Logarithmic Intensity Compression in Fluorescence Guided Surgery Applications

The use of fluorescence video imaging to guide surgery is rapidly expanding, and improvements in camera readout dynamic range have not matched display capabilities. Logarithmic intensity compression is a fast, single-step mapping technique that can map the useable dynamic range of high-bit fluorescence images onto the typical 8-bit display and potentially be a variable dynamic contrast enhancement tool. We demonstrate a ∼4.6  times improvement in image quality quantified by image entropy and a dynamic range reduction by a factor of ∼380 by the use of log-compression tools in processing in vivo fluorescence images

CUDA based Level Set Method for 3D Reconstruction of Fishes from Large Acoustic Data

Acoustic images present views of underwater dynamics, even in high depths. With multi-beam echo sounders (SONARs), it is possible to capture series of 2D high resolution acoustic images. 3D reconstruction of the water column and subsequent estimation of fish abundance and fish species identification is highly desirable for planning sustainable fisheries. Main hurdles in analysing acoustic images are the presence of speckle noise and the vast amount of acoustic data. This paper presents a level set formulation for simultaneous fish reconstruction and noise suppression from raw acoustic images. Despite the presence of speckle noise blobs, actual fish intensity values can be distinguished by extremely high values, varying exponentially from the background. Edge detection generally gives excessive false edges that are not reliable. Our approach to reconstruction is based on level set evolution using Mumford-Shah segmentation functional that does not depend on edges in an image. We use the implicit function in conjunction with the image to robustly estimate a threshold for suppressing noise in the image by solving a second differential equation. We provide details of our estimation of suppressing threshold and show its convergence as the evolution proceeds. We also present a GPU based streaming computation of the method using NVIDIA’s CUDA framework to handle large volume data-sets. Our implementation is optimised for memory usage to handle large volumes

Removing multiplicative noise by Douglas-Rachford splitting methods

Multiplicative noise appears in various image processing applications, e.g., in synthetic aperture radar (SAR), ultrasound imaging or in connection with blur in electronic microscopy, single particle emission computed tomography (SPECT) and positron emission tomography (PET). In this paper, we consider a variational restoration model consisting of the I-divergence as data fitting term and the total variation semi-norm or nonlocal means as regularizer. Although the I-divergence is the typical data fitting term when dealing with Poisson noise we substantiate why it is also appropriate for cleaning Gamma noise. We propose to compute the minimizer of our restoration functional by applying Douglas-Rachford splitting techniques, resp. alternating split Bregman methods, combined with an efficient algorithm to solve the involved nonlinear systems of equations. We prove the Q-linear convergence of the latter algorithm. Finally, we demonstrate the performance of our whole scheme by numerical examples. It appears that the nonlocal means approach leads to very good qualitative results

Review of Fluorescence Guided Surgery Visualization and Overlay Techniques

In fluorescence guided surgery, data visualization represents a critical step between signal capture and display needed for clinical decisions informed by that signal. The diversity of methods for displaying surgical images are reviewed, and a particular focus is placed on electronically detected and visualized signals, as required for near-infrared or low concentration tracers. Factors driving the choices such as human perception, the need for rapid decision making in a surgical environment, and biases induced by display choices are outlined. Five practical suggestions are outlined for optimal display orientation, color map, transparency/alpha function, dynamic range compression, and color perception check

Fully automated segmentation and tracking of the intima media thickness in ultrasound video sequences of the common carotid artery

Abstract—The robust identification and measurement of the intima media thickness (IMT) has a high clinical relevance because it represents one of the most precise predictors used in the assessment of potential future cardiovascular events. To facilitate the analysis of arterial wall thickening in serial clinical investigations, in this paper we have developed a novel fully automatic algorithm for the segmentation, measurement, and tracking of the intima media complex (IMC) in B-mode ultrasound video sequences. The proposed algorithm entails a two-stage image analysis process that initially addresses the segmentation of the IMC in the first frame of the ultrasound video sequence using a model-based approach; in the second step, a novel customized tracking procedure is applied to robustly detect the IMC in the subsequent frames. For the video tracking procedure, we introduce a spatially coherent algorithm called adaptive normalized correlation that prevents the tracking process from converging to wrong arterial interfaces. This represents the main contribution of this paper and was developed to deal with inconsistencies in the appearance of the IMC over the cardiac cycle. The quantitative evaluation has been carried out on 40 ultrasound video sequences of the common carotid artery (CCA) by comparing the results returned by the developed algorithm with respect to ground truth data that has been manually annotated by clinical experts. The measured IMTmean ± standard deviation recorded by the proposed algorithm is 0.60 mm ± 0.10, with a mean coefficient of variation (CV) of 2.05%, whereas the corresponding result obtained for the manually annotated ground truth data is 0.60 mm ± 0.11 with a mean CV equal to 5.60%. The numerical results reported in this paper indicate that the proposed algorithm is able to correctly segment and track the IMC in ultrasound CCA video sequences, and we were encouraged by the stability of our technique when applied to data captured under different imaging conditions. Future clinical studies will focus on the evaluation of patients that are affected by advanced cardiovascular conditions such as focal thickening and arterial plaques

