3D Hスキャン超音波イメージングと散乱体サイズ推定のための畳み込みニューラルネットワークの使用

3-D H-Scan Ultrasound Imaging and Use of a Convolutional Neural Network for Scatterer Size Estimation.

• Haowei Tai
• Mawia Khairalseed
• Kenneth Hoyt

抄録

H-スキャン超音波（US）は、音響散乱体や構造物の相対的なサイズを推定する新しいイメージング技術である。本研究の目的は、体積空間における散乱体サイズ推定のための3次元（3-D）H-スキャンUSイメージングアプローチを導入することであった。カスタム体積イメージングトランスデューサー（4 DL7、Vermon、Tours、フランス）を装備したプログラマブルリサーチスキャナー（Vantage 256、Verasonics Inc、Kirkland、WA、USA）を使用して、H-scan US体積を生成するためのオフライン処理のために生の高周波（RF）データを収集しました。ディープ畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を修正し、入力H-scan US画像から基礎となる散乱体サイズへのボクセルマッピングを達成するために使用した。予備研究は、サイズ（15～250μm）と濃度（0.1～1％）の異なる音響散乱体を埋め込んだ均質なゼラチンベースの組織模倣ファントム材料を用いて実施した。さらに2つのファントムを63または125μmサイズのマイクロスフィアで埋め込み、CNN推定精度をテストするために使用した。インビトロでの結果は、3-D H-スキャンUSイメージングが、異なる濃度でサイズの異なる音響散乱体の空間分布を可視化できることを示している（R > 0.85、p < 0.03）。散乱体の大きさを推定した結果、CNNは93.3%の平均マッピング精度を達成できることが明らかになった。全体的に、我々の予備的なin vitroの知見は、3-D H-scan USイメージングは、組織の散乱体パターンの可視化を可能にし、CNNを組み込むことで、音響散乱体のサイズを推定するのに役立つことを明らかにした。

H-Scan ultrasound (US) is a new imaging technology that estimates the relative size of acoustic scattering objects and structures. The purpose of this study was to introduce a three-dimensional (3-D) H-scan US imaging approach for scatterer size estimation in volume space. Using a programmable research scanner (Vantage 256, Verasonics Inc, Kirkland, WA, USA) equipped with a custom volumetric imaging transducer (4 DL7, Vermon, Tours, France), raw radiofrequency (RF) data was collected for offline processing to generate H-scan US volumes. A deep convolutional neural network (CNN) was modified and used to achieve voxel mapping from the input H-scan US image to underlying scatterer size. Preliminary studies were conducted using homogeneous gelatin-based tissue-mimicking phantom materials embedded with acoustic scatterers of varying size (15 to 250 μm) and concentrations (0.1 to 1%). Two additional phantoms were embedded with 63 or 125 µm-sized microspheres and used to test CNN estimation accuracy. In vitro results indicate that 3-D H-scan US imaging can visualize the spatial distribution of acoustic scatterers of varying size at different concentrations (R > 0.85, p < 0.03). The result of scatterer size estimation reveals that a CNN can achieve an average mapping accuracy of 93.3%. Overall, our preliminary in vitro findings reveal that 3-D H-scan US imaging allows the visualization of tissue scatterer patterns and incorporation of a CNN can be used to help estimate size of the acoustic scattering objects.

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