[論文レビュー] Compressed Fourier-Domain Convolutional Beamforming for Wireless Ultrasound imaging

Alon Mamistvalov, Yonina C. Eldar|arXiv (Cornell University)|Oct 25, 2020

Ultrasound Imaging and Elastography参考文献 41被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、圧縮センシング、スパースアレイ、周波数ドメインビームフォーミングを統合した圧縮フーリエドメイン畳み込みビームフォーミング（CFCOBA）を提案する。この手法により、ナイキストレート未満の信号サンプリングとスパースアレイ上の畳み込みビームフォーミングを実現し、従来のDASビームフォーミングと比較して最大142倍のデータ削減を達成しながら、生体内スキャンにおいても画像品質を維持または向上させる。

ABSTRACT

Wireless ultrasound (US) systems that produce high-quality images can improve current clinical diagnosis capabilities by making the imaging process much more efficient, affordable, and accessible to users. The most common technique for generating B-mode US images is delay and sum (DAS) beamforming, where an appropriate delay is introduced to signals sampled and processed at each transducer element. However, sampling rates that are much higher than the Nyquist rate of the signal are required for high resolution DAS beamforming, leading to large amounts of data, making transmission of channel data over WIFI impractical. Moreover, the production of US images that exhibit high resolution and good image contrast requires a large set of transducers which further increases the data size. Previous works suggest methods for reduction in sampling rate and in array size. In this work, we introduce compressed Fourier domain convolutional beamforming, combining Fourier domain beamforming, sparse convolutional beamforming, and compressed sensing methods. This allows reducing both the number of array elements and the sampling rate in each element, while achieving high resolution images. Using in vivo data we demonstrate that the proposed method can generate B-mode images using 142 times less data than DAS. Our results pave the way towards wireless US and demonstrate that high resolution US images can be produced using sub-Nyquist sampling and a small number of receiving channels.

研究の動機と目的

• 従来の超音波システムの高いデータレートと消費電力の問題、特に無線およびポータブルアプリケーションにおいて解決を図ること。
• 画像分解能やコントラストを損なわずに、トランスデューサー素子数とサンプリングレートを低減すること。
• データ送信および処理要件を最小限に抑えることで、実用的な無線超音波イメージングを可能にすること。
• 圧縮センシング、スパースアレイ、周波数ドメインビームフォーミングを統合し、効率的で高品質なイメージングを実現すること。
• 複数の臓器および複数のイメージングシステムで得られた多様な生体内データを用いて、手法の有効性を検証すること。

提案手法

• 本手法は、超音波信号の有限レートのイノベーション（FRI）構造を活用して、ナイキストレート未満のサブナイキストサンプリングをXamplingに基づいて実現する。
• 周波数ドメインで畳み込みビームフォーミング（COBA）を実行し、圧縮された周波数ドメインデータ上で効率的なビームフォーミングを可能にする。
• フラクタルアレイ（生成子集合{0,1}、順序4）を含むスパースアレイ幾何構造を用い、受信素子数を削減しながら、和アレイ（sum co-array）を介してフル均一線形アレイのビームパターンを維持する。
• 圧縮信号は、圧縮センシングを用いて再構成され、具体的にはNESTAアルゴリズムを用い、信号が送信パルスの二乗の繰り返しとして表現されるFRIベースのモデルを解く。
• 周波数ドメインビームフォーミングとスパース畳み込みビームフォーミングを組み合わせることで、顕著に削減されたデータから高分解能の画像を達成する。
• 本手法は、シミュレーテッド点散乱体データおよび2台の超音波システム（GEおよびVerasonics）からの生体内データを用いて検証され、異なる臓器において一貫した性能を示した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 サブナイキストサンプリングとスパースアレイを組み合わせることで、顕著にデータ量を削減した高品質なBモード超音波イメージングが可能になるか？
• RQ2 フーリエドメイン畳み込みビームフォーミングは、従来のDASビームフォーミングと比較して、分解能やコントラストを維持または向上させることができるか？
• RQ3 画像品質を損なわずに、トランスデューサー素子数とサンプリングレートをどの程度まで低減できるか？
• RQ4 ビームフォーミングの文脈において、部分的な周波数ドメイン測定からの超音波信号の再構成に圧縮センシングが有効であるか？
• RQ5 このフレームワークは、多様な生体内解剖的構造および複数のイメージングシステムに応用可能か？

主な発見

• 提案されたCFCOBA手法は、GE超音波システムの生体内心臓データを用いて、標準DASビームフォーミングと比較して最大142倍のデータサイズ削減を達成した。
• Verasonicsの生体内データを用いた解析では36倍のデータ削減が観察され、異なるイメージングプラットフォーム間での頑健性を示した。
• CFCOBAによる画像品質はDASと同等または優れており、ノイズ低減、明確な反射体、特にフィズ・インビボスキャンで改善されたコントラストを実現した。
• スパースアレイからの和アレイを用いることで、フル均一線形アレイのビームパターンを維持でき、少ない素子数で高分解能イメージングを実現した。
• 畳み込みビームフォーミングされた信号のFRIモデルにより、効果的な圧縮センシング再構成が可能となり、本手法の理論的基盤が裏付けられた。
• 結果として、サブナイキストサンプリングと少数の受信チャネルを用いても、高分解能・高コントラストなBモード超音波画像を生成可能であり、実用的な無線超音波システムの実現が示された。