Computer Aided Diagnosis on customized Ultrasound Imaging system

This thesis seeks implementation of mid end, back end algorithms to develop ultrasound imaging system and computer aided diagnosis for kidney. Integration of new algorithms onto present ultra-sound system is not possible as they are mostly based on DSPs and FPGAs. Hence firstly, mid end and back-end system has been designed for Kintex 7 FPGA, to replicate present ultrasound system. Later our algorithms related to compression techniques, image contrast enhancement are validated by porting them on to the developed system. The thesis also focuses on diagnosing kidney related problems using ultrasound images. Recent statistics show that there is a large increase in population suffering with kidney related problems. Many a times, detecting the kidney related problem at an early stage can prevent most of these diseases. Some of the major issues in maintaining quality of healthcare services are low doctor to patient ratio in rural areas, unavailability of trained medical professionals in remote areas, infrastructural constraints etc. Computer aided diagnosis helps in solving this issue. Computer aided algorithms can assist semi-skilled sonographers to confidently make decisions, thus improving the quality of healthcare services

Ensembles de niveaux robustes au speckle et recalage B-spline: application à la segmentation et l'analyse du mouvement cardiaque par des images ultrasons

L'analyse du mouvement local des parois du cœur dans des images ultrasonores est souvent utilisée pour diagnostiquer certaines malformations cardiaques. Malheureusement, cette modalité produit des images caractérisées par un niveau élevé de speckle, rendant difficile la détection des cavités. La thèse présente une méthode d'estimation du mouvement des cavités dans des images 2D. Nous proposons un nouveau modèle de level sets pour segmenter l'image. Ce modèle s'appuie sur une fonction d'arrêt adaptée au speckle. Celle-ci se démarque des fonctions habituelles en remplaçant le gradient par le coefficient de variation, une statistique robuste aux bruits multiplicatifs. De plus, nous renforçant cette fonction par un classificateur perceptron multicouche rendant plus fiable la détection de contours. Les résultats obtenus montrent un apport significatif en précision. L'estimation du mouvement se fait par un processus de recalage adaptatif qui calcule une B-spline hiérarchique. Cette méthode prend en entrée les courbes produites par la segmentation et estime la déformation en appliquant successivement l'algorithme ICP, une optimisation aux moindres carrés, et un raffinage hiérarchique. L'expérimentation montre que ce modèle aboutit à une approximation précise des déformations 2D des parois du cœu

超音波イメージングにおける画質向上技術の低演算量化に関する研究

Tohoku University金井浩課

Analyse des images échographiques du tendon équin

Les articulations du cheval de sport de haut niveau sont très sollicitées, ce qui peut entraîner de multiples tendinopathies telles que la déchirure ou la rupture du Tendon Fléchisseur Superficiel du Doigt (SDFT). L’imagerie par échographie, peu coûteuse, non invasive et propice à l’exploration de la structure interne du SDFT est régulièrement utilisée pour évaluer l’intégrité du tendon. Cependant, le pronostic fonctionnel sur l’état des tendons à partir des examens cliniques est souvent difficile à poser. Cette difficulté résulte du manque d’information a priori des structures visibles sur les images échographiques cliniques qui peut entraîner une interprétation subjective ou erronée sur l’état du tendon. Une autre difficulté est le manque d’outils en imagerie pour supporter les vétérinaires dans leur prise de décision. Dans cette recherche, nous nous intéressons à développer une méthode d’analyse pour évaluer objectivement la structure interne des SDFTs à partir des examens cliniques. Deux axes de recherche sont privilégiés : − La simulation, dans des conditions réalistes, de la propagation des ondes ultrasonores à travers la structure tendineuse, dans le but de reproduire l’aspect général clinique des images échographiques. Les résultats de la simulation nous aideront à déduire l’information sur le contenu structural observé sur les images cliniques des tendons sains et lésés. Cette information servira ensuite à : − L’élaboration de méthodes de segmentation de la structure interne et de la quantification de la densité des faisceaux fibreux des tendons SDFTs à partir des examens cliniques. La simulation nous a permis de noter d’une manière objective que les structures hyperéchogènes observées sur les échographies des tendons normaux sont les résultats de la rétrodiffusion des ondes ultrasonores sur les interstices qui entourent les faisceaux fibreux. Les interstices qui génèrent les structures hyperéchogènes à une fréquence de 7,5 MHz sont ceux qui ont des épaisseurs supérieures à la longueur d’onde acoustique λ (~256 μm) selon l’axe de propagation des ondes ultrasonores. Les méthodes de segmentation utilisées se résument en deux approches principales : une première méthode est dédiée exclusivement à la segmentation des échographies du SDFT et combine une méthode de décompression logarithmique et des opérations morphologiques. Une deuxième approche, plus générale, est dédiée à la segmentation des échographies et des macrophotographies du SDFT. Elle se base essentiellement sur un nouvel algorithme d’amincissement morphologique. La quantification de la structure interne des tendons SDFT a permis de discerner objectivement les tendons normaux des lésés. L’analyse statistique sur la densité des faisceaux fibreux, évaluée à partir des examens cliniques sur des sites préférentiels des SDFTs normaux a montré une faible densité sur le site distal. Cette analyse a été corroborée par l’application de la même approche de segmentation et de quantification sur une base de données d’images macrophotographiques des SDFTs. Cela peut traduire une faiblesse en traction mécanique du site distal et expliquer la fréquence élevée des blessures sur ce site. Ces résultats pourront éventuellement être adaptés à l’étude des tendons et des ligaments chez l’humain