[論文レビュー] Speckle Noise Reduction in Medical Ultrasound Images

Faouzi Benzarti, Hamid Amiri|arXiv (Cornell University)|May 6, 2013

Image and Signal Denoising Methods参考文献 22被引用数 23

ひとこと要約

本稿では、対数変換と非等方的拡散テンソルフィルタリングを組み合わせることで、医用超音波画像のスプライクルノイズ低減手法を提案する。この手法は、乗法的スプライクルノイズを対数変換により加法的ノイズに変換し、構造に適応する拡散を適用することでエッジや微細なディテールを保持する。合成および実際の超音波データにおいて、画像コントラストと診断品質が顕著に向上する。

ABSTRACT

Ultrasound imaging is an incontestable vital tool for diagnosis, it provides in non-invasive manner the internal structure of the body to detect eventually diseases or abnormalities tissues. Unfortunately, the presence of speckle noise in these images affects edges and fine details which limit the contrast resolution and make diagnostic more difficult. In this paper, we propose a denoising approach which combines logarithmic transformation and a non linear diffusion tensor. Since speckle noise is multiplicative and nonwhite process, the logarithmic transformation is a reasonable choice to convert signaldependent or pure multiplicative noise to an additive one. The key idea from using diffusion tensor is to adapt the flow diffusion towards the local orientation by applying anisotropic diffusion along the coherent structure direction of interesting features in the image. To illustrate the effective performance of our algorithm, we present some experimental results on synthetically and real echographic images.

研究の動機と目的

• 医用超音波画像におけるコントラスト分解能の低下と微細ディテールの隠蔽を引き起こすスプライクルノイズの課題に対処すること。
• 乗法的スプライクルノイズを効果的に低減すると同時にエッジや構造的特徴を保持するノイズ除去手法の開発。
• 対数変換と非等方的拡散の組み合わせにより、超音波画像におけるノイズ抑制の向上を図ること。
• 合成および実際のエコグラム画像を用いた性能評価を通じて、本手法の頑健な性能を検証すること。

提案手法

• 乗法的スプライクルノイズを加法的ノイズに変換するため、対数変換を適用し、加法的ノイズフィルタリング手法の適用を可能にする。
• 局所的な画像構造に合わせて拡散方向を調整する非線形拡散テンソルを活用する。
• 局所的な画像勾配と構造テンソルに応じて変化する非等方的拡散を実装し、エッジやテクスチャの保持を図る。
• 構造テンソルを用いて局所的な方向性と一貫性を推定し、ノイズ低減を図る方向性拡散をガイドする。
• 反復的拡散ステップを用いて変換済み画像を処理し、ぼやけを最小限に抑えたノイズ低減を実現する。
• 最終的な画像を、ノイズ除去済みの対数変換出力を指数関数的に再構成することで、元の強度スケールに戻す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 対数変換により乗法的スプライクルノイズを加法的ノイズに効果的に変換できるか？
• RQ2 構造テンソルによるガイドを受ける非等方的拡散は、スプライクルノイズ低減の過程でエッジや微細ディテールをどれほど効果的に保持できるか？
• RQ3 従来のノイズ除去手法と比較して、本手法は超音波画像におけるコントラストと構造的保持性の面で優れているか？
• RQ4 本手法は、ノイズ特性が既知の合成データと比較して、臨床的実際の超音波画像でも良好に機能するか？

主な発見

• 提案手法は、スプライクルノイズを低減しつつ、重要な解剖学的構造とエッジを保持することで、コントラスト分解能を顕著に向上させる。
• 対数変換により乗法的スプライクルノイズが加法的ノイズに効果的に変換され、拡散ベースのフィルタリング手法の適用がより効果的に行える。
• 構造テンソルによってガイドされる非等方的拡散は、一貫性のある画像構造を効果的に保持し、微細ディテールの過剰な平滑化を防ぐ。
• 合成および実際の超音波画像における実験結果から、標準的手法と比較して優れた視覚的品質とノイズ低減性能が示された。
• 本手法は高い構造的類似性を維持し、アーチファクトの発生や重要な組織境界のぼやけを引き起こさずにノイズエネルギーを低減した。