Avaliação de algoritimos para geração de imagens por ultrassom utilizando técnicas de beamformers adaptativos e sparse arrays

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Gomes, Danilo Fernandes lattes
Orientador(a): Maia, Joaquim Miguel lattes
Banca de defesa: Maia, Joaquim Miguel lattes, Hara, Marcos Santos lattes, Pichorim, Sérgio Francisco lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4840
Resumo: Os sistemas atuais de diagnóstico por imagem de ultrassom (US) baseados na transmissão de ondas planas são capazes de formar imagens em elevadas taxas de atualização e tornando simples e não invasivos procedimentos antes complexos e de considerável risco. A maioria dos sistemas de US convencionais utilizam a técnica de Delay and Sum (DAS), por sua fácil implementação e baixo custo computacional, entretanto oferecem imagens de baixa qualidade. Técnicas de beamformer adaptativos são capazes de reconstruir imagens com alta resolução e contraste, porém com implementação complexa e alto custo de processamento. Neste trabalho, sugere-se o uso das técnicas adaptativas de Minimum Variance (MV), Generalized Sidelobe Canceler (GSC) e Eigenspace Generalized Sidelobe Canceler (EGSC) baseadas em ondas planas e combinadas com Sparse Arrays com objetivo de avaliar a eficiência destes métodos com a diminuição do número de elementos do transdutor ativos na recepção e, consequentemente, diminuição na quantidade de dados gerados. Os testes dos métodos propostos foram realizados usando um conjunto de dados simulados, dados reais a partir de aquisições em um phantom mimetizador de tecidos biológicos de US e dados coletados in vivo. Os testes foram realizados com 128 elementos para transmissão e 128, 65, 44 e 23 elementos distribuídos esparsamente na recepção. A avaliação de desempenho foi realizada usando as métricas Full Width at Half Maximum (FWHM) para a verificação das resoluções lateral/axial e a razão de contraste (CNR). Os resultados mostraram que as imagens geradas pelo método proposto, com número reduzido de elementos ativos na recepção, foram próximas às fornecidas pelo DAS em termos de resoluções espaciais e contraste, indicando que os métodos de beamformes adaptativos combinados com sparse arrays propostos são adequados para formação de imagens de US.
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Técnicas de beamformer adaptativos são capazes de reconstruir imagens com alta resolução e contraste, porém com implementação complexa e alto custo de processamento. Neste trabalho, sugere-se o uso das técnicas adaptativas de Minimum Variance (MV), Generalized Sidelobe Canceler (GSC) e Eigenspace Generalized Sidelobe Canceler (EGSC) baseadas em ondas planas e combinadas com Sparse Arrays com objetivo de avaliar a eficiência destes métodos com a diminuição do número de elementos do transdutor ativos na recepção e, consequentemente, diminuição na quantidade de dados gerados. Os testes dos métodos propostos foram realizados usando um conjunto de dados simulados, dados reais a partir de aquisições em um phantom mimetizador de tecidos biológicos de US e dados coletados in vivo. Os testes foram realizados com 128 elementos para transmissão e 128, 65, 44 e 23 elementos distribuídos esparsamente na recepção. A avaliação de desempenho foi realizada usando as métricas Full Width at Half Maximum (FWHM) para a verificação das resoluções lateral/axial e a razão de contraste (CNR). Os resultados mostraram que as imagens geradas pelo método proposto, com número reduzido de elementos ativos na recepção, foram próximas às fornecidas pelo DAS em termos de resoluções espaciais e contraste, indicando que os métodos de beamformes adaptativos combinados com sparse arrays propostos são adequados para formação de imagens de US.The modern diagnosis ultrasound systems (US) based on the transmission of plane waves are capable to generate images with elevated frame rates allowing sophisticated exams and making some previously complex and risky procedures simple and non-invasive. The majority of US systems use the Delay and Sum (DAS) technique due to its easy implementation and low computational cost, although they provide low quality images. Adaptive beamformer techniques are capable of reconstructing images with elevate resolution and contrast, but with complex implementation and high processing cost. In this work is suggested the use of adaptive techniques such as Minimum Variance (MV), Generalized Sidelobe Canceler (GSC) and Eigenspace Generalized Sidelobe Canceler (EGSC) based on plane waves and combined with Sparse Arrays to evaluate the efficiency of these methods with decrease in the number of active elements of the transducer on reception, and consequent decrease in the amount of data generated. The evaluation of the proposed methods was performed using: a simulated dataset; actual data from acquisitions on an ultrasound biological tissue mimic phantom; and data collected in vivo. The tests were performed with 128 elements for transmission and 128, 65, 44 and 23 elements sparsely distributed at reception. Performance evaluation metrics have been done using the Full Width at Half Maximum (FWHM) for the verification of lateral/axial resolutions and the contrast ratio (CNR). The results showed that the images generated by the proposed method, with reduced number of active elements at reception, were close to those provided by the DAS in terms of spatial resolutions and contrast, indicating that the adaptive beamform methods combined with proposed sparse arrays are suitable for B-mode images reconstruction.Conselho Nacional do Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP)Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do ParanáUniversidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáCuritibaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática IndustrialUTFPRBrasilCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICAEngenharia ElétricaUltrassomOndas sonoras - TransmissãoProcessamento de sinais - Modelos matemáticosReconstrução de imagensMétodos de simulaçãoDiagnóstico por imagemProcessamento de imagensAlgorítmosEngenharia biomédicaUltrasonicsSound-waves - TransmissionSignal processing - Mathematical modelsImage reconstructionSimulation methodsDiagnostic imagingImage processingAlgorithmsBiomedical engineeringAvaliação de algoritimos para geração de imagens por ultrassom utilizando técnicas de beamformers adaptativos e sparse arraysEvaluation of algorithms for ultrasound imaging using adaptive beamformers and sparse arrays techniquesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCuritibaMaia, Joaquim Miguelhttp://lattes.cnpq.br/6369674496221915Assef, Amauri Amorinhttps://orcid.org/0000-0002-2001-5387http://lattes.cnpq.br/0720172921923496Maia, Joaquim Miguelhttp://lattes.cnpq.br/6369674496221915Hara, Marcos Santoshttp://lattes.cnpq.br/8070220022292930Pichorim, Sérgio Franciscohttp://lattes.cnpq.br/5874071100916364http://lattes.cnpq.br/4367994028433394Gomes, Danilo Fernandesinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRORIGINALCT_CPGEI_M_Gomes,_Danilo_Fernandes_2020.pdfapplication/pdf11632277http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/4840/1/CT_CPGEI_M_Gomes%2c_Danilo_Fernandes_2020.pdf4f40ee0d27208ccb17cbae76577f5ec7MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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