RF-ULM:超声波定位显微镜是从无线电频率波面学习的

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 生物物理学的生物物理.
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 超声波定位显微镜 (ULM) 需要精确的粒子定位来进行高分辨率成像.
• 在ULM中,传统的延迟和总和光束成型减少了有价值的射频 (RF) 通道数据,限制了本地化潜力.
• 射频数据减少对定位准确性的影响尚不清楚.

研究的目的:

• 开发一种方法,使用ULM中的原始射频频道数据直接定位散射器.
• 为了利用RF波线 (形状,相) 中丰富的信息,提高定位精度.
• 评估光束成形对ULM的影响,并将拟议的方法与最先进的技术进行比较.

主要方法:

• 设计了一个定制的超高分辨率深度神经网络 (DNN),结合了特征通道混合和半全球卷积块.
• 采用非最大抑制来实现可靠的波面定位.
• 为了准确地映射到B模式坐标,引入了几何点转换.

主要成果:

• 与最先进的技术相比,拟议的RF-ULM方法显示出高精度和较低的复杂性.
• 该方法有效地弥合了合成和现实世界超声数据之间的域转移.
• 在ULM中成功呈现了波线局部化DNN的第一个in vivo结果,展示了其实际适用性.

结论:

• 在射频频道数据中直接定位散射器为ULM提供了显著的优势.
• 开发的基于DNN的方法提高了定位精度,克服了传统光束成形的局限性.
• 代码和方法的开源发布将使更广泛的研究社区受益.