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Non-Local Compressive Sensing Based SAR Tomography
Tomographic SAR (TomoSAR) inversion of urban areas is an inherently sparse
reconstruction problem and, hence, can be solved using compressive sensing (CS)
algorithms. This paper proposes solutions for two notorious problems in this
field: 1) TomoSAR requires a high number of data sets, which makes the
technique expensive. However, it can be shown that the number of acquisitions
and the signal-to-noise ratio (SNR) can be traded off against each other,
because it is asymptotically only the product of the number of acquisitions and
SNR that determines the reconstruction quality. We propose to increase SNR by
integrating non-local estimation into the inversion and show that a reasonable
reconstruction of buildings from only seven interferograms is feasible. 2)
CS-based inversion is computationally expensive and therefore barely suitable
for large-scale applications. We introduce a new fast and accurate algorithm
for solving the non-local L1-L2-minimization problem, central to CS-based
reconstruction algorithms. The applicability of the algorithm is demonstrated
using simulated data and TerraSAR-X high-resolution spotlight images over an
area in Munich, Germany.Comment: 10 page
Recent Techniques for Regularization in Partial Differential Equations and Imaging
abstract: Inverse problems model real world phenomena from data, where the data are often noisy and models contain errors. This leads to instabilities, multiple solution vectors and thus ill-posedness. To solve ill-posed inverse problems, regularization is typically used as a penalty function to induce stability and allow for the incorporation of a priori information about the desired solution. In this thesis, high order regularization techniques are developed for image and function reconstruction from noisy or misleading data. Specifically the incorporation of the Polynomial Annihilation operator allows for the accurate exploitation of the sparse representation of each function in the edge domain.
This dissertation tackles three main problems through the development of novel reconstruction techniques: (i) reconstructing one and two dimensional functions from multiple measurement vectors using variance based joint sparsity when a subset of the measurements contain false and/or misleading information, (ii) approximating discontinuous solutions to hyperbolic partial differential equations by enhancing typical solvers with l1 regularization, and (iii) reducing model assumptions in synthetic aperture radar image formation, specifically for the purpose of speckle reduction and phase error correction. While the common thread tying these problems together is the use of high order regularization, the defining characteristics of each of these problems create unique challenges.
Fast and robust numerical algorithms are also developed so that these problems can be solved efficiently without requiring fine tuning of parameters. Indeed, the numerical experiments presented in this dissertation strongly suggest that the new methodology provides more accurate and robust solutions to a variety of ill-posed inverse problems.Dissertation/ThesisDoctoral Dissertation Mathematics 201
Small animal PET imaging using GATE Monte Carlo simulations : Implementation of physiological and metabolic information
Tese de doutoramento, (Engenharia Biomédica e Biofísica), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2010O rato/ratinho de laboratório é o modelo animal de escolha para o estudo dos processos fundamentais associados a determinadas patologias, como o cancro. Esta escolha deve-se a uma gama de factores que incluem uma grande homologia genética com o Homem. Assim sendo o
rato/ratinho é amplamente utilizado em laboratórios por todo o Mundo para estudo dos processos
celulares básicos associados á doença e à terapia. A comunidade laboratorial tem, nos últimos
anos, desenvolvido um grande interesse pela imagiologia não-invasiva destes animais. De entre as
diversas tecnologias de imagem aplicadas aos estudosin vivo de pequenos animais, a Tomografia
por Emissão de Positrões (PET) permite obter informação sobre a distribuição espacial e temporal
de moléculas marcadas com átomo emissor de positrões, de forma não invasiva.
Os traçadores utilizados para obter esta “imagem molecular” são administrados em baixas quantidades,
de tal forma que os processos biológicos que envolvem concentrações da ordem do nano
molar, ou mesmo inferiores, podem ser determinadas sem perturbar o processo em estudo. Muitas
combinações de diferentes moléculas com diferentes radionúclidos permitem traçar uma gama de
caminhos moleculares específicos (e.g. processos biológicos de receptores e síntese de transmissores
em caminhos de comunicação em células, processos metabólicos e expressão genética).
A imagem pode ser executada repetidamente antes e depois de intervenções permitindo o uso de
cada animal como o seu próprio controlo biológico.
A investigação já realizada em curso que aplicam a PET ao estudos de pequenos animais, tem permitido
compreender, entre outras coisas, a evolução de determinadas doenças e suas potenciais
terapias. Contudo, existem algumas dificuldades de implementação desta técnica já que a informação
obtida está condicionada pelos fenómenos físicos associados à interacção da radiação com
a matéria, pelos instrumentos envolvidos na obtenção da informação e pela própria fisiologia do
animal (por exemplo o seu movimento fisiológico). De facto, a fiabilidade da quantificação das imagens
obtidas experimentalmente, em sistemas PET dedicados aos pequenos animais, é afectada
ao mesmo tempo pelos limites de desempenho dos detectores (resolução espacial e em energia,
sensibilidade, etc.), os efeitos físicos como a atenuação e a dispersão, que perturbam a reconstrução
da imagem, e os efeitos fisiológicos (movimentos do animal). Na prática estes efeitos são
corrigidos com métodos de correcção específicos com a finalidade de extrair parâmetros quantitativos
fiáveis. Por outro lado, as características fisiológicas dos animais a estudar e a necessidade
da existência de animais disponíveis, são factores adicionais de complexidade.
