A preliminary numerical investigation of convolutional neural network (CNN) techniques for filtering high-intensity focused ultrasound (HIFU) noise in images
Notice bibliographique
Résumé
High-intensity focused ultrasound (HIFU) is a minimally invasive medical procedure that uses ultrasonic waves to ablate or heat tissue with the aim of treating tumors and tremors. Diagnostic ultrasound imaging is the primary mode of imaging during HIFU treatments due to its real-time capabilities. However, HIFU noise, produced from therapeutic ultrasound components, interfere with the diagnostic ultrasound components and cause difficulty in monitoring changes to tissue during treatment. In a multitude of HIFU treatments, deep learning has been used as a tool to detect coagulation, monitor temperature, and segment tumors. Convolutional neural network (CNN) models are a series of deep learning algorithms that can assign importance to aspects of an inputted image and differentiate one from the other. Based on previous methods of filtering, CNNs too can be trained to filter raw RF signals received by an ultrasound probe for subsequent real-time treatment feedback with HIFU. Here, we were able to present a preliminary investigation of a CNN approach for HIFU noise reduction. To do this, we used acoustic wave simulations from k-Wave, a time-domain, full-wave model for ultrasound wave propagation, in combination with the Deep Learning Toolbox from MATLAB. Subsequent analyses studied the performance of noise reduction via the proposed regression model.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».