FUS-Net: U-Net-Based FUS Interference Filtering

计算机科学 无线电频率 人工智能 斑点图案 自编码 计算机视觉 深度学习 电信
作者
Stephen A. Lee,Elisa E. Konofagou
出处
期刊:IEEE Transactions on Medical Imaging [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:41 (4): 915-924 被引量:8
标识
DOI:10.1109/tmi.2021.3128641
摘要

Imaging applications tailored towards ultrasound-based treatment, such as high intensity focused ultrasound (FUS), where higher power ultrasound generates a radiation force for ultrasound elasticity imaging or therapeutics/theranostics, are affected by interference from FUS. The artifact becomes more pronounced with intensity and power. To overcome this limitation, we propose FUS-net, a method that incorporates a CNN-based U-net autoencoder trained end-to-end on 'clean' and 'corrupted' RF data in Tensorflow 2.3 for FUS artifact removal. The network learns the representation of RF data and FUS artifacts in latent space so that the output of corrupted RF input is clean RF data. We find that FUS-net perform 15% better than stacked autoencoders (SAE) on evaluated test datasets. B-mode images beamformed from FUS-net RF shows superior speckle quality and better contrast-to-noise (CNR) than both notch-filtered and adaptive least means squares filtered RF data. Furthermore, FUS-net filtered images had lower errors and higher similarity to clean images collected from unseen scans at all pressure levels. Lastly, FUS-net RF can be used with existing cross-correlation speckle-tracking algorithms to generate displacement maps. FUS-net currently outperforms conventional filtering and SAEs for removing high pressure FUS interference from RF data, and hence may be applicable to all FUS-based imaging and therapeutic methods.
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