On the Use of Singular Value Decomposition as a Clutter Filter for Ultrasound Flow Imaging

要約

タイトル：超音波流量イメージングのクラッターフィルターとしての特異値分解法の利用について

要約：

– 特異値分解（SVD）ベースのフィルタリングは、高フレームレートの超音波流量イメージングにおいて、クラッター、フロー、ノイズを大幅に分離する。
– SVDをクラッターフィルタとして使用することにより、ベクトルフローイメージング、機能的超音波、超解像度超音波局在顕微鏡などのテクニックが大幅に改善された。
– クラッターやノイズの除去は、組織、フロー、ノイズがそれぞれ異なる特異値のサブセットによって表され、それらの信号が無相関で直交する部分空間上に配置されているという仮定に基づく。しかし、この仮定は組織の動きや、壁近傍や微小血管のフローの存在などにより誤りが生じ、適切な特異値の閾値を選択することで影響を受ける可能性がある。
– したがって、フロー、クラッター、ノイズの分離が不完全になり、元のデータには存在しないイメージアーティファクトが発生する可能性がある。時間的および空間的な強度の変動が最も一般的なアーティファクトであり、外観や強度が異なる。
– マイクロバスキュラチュアにおいては、フロー信号が疎に分布しているため、ゴーストや分裂アーティファクトが観察される。特異値の閾値の選択、組織の動き、フレームレート、フロー信号の振幅、および取得時間は、これらのアーティファクトの発生率に影響を与える。
– SVDクラッターおよびノイズ除去に起因するアーティファクトの原因を理解することは、それらの解釈に必要である。

要約(オリジナル)

Filtering based on Singular Value Decomposition (SVD) provides substantial separation of clutter, flow and noise in high frame rate ultrasound flow imaging. The use of SVD as a clutter filter has greatly improved techniques such as vector flow imaging, functional ultrasound and super-resolution ultrasound localization microscopy. The removal of clutter and noise relies on the assumption that tissue, flow and noise are each represented by different subsets of singular values, so that their signals are uncorrelated and lay on orthogonal sub-spaces. This assumption fails in the presence of tissue motion, for near-wall or microvascular flow, and can be influenced by an incorrect choice of singular value thresholds. Consequently, separation of flow, clutter and noise is imperfect, which can lead to image artefacts not present in the original data. Temporal and spatial fluctuation in intensity are the commonest artefacts, which vary in appearance and strengths. Ghosting and splitting artefacts are observed in the microvasculature where the flow signal is sparsely distributed. Singular value threshold selection, tissue motion, frame rate, flow signal amplitude and acquisition length affect the prevalence of these artefacts. Understanding what causes artefacts due to SVD clutter and noise removal is necessary for their interpretation.

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