mang lại sự cải thiện chất lượng hình ảnh, nhưng trong hình ảnh PW lại dễ bị suy giảm chất lượng do SNR thấp, dẫn đến hình ảnh kém chất lượng. Để khắc phục hạn chế này, phương pháp CF phụ thuộc vào SNR được đề xuất áp dụng trong những tình huống như vậy nhờ khả năng điều khiển mức độ SNR. Hệ thống hình ảnh siêu âm Field II và Verasonics với đầu dò array L11-4v và một mô phỏng độ phân giải tương phản đã được sử dụng để thu thập các chuỗi sóng phẳng từ dữ liệu mô phỏng và dữ liệu thực nghiệm, tương ứng. Đánh giá hiệu suất bằng cách sử dụng độ rộng toàn phần tại cực đại một nửa (FWHM), tương phản (CR và CNR) và thống kê speckle thông qua tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) kết hợp với phân tích phân bố Rayleigh đã được thực hiện. Để đánh giá hiệu suất của bộ tạo hình $$\text {EGSC}_{3}$$ (CF SNR), việc so sánh được thực hiện với sự chú trọng đặc biệt đến các phương pháp khác dựa trên CF như $$\text {EGSC}_{1}$$ (CF tổng quát) và $$\text {EGSC}_{2}$$ (CF subarray) tương ứng. So với DAS, $$\text {EGSC}_3$$ cho thấy cải thiện 30.3 và 39.5% cho $$\text {CR(dB)}$$ và $$\text {CNR}$$, tương ứng, khi sử dụng dữ liệu thực nghiệm. Phương pháp được đề xuất cũng vượt trội một cách nhẹ nhàng hơn so với các phương pháp $$\text {EGSC}_1$$ và $$\text {EGSC}_2$$ cho $$\text {CR(dB)}$$, $$\text {CNR}$$, và đánh giá thống kê speckle. Do đó, $$\text {EGSC}_3$$ là phù hợp cho CPWC bằng cách cải thiện độ phân giải không gian và tương phản trong khi vẫn bảo tồn mẫu speckle.
Từ khóa
#EGSC #sóng phẳng #tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu #độ phân giải #tương phảnTài liệu tham khảo
Montaldo G, Tanter M, Bercoff J, Benech N, Fink M. Coherent plane-wave compounding for very high frame rate ultrasonography and transient elastography. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2009;56(3):489–506.
Bercoff J, Tanter M, Fink M. Supersonic shear imaging: a new technique for soft tissue elasticity mapping. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2004;51(4):396–409.
Tanter M, Fink M. Ultrafast imaging in biomedical ultrasound. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2014;61(1):102–19.
Zhao J, Wang Y, Zeng X, Yu J, Yiu BY, Alfred C. Plane wave compounding based on a joint transmitting-receiving adaptive beamformer. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2015;62(8):1440–52.
Berson M, Roncin A, Pourcelot L. Compound scanning with an electrically steered beam. Ultrason Imaging. 1981;3(3):303–8.
Mann JA, Walker W. A constrained adaptive beamformer for medical ultrasound: initial results. In: IEEE Proceedings of ultrasonics symposium, 2002, vol. 2, p. 1807–10. New Jersey: IEEE; 2002.
Synnevag J, Austeng A, Holm S. Adaptive beamforming applied to medical ultrasound imaging. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2007;54(8):1606.
Synnevag JF, Austeng A, Holm S. Benefits of minimum-variance beamforming in medical ultrasound imaging. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2009;56(9):1868–79.
Van Trees HL. Optimum array processing: Part IV of detection, estimation, and modulation theory. New York: Wiley; 2002. p. 362–82.
Capon J. High-resolution frequency–wavenumber spectrum analysis. Proc IEEE. 1969;57(8):1408–18.
Sasso M, Cohen-Bacrie C. Medical ultrasound imaging using the fully adaptive beamformer. In: Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, speech, and signal processing, 2005 (ICASSP’05), vol. 2, p. 489. New Jersey: IEEE; 2005.
