Physically Inspired Constraint for Unsupervised Regularized Ultrasound Elastography

要約

変位推定は，ほぼすべての超音波エラストグラフィ（USE）技術において重要なステップである．このタスクは、一般的なオプティカルフロー問題と比較して、超音波ラジオ波（RF）データの高周波数特性と、変位場に関する物理法則の支配という2つの主要な特徴を持っています。近年、オプティカルフローネットワークのアーキテクチャが変更され、RFデータを利用できるようになりました。また、変位連続性の事前知識を1次・2次微分正則化という形で考慮し、USEに半教師付き・教師なし技術が採用されてきた。これらの試みにもかかわらず、組織の圧縮パターンを考慮した研究はなく、軸方向と横方向の変位は独立であると仮定されてきた。しかし、USEでは組織の運動パターンが物理法則に支配されており、軸方向と横方向の変位に高い相関があることが分かっている。本論文では、ポアソン比に制約を課し、横方向の変位推定を改善するPhysically Inspired ConsTraint for Unsupervised Regularized Elastography (PICTURE)を提案する。ファントムとin vivoのデータを用いた実験により、PICTUREが横方向変位推定の品質を大幅に向上させることが示された。

要約(オリジナル)

Displacement estimation is a critical step of virtually all Ultrasound Elastography (USE) techniques. Two main features make this task unique compared to the general optical flow problem: the high-frequency nature of ultrasound radio-frequency (RF) data and the governing laws of physics on the displacement field. Recently, the architecture of the optical flow networks has been modified to be able to use RF data. Also, semi-supervised and unsupervised techniques have been employed for USE by considering prior knowledge of displacement continuity in the form of the first- and second-derivative regularizers. Despite these attempts, no work has considered the tissue compression pattern, and displacements in axial and lateral directions have been assumed to be independent. However, tissue motion pattern is governed by laws of physics in USE, rendering the axial and the lateral displacements highly correlated. In this paper, we propose Physically Inspired ConsTraint for Unsupervised Regularized Elastography (PICTURE), where we impose constraints on the Poisson’s ratio to improve lateral displacement estimates. Experiments on phantom and in vivo data show that PICTURE substantially improves the quality of the lateral displacement estimation.

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