Low Rank and Sparse Decomposition of Ultrasound Color Flow Images for Suppressing Clutter in Real-Time
Notice bibliographique
Résumé
In this work, a novel technique for real-time clutter rejection in ultrasound Color Flow Imaging (CFI) is proposed. Suppressing undesired clutter signal is important because clutter prohibits an unambiguous view of the vascular network. Although conventional eigen-based filters are potentially efficient in suppressing clutter signal, their performance is highly dependent on proper selection of a clutter to blood boundary which is done manually. Herein, we resolve this limitation by formulating the clutter suppression problem as a foreground-background separation problem to extract the moving blood component. To that end, we adapt the fast Robust Matrix Completion (fRMC) algorithm, and utilize the in-face extended Frank-Wolfe method to minimize the rank of the matrix of ultrasound frames. Our method automates the clutter suppression process, which is critical for clinical use. We name the method RAPID (Robust mAtrix decomPosition for suppressIng clutter in ultrasounD) since the automation step can substantially streamline clutter suppression. The technique is validated with simulation, flow phantom and two sets of in-vivo data. RAPID code as well as most of the data in this paper can be downloaded from RAPID.sonography.ai.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».