Fundamental and Harmonic Ultrasound Image Joint Restoration

L'imagerie ultrasonore conserve sa place parmi les principales modalités d'imagerie en raison de ses capacités à révéler l'anatomie et à inspecter le mouvement des organes et le flux sanguin en temps réel, d'un manière non invasive et non ionisante, avec un faible coût, une facilité d'utilisation et une grande vitesse de reconstruction des images. Néanmoins, l'imagerie ultrasonore présente des limites intrinsèques en termes de résolution spatiale. L'amélioration de la résolution spatiale des images ultrasonores est un défi actuel et de nombreux travaux ont longtemps porté sur l'optimisation du dispositif d'acquisition. L'imagerie ultrasonore à haute résolution atteint cet objectif grâce à l'utilisation de sondes spécialisées, mais se confronte aujourd'hui à des limites physiques et technologiques. L'imagerie harmonique est la solution intuitive des spécialistes pour augmenter la résolution lors de l'acquisition. Cependant, elle souffre d'une atténuation en profondeur. Une solution alternative pour améliorer la résolution est de développer des techniques de post-traitement comme la restauration d'images ultrasonores. L'objectif de cette thèse est d'étudier la non-linéarité des échos ultrasonores dans le processus de restauration et de présenter l'intérêt d'incorporer des images US harmoniques dans ce processus. Par conséquent, nous présentons une nouvelle méthode de restauration d'images US qui utilise les composantes fondamentales et harmoniques de l'image observée. La plupart des méthodes existantes sont basées sur un modèle linéaire de formation d'image. Sous l'approximation de Born du premier ordre, l'image RF est supposée être une convolution 2D entre la fonction de réflectivité et la réponse impulsionelle du système. Par conséquent, un problème inverse résultant est formé et résolu en utilisant un algorithme de type ADMM. Plus précisément, nous proposons de récupérer la fonction de reflectivité inconnue en minimisant une fonction composée de deux termes de fidélité des données correspondant aux composantes linéaires (fondamentale) et non linéaires (première harmonique) de l'image observée, et d'un terme de régularisation basé sur la parcimonie afin de stabiliser la solution. Pour tenir compte de l'atténuation en profondeur des images harmoniques, un terme d'atténuation dans le modèle direct de l'image harmonique est proposé sur la base d'une analyse spectrale effectuée sur les signaux RF observés. La méthode proposée a d'abord été appliquée en deux étapes, en estimant d'abord la réponse impulsionelle, suivi par la fonction de réflectivité. Dans un deuxième temps, une solution pour estimer simultanément le réponse impulsionelle et la fonction de réflectivité est proposée, et une autre solution pour prendre en compte la variabilité spatiale du la réponse impulsionelle est présentée. L'intérêt de la méthode proposée est démontré par des résultats synthétiques et in vivo et comparé aux méthodes de restauration conventionnelles

Statistical methods for analysis and processing of medical ultrasound: applications to segmentation and restoration

In this thesis two major topics inherent with medical ultrasound images are addressed: deconvolution and segmentation. In the first case a deconvolution algorithm is described allowing statistically consistent maximum a posteriori estimates of the tissue reflectivity to be restored. These estimates are proven to provide a reliable source of information for achieving an accurate characterization of biological tissues through the ultrasound echo. The second topic involves the definition of a semi automatic algorithm for myocardium segmentation in 2D echocardiographic images. The results show that the proposed method can reduce inter- and intra observer variability in myocardial contours delineation and is feasible and accurate even on clinical data

