Inverse Problem Approach to Aberration Correction for In Vivo Transcranial Imaging Based on a Sparse Representation of Contrast-Enhanced Ultrasound Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Transcranial ultrasound imaging is currently limited by attenuation and aberration induced by the skull. First used in contrast-enhanced ultrasound (CEUS), highly echoic microbubbles allowed for the development of novel imaging modalities such as ultrasound localization microscopy (ULM). Herein, we develop an inverse problem approach to aberration correction (IPAC) that leverages the sparsity of microbubble signals. METHODS: We propose to use the a priori knowledge of the medium based upon microbubble localization and wave propagation to build a forward model to link the measured signals directly to the aberration function. A standard least-squares inversion is then used to retrieve the aberration function. We first validated IPAC on simulated data of a vascular network using plane wave as well as divergent wave emissions. We then evaluated the reproducibility of IPAC in vivo in 5 mouse brains. RESULTS: We showed that aberration correction improved the contrast of CEUS images by 4.6 dB. For ULM images, IPAC yielded sharper vessels, reduced vessel duplications, and improved the resolution from 21.1 $\mu$m to 18.3 $\mu$m. Aberration correction also improved hemodynamic quantification for velocity magnitude and flow direction. CONCLUSION: We showed that IPAC can perform skull-induced aberration correction and improved power Doppler as well as ULM images acquired on the mouse brain. SIGNIFICANCE: This technique is promising for more reliable transcranial imaging of the brain vasculature with potential non-invasive clinical applications.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».