Phase Aberration Correction for in vivo Ultrasound Localization Microscopy Using a Spatiotemporal Complex-Valued Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound Localization Microscopy (ULM) can map microvessels at a resolution of a few micrometers (μm). Transcranial ULM remains challenging in presence of aberrations caused by the skull, which lead to localization errors. Herein, we propose a deep learning approach based on complex-valued convolutional neural networks (CV-CNNs) to retrieve the aberration function, which can then be used to form enhanced images using standard delay-and-sum beamforming. CV-CNNs were selected as they can apply time delays through multiplication with in-phase quadrature input data. Predicting the aberration function rather than corrected images also confers enhanced explainability to the network. In addition, 3D spatiotemporal convolutions were used for the network to leverage entire microbubble tracks. For training and validation, we used an anatomically and hemodynamically realistic mouse brain microvascular network model to simulate the flow of microbubbles in presence of aberration. The proposed CV-CNN performance was compared to the coherence-based method by using microbubble tracks. We then confirmed the capability of the proposed network to generalize to transcranial \textit{in vivo} data in the mouse brain (n=3). Vascular reconstructions using a locally predicted aberration function included additional and sharper vessels. The CV-CNN was more robust than the coherence-based method and could perform aberration correction in a 6-month-old mouse. After correction, we measured a resolution of 15.6 μm for younger mice, representing an improvement of 25.8 $\%$, while the resolution was improved by 13.9 $\%$ for the 6-month-old mouse. This work leads to different applications for complex-valued convolutions in biomedical imaging and strategies to perform transcranial ULM.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».