一种利用多孔弹性成像精确估计流体压力与流体速度的新型滤波器
图像与视频处理
2018-07-23 v1 医学物理
摘要
流体压力与流体速度携带了用于癌症诊断、预后和治疗的重要信息。近期工作表明,利用超声多孔弹性成像从理论上估计这些参数是可能的。然而,从这些参数的精确估计需要由含噪超声射频(RF)数据得到高质量的轴向与横向应变估计。在本文中,我们提出一种结合两种高效滤波器以去除应变图像中噪声的滤波技术,即卡尔曼滤波器与非线性复扩散滤波器(NCDF)。我们提出的滤波器基于一种新颖的噪声模型,该模型同时考虑了估计应变中的加性噪声与幅度调制噪声。利用有限元与超声仿真,我们证明了所提滤波技术能显著改善横向应变弹性图以及流体压力与速度弹性图的图像质量。该方法在一组体内数据上的技术可行性也得到了展示。我们的结果表明,相较于仅使用卡尔曼滤波器,所提技术估计的横向应变、流体压力与流体速度的 CNRe 分别至少高出 10.9%、51.3% 与 334.4%;相较于仅使用 NCDF 分别至少高出 8.9%、27.6% 与 219.5%;相较于仅使用中位滤波器,在本研究考虑的所有信噪比下分别至少高出 152.3%、1278% 与 742%。
引用
@article{arxiv.1807.07690,
title = {A novel filter for accurate estimation of fluid pressure and fluid velocity using poroelastography},
author = {Md Tauhidul Islam and Raffaella Righetti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.07690},
year = {2018}
}
备注
16 pages, 10 figures, 2 tables, under review in Computers in biology and medicine