Reconstruction of enhanced ultrasound images from compressed measurements

L'intérêt de l'échantillonnage compressé dans l'imagerie ultrasonore a été récemment évalué largement par plusieurs équipes de recherche. Suite aux différentes configurations d'application, il a été démontré que les données RF peuvent être reconstituées à partir d'un faible nombre de mesures et / ou en utilisant un nombre réduit d'émission d'impulsions ultrasonores. Selon le modèle de l'échantillonnage compressé, la résolution des images ultrasonores reconstruites à partir des mesures compressées dépend principalement de trois aspects: la configuration d'acquisition, c.à.d. l'incohérence de la matrice d'échantillonnage, la régularisation de l'image, c.à.d. l'a priori de parcimonie et la technique d'optimisation. Nous nous sommes concentrés principalement sur les deux derniers aspects dans cette thèse. Néanmoins, la résolution spatiale d'image RF, le contraste et le rapport signal sur bruit dépendent de la bande passante limitée du transducteur d'imagerie et du phénomène physique lié à la propagation des ondes ultrasonores. Pour surmonter ces limitations, plusieurs techniques de traitement d'image en fonction de déconvolution ont été proposées pour améliorer les images ultrasonores. Dans cette thèse, nous proposons d'abord un nouveau cadre de travail pour l'imagerie ultrasonore, nommé déconvolution compressée, pour combiner l'échantillonnage compressé et la déconvolution. Exploitant une formulation unifiée du modèle d'acquisition directe, combinant des projections aléatoires et une convolution 2D avec une réponse impulsionnelle spatialement invariante, l'avantage de ce cadre de travail est la réduction du volume de données et l'amélioration de la qualité de l'image. Une méthode d'optimisation basée sur l'algorithme des directions alternées est ensuite proposée pour inverser le modèle linéaire, en incluant deux termes de régularisation exprimant la parcimonie des images RF dans une base donnée et l'hypothèse statistique gaussienne généralisée sur les fonctions de réflectivité des tissus. Nous améliorons les résultats ensuite par la méthode basée sur l'algorithme des directions simultanées. Les deux algorithmes sont évalués sur des données simulées et des données in vivo. Avec les techniques de régularisation, une nouvelle approche basée sur la minimisation alternée est finalement développée pour estimer conjointement les fonctions de réflectivité des tissus et la réponse impulsionnelle. Une investigation préliminaire est effectuée sur des données simulées.The interest of compressive sampling in ultrasound imaging has been recently extensively evaluated by several research teams. Following the different application setups, it has been shown that the RF data may be reconstructed from a small number of measurements and/or using a reduced number of ultrasound pulse emissions. According to the model of compressive sampling, the resolution of reconstructed ultrasound images from compressed measurements mainly depends on three aspects: the acquisition setup, i.e. the incoherence of the sampling matrix, the image regularization, i.e. the sparsity prior, and the optimization technique. We mainly focused on the last two aspects in this thesis. Nevertheless, RF image spatial resolution, contrast and signal to noise ratio are affected by the limited bandwidth of the imaging transducer and the physical phenomenon related to Ultrasound wave propagation. To overcome these limitations, several deconvolution-based image processing techniques have been proposed to enhance the ultrasound images. In this thesis, we first propose a novel framework for Ultrasound imaging, named compressive deconvolution, to combine the compressive sampling and deconvolution. Exploiting an unified formulation of the direct acquisition model, combining random projections and 2D convolution with a spatially invariant point spread function, the benefit of this framework is the joint data volume reduction and image quality improvement. An optimization method based on the Alternating Direction Method of Multipliers is then proposed to invert the linear model, including two regularization terms expressing the sparsity of the RF images in a given basis and the generalized Gaussian statistical assumption on tissue reflectivity functions. It is improved afterwards by the method based on the Simultaneous Direction Method of Multipliers. Both algorithms are evaluated on simulated and in vivo data. With regularization techniques, a novel approach based on Alternating Minimization is finally developed to jointly estimate the tissue reflectivity function and the point spread function. A preliminary investigation is made on simulated data

Real-time Ultrasound Signals Processing: Denoising and Super-resolution

Ultrasound acquisition is widespread in the biomedical field, due to its properties of low cost, portability, and non-invasiveness for the patient. The processing and analysis of US signals, such as images, 2D videos, and volumetric images, allows the physician to monitor the evolution of the patient's disease, and support diagnosis, and treatments (e.g., surgery). US images are affected by speckle noise, generated by the overlap of US waves. Furthermore, low-resolution images are acquired when a high acquisition frequency is applied to accurately characterise the behaviour of anatomical features that quickly change over time. Denoising and super-resolution of US signals are relevant to improve the visual evaluation of the physician and the performance and accuracy of processing methods, such as segmentation and classification. The main requirements for the processing and analysis of US signals are real-time execution, preservation of anatomical features, and reduction of artefacts. In this context, we present a novel framework for the real-time denoising of US 2D images based on deep learning and high-performance computing, which reduces noise while preserving anatomical features in real-time execution. We extend our framework to the denoise of arbitrary US signals, such as 2D videos and 3D images, and we apply denoising algorithms that account for spatio-temporal signal properties into an image-to-image deep learning model. As a building block of this framework, we propose a novel denoising method belonging to the class of low-rank approximations, which learns and predicts the optimal thresholds of the Singular Value Decomposition. While previous denoise work compromises the computational cost and effectiveness of the method, the proposed framework achieves the results of the best denoising algorithms in terms of noise removal, anatomical feature preservation, and geometric and texture properties conservation, in a real-time execution that respects industrial constraints. The framework reduces the artefacts (e.g., blurring) and preserves the spatio-temporal consistency among frames/slices; also, it is general to the denoising algorithm, anatomical district, and noise intensity. Then, we introduce a novel framework for the real-time reconstruction of the non-acquired scan lines through an interpolating method; a deep learning model improves the results of the interpolation to match the target image (i.e., the high-resolution image). We improve the accuracy of the prediction of the reconstructed lines through the design of the network architecture and the loss function. %The design of the deep learning architecture and the loss function allow the network to improve the accuracy of the prediction of the reconstructed lines. In the context of signal approximation, we introduce our kernel-based sampling method for the reconstruction of 2D and 3D signals defined on regular and irregular grids, with an application to US 2D and 3D images. Our method improves previous work in terms of sampling quality, approximation accuracy, and geometry reconstruction with a slightly higher computational cost. For both denoising and super-resolution, we evaluate the compliance with the real-time requirement of US applications in the medical domain and provide a quantitative evaluation of denoising and super-resolution methods on US and synthetic images. Finally, we discuss the role of denoising and super-resolution as pre-processing steps for segmentation and predictive analysis of breast pathologies

Technology 2002: the Third National Technology Transfer Conference and Exposition, Volume 1

The proceedings from the conference are presented. The topics covered include the following: computer technology, advanced manufacturing, materials science, biotechnology, and electronics

NASA Tech Briefs, April 1994

Topics covered: Advanced Composites and Plastics; Electronic Components and Circuits; Electronic Systems; Physical Sciences; Materials; Computer Programs; Mechanics; Machinery/Automation; Manufacturing/Fabrication; Mathematics and Information Sciences; Life Sciences; Books and Reports

Computer-assisted motion compensation and analysis of perfusion ultrasound data

Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Diss., 2014von Sebastian Schäfe