Las imágenes por ultrasonido mediante microscopía ultrasónica (ULM) proporcionan imágenes de alta resolución de estructuras microvasculares, pero la calidad de la imagen depende en gran medida de la detección precisa de microburbujas (MB). Este estudio añade sistemáticamente errores de detección controlados (falsos positivos y falsos negativos) a datos simulados para investigar el impacto de estos en la calidad de la imagen ULM. Si bien las tasas de falsos positivos y falsos negativos tienen efectos similares en la relación señal-ruido máxima (PSNR), aumentar la tasa de falsos positivos del 0 % al 20 % disminuye el índice de similitud estructural (SSIM) en un 7 %, mientras que el mismo aumento en la tasa de falsos negativos lo reduce significativamente en aproximadamente un 45 %. Además, las regiones de MB de alta densidad son más resistentes a los errores de detección, mientras que las regiones de baja densidad son más sensibles, lo que demuestra la necesidad de un marco robusto de detección de MB para mejorar las imágenes de superresolución.
