Electromagnetic models for ultrasound image processing

Speckle noise appears when coherent illumination is employed, as for example Laser, Synthetic Aperture Radar (SAR), Sonar, Magnetic Resonance, X-ray and Ultrasound imagery. Backscattered echoes from the randomly distributed scatterers in the microscopic structure of the medium are the origin of speckle phenomenon, which characterizes coherent imaging with a granular appearance. It can be shown that speckle noise is of multiplicative nature, strongly correlated and more importantly, with non-Gaussian statistics. These characteristics differ greatly from the traditional assumption of white additive Gaussian noise, often taken in image segmentation, filtering, and in general, image processing; which leads to reduction of the methods effectiveness for final image information extraction; therefore, this kind of noise severely impairs human and machine ability to image interpretation. Statistical modeling is of particular relevance when dealing with speckled data in order to obtain efficient image processing algorithms; but, additionally, clinical ultrasound imaging systems employ nonlinear signal processing to reduce the dynamic range of the input echo signal to match the smaller dynamic range of the display device and to emphasize objects with weak backscatter. This reduction in dynamic range is normally achieved through a logarithmic amplifier i.e. logarithmic compression, which selectively compresses large input signals. This kind of nonlinear compression totally changes the statistics of the input envelope signal; and, a closed form expression for the density function of the logarithmic transformed data is usually hard to derive. This thesis is concerned with the statistical distributions of the Log-compressed amplitude signal in coherent imagery, and its main objective is to develop a general statistical model for log-compressed ultrasound B-scan images. The developed model is adapted, making the pertinent physical analogies, from the multiplicative model in Synthetic Aperture Radar (SAR) context. It is shown that the proposed model can successfully describe log-compressed data generated from different models proposed in the specialized ultrasound image processing literature. Also, the model is successfully applied to model in-vivo echo-cardiographic (ultrasound) B-scan images. Necessary theorems are established to account for a rigorous mathematical proof of the validity and generality of the model. Additionally, a physical interpretation of the parameters is given, and the connections between the generalized central limit theorems, the multiplicative model and the compound representations approaches for the different models proposed up-to-date, are established. It is shown that the log-amplifier parameters are included as model parameters and all the model parameters are estimated using moments and maximum likelihood methods. Finally, three applications are developed: speckle noise identification and filtering; segmentation of in vivo echo-cardiographic (ultrasound) B-scan images and a novel approach for heart ejection fraction evaluationEl ruido Speckle aparece cuando se utilizan sistemas de iluminación coherente, como por ejemplo Láser, Radar de Apertura Sintética (SAR), Sonar, Resonancia Magnética, rayos X y ultrasonidos. Los ecos dispersados por los centros dispersores distribuidos al azar en la estructura microscópica del medio son el origen de este fenómeno, que caracteriza las imágenes coherentes con un aspecto granular. Se puede demostrar que el ruido Speckle es de carácter multiplicativo, fuertemente correlacionados y lo más importante, con estadística no Gaussiana. Estas características son muy diferentes de la suposición tradicional de ruido aditivo gaussiano blanco, a menudo asumida en la segmentación de imágenes, filtrado, y en general, en el procesamiento de imágenes; lo cual se traduce en la reducción de la eficacia de los métodos para la extracción de información de la imagen final. La modelización estadística es de particular relevancia cuando se trata con datos Speckle, a fin de obtener algoritmos de procesamiento de imágenes eficientes. Además, el procesamiento no lineal de señales empleado en sistemas clínicos de imágenes por ultrasonido para reducir el rango dinámico de la señal de eco de entrada de manera que coincida con el rango dinámico más pequeño del dispositivo de visualización y resaltar así los objetos con dispersión más débil, modifica radicalmente la estadística de los datos. Esta reducción en el rango dinámico se logra normalmente a través de un amplificador logarítmico es decir, la compresión logarítmica, que comprime selectivamente las señales de entrada y una forma analítica para la expresión de la función de densidad de los datos transformados logarítmicamente es por lo general difícil de derivar. Esta tesis se centra en las distribuciones estadísticas de la amplitud de la señal comprimida logarítmicamente en las imágenes coherentes, y su principal objetivo es el desarrollo de un modelo estadístico general para las imágenes por ultrasonido comprimidas logarítmicamente en modo-B. El modelo desarrollado se adaptó, realizando las analogías físicas relevantes, del modelo multiplicativo en radares de apertura sintética (SAR). El Modelo propuesto puede describir correctamente los datos comprimidos logarítmicamente a partir datos generados con los diferentes modelos propuestos en la literatura especializada en procesamiento de imágenes por ultrasonido. Además, el modelo se aplica con éxito para modelar ecocardiografías en vivo. Se enuncian y demuestran los teoremas necesarios para dar cuenta de una demostración matemática rigurosa de la validez y generalidad del modelo. Además, se da una interpretación física de los parámetros y se establecen las conexiones entre el teorema central del límite generalizado, el modelo multiplicativo y la composición de distribuciones para los diferentes modelos propuestos hasta a la fecha. Se demuestra además que los parámetros del amplificador logarítmico se incluyen dentro de los parámetros del modelo y se estiman usando los métodos estándar de momentos y máxima verosimilitud. Por último, tres aplicaciones se desarrollan: filtrado de ruido Speckle, segmentación de ecocardiografías y un nuevo enfoque para la evaluación de la fracción de eyección cardiaca.Postprint (published version

