Enhancing super-resolution ultrasound localisation through multi-frame deconvolution exploiting spatiotemporal coherence

本文介绍了一种通过微泡（MB）定位和跟踪实现的超分辨率超声成像技术，也称为超声定位显微镜，可以在动物和人体中进行非侵入性亚衍射分辨率的微血管成像。从获得的增强对比超声（CEUS）图像中定位的MB数和定位精度直接影响所得到的超分辨率微血管图像的质量。然而，CEUS图像中存在的噪声会使MB的定位变得具有挑战性。为了提高MB的定位性能，我们提出了一种多帧去卷积（MF-Decon）框架，可以利用CEUS数据中固有的时空相干性，设计了基于总变差（TV）和去噪正则化（RED）的新空间和时间正则化器。基于MF-Decon框架，我们介绍了两种新方法：带有空间和时间TV的MF-Decon（MF-Decon+3DTV）和带有空间RED和时间TV的MF-Decon（MF-Decon+RED+TV）。通过模拟实验结果表明，我们的方法在所有评估指标（包括精度、召回率、$F_1$分数、平均和标准定位误差）上优于两种广泛使用的使用去卷积或归一化交叉相关的方法。特别是，我们的方法将MB的定位精度提高了39％，将召回率提高了12％。我们的方法在公开的体内大鼠脑数据集上生成的超分辨率微血管图显示出更少的噪声、更好的对比度、更高的分辨率和更多的血管结构。

本论文旨在解决超声定位显微镜技术中存在的噪声干扰对微泡定位的影响，提出了一种基于多帧去卷积的方法，以提高微泡定位的性能和图像质量。

本文提出了一种 Multi-Frame Deconvolution (MF-Decon) 框架，利用CEUS数据中固有的时空相干性，设计了新的空间和时间正则化器，包括全变差正则化和去噪正则化。在此基础上，提出了两种新的方法，MF-Decon+3DTV 和 MF-Decon+RED+TV，实现了对微泡定位精度和召回率的显著提高。

本文的实验结果表明，相比于当前常用的去卷积和归一化交叉相关方法，本文提出的方法在所有评估指标上表现更好，包括定位精度、召回率、F1得分、平均和标准定位误差等。在公开的大鼠脑数据集上，本文提出的方法生成的超分辨率微血管图像具有更少的噪声、更好的对比度、更高的分辨率和更多的血管结构。

近期相关研究包括：1. Ultrasound Localization Microscopy with Microbubble Contrast Agents: A Review；2. Super-Resolution Ultrasound Imaging: A Review of Current Techniques and Future Directions；3. Ultrasound super-resolution imaging using microbubble contrast agents: A simulation study.