Objective. Transmit Beam Pattern (TBP) optimization is an important task in medical ultrasound. State-of-the-art TBP optimization has well-known drawbacks like non-uniform beam width over depth, presence of significant side lobes and quick energy drop out after the focal depth. To overcome these limitations, we developed a novel optimization approach for TBP by focusing the analysis on the narrow band approximation of the TBP, particularly suited for Continuous Wave Doppler (CWD) and Acoustic Radiation Force Impulse (ARFI) elastography, and considering transmit delays as free variables instead of linked to a specific focal depth. Approach. We formulate the problem as a non linear Least Squares problem to minimize the difference between the TBP corresponding to a set of delays and the desired one, modeled as a 2D rectangular shape elongated in the direction of the beam axis. The narrow band case leads naturally to reformulate the problem in the frequency domain, with a significant computational saving with respect to time domain. Main Results. Results obtained by our synthetic software simulation show the main lobe width is considerably more intense and uniform over all the depth range with respect to the state-of-the-art optimization. The intensity gain of the beam ranges from $17\%$ to $54\%$ with respect than the standard focused beam patterns, the uniformity gain of the beam width ranges from $3.5$ to $9$ times the standard level and the side lobe variability reduction ranges from $1.1$ to $2.8$ times the standard level. Our optimized delay profile results in a combination of standard delay profiles at different focal depths. Significance. The proposed method improves the concentration of the ultrasound energy along a desired axis resulting in increased measurement accuracy in ARFI elastography and CWD modalities.


翻译:为克服这些限制,我们为TBP开发了一种新型优化方法,将分析重点放在TBP的窄带近似值上,特别适合连续波多普勒和声频辐射力脉冲仪,并考虑将延迟作为自由变量传送,而不是与特定焦距相连。 方法。我们将问题发展成非线性最低方块宽度问题,以尽量减少TBP与一系列延迟相对应的显著侧叶和快速能量下降之间的差别。为了克服这些限制,我们为TBP开发了一种新型优化方法,将分析重点放在TBP的窄带近似值上,特别适合连续波多普勒和声频辐射力量脉冲仪,并考虑将延迟作为自由变量传送,而不是与特定焦距连接。我们综合软件模拟的结果显示,在内部平面平面平面平面平流度中,从内部平面平面平面平面平面平面平面平面平面平面平面平面平面平面平面平面平面平底面平面平面平面平面平面平面平面平面平面平面平面平面。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Neural Architecture Search without Training
Arxiv
10+阅读 · 2021年6月11日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员