Patient Adaptive Imaging in Echocardiography

Denne oppgaven foreslår en dyp læring-basert metode for generalisering av B-modus-signalbehandlingen til Vivid E95 ultralydskanneren fra GE, med det formål å forbedre bildekvaliteten i ekkokardiografi. En annen metode ble utviklet for flekkstøyreduksjon. Bildeforbedringer kan gjøre det lettere å oppdage kreftsvulster i tidlig stadium, og det kan bedre diagnostisering av enkelte sykdommer. Ultralydbildekvalitet er avhengig av signalbehandlingskjeder med manuelt innstilte parametere. En datadrevet løsning kan forbedre båndpassfiltrering, tidsfrekvenskompensasjon, bildefiltrering og andre signalbehandlingsoperasjoner ved å gjøre dem pasientadaptive. Fjerning av flekkstøy kan legge til rette for bedre visuell persepsjon ved vurdering av ultralydbilder. Maskinlæringsmodeller ble trent til å transformere ufiltrert stråleformet in-fase- og kvadraturkomponentdata (IQ) til E95-prosesserte bilder ved hjelp av en overvåket-læringsalgoritme. Datasettet besto av 7424 ekte hjertebilder og tilsvarende IQ-data fra 22 pasienter, tatt opp med en 4Vc-D 4D-probe. Flekkstøyreduksjonsnettverket ble trent til å gå fra IQ-data fra ett høydeplan til B-modus-bilder av to sammenslåtte plan. På denne måten kunne flekkstøyreduksjonseffekten av høydeplansammenslåing oppnås med en M5Sc-D-probe som ikke har denne funksjonaliteten. Forbehandling av data var avgjørende for å oppnå gode resultater. Dataene ble oppsamplet med bilineær interpolasjon, skalert med global maksimal absolutt skalering, og IQ-dataene ble representert på kartesisk form. Hundrevis av konvolusjonelle nevrale nettverk ble testet. Modellene ble trent med gradientnedstigning av tapsfunksjoner basert på strukturell likhetsindeks (SSIM) og topp signal-til-støy forhold (PSNR) med Adam-optimalisatoren. Kvalitativ evaluering ble utført ved å inspisere skan-konverterte bilder, differensesplott og histogrammer. Ytelse ble målt kvantitativt med SSIM og PSNR. Resultatene viste at et lite Inception U-Net kan brukes til å gjenskape signalbehandlingskjeden i Vivid E95-scanneren. Evaluering på et 10 % testdatasett ga en SSIM-verdi på (98,8 ± 0,50) % og en PSNR-verdi på (35,8 ± 1,38) dB. Visuelt var de predikerte bildene nesten identiske med E95-bildene. Testing av replikasjonsmodellen på data fra M5Sc-D-proben viste en økt kontrastoppløsning, men en endret flekkstøy. Flekkstøyreduksjonsmetoden ga glattede bilder med redusert flekkstøy på bekostning av kontrastoppløsningen