A new high definition zoom method based on compounded direct pixel beamforming for medical ultrasound imaging: preliminary results
Notice bibliographique
Résumé
Conventional ultrasound imaging based on scan conversion suffers from blurring artifacts caused by interpolation[1]. Especially, when zooming an image for enlarging lesions during scan conversion (i.e., read-zoom), this blurring artifact becomes severe. To reduce blurring artifacts, a write-zoom method was previously proposed. However, it still presents blurring artifacts and lowers the frame rate due to increased line density. In this paper, a new high definition zoom method based on compounded direct pixel beamforming (CDPB) capable enhancing the detail and boundary of lesions is presented. The performance of the proposed method was evaluated with phantom and in vivo experiments by measuring the information entropy contrast (IEC). The radio-frequency channel data were acquired by using a 3.5-MHz convex array transducer with the SonixTouch research platform (Ultrasonix Medical Corp., Vancouver, BC, Canada). The enlarged images using a new high-definition zoom method based on CDPB (i.e., HDZ-CDPB) with 128 transmit scanlines were reconstructed along with read- and write zoom (RZ and WZ) images based on scan conversion by using 128 and 256 transmit scanlines, respectively. From the phantom experiments, the IEC value with the proposed HDZCDPB method was enhanced by maximally 42% and 29% compared to the RZ and WZ methods, respectively. This preliminary results indicate that the proposed HDZ-CDPB method would be useful for generating a high definition ultrasound zoom image with improved image quality compared to the conventional scan conversion based methods (i.e., RZ and WZ) while achieving the high frame rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».