利用基于力学的先验知识进行超声弹性成像中的横向位移估计
图像与视频处理
2023-06-01 v1
摘要
跟踪变形前与变形后的射频（RF）帧之间的位移是超声弹性成像的关键步骤，其描绘组织力学特性以识别病变。由于超声在捕获横向信息方面能力较差，现有的位移估计技术无法生成准确的横向位移或应变图。文献中为缓解这一众所周知问题所做的尝试存在以下局限之一：1）采样尺寸大幅增加，使方法在计算和内存上开销巨大。2）横向位移估计完全依赖轴向位移，忽略数据保真度并产生较大误差。本文提出利用基于有效泊松比（EPR）的轴向与横向应变间力学对应关系，结合 RF 数据保真度与位移连续性，以提高横向位移与应变估计精度。我们将所提技术称为 MechSOUL（力学约束二阶超声弹性成像）和 L1-MechSOUL（基于 L1 范数的 MechSOUL），它们分别优化基于 L2 和 L1 范数的惩罚函数。利用模拟、体模和体内数据集进行的大量验证实验表明，MechSOUL 和 L1-MechSOUL 的横向应变与 EPR 估计能力显著优于近期发表的弹性成像技术。我们已在 http://code.sonography.ai 发布了 MechSOUL 和 L1-MechSOUL 的 MATLAB 代码。
引用
@article{arxiv.2305.20059,
title = {Exploiting Mechanics-Based Priors for Lateral Displacement Estimation in Ultrasound Elastography},
author = {Md Ashikuzzaman and Ali K. Z. Tehrani and Hassan Rivaz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.20059},
year = {2023}
}
备注
Link to the Supplemental Video: https://drive.google.com/file/d/1uOmt-T4i9MwR98jUoMsu-eOhQ2mgjrBd/view?usp=sharing