[論文レビュー] Image Improvement in Linear-Array Photoacoustic Imaging using High Resolution Coherence Factor Weighting Technique

Moein Mozaffarzadeh, Mohammad Mehrmohammadi+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 7, 2017

Photoacoustic and Ultrasonic Imaging被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、線形アレイ超音波画像法における従来の遅延・加算（DAS）ビームフォーマーをコherency factor（CF）の式の分子で最小分散（MV）ビームフォーミングに置き換える、高分解能コヒーレンス係数（HRCF）重み付け手法を提案する。この手法により、側 lobes の低減と分解能の著しい向上が達成され、定量的評価では40 mm の深さにおいて、DAS+CF と比較して全波幅半最大（FWHM）が最大91%狭くなり、信号対雑音比（SNR）が40%向上した。

ABSTRACT

In Photoacoustic imaging (PAI), the most prevalent beamforming algorithm is delay-and-sum (DAS) due to its simple implementation. However, it results in a low quality image affected by the high level of sidelobes. Coherence factor (CF) can be used to address the sidelobes in the reconstructed images by DAS, but the resolution improvement is not good enough compared to the high resolution beamformers such as minimum variance (MV). As a weighting algorithm in linear-array PAI, it was proposed to use high-resolution-CF (HRCF) weighting technique in which MV is used instead of the existing DAS in the formula of the conventional CF. The higher performance of HRCF was proved numerically and experimentally. The quantitative results obtained with the simulations show that at the depth of 40 mm, in comparison with DAS+CF and MV+CF, HRCF improves the full-width-half-maximum of about 91 % and 15 % and the signal-to-noise ratio about 40 % and 14 %, respectively. Moreover, the contrast ratio at the depth of 20 mm has been improved about 62 % and 21 % by HRCF, compared to DAS+CF and MV+CF, respectively

研究の動機と目的

• 写真超音波画像法における遅延・加算（DAS）ビームフォーミングの限界、特に低分解能と高い側 lobes 水平を是正すること。
• 従来のコヒーレンス係数（CF）重み付けでは、側 lobes の低減は達成されるが分解能の向上が不十分であるため、それ以上の画像品質向上を図ること。
• 最小分散（MV）ビームフォーミングの高分解能性能をCFフレームワーク内に活用する、新たな重み付け手法の開発。
• 数値シミュレーションと実験的ホモモールド・フォントレットを用いて、提案された高分解能コヒーレンス係数（HRCF）手法の妥当性を検証すること。

提案手法

• HRCF手法では、従来のコヒーレンス係数（CF）式の分子におけるDASビームフォーマー出力を、最小分散（MV）ビームフォーマー出力に置き換える。
• コヒーレンス係数は、MVビームフォーマー出力と全エレメント信号の絶対値の和の比として計算され、信号対雑音比と分解能が向上する。
• 得られたHRCF重みは、DASビームフォーマー出力に適用され、最終的な画像が得られ、分解能が向上し、側 lobes が低減される。
• 本手法は、128エレメントの線形アレイを用いたシミュレーテッドデータおよびマイクロバセルを含む組織模倣フォントレットからの実験データを用いて評価された。
• HRCF重み付けはDASビームフォーミングの後に行われ、DASのロバスト性とMVの分解能の両方を組み合わせる。
• HRCFの分子におけるMV計算により、計算複雑度はO(M)からO(L³)に増加する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 コヒーレンス係数式におけるDASをMVに置き換えることで、線形アレイ写真超音波画像法における分解能の向上と側 lobes の抑制が顕著に達成されるか？
• RQ2 FWHM、SNR、コントラスト比の観点から、HRCFはDAS+CFおよびMV+CFと比較してどのように性能を発揮するか？
• RQ3 HRCFはノイズ環境および音速推定誤差下でもロバスト性を維持するか？
• RQ4 HRCFは、実際の組織模倣フォントレットを用いた実験的環境でも画像品質を効果的に向上させるか？
• RQ5 HRCFにおける画像品質向上と計算複雑度のトレードオフは何か？

主な発見

• 40 mm の深さにおいて、HRCFはDAS+CFと比較して全波幅半最大（FWHM）を約91%狭くし、MV+CFと比較して15%狭くした。
• 40 mm の深さにおいて、HRCFはDAS+CFと比較して信号対雑音比（SNR）を約40%向上させ、MV+CFと比較して14%向上させた。
• 20 mm の深さにおいて、HRCFはDAS+CFと比較してコントラスト比を約62%向上させ、MV+CFと比較して21%向上させた。
• 実験的画像処理において、HRCFは側 lobes の低減とメインローブの狭小化を伴い、22 mm および24 mm の深さにおける横方向変動解析により、より鋭い横方向プロファイルが得られた。
• HRCFはノイズや過剰な音速推定に対して高いロバスト性を示し、信号品質が劣化しても画像品質を維持した。
• 55 mm の深さにおいて、HRCFはDAS+CFと比較してSNRを9 dB向上させ、MV+CFと比較して22 dB向上させた。FWHMはそれぞれ1752 µmおよび44 µm低下した。