超音波画像のスペックルノイズリダクションのためのサブスペースベースの手法

背景と目的：超音波イメージングは​​、安全で経済的で非侵襲的な性質であるため、医学的診断において非常に重要な手法です。しかし、その人気にもかかわらず、米国の画像はスペックルノイズで破損しており、米国の画像の品質を低下させ、画像の解釈と処理段階を妨げます。したがって、米国の画像を縮小するためのさまざまなデッカリング方法を策定するために、研究によって行われた多くの努力があります。 方法：この論文では、超音波画像のサブスペースベースのスペックル還元技術が提案されています。サブスペースベースのデスデッキング技術の基本原理は、乗算的なスペックルノイズを対数変換を介して添加剤に変換し、騒々しい画像のベクトル空間を信号とノイズのサブスペースに分解することです。イメージの強化は、ノイズ部分空間をnullし、残りの信号部分空間からのきれいな画像を推定することで達成されます。きれいな画像の線形推定は、与えられたしきい値以下の残留ノイズエネルギーを維持しながら画像の歪みを最小限に抑えることで導き出されます。検証目的のための実際の米国のデータは、カリフォルニア大学デイビス校のIRBプロトコル（200210851-7）に基づいて取得されました。これは、NIH要件とも一致しています。 結果：実験は、合成的に生成されたBモード超音波画像、コンピューター生成された嚢胞画像、および実際の超音波画像を使用して実行されます。提案された手法のパフォーマンスは、ノイズの分散削減、平均保存、テクスチャ保存、超音波デスデッキリング評価指数（USDSAI）の観点から、Lee、Nomorphic Wavelet、およびSqueeze Boxフィルター（SBF）と比較されます。結果は、SDCによるシミュレートされた画像により、Lee、Wavelet、SBFよりもぼやけた効果が少ないことに加えて、より良いノイズ低減機能を示しています。実際のケースシナリオにより、SDC、Lee、Wavelet、およびSBFは、生の無線周波数（RF）データから取得した画像でテストされます。実際の米国のデータを使用して生成された結果は、良好なコントラストの強化に加えて、自己相関の結果が、Lee、Wavelet、SBFよりもSDCによる画像テクスチャのより良い保存を示していることを示しています。 結論：一般に、SDCフィルターのパフォーマンスは、ノイズリダクション、画像コントラストの改善、自己相関プロファイルの保存に関して、Lee、Wavelet、SBFよりも優れています。さらに、フィルターは、Lee、Wavelet、SBFに比べて計算時間が短縮され、リアルタイムアプリケーションへの適合性が示されています。

BACKGROUND AND PURPOSE: Ultrasound imaging is a very essential technique in medical diagnosis due to its being safe, economical and non-invasive nature. Despite its popularity, the US images, however, are corrupted with speckle noise, which reduces US images qualities, hampering image interpretation and processing stage. Hence, there are many efforts made by researches to formulate various despeckling methods for speckle reduction in US images. METHODS: In this paper, a subspace-based speckle reduction technique in ultrasound images is proposed. The fundamental principle of subspace-based despeckling technique is to convert multiplicative speckle noise into additive via logarithmic transformation, then to decompose the vector space of the noisy image into signal and noise subspaces. Image enhancement is achieved by nulling the noise subspace and estimating the clean image from the remaining signal subspace. Linear estimation of the clean image is derived by minimizing image distortion while maintaining the residual noise energy below some given threshold. The real US data for validation purposes were acquired under the IRB protocol (200210851-7) at the University of California Davis, which is also consistent with NIH requirements. RESULTS: Experiments are carried out using a synthetically generated B-mode ultrasound image, a computer generated cyst image and real ultrasound images. The performance of the proposed technique is compared with Lee, homomorphic wavelet and squeeze box filter (SBF) in terms of noise variance reduction, mean preservation, texture preservation and ultrasound despeckling assessment index (USDSAI). The results indicate better noise reduction capability with the simulated images by the SDC than Lee, Wavelet and SBF in addition to less blurry effect. With the real case scenario, the SDC, Lee, Wavelet and SBF are tested with images obtained from raw radio frequency (RF) data. Results generated using real US data indicate that, in addition to good contrast enhancement, the autocorrelation results shows better preservation of image texture by SDC than Lee, Wavelet and SBF. CONCLUSION: In general, the performance of the SDC filter is better than Lee, Wavelet and SBF in terms of noise reduction, improvement in image contrast and preservation of the autocorrelation profiles. Furthermore, the filter required less computational time compared to Lee, Wavelet and SBF, which indicates its suitability for real time application.