Asl BM, Mahloojifar A. Contrast enhancement and robustness improvement of adaptive ultrasound imaging using forward–backward minimum variance beamforming. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2011;58(4):858–67.
Mehdizadeh S. Adaptive beamformers for ultrasound imaging of acoustically hard tissues. Ph.D. thesis, NTNU-trykk; 2012.
Mehdizadeh S, Austeng A, Johansen TF, Holm S. Eigenspace based minimum variance beamforming applied to ultrasound imaging of acoustically hard tissues. IEEE Trans Med Imaging. 2012;31(10):1912–21.
Applebaum S, Chapman D. Adaptive arrays with main beam constraints. IEEE Trans Antennas Propagation. 1976;24(5):650–62.
Griffiths L, Jim C. An alternative approach to linearly constrained adaptive beamforming. IEEE Trans Antennas Propagation. 1982;30(1):27–34.
Albulayli M, Rakhmatov D. Hybrid adaptive/nonadaptive beamforming for ultrasound imaging. In: IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing (ICASSP), 2013. p. 1061–65. New Jersey: IEEE; 2013.
Zimbico A, Granado D, Schneider F, Maia J, Assef A, Pipa D, Costa E. Beam domain adaptive beamforming using generalized side lobe canceller with coherence factor for medical ultrasound imaging. In: IEEE international ultrasonics symposium (IUS), 2017. p. 1–4. Washington DC: IEEE; 2017.
Aliabadi S, Wang Y, Yu J, Zhao J, Guo W, Zhang S. Eigenspace-based beamformer using oblique signal subspace projection for ultrasound plane-wave imaging. Biomed Eng Online. 2016;15(1):127.
Li J, Chen X, Wang Y, Chen X, Yu D. Forward–backward generalized sidelobe canceler beamforming applied to medical ultrasound imaging. AIP Adv. 2017;7(1):015201.
Nilsen CI, Holm S. Wiener beamforming and the coherence factor in ultrasound imaging. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2010;57(6):1329–46.
Li P-C, Li M-L. Adaptive imaging using the generalized coherence factor. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2003;50(2):128–41.
Zhao J, Wang Y, Yu J, Guo W, Li T, Zheng Y-P. Subarray coherence based postfilter for eigenspace based minimum variance beamformer in ultrasound plane-wave imaging. Ultrasonics. 2016;65:23–33.
Wang Y-H, Li P-C. Snr-dependent coherence-based adaptive imaging for high-frame-rate ultrasonic and photoacoustic imaging. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2014;61(8):1419–32.
Deylami AM, Jensen JA, Asl BM. An improved minimum variance beamforming applied to plane-wave imaging in medical ultrasound. In: IEEE international ultrasonics symposium (IUS), 2016. p. 1–4. New Jersey: IEEE; 2016.
Rodriguez-Molares A, Torp H, Denarie B, Løvstakken L. The angular apodization in coherent plane-wave compounding [correspondence]. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2015;62(11):2018–23.
Li J, Chen X, Wang Y, Li W, Yu D. Eigenspace-based generalized sidelobe canceler beamforming applied to medical ultrasound imaging. Sensors. 2016;16(8):1192.
Asl BM, Mahloojifar A. Eigenspace-based minimum variance beamforming applied to medical ultrasound imaging. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2010;57(11):2381.
Szabo TL. Diagnostic ultrasound imaging: inside out. Cambridge: Academic Press; 2004.
Jensen JA. Simulation of advanced ultrasound systems using field ii. In: IEEE international symposium on biomedical imaging: nano to macro, 2004. p. 636–9. New Jersey: IEEE; 2004.
Zeng X, Wang Y, Yu J, Guo Y. Correspondence-beam-domain eigenspace-based minimum variance beamformer for medical ultrasound imaging. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2013;60(12):2670–6.
Ozaktas HM, Arikan O, Kutay MA, Bozdagt G. Digital computation of the fractional fourier transform. IEEE Trans Sign Process. 1996;44(9):2141–50.