類似性メトリックの分析勾配を利用することにより、超音波無線周波数データからのひずみエラストグラフィの推定

ほとんどのひずみイメージング技術はパイプライン戦略に従います。最初のステップでは、組織変位が無線周波数（RF）フレームから推定され、2番目のステップでは、空間誘導体操作が適用されます。このフレームワークから生じる2つの主な問題があります。第一に、勾配操作はノイズを増幅するため、スムージング技術を採用する必要があります。第二に、ひずみの推定では、元のRFデータを悪用しません。むしろ、騒々しい変位フィールドのみに依存しています。この論文では、変位フィールドとRFフレームの両方を利用してひずみ推定値を正確に取得する新しい手法が提案されています。圧縮前およびポストポストの画像のサンプルの周りの2つの対応するウィンドウ間の正規化された交差相関（NCC）メトリックが使用され、非類似度測定が生成されます。ひずみに関するNCCの導関数は、チェーンルールを使用して分析的に導出されます。これにより、勾配降下最適化技術を使用して、ひずみに関する相違性メトリックの効率的な最小化が可能になります。提案された方法の有効性は、シミュレーションデータ、ファントム実験、およびin vivo患者データを通じて調査されます。実験結果は、RFデータの情報を悪用するとひずみ推定値が大幅に改善されることを示しています。

Most strain imaging techniques follow a pipeline strategy: in the first step, tissue displacement is estimated from radio-frequency (RF) frames, and in the second step, a spatial derivative operation is applied. There are two main issues that arise from this framework. First, the gradient operation amplifies noise, and therefore, smoothing techniques have to be adopted. Second, strain estimation does not exploit the original RF data. It rather relies solely on the noisy displacement field. In this paper, a novel technique is proposed that utilizes both the displacement field and the RF frames to accurately obtain the strain estimates. The normalized cross correlation (NCC) metric between two corresponding windows around the samples of the pre- and post-compressed images is employed to generate a dissimilarity measurement. The derivative of NCC with respect to the strain is analytically derived using the chain rule. This allows an efficient minimization of the dissimilarity metric with respect to the strain using the gradient descent optimization technique. The effectiveness of the proposed method is investigated through simulation data, phantom experiments, and in vivo patient data. The experimental results show that exploiting the information in RF data significantly improves the strain estimates.