Speed of sound estimation for dual-stage virtual source ultrasound beamforming using point scatterers
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic transmit aperture beamforming is an increasingly used method to improve resolution in biomedical ultrasound imaging. Synthetic aperture sequential beamforming (SASB) is an implementation of this concept which features a relatively low computation complexity. Moreover, it can be implemented in a dual-stage architecture, where the first stage only applies simple single receive-focused delay-and-sum (srDAS) operations, while the second, more complex stage is performed either locally or remotely using more powerful processing. However, like traditional DAS-based beamforming methods, SASB is susceptible to inaccurate speed-of-sound (SOS) information. In this paper, we show how SOS estimation can be implemented using the srDAS beamformed image, and integrated into the dual-stage implementation of SASB, in an effort to obtain high resolution images with relatively low-cost hardware. Our approach builds on an existing per-channel radio frequency data-based direct estimation method, and applies an iterative refinement of the estimate. We use this estimate for SOS compensation, without the need to repeat the first stage beamforming. The proposed and previous methods are tested on both simulation and experimental studies. The accuracy of our SOS estimation method is on average 0.38% in simulation studies and 0.55% in phantom experiments, when the underlying SOS in the media is within the range 1450-1620 m/s. Using the estimated SOS, the beamforming lateral resolution of SASB is improved on average 52.6% in simulation studies and 50.0% in phantom experiments.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».