Speckle Detection in Ultrasonic Images Using Unsupervised Clustering Techniques

Research for the improvement of the quality of clinical ultrasound images has been a topic of interest for researchers and physicians. One of the challenges is the presence of speckle artifacts. This dissertation reviews the speckle phenomena in such images, and develops algorithms to better identify this artifact in sonographic images. Speckle artifact is categorized into two groups: partially developed speckles and fully developed speckles (FDS). This concept has been used, along with the classification techniques, to segment the ultrasound images into patches and classify the patches in the image as FDS or non-FDS. The proposed algorithms and the results of the experiments have been validated using simulation, phantom and real data that were created for the purposes of this study or taken from other research groups. Current speckle detection methods do not optimize statistical features and they are not based on machine learning techniques. For the first time this work introduces a novel method for searching and extracting the best features for optimizing speckle detection rate using statistical machine learning and ensemble classification. Potential applications include strain imaging by tracking speckle displacement, elastography, speckle tracking and suppression applications, and needle-tracking applications.Ph.D., Biomedical Engineering -- Drexel University, 201

Speckle reduction in ultrasonic images through a maximum likelihood based adaptive filter

Physics in Medicine and Biology, 51(21): pp. 5591-5602, DOI: http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/51/21/014Speckle poses serious problems in the interpretation of ultrasound images. It reduces contrast and resolution, making it difficult to identify the presence of abnormalities in B mode images. Using a recently proposed compound probability density function (pdf) for the statistics of the backscattered ultrasonic signals, an adaptive filter is implemented and tested on B mode images of a tissue mimicking phantom. Results suggest that the adaptive filter based on a maximum likelihood approach improves the ability to classify targets in images while retaining the details in the original unprocessed image

Echocardiography

The book "Echocardiography - New Techniques" brings worldwide contributions from highly acclaimed clinical and imaging science investigators, and representatives from academic medical centers. Each chapter is designed and written to be accessible to those with a basic knowledge of echocardiography. Additionally, the chapters are meant to be stimulating and educational to the experts and investigators in the field of echocardiography. This book is aimed primarily at cardiology fellows on their basic echocardiography rotation, fellows in general internal medicine, radiology and emergency medicine, and experts in the arena of echocardiography. Over the last few decades, the rate of technological advancements has developed dramatically, resulting in new techniques and improved echocardiographic imaging. The authors of this book focused on presenting the most advanced techniques useful in today's research and in daily clinical practice. These advanced techniques are utilized in the detection of different cardiac pathologies in patients, in contributing to their clinical decision, as well as follow-up and outcome predictions. In addition to the advanced techniques covered, this book expounds upon several special pathologies with respect to the functions of echocardiography

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