In this dissertation, a single-probe ultrasonic imaging system that captures multi-variable quantitative profiles is presented. As pathological changes cause biomechanical property variation, quantitative imaging has great potential for lesion characterization. The proposed system simultaneously extracts four clinically informative quantitative biomarkers, such as the speed of sound, attenuation coefficient, effective scatter density, and effective scatter radius, in real-time using a single scalable neural network. A b-mode contents-aware quantitative imaging scheme is proposed and enhances reconstruction accuracy by applying quantitative style information to structurally accurate b-mode images. In real-time medical imaging, spatio-temporal consistency is an important research challenge, as the temporal property variation hinders the accurate diagnosis of a lesion. Therefore, a residual quantitative imaging network is proposed and enhances spatio-temporal consistency of generated images by formulating a feed-back loop and inferencing residuals of adjacent frames. The performance of the proposed system was evaluated through numerical simulations and phantom, ex vivo and in-vivo measurements. In the phantom and ex vivo experiments, the SQI-Net demonstrated the classification of cyst, and benign- and malignant-like inclusions through a comprehensive analysis of four reconstructed images. In an in-vivo study, the proposed system demonstrates 0.907 area under curvature in the differential diagnosis of breast cancer
이 논문은 다 변수 정량 특성을 파악하는 단일 초음파 프로브 영상화 시스템을 제안한다. 병리학적 변화가 생체 역학적 특성 변화를 일으키기에 정량적 영상화는 질환 조직의 특성을 파악하는 데에 있어 큰 잠재력을 지닌다. 제안된 시스템은 감쇠계수, 음속도, 산란체 크기, 산란체 밀도에 대한 네 가지 임상적으로 유의미한 정량 생체 지표를 실시간 복원한다. 초음파 비모드 이미지를 정량 복원에 활용하여, 이미지 복원 정확도를 향상시키는 기법이 제안되었다. 실시간 의료 영상에서, 시간상의 복원 값의 변화는 병변의 정확한 진단을 방해하기에 일관적인 이미지 복원은 중요한 연구 과제이다. 병변 정량값 복원의 일관성 향상을 위해 잔여 정량 영상 인공지능이 제안되었다. 잔여 정량 영상 네트워크는 피드백 루프를 활용하여, 인접 프레임간의 잔차를 추론하여 생성 정량 이미지의 안정성을 향상시킨다. 제안된 시스템의 성능은 시물레이션과 팬텀 및 생체 외 측정 그리고 유방암 환자를 대상으로 한 임상시험을 통해 평가되었다. 팬텀 및 생체 외 측정을 통해 개발 정량 특성 복원 시스템이 암 조직을 분류함에 있어 잠재력을 지님을 확인하였다. 임상 시험을 통해 정량적 초음파 시스템이 암 질환 분별 진단에 있어 높은 정확도를 지님을 검증하였다.
