[論文レビュー] Estimating Phase Aberration from Noisy Radiofrequency Data of a single frame of Synthetic Aperture Ultrasound Image

Dena Monjazebi, Yuan Xu|arXiv (Cornell University)|Jun 21, 2021

Ultrasound Imaging and Elastography参考文献 30被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、1フレーム分の合成送信エーペル（STA）超音波画像における低SNR（信号対雑音比）のRF（電波周波数）データから位相誤差を推定するため、反復的フィルタード正規化相互相関（f-NCC）手法を提案する。2次元アパーチャー・時間フィルタリング、送信および受信プロセスにおける位相誤差モデル化を用いた反復的遅延推定、および反復的ゼロパディングによるエッジ効果補正を実施することで、ノイズの多いスプライクル領域においても位相誤差推定の精度が向上し、シミュレーションおよび実験の両方で画像コントラスト、分解能、SNRが向上する。

ABSTRACT

Phase aberration is one of the main contributors to image degradation in ultrasound imaging. Normalized-Cross-Correlation (NCC) is one of the most extensively studied techniques to estimate the arrival delay error and the aberration profile. extit{However, the performance of NCC can be compromised when the data have a poor signal-to-noise-ratio.} Here we propose an iterative filtered NCC (f-NCC) method to estimate phase aberration in speckle regions from the noisy radio-frequency data of a single frame of synthetic transmit aperture (STA) image. First, two-dimensional filters were applied in the aperture and temporal domains to suppress noise and off-axis signals in the transmit beamformed data from an arbitrary speckle region. Second, an iterative method that included the phase aberration in both the transmission and receiving process was used to estimate the phase aberration. Third, the estimation were improved by correcting the edge effect with an iterative zero-padding technique. Last, in the experimental study, we proposed and validated a formula to estimate the arrival time error caused by a sound speed error. The results from both the numerical simulations and experimental studies confirm that the proposed filtered NCC method can estimate the phase aberration profile correctly from noisy STA RF data in a speckle region. Image quality in terms of contrast, resolution and image signal-to-noise-ratio was improved. Potential applications of the proposed method to map local speed of samples are also discussed.

研究の動機と目的

• 肥満または乳腺イメージングにおいて信号劣化が一般的な状況下で、低SNRの超音波RFデータにおける不正確な位相誤差推定の課題に対処すること。
• アパーチャーおよび時間領域における空間的・時間的フィルタリングを統合することで、ノイズ環境下における正規化相互相関（NCC）の性能を向上させること。
• フーリエ変換における周期的信号仮定に起因する遅延推定のエッジアーチファクトを、反復的ゼロパディング技術により低減すること。
• 数値的シミュレーションおよび実験データを用いた検証を通じて、ノイズの多いスプライクル領域におけるロバストネスを示すこと。
• 音速の不一致に起因する遅延誤差の理論的式を導出することで、局所的音速マッピングを可能とすること。

提案手法

• スプライクル領域からの送信ビームフォーミングRFデータに対して、アパーチャーおよび時間領域における2次元ローパスフィルタを適用し、ノイズおよびオフアクシス信号を抑制する。
• 送信および受信プロセスにおける位相誤差をモデル化した反復的f-NCCアルゴリズムを実装し、遅延推定を精緻化する。
• フーリエ変換を適用する際の信号の不連続性に起因するエッジ効果を軽減するために、反復的ゼロパディング技術を用いる。
• 推定された位相誤差プロファイルをビームフォーミングプロセスに統合し、波面歪みを補償する。
• 音速不一致に起因する遅延誤差の理論的式を導出し、直接的な速度誤差および焦点位置シフト効果の両方を考慮する。
• 既知の誤差プロファイルを有する数値的シミュレーションおよび超音波プローブからの実験データを用いて、本手法の妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 f-NCC手法は、1フレーム分の合成送信エーペル（STA）超音波画像からの低SNR RFデータにおいて、正確に位相誤差を推定できるか？
• RQ2 2次元アパーチャー・時間フィルタリングは、ノイズの多いスプライクル領域におけるNCCベースの遅延推定のロバストネスをどのように向上させるか？
• RQ3 反復的ゼロパディングは、位相誤差推定におけるエッジ関連アーチファクトをどの程度低減できるか？
• RQ4 本手法は、低SNR条件下でコントラスト、分解能、SNRといった画像品質指標をどのように向上させるか？
• RQ5 導出された理論的式は、超音波イメージングにおける音速不一致に起因する遅延誤差を正確に予測できるか？

主な発見

• f-NCC手法は、スプライクル領域のノイズの多いSTA RFデータから位相誤差プロファイルを正確に推定でき、低SNR条件下で標準NCCを上回る性能を示した。
• 画像品質は顕著に向上し、誤差補正後にはコントラスト、側方分解能、および信号対雑音比（SNR）が向上した。
• 反復的ゼロパディング技術は、特に最初および最後の10個のトランスデューサー素子で生じるエッジアーチファクトを効果的に低減した。
• 理論的解析により、音速不一致に起因する総遅延誤差が δtc(1 + cosθi) に比例することが確認された。ここで δtc は速度誤差および焦点シフト効果を表す。
• 本手法は2〜3回の反復内で収束を示し、計算効率および安定性に優れていることが示された。
• 本手法は、局所的音速マッピングへの応用が可能であり、肥満患者など画像取得が困難な臨床的状況への応用への道筋を示している。