ウェアラブル超音波デバイスのための深層学習を用いた超音波撮像法の開発

利用深度学习开发可穿戴超声设备的超声成像方法

• 批准号: 22KJ0960
• 负责人: 野田 拓実
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ0960/
• 关键词: フレキシブル超音波プローブ; ウェアラブルデバイス

フレキシブル超音波プローブは、小さいストレスで皮膚に貼り付けられるため、日常生活における健康状態のモニタリングに適用することが期待される。しかしプローブの変形に伴って内部に配列された素子のアレイ形状が分からなくなることが原因で、超音波撮像に不可欠なフォーカスを行えないという課題がある。本研究では、深層ニューラルネットワークを用いてリアルタイムに素子アレイ形状を推定する手法の開発を行っている。当該年度では、提案手法の生体に対する適用可能性の検証を行った。具体的には、①人にフレキシブルプローブを貼り付けて超音波信号計測と素子アレイ形状の真値計測を行うための実験系の作成、②作成した実験系による生体データの収集、③生体データを用いた深層ニューラルネットワークの学習と性能評価を行った。①では、試作したフレキシブルプローブの素子アレイ形状を、光学式３Dスキャナを用いて計測したプローブ表面形状から計算する手法を開発した。②では、①で開発した手法を用いて被験者の脹脛・太腿・腹・腰のデータを取得した。③では、深層ニューラルネットワークの学習にシミュレーションデータと生体データを組み合わせて用いることで、高い推定精度が実現できることが明らかになった。また、提案手法によって超音波撮像に十分な速度で素子アレイ形状を推定できることが明らかになった。これらの結果から、提案手法を用いることでフレキシブルプローブを用いたリアルタイムな超音波撮像を高精度に行える可能性が示された。

柔性超声探针预计将在较小的压力下应用于皮肤，因此可用于监测日常生活中的健康状况。但是，由于探针的变形，内部布置元件的阵列形状尚不清楚，这导致了集中精力对超声成像必不可少的问题。在这项研究中，我们开发了一种使用深神经网络实时估算元素阵列的形状的方法。在这个财政年度，我们验证了拟议方法对生物体的适用性。具体而言，1）创建了一个实验系统来测量超声信号并通过将灵活的探针连接到一个人，2）使用创建的实验系统收集生物学数据，3）使用生物学数据收集并评估了深神经网络的性能。在1中，我们开发了一种方法，用于计算使用光学3D扫描仪测量的表面形状的原型柔性探针的元素阵列形状。在②中，使用①中开发的方法获得了有关受试者小牛，大腿，腹部和臀部的数据。在③中，可以通过将模拟数据和生物学数据结合到深度神经网络学习来实现高估计精度。此外，已经揭示了所提出的方法可用于以足以进行超声成像的速度估算元素阵列形状。这些结果表明，可以使用拟议的方法可以高精度地进行实时超声成像，以实时超声成像。

项目成果

Flexible element array geometry estimation from radio-frequency data using deep learning

使用深度学习根据射频数据进行灵活的元件阵列几何形状估计

• 发表时间: 2022
• 作者: Takumi Noda;Ichiro Sakuma;Takashi Azuma;and Naoki Tomii
• 通讯作者: and Naoki Tomii

Ultrasound Imaging With a Flexible Probe Based on Element Array Geometry Estimation Using Deep Neural Network

使用基于深度神经网络的元件阵列几何估计的柔性探头进行超声成像

• DOI: 10.1109/tuffc.2022.3210701
• 发表时间: 2022
• 期刊: IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control
• 作者: Noda Takumi;Azuma Takashi;Ohtake Yutaka;Sakuma Ichiro;Tomii Naoki
• 通讯作者: Tomii Naoki

Microscopy with arrayed lenses for wide-field fluorescence imaging using deep learning

使用深度学习进行宽视场荧光成像的阵列透镜显微镜

• 发表时间: 2022
• 作者: Kaho Matsushita;Naoki Tomii;Takumi Noda;Keitaro Shimada;Ayumu Ishijima;Ichiro Sakuma;Ryoichi Horisaki;Keiichi Nakagawa
• 通讯作者: Keiichi Nakagawa

Element Array Shape Estimation by Minimizing the Reconstructed Image entropy: in Vivo Study

通过最小化重建图像熵来估计元素阵列形状：体内研究

• 发表时间: 2022
• 作者: Takumi Noda;Ichiro Sakuma;Takashi Azuma;and Naoki Tomii
• 通讯作者: and Naoki Tomii