Synthesizing Ultrasound B-mode Images from Subsampled RF Data: A Data-Driven Deep Learning Approach <sup>*</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound, a widely used and safe imaging modality, utilizes radio frequency (RF) signals obtained from pulse-echo imaging to generate B-mode images, offering a visual representation of internal body organs and tissue microstructures. The processing details and the specific parameters applied for converting RF data to B-mode images in ultrasound devices are typically not made available by manufacturers. In this study, we investigated a convolutional network architecture for conversion of RF data into two different types of B-mode images generated by the Ultrasonix scanners. Additionally, we assessed the network's efficacy in translating subsampled RF data with fewer scan lines into the B-mode images, aiming to expedite the data acquisition and transmission process. Our results on an unseen test set demonstrate the feasibility of reconstructing B-mode images from full and subsampled RF frames with a quality similar to the scanner-generated B-mode images, even when these images undergo multiple nonlinear processing steps. The proposed approach for B-mode image reconstruction from subsampled RF frames permits scanning wider lateral field of view with the same frame rate, offering increased imaging efficiency while maintaining comparable image quality. In addition, it provides a practical solution for reconstructing high-quality B-mode images from engineered RF data in research settings, where scanner processing details are unavailable.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».