[論文レビュー] Double Minimum Variance Beamforming Method to Enhance Photoacoustic Imaging

Roya Paridar, Moein Mozaffarzadeh+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 11, 2018

Photoacoustic and Ultrasonic Imaging参考文献 25被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、最小分散（MV）ビームフォーマーにおける従来の遅延・和算（DAS）和算段階を、追加のMV段階に置き換えることで、写真超音波画像の品質を向上させる、新しいダブル最小分散（D-MV）ビームフォーミング手法を提案する。D-MVは、あらかじめ重み付けされたサブアレイに再び適応的重み付けを施すことで sidelobes を低減し、メインローブを狭め、数値結果では、標準MVビームフォーミングに比べて平均して28.83 µmのFWHM向上と4.8 dBのSNR向上を達成した。実験的検証では、0.15 mmの改善と1.96 dBのSNR向上が得られた。

ABSTRACT

One of the common algorithms used to reconstruct photoacoustic (PA) images is the non-adaptive Delay-and-Sum (DAS) beamformer. However, the quality of the reconstructed PA images obtained by DAS is not satisfying due to its high level of sidelobes and wide mainlobe. In contrast, adaptive beamformers, such as minimum variance (MV), result in an improved image compared to DAS. In this paper, a novel beamforming method, called Double MV (D-MV) is proposed to enhance the image quality compared to the MV. It is shown that there is a summation procedure between the weighted subarrays in the output of the MV beamformer. This summation can be interpreted as the non-adaptive DAS beamformer. It is proposed to replace the existing DAS with the MV algorithm to reduce the contribution of the off-axis signals caused by the DAS beamformer between the weighted subarrays. The numerical results show that the proposed technique improves the full-width-half-maximum (FWHM) and signal-to-noise ratio (SNR) for about 28.83 μm and 4.8 dB in average, respectively, compared to MV beamformer. Also, quantitative evaluation of the experimental results indicates that the proposed D-MV leads to 0.15 mm and 1.96 dB improvement in FWHM and SNR, in comparison with MV beamformer.

研究の動機と目的

• 写真超音波画像における従来の遅延・和算（DAS）ビームフォーミングの限界、特に高い sidelobes と広いメインローブの問題を解決すること。
• 最小分散（MV）ビームフォーミングにおける信号和算段階を変更することで、既存のアダプティブビームフォーマー（MVなど）を上回る画像品質の向上を図ること。
• サブアレイで一度、その後の重み付け出力で再びMVビームフォーミングを適用するという、二度のMVビームフォーミングを組み合わせた新しいビームフォーミングアーキテクチャを提案すること。
• 数値シミュレーションと実験的フィジカルフィジカルを用いて、D-MV手法の性能をDASおよびMVと定量的に評価すること。

提案手法

• 従来の非適応的遅延・和算（DAS）和算ステップを、MVビームフォーマー内の重み付けされたサブアレイ間の和算段階に、第二の最小分散（MV）ビームフォーミング段階に置き換える。
• アルゴリズムはまず、データの共分散行列の逆行列を用いて、各サブアレイに対してMV重みを計算し、非軸上信号の適応的抑制を保証する。
• サブアレイMVビームフォーマーの出力を、DASの代わりに別のMVビームフォーマーで和算することで、干渉のさらなる適応的抑制を可能にする。
• コアとなる数式的定式化では、MV出力を重み付けされたサブアレイの和として再定式化し、埋め込まれたDAS構造を明らかにした後、MVに置き換える。
• 本手法は二段階で実装される：(1) サブアレイMVビームフォーミング（O(M²)の複雑さ）、(2) 最終的MV和算（O(M³)の複雑さ）、合計でO(M⁵)の計算コストとなる。
• 本手法は、制御された条件下でのシミュレートされた写真超音波信号および実験的データ（ワイヤー・フィジカル）を用いて検証された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MVビームフォーミングにおける従来のDAS和算段階を、追加のMV段階に置き換えることで、写真超音波画像における分解能とコントラストの著しい向上が達成できるか？
• RQ2 提案されたダブルMV（D-MV）ビームフォーマーは、標準MVおよびDASと比較して、全幅半最大（FWHM）および信号対雑音比（SNR）の観点でどのように差をつけるか？
• RQ3 D-MV手法は、異なる画像深度および雑音レベルにおいて、どれほどsidelobesを抑制し、横方向分解能を向上させるか？
• RQ4 10 dBの雑音を追加した実験的環境において、D-MV手法は高い雑音下でも頑健性を保っているか？

主な発見

• 数値シミュレーションにおいて、D-MVビームフォーマーは標準MVビームフォーマーに比べ、平均して28.83 µmのFWHM向上と4.8 dBのSNR向上を達成した。
• ワイヤー・フィジカルを用いた実験的結果では、D-MVはFWHMをMVの0.66 mmから0.51 mmに、SNRをMVの44.07 dBから46.03 dBに改善した。
• 別の実験的設定では、FWHMをMVの0.35 mmから0.24 mmに、SNRをMVの21.74 dBから27.87 dBに改善した。
• 横方向プロファイル解析により、D-MVは全画像深度にわたりメインローブが著しく狭くなることが確認され、一貫した分解能向上が示された。
• D-MVで再構成された画像は、特に高雑音条件（10 dB）下でも優れたノイズ抑制効果を示し、視覚的および定量的品質でMVを上回った。
• MV（O(M³)）に比べて計算複雑度が高くなる（O(M⁵））ものの、性能と処理コストの明確なトレードオフが示された。今後の実装では複雑度低減の可能性がある。