Image Reconstruction Based on Point Cloud Deep Learning for Wearable Ultrasound Imaging

• Project/Area Number: 25K15862
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 富井 直輝 東京大学, 先端科学技術研究センター, 准教授 (00803602)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 超音波イメージング / 画像再構成 / ウェアラブルデバイス

Outline of Research at the Start

FUSプローブを用いた非熟練者による超音波検査の実現に向けて、超音波数値シミュレーションを用いて学習データセットを構築し、これまでに検討した点群深層学習を超音波画像再構成に適用・改良することで、従来よりも低い素子密度、高い効率で生体内３次元領域の超音波イメージングの原理実証を行い、そのなかで効果的な素子配置についても検討する。さらに、実際にその素子配置を有するFUSプローブを製作し、ファントムおよび実際の生体において精度・有効性を検証する。