Deep learning-based speed of sound reconstruction in medical ultrasound imaging

Abstract

Die Rekonstruktion und Darstellung der Schallgeschwindigkeit mit konventionellen Ultraschallsystemen im Puls-Echo-Modus ist herausfordernd und klinisch noch nicht verfügbar. Ihre präzise Bestimmung könnte durch die Verwendung als quantitativer Biomarker neue diagnostische Möglichkeiten eröffnen und zur Qualitätsverbesserung klassischer B-Mode-Bilder beitragen. Diese Dissertation präsentiert eine Deep-Learning-basierte Methode für lineare Transducer im Plane-Wave-Modus. Ein Convolutional Autoencoder wurde mit simulierten Daten trainiert, wobei ein Kohärenzmaß statt hochfrequenter Rohdaten als Eingabe dient. Das Kohärenzmaß stellt sich als robusteren Input heraus und verbessert die Generalisierbarkeit des Netzes. Tests mit verschiedenen Datensätzen zeigen eine hohe Vorhersagequalität und eine gute Verwendbarkeit zur Aberrationskorrektur der B-mode Bilder. Die Anwendung auf reale Messdaten erweist sich jedoch aufgrund allgemeiner Generalisierungsprobleme im Deep Learning als schwierig