[논문 리뷰] Image Improvement in Linear-Array Photoacoustic Imaging using High Resolution Coherence Factor Weighting Technique

Moein Mozaffarzadeh, Mohammad Mehrmohammadi외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 10. 07.

Photoacoustic and Ultrasonic Imaging인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 선형 어레이 광음향 영상에서 전통적인 지연-합산(DAS) 빔포머를 일관성 인자 공식의 분자에 최소 분산(MV) 빔포밍으로 대체하는 고해상도 일관성 인자(HRCF) 가중치 기법을 제안한다. 이 방법은 해상도를 크게 향상시키고 부가로드를 감소시켜 우수한 영상 품질을 달성하며, 정량적 결과로 DAS+CF 대비 40 mm 심도에서 최대 91% 더 좁은 전고도반폭(FWHM)과 40% 높은 신호대잡음비(SNR)를 보여준다.

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

연구 동기 및 목표

• 지연-합산(DAS) 빔포밍의 한계를 해결하기 위해, 이는 낮은 해상도와 높은 부가로드 수준을 유발한다.
• 기존의 일관성 인자(CF) 가중치 기법은 부가로드 감소에는 성공하지만 해상도 향상에 실패하므로, 이를 초월한 영상 품질 향상을 도모한다.
• 최소 분산(MV) 빔포밍의 고해상도 성능을 일관성 인자 프레임워크 내에서 활용하는 새로운 가중치 기법을 개발한다.
• 수치 시뮬레이션과 실험적 토양 모의 환자를 통해 제안된 고해상도 일관성 인자(HRCF) 방법의 타당성을 검증한다.

제안 방법

• HRCF 방법은 기존 일관성 인자(CF) 공식의 분자에서 DAS 빔포머 출력을 최소 분산(MV) 빔포머 출력으로 대체한다.
• 일관성 인자는 MV 빔포머 출력을 모든 요소 신호의 절대값 합으로 나눈 비율로 계산되어 신호대잡음비와 해상도를 향상시킨다.
• 최종적으로 얻어진 HRCF 가중치는 DAS 빔포밍된 신호에 적용되어 더 높은 해상도와 낮은 부가로드를 가진 영상을 생성한다.
• 128개 요소로 구성된 선형 어레이를 사용한 시뮬레이션 데이터와 마이크로혈관을 포함한 조직 모의 펌프에서의 실험 데이터를 이용해 방법을 평가한다.
• HRCF 가중치는 DAS 빔포밍 이후 적용되며, DAS의 견고성과 MV의 해상도를 결합한다.
• HRCF 분자의 MV 계산으로 인해 계산 복잡도가 O(M)에서 O(L³)로 증가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 일관성 인자 공식 내에서 DAS를 MV로 대체함으로써 선형 어레이 광음향 영상에서 해상도 향상과 부가로드 억제를 크게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 FWHM, 신호대잡음비(SNR), 대trast 비율 측면에서 HRCF는 DAS+CF 및 MV+CF에 비해 어떤 성능을 보이는가?
• RQ3 소음 조건과 음속 추정 오차 하에서 HRCF는 견고성을 유지하는가?
• RQ4 실제 조직 모의 펌프 환경에서 HRCF는 영상 품질 향상에 효과적으로 기여하는가?
• RQ5 HRCF에서 영상 품질 향상과 계산 복잡도 증가 사이의 상충 관계는 어떠한가?

주요 결과

• 40 mm 심도에서 HRCF는 DAS+CF 대비 전고도반폭(FWHM)을 약 91% 감소시키고, MV+CF 대비 15% 감소시킨다.
• 40 mm 심도에서 HRCF는 DAS+CF 대비 신호대잡음비(SNR)를 약 40% 향상시키고, MV+CF 대비 14% 향상시킨다.
• 20 mm 심도에서 HRCF는 DAS+CF 대비 대비 비율을 약 62% 향상시키고, MV+CF 대비 21% 향상시킨다.
• 실험적 영상에서 HRCF는 측면 방향 프로파일을 더 선명하게 만들며, 부가로드를 감소시키고 주로드를 좁게 유지한다. 이는 22 mm 및 24 mm 심도에서 측면 변화 분석을 통해 확인되었다.
• HRCF는 소음과 과도한 음속 추정에 대해 더 높은 견고성을 보이며, 열악한 신호 조건 하에서도 영상 품질을 유지한다.
• 55 mm 심도에서 HRCF는 DAS+CF 대비 SNR을 9 dB 향상시키고, MV+CF 대비 22 dB 향상시키며, FWHM는 각각 1752 µm와 44 µm 감소시켰다.