On the use of denoing algorithms for ultrasound beamforming
Notice bibliographique
Résumé
Beamforming in receive, whose objective is to estimate an image from raw RF data acquired by the probe piezoelectric elements, plays a crucial role in ultrasound imaging. The standard method, called delay and sum (DAS) and implemented in most of the commercial scanners, consists in coherently summing the RF signals, providing the backprojection solution of the inverse problem of beamforming. Despite real-time properties, DAS results into images with limited spatial resolution and contrast. The literature of ultrasound beamforming is rich and mainly consists in alternatives to DAS based on non-adaptive or adaptive (e.g., minimum variance, coherence factor) methods or image reconstruction algorithms in the Fourier domain. Furthermore, inverse problem formulations have been shown to be well-adapted to ultrasound beamforming. They consist in minimizing a cost function formed by two terms: a data fidelity term modelling the acquisition setup, and a regularization term. The choice of the latter is not straightforward in ultrasound imaging, mainly because of the need to conserve statistical properties of the speckle. In this paper, denoising algorithms are shown to be good regularizers for ultrasound beamforming, providing a good performance in spatial resolution and contrast gain, without deteriorating the quality of the speckle texture.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».