https://medicalxpress.com/news/2024-04-advancing-high-resolution-ultrasound-imaging.html

Advancing high-resolution ultrasound imaging with deep learning

Researchers at the Beckman Institute for Advanced Science and Technology have developed a new technique to make ultrasound localization microscopy, an emerging diagnostic tool used for high-resolution microvascular imaging, more practical for clinical settings. Their method uses deep learning to advance in the post-processing pipeline of ULM.

medicalxpress.com

CT나 MRI 기술과 마찬가지로 초음파를 이용한 진단 기술도 나날이 발전하고 있습니다. 최근에 크게 발전한 초음파 진단 기술 중 하나는 초음파 국소 현미경 (ULM, ultrasound localization microscopy)입니다. 이 기술은 미세한 공기 방울을 이용해 여기에 반사된 초음파 데이터를 수집해 현미경처럼 자세히 혈관을 들여다보는 방법입니다. 

베크만 고등 과학기술 연구소 (Beckman Institute for Advanced Science and Technology)의 과학자들은 AI를 이용해 더 고해상도의 ULM 이미지를 얻는 기술을 개발했습니다. 

더 고해상도의 ULM 이미지를 얻기 위해서는 수 마이크로미터에 불과한 공기 방울을 더 많이 주입해야 하는데, 이 데이터를 처리하는데 상당한 시간과 비용이 들어갑니다. 

​연구팀은 GAN (generative adversarial network)을 이용해 현실적인 미세 거품 모델을 만들고 DECODE (deep context-aware neural network) 알고리즘을 통해 학습했습니다. 그 결과 ULM 이미지의 품질을 높이고 처리 속도도 크게 높일 수 있었습니다.