用于快速超声计算机断层成像的盲信号分离
图像与视频处理
2023-05-01 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
信号处理
摘要
乳腺癌是 40 岁以上女性中死亡率最高的高发癌症。许多研究表明，癌症的早期检出可显著降低患者的死亡率和发病率。超声计算机断层成像 (USCT) 因成本低廉且能产生无辐射暴露的 3D 图像，被视为诊断早期乳腺癌的一种有前景的筛查工具。然而，USCT 并非主流选择，主要由于其较长的成像时间。USCT 耗时是因为它需要发射大量超声波并逐一记录以获得高质量图像。我们提出 FastUSCT，一种比传统 USCT 方法更快获得高质量图像的方法。FastUSCT 包含三个步骤。首先，它同时发射多束超声波以缩短成像时间。其次，它利用 UNet 将接收元件记录到的重叠波分离为各束波。最后，它使用合成孔径方法基于分离后的波重建超声图像。我们在乳腺数字体模仿真上评估了 FastUSCT。我们使用自然图像在仿真中训练 UNet，并将模型迁移至乳腺数字体模。实证结果表明，在相同成像时间下，FastUSCT 相比传统 USCT 方法显著提升了图像质量，尤其在成像时间受限时。
引用
@article{arxiv.2304.14424,
title = {Blind Signal Separation for Fast Ultrasound Computed Tomography},
author = {Takumi Noda and Yuu Jinnai and Naoki Tomii and Takashi Azuma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.14424},
year = {2023}
}