Beamforming-integrated neural networks for ultrasound imaging
Notice bibliographique
Résumé
• Beamforming-integrated neural network (BINN) is a new informed machine learning architecture for ultrasound imaging. • BINN enables ultrasound images to be rationally inferred directly from pre-beamforming radiofrequency (RF) datasets. • BINN works by embedding delay-and-sum (DAS) as a sparse matrix beamforming (SMB) layer within the neural network. • 22-183 ms training times and 4-25 ms inference times for multiple batch sizes (1, 4, 12) indicate tractability of our approach. • BINN showed efficacy in inferring high-quality B-mode images in single-shot plane-wave ultrasound imaging in vivo . Sparse matrix beamforming (SMB) is a computationally efficient reformulation of delay-and-sum (DAS) beamforming as a single sparse matrix multiplication. This reformulation can potentially dovetail with machine learning platforms like TensorFlow and PyTorch that already support sparse matrix operations. In this work, using SMB principles, we present the development of beamforming-integrated neural networks (BINNs) that can rationally infer ultrasound images directly from pre-beamforming channel-domain radiofrequency (RF) datasets. To demonstrate feasibility, a toy BINN was first designed with two 2D-convolution layers that were respectively placed both before and after an SMB layer. This toy BINN correctly updated kernel weights in all convolution layers, demonstrating efficiency in both training (PyTorch – 133 ms, TensorFlow – 22 ms) and inference (PyTorch – 4 ms, TensorFlow – 5 ms). As an application demonstration, another BINN with two RF-domain convolution layers, an SMB layer, and three image-domain convolution layers was designed to infer high-quality B-mode images in vivo from single-shot plane-wave channel RF data. When trained using 31-angle compounded plane wave images (3000 frames from 22 human volunteers), this BINN showed mean-square logarithmic error improvements of 21.3 % and 431 % in the inferred B-mode image quality respectively comparing to an image-to-image convolutional neural network (CNN) and an RF-to-image CNN with the same number of layers and learnable parameters (3,777). Overall, by including an SMB layer to adopt prior knowledge of DAS beamforming, BINN shows potential as a new type of informed machine learning framework for ultrasound imaging.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».