61 research outputs found

    Novel pulse-echo ultrasound methods for diagnostics of osteoporosis

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    Use of Pattern Classification Algorithms to Interpret Passive and Active Data Streams from a Walking-Speed Robotic Sensor Platform

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    In order to perform useful tasks for us, robots must have the ability to notice, recognize, and respond to objects and events in their environment. This requires the acquisition and synthesis of information from a variety of sensors. Here we investigate the performance of a number of sensor modalities in an unstructured outdoor environment, including the Microsoft Kinect, thermal infrared camera, and coffee can radar. Special attention is given to acoustic echolocation measurements of approaching vehicles, where an acoustic parametric array propagates an audible signal to the oncoming target and the Kinect microphone array records the reflected backscattered signal. Although useful information about the target is hidden inside the noisy time domain measurements, the Dynamic Wavelet Fingerprint process (DWFP) is used to create a time-frequency representation of the data. A small-dimensional feature vector is created for each measurement using an intelligent feature selection process for use in statistical pattern classification routines. Using our experimentally measured data from real vehicles at 50 m, this process is able to correctly classify vehicles into one of five classes with 94% accuracy. Fully three-dimensional simulations allow us to study the nonlinear beam propagation and interaction with real-world targets to improve classification results

    Computation of the one-dimensional unwrapped phase

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    Thesis (S.M.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 2006.Includes bibliographical references (p. 101-102). "Cepstrum bibliography" (p. 67-100).In this thesis, the computation of the unwrapped phase of the discrete-time Fourier transform (DTFT) of a one-dimensional finite-length signal is explored. The phase of the DTFT is not unique, and may contain integer multiple of 27r discontinuities. The unwrapped phase is the instance of the phase function chosen to ensure continuity. This thesis presents existing algorithms for computing the unwrapped phase, discussing their weaknesses and strengths. Then two composite algorithms are proposed that use the existing ones, combining their strengths while avoiding their weaknesses. The core of the proposed methods is based on recent advances in polynomial factoring. The proposed methods are implemented and compared to the existing ones.by Zahi Nadim Karam.S.M

    Fundamental and Harmonic Ultrasound Image Joint Restoration

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    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

    Predicting room acoustical behavior with the ODEON computer model

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