Deep Learning-Driven High Spatial Resolution Attenuation Imaging for Ultrasound Tomography (AI-UT)
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasonic attenuation can be used to characterize tissue properties of the human breast. Both quantitative ultrasound (QUS) and ultrasound tomography (USCT) can provide attenuation estimation. However, limitations have been identified for both approaches. In QUS, the generation of attenuation maps involves separating the whole image into different data blocks. The optimal size of the data block is around 15 to 30 pulse lengths, which dramatically decreases the spatial resolution for attenuation imaging. In USCT, the attenuation is often estimated with a full wave inversion (FWI) method, which is affected by background noise. In order to achieve a high resolution attenuation image with low variance, a deep learning (DL) based method is proposed. In the approach, RF data from 60 angle views from the QTI Breast Acoustic CT TM Scanner are acquired as the input and attenuation images as the output. To improve image quality for the DL method, the spatial correlation between speed of sound (SOS) and attenuation were used as a constraint in the model. The results indicate that by including the SOS structural information, the performance of the model is better. With a higher spatial resolution attenuation image, further segmentation of the breast can be achieved. Segmentation of breast using the DL-based attenuation image had a high spatial correlation with the segmentation from the FWI-based SOS image, i.e., with correlation coefficients greater than 0.64, and Intersection over Union of the ROI greater than 0.73, which confirms that the DL-generated attenuation images can be used to do image segmentation.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».