2020 Fiscal Year Research-status Report
Next-Generation Ultrasonic Beamformer with Innovative Transducer and Deep Learning
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19K22891
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| Research Institution | University of Toyama |
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Principal Investigator |
長谷川 英之 富山大学, 学術研究部工学系, 教授 (00344698)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤原 久美子 富山大学, 学術研究部医学系, 助教 (60404737)
長岡 亮 富山大学, 学術研究部工学系, 助教 (60781648)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| Keywords | 超音波イメージング / ビームフォーミング / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
医用超音波画像を構築するためのビームフォーミング処理のために，多数の微小超音波振動子からなる配列型探触子（配列型プローブ）を用いる．それら多数の振動子で受信されたエコー信号は，設定した受信焦点からのエコー信号の位相が揃うように時間遅延を与えられた後に加算される．その際，各振動子からの信号には重み付けを行った上で加算される．これはアポダイゼーション処理とよばれ，現在臨床で主流の遅延和ビームフォーミングでは固定の重みが用いられる．一方，受信エコー信号に応じてそれら重みを適応的に決定する適応ビームフォーミング法が研究開発されている．本研究では，前年度において適用ビームフォーミング法に関する検討を行い，従来の遅延和ビームフォーミングに比べ空間分解能等が向上することを確認した．一方で，適応ビームフォーミングは重みを決定するために必要な計算量が遅延和ビームフォーミング法に比べはるかに大きいという問題がある．本研究では，このような問題を解決するために深層学習の応用を検討している．人工ニューラルネットワークを学習させるためには多数のデータが必要であり，実験により多数のデータを得ることは困難であるため，学習させるためのデータを生成するためのシミュレーション環境を構築した．実際の配列型プローブの仕様を考慮して生成したシミュレーションデータに，適応ビームフォーミング法を適用させて得られた各振動子からの信号に対する重みを教師データとして人工ニューラルネットワークを学習させる環境も構築した．ファントムを用いて実際の配列型プローブを用いて計測した各振動子からの信号を入力することにより重みを出力する人工ニューラルネットワークを構成し，超音波画像を出力することができた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
超音波ビームフォーミングにおける重みを出力し，超音波画像を生成する人工ニューラルネットワークの構築を行うとともに，学習用データを生成するためのシミュレーション環境も構築しており，おおむね順調に進展しているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでに超音波ビームフォーミングにおける重みを出力し，超音波画像を生成できる人工ニューラルネットワーク（深層学習ビームフォーマ）を構築できたが，性能としては未だ適応ビームフォーミング法には達していないため，引き続き深層学習ビームフォーマの性能向上を図る．適応ビームフォーミングにおける重みは複素数であり，現在は2つの人工ニューラルネットワークにより個別に処理しているが，複素数を扱える人工ニューラルネットワークについて検討を行う．また，適応ビームフォーミング法により得られる2次元超音波画像も学習に取り入れる．また，構築する人工ニューラルネットワークが，対象の超音波散乱特性の違いを適切に画像化できることを確認するため，散乱特性の調整が可能なファントムについて検討を行う．
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| Causes of Carryover |
本年度における原理検証は，研究代表者が所有するファントムを用いて行うことができた．次年度において，音速を調整したファントム等を製作するために使用する．
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[Presentation] Non-invasive measurement of temperature elevation inside tumor tissue during oncological hyperthermia treatment by statistical analysis of ultrasonic scattered echoes2020
Author(s)
Michio Takeuchi, Toshihiko Sakai, Gabor Andocs, Tsuyoshi Takanaka, Masashi Taka, Kuniko Yamashita, Masahiro Kawahara, Tomoko Nojiri, Asaka Tanaka, Azusa Norishima, Yoshitaka Omoto, Masaaki Omura, Ryo Nagaoka, Keizo Takao, and Hideyuki Hasegawa
Organizer
41th Symposium on Ultrasonic Electronics
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