基于深度强化学习的加速血管内超声成像
信号处理
2025-03-25 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
血管内超声（IVUS）通过从血管内部采集一系列超声切片，为血管疾病的治疗提供了独特视角。然而，与传统的手持超声不同，细导管仅为尖端换能器阵列的信号传输预留了少量物理通道。为了持续提升图像质量与帧率，我们提出利用深度强化学习来解决当前的物理信息瓶颈。有价值的灵感来自磁共振成像（MRI）领域，其中习得式采集方案在保持竞争图像质量的同时显著加速了图像采集。为高效加速 IVUS 成像，我们提出了一种框架，利用深度强化学习，借助 actor-critic 方法与 Gumbel top- 采样，实现逐帧的最优自适应采集策略。
引用
@article{arxiv.2201.09522,
title = {Accelerated Intravascular Ultrasound Imaging using Deep Reinforcement Learning},
author = {Tristan S. W. Stevens and Nishith Chennakeshava and Frederik J. de Bruijn and Martin Pekař and Ruud J. G. van Sloun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.09522},
year = {2025}
}
备注
5 pages, 3 figures, conference