Novel approach for direct methods in medical imaging using compressive sensing

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Freitas, Gabriel Luis de Araújo e
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Imageamento médico
Compressive sensing
Reconstrução de imagens
Link de acesso: https://repositorio.unb.br/handle/10482/44939
Resumo: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2022.
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spelling Novel approach for direct methods in medical imaging using compressive sensingUma nova abordagem para o uso de métodos diretos na reconstrução de imagens médicas com compressive sensingImageamento médicoCompressive sensingReconstrução de imagensDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2022.A partir das tecnologias de imageamento médico, profissionais de saúde conseguem informações relevantes sobre o estado de um paciente para o planejamento e acompanhamento de seu tratamento. A Tomografia Computadorizada por raios-x (CT) e a Ressonância Magnética (MR) são duas das tecnologias mais bem consolidadas no meio. Estas técnicas permitem a obtenção de imagens anatômicas de planos específicos ou volumes. Apesar de a CT e a MR explorarem princípios físicos diferentes, ambas coletam medidas que podem ser modeladas como coeficientes da Transformada de Fourier da imagem a ser reconstruída. O processo de reconstrução refere-se a etapa de calcular a imagem desejada a partir das medidas adquiridas pelos equipamentos médicos. A aquisição geralmente requer que o paciente permaneça em uma mesma posição por longos períodos e, no caso da CT, há a emissão de radiação ionizante. Assim, é de interesse que tais procedimentos ocorram da forma mais segura e rápida possível. Uma maneira de abordar este problema é o desenvolvimento de algoritmos de reconstrução que consigam gerar imagens úteis para a atividade clínica usando uma quantidade reduzida de medidas. Conceitos de Compressive Sensing (CS) vem sendo adotados na elaboração de novos algoritmos para reconstrução de imagens médicas em vista de uma aquisição mais eficiente. Esta área de conhecimento estuda a reconstrução de sinais a partir de medidas incompletas por meio da resolução de sistemas lineares subdeterminados. O sinal de interesse é a solução cuja maior parte dos coeficientes é nula. Ou seja, considera-se que o sinal reconstruído possui uma representação esparsa em algum domínio conhecido. A minimização de `p (0 < p ≤ 1) é uma estratégia frequentemente explorada por algoritmos de CS. Adotar métricas `p com menores valores de p, apesar de recair em problemas não-convexos, pode possibilitar uma redução ainda maior de medidas. Imagens são sinais de grande dimensão. Por esta razão, técnicas de reconstrução que se baseiam em CS recorrem a métodos indiretos para a realização de operações matriciais, já que o armazenamento das matrizes que modelam o problema é inviável durante a execução dos algoritmos. A estabilidade e a convergência dos métodos indiretos são afetadas pela redução do valor de p de modo que esta estratégia não pode ser bem explorada ao executar as operações matriciais indiretamente. Neste contexto, a presente pesquisa desenvolve a Estrutura de Reconstrução Direta (DRS) para formação de imagens médicas por meio da composição de sinais de menor dimensão, que são obtidos através de minimização de `p. Inicialmente, apresentamos o formalismo matemático para implementações genéricas dessa estrutura, em que não se assume nenhuma operação específica para a composição. Em um segundo momento, derivamos o modelo matemático e o problema de minimização para uma formulação que compõe a imagem a partir de sinais unidimensionais, que contém a informação de uma linha de medidas no plano de frequências. Implementamos esta formulação específica do DRS usando o IRLS (Iteratively Reweighted Least Squares) como algoritmo de minimização e a pré-filtragem para a representação esparsa. Realizamos quatro experimentos numéricos com o objetivo de investigar o comportamento dos algoritmos de CS ao reduzirmos o valor de p e avaliar a performance do DRS em comparação às técnicas que usam método indireto. Em nossos testes usamos tanto sinais artificiais como dados de imagens reais. Os resultados apontam que o DRS reconstrói satisfatoriamente as imagens médicas em condições favoráveis de esparsidade. A pré-filtragem não obteve a mesma eficiência em esparsificar os sinais reconstruídos pelo DRS em comparação ao que é verificado no caso dos algoritmos que usam método indireto.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).With the support of medical imaging technologies, healthcare workers are provided with relevant information about a patient’s condition when planning and following up on treatment. X-ray Computed Tomography (CT) and Magnetic Resonance (MR) are two of the most consolidated technologies in the field. These techniques yield anatomical images of specific planes or volumes. Although CT and MR exploit different physical principles, both collect measurements that can be modeled as the Fourier Transform coefficients of the image to be reconstructed. The reconstruction procedure refers to the stage of computing the desired image from the measurements acquired by the medical equipment. The acquisition usually requires the patient to stay in the same position for long periods, and, in the case of CT, there is the emission of ionizing radiation. Thus, such procedures should take place as safely and quickly as possible. A possible approach to address this issue is the development of reconstruction algorithms that can generate meaningful images for clinical practice from a reduced amount of measurements. Concepts of Compressive Sensing (CS) have been adopted in the devising of new algorithms for medical imaging to achieve a more efficient acquisition. This area of knowledge studies the reconstruction of signals from incomplete measurements by solving underdetermined linear systems. The signal of interest is the solution whose most of the coefficients are null. That is, the reconstructed signal is assumed to have a sparse representation in a known domain. Minimizing `p (0 < p ≤ 1) is a strategy often exploited by CS algorithms. Adopting `p metrics with smaller values of p, even leading to non-convex problems, opens up the possibility of further reductions in the number of measurements. Images are large signals. For this reason, CS-based reconstruction techniques rely on indirect methods to perform matrix operations because the storage of the matrices that model the problem is impractical during the execution of the algorithms. The stability and convergence of indirect methods are affected by reducing the value of p so that this strategy cannot be well exploited when performing matrix operations indirectly. In this background, the present research devises the Direct Reconstruction Structure (DRS) for medical image formation through the composition of lower-dimensional signals, which are obtained through `p minimization. First, we present the mathematical formalism for generic implementations of this structure, which makes no assumptions about the operation for composition. Following, we derive the mathematical model and the minimization problem for a formulation that composes the image from onedimensional signals, which contain the information of a row of measurements in the frequency plane. We implemented that specific DRS formulation using the Iteratively Reweighted Least Squares (IRLS) as the minimization algorithm and prefiltering for sparse representation. We conducted four numerical experiments to investigate the behavior of the CS algorithms when reducing the value of p and evaluate the performance of DRS compared to techniques using an indirect method. In our tests, we used both artificial signals and actual image data. The results suggest that DRS can satisfactorily reconstruct medical images in good sparsity conditions. Prefiltering did not achieve the same effect in sparsifying the signals reconstructed by DRS compared to the case of algorithms using the indirect method.Faculdade de Tecnologia (FT)Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)Programa de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaGonçalves, Vinícius PereiraMiosso, Cristiano JacquesFreitas, Gabriel Luis de Araújo e2022-09-30T21:57:09Z2022-09-30T21:57:09Z2022-09-302022-07-17info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfFREITAS, Gabriel Luis de Araújo e. Novel approach for direct methods in medical imaging using compressive sensing. 2022. xxii, 116 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.https://repositorio.unb.br/handle/10482/44939engA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2025-03-19T16:01:39Zoai:repositorio.unb.br:10482/44939Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2025-03-19T16:01:39Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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