光超音波血管画像画質改善を目的としたLow-rank最適化によるノイズ分離位置合わせ手法の提案

摘要

光超音波イメージング技術は生体内の血管を非侵襲に3次元可視化できる技術として注目を集めている新しいイメージング技術であり，様々な疾病と関係が深い血管構造を可視化できることから，早期診断·治療経過診断への応用が期待されている．光超音波イメージングによる広領域のマルチスキャン中に患部が動くことによる画質劣化が問題となっている．この問題解決のため，一回のスキャン画像（ショットボリューム）間の位置合わせが重要となる．ワンショットボリュームは，一般的な画像と比べ，ノイズが非常に大きく，画像間の類似度指標に悪影響を及ぼすため，従来の位置合わせ手法はうまく機能しない．そこで，本発表では，このようなノイズの影響が大きい画像であっても位置合わせ可能な手法を報告する．血管·ノイズ·データ欠損要素の3つの要素に分解しながら位置合わせを行う問題を行列のLow-rank最適化問題として定式化し，解くことで，ノイズの悪影響を除外し，位置合わせが可能となる．実際の生体データに適用した結果，従来手法と比べ，提案手法により大幅に画質が改善された．