[논문 리뷰] Compressed Fourier-Domain Convolutional Beamforming for Wireless Ultrasound imaging

Alon Mamistvalov, Yonina C. Eldar|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 25.

Ultrasound Imaging and Elastography참고 문헌 41인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 압축 센싱, 희소 어레이, 주파수 도메인 빔포밍을 통합한 압축된 푸리에 도메인 컨volution 빔포밍(CFCOBA)을 제안한다. 이는 고해상도 무선 초음파 영상 촬영을 가능하게 하며, 샘플링 속도를 뉴이스트 기준 이하로 낮추고 희소 어레이에서 컨volution 빔포밍을 적용함으로써 기존 DAS 빔포밍 대비 최대 142배 적은 데이터로 이미지 품질을 유지하거나 향상시킨다. 생체 내 촬영에서 이를 통해 실현 가능하다.

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.

연구 동기 및 목표

• 기존 초음파 시스템의 높은 데이터 전송률과 전력 소모 문제를 해결하고자 하며, 특히 무선 및 이동형 응용 분야에 초점을 맞춘다.
• 이미지 해상도나 대trast를 떨어뜨리지 않고도 초음파 원천 요소의 수와 샘플링 속도를 줄이고자 한다.
• 데이터 전송 및 처리 요구 사항을 최소화하여 실용적인 무선 초음파 시스템을 가능하게 하고자 한다.
• 압축 센싱, 희소 어레이, 주파수 도메인 빔포밍을 융합하여 효율적이고 고해상도의 영상 촬영을 가능하게 하고자 한다.
• 다양한 신체 부위와 영상 시스템에서의 생체 내 데이터를 바탕으로 방법의 유효성을 검증하고자 한다.

제안 방법

• 신호의 유한한 정보 속도(Finite Rate of Innovation, FRI) 특성을 활용하여 Xampling 기반의 서브-뉴이스트 샘플링을 사용하여 뉴이스트 기준 이하의 샘플링 속도를 확보한다.
• 압축된 주파수 도메인 데이터에서 효율적인 빔포밍을 위해 푸리에 도메인에서 컨volution 빔포밍(COBA)을 수행한다.
• 프랙탈 어레이와 같은 희소 어레이 기하구조를 사용하여 수신 요소의 수를 줄이되, 합산 어레이(Sum co-array)를 통해 전체 균일 선형 어레이의 빔패턴을 유지한다.
• 압축된 신호는 압축 센싱을 통해 복원되며, 특히 NESTA 알고리즘을 사용하여 FRI 기반 모델을 풀어, 신호를 전송 펄스의 제곱 복제본으로 표현한다.
• 푸리에 도메인 빔포밍과 희소 컨volution 빔포밍을 융합하여 극적으로 감소된 데이터로부터 고해상도 영상을 확보한다.
• 모의 점 산란체 데이터와 두 대의 초음파 시스템(GE 및 Verasonics)에서 확보한 생체 내 데이터를 사용하여 방법의 유효성을 검증하였으며, 다양한 장기에서 일관된 성능을 보였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 서브-뉴이스트 샘플링과 희소 어레이를 조합하여 극적으로 감소된 데이터로 고해상도 B모드 초음파 영상 촬영이 가능한가?
• RQ2 푸리에 도메인 컨볼루션 빔포밍은 기존 DAS 빔포밍 대비 이미지 해상도나 대비를 유지하거나 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 이미지 품질이 떨어지지 않는 한도에서 초음파 원천 요소의 수와 샘플링 속도를 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ4 압축 센싱은 빔포밍 환경에서 부분적인 주파수 도메인 측정치로부터 초음파 신호를 효과적으로 복원하는 데 유용한가?
• RQ5 이 프레임워크는 다양한 생체 내 해부학적 구조와 영상 시스템에 적용 가능한가?

주요 결과

• 제안된 CFCOBA 방법은 GE 초음파 시스템에서 확보한 생체 내 심장 데이터를 사용하여 기존 표준 DAS 빔포밍 대비 최대 142배의 데이터 크기 감소를 달성하였다.
• 베라소닉스 생체 내 데이터를 사용한 결과 36배의 데이터 감소가 관찰되어 다양한 영상 플랫폼에서의 강건성을 입증하였다.
• CFCOBA를 사용한 이미지 품질은 DAS와 유사하거나 뛰어나며, 노이즈 감소, 더 선명한 반사체, 특히 펌프 및 생체 내 촬영에서 향상된 대비를 보였다.
• 희소 어레이의 합산 어레이를 활용하여 전체 균일 선형 어레이의 빔패턴을 유지함으로써, 더 적은 요소로도 고해상도 영상 촬영이 가능했다.
• 컨볼루션 빔포밍된 신호의 FRI 모델이 효과적인 압축 센싱 복원을 가능하게 하여 이론적 기반의 타당성을 입증하였다.
• 결과적으로 서브-뉴이스트 샘플링과 적은 수의 수신 채널을 사용하여도 고해상도, 고대비 B모드 초음파 영상 촬영이 가능하며, 이는 실용적인 무선 초음파 시스템을 가능하게 한다.