Recentemente, tem sido dedicada alguma atenção aos efeitos resultantes dos movimentos fisiológicos,
nomeadamente do movimento respiratório, na qualidade das imagens obtidas no decurso de
um exame PET. Em particular, no caso do estudo dos tumores do pulmão (algo infelizmente muito
frequente em humanos), o movimento fisiológico dos pulmões é uma fonte de degradação das imagens
PET, podendo comprometer a sua resolução e o contraste entre regiões sãs e doentes deste
orgão. A precisão quantitativa na determinação da concentração de actividade e dos volumes funcionais
fica assim debilitada, sendo por vezes impedida a localização, detecção e quantificação do
radiotraçador captado nas lesões pulmonares. De modo a conseguir diminuir estes efeitos, existe
a necessidade de melhor compreender a influência deste movimento nos resultados PET.
Neste contexto, as simulações Monte Carlo são um instrumento útil e eficaz de ajuda à optimização
dos componentes dos detectores existentes, à concepção de novos detectores, ao desenvolviBaseados em modelos matemáticos dos processos físicos, químicos e, sempre que possível, biológicos,
os métodos de simulação Monte Carlo são, desde há muito, uma ferramenta privilegiada
para a obtenção de informação fiável da previsão do comportamento de sistemas complexos e por
maioria de razão, para uma sua melhor compreensão.
No contexto da Imagiologia Molecular, a plataforma de simulação Geant4 Application for Tomographic
Emission (GATE), validada para as técnicas de imagem de Medicina Nuclear, permite a
simulação por Monte Carlo dos processos de obtenção de imagem. Esta simulação pode mesmo
ser feita quando se pretende estudar a distribuição de emissores de positrões cuja localização
varia ao longo do tempo. Adicionalmente, estas plataformas permitem a utilização de modelos
computacionais para modelar a anatomia e a fisiologia dos organismos em estudo mediante a
utilização de uma sua representação digital realista denominada de fantôma. A grande vantagem
na utilização destes fantômas relaciona-se com o facto de conhecermos as suas características
geométricas (“anatómicas”) e de podermos controlar as suas características funcionais (“fisiológicas”).
Podemos assim obter padrões a partir dos quais podemos avaliar e aumentar a qualidade
dos equipamentos e técnicas de imagem.
O objectivo do presente trabalho consiste na modelação e validação de uma plataforma de simulação
do sistema microPET® FOCUS 220, usado em estudos de PET para pequenos animais,
utilizando a plataforma de simulação GATE. A metodologia adoptada procurou reproduzir de uma
forma realista, o ambiente de radiação e factores instrumentais relacionados com o sistema de
imagem, assim como o formato digital dos dados produzidos pelo equipamento. Foram usados
modelos computacionais, obtidos por segmentação de imagem de exames reais, para a avaliação
da quantificação das imagens obtidas. Os resultados obtidos indicam que a plataforma produz
resultados reprodutíveis, adequados para a sua utilização de estudos de pequenos animais em
PET.
Este objectivo foi concretizado estudando os efeitos combinados do tamanho das lesões, do rácio
de concentração de actividade lesão-para-fundo e do movimento respiratório na recuperação
de sinal de lesões esféricas localizadas no pulmão em imagens PET de pequenos animais. Para
este efeito, foi implementada no código GATE uma representação digital em 4D de um ratinho de
corpo inteiro (o fantôma MOBY). O MOBY permitiu reproduzir uma condição fisiológica que representa
a respiração em condição de "stress", durante um exame típico de PET pequeno animal, e
a inclusão de uma lesão esférica no pulmão tendo em conta o movimento da mesma. Foram realizadas
um conjunto de simulações estáticas e dinâmicas usando 2-Deoxy-[18F]fluoro-D-glucose
(FDG) tendo em consideração diferentes tamanhos das lesões e diferentes captações deste radiofármaco.
O ruído da imagem e a resolução temporal foram determinadas usando imagens 3D
e 4D. O rácio sínal-para-ruído (SNR), o rácio contraste-para-ruído (CNR), a relação lesão-fundo
(target-to-background activity concentration ratio- TBR), a recuperação de contraste (CR) e a recuperação
de volume (VR) foram também avaliados em função do tamanho da lesão e da actividade
captada. Globalmente, os resultados obtidos demonstram que a perda de sinal depende tanto do
tamanho da lesão como da captação de actividade na lesão. Nas simulações estáticas, onde não
foi simulado movimento, os coeficientes de recuperação foram influenciados pelo efeito de volume parcial para os tamanhos mais reduzidos de lesão. Além disso, o aumento do contraste na lesão produz um aumento significativo no desvio padrão da média de sinal recuperado resultando numa
diminuição no CNR e no SNR. Também concluímos que o movimento respiratório diminui significativamente
a recuperação do sinal e que esta perda depende principalmente do tamanho da lesão.
A melhor resolução temporal e resolução espacial foram obtidas nas simulações estáticas, onde
não existia movimento envolvido.
Os resultados simulados mostram que o efeito de volume parcial é dominante nas lesões mais
pequenas devido à resolução espacial do sistema FOCUS, tanto nas imagens estáticas como
nas dinâmicas. Além disso, para concentrações baixas de radiofármaco existe uma dificuldade
inerente em quantificar a recuperação de sinal nas lesões comprometendo a análise quantitativa dos dados obtidos.Organ motion has become of great concern in medical imaging only recently. Respiratory motion
is one source of degradation of PET images. Respiratory motion may lead to image blurring, which
may result in reduced contrast and quantitative accuracy in terms of recovered activity concentration
and functional volumes. Consequently, the motion of lungs hinders the localization, detection, and
the quantification of tracer uptake in lung lesions. There is, therefore, a need to better understand
the effects of this motion on PET data outcome.
Medical imaging methods and devices are commonly evaluated through computer simulation. Computer
generated phantoms are used to model patient anatomy and physiology, as well as the imaging
process itself. A major advantage of using computer generated phantoms in simulation studies
is that the anatomy and physiological functions of the phantom are known, thus providing a gold
standard from which to evaluate and improve medical imaging devices and techniques.
In this thesis, are presented the results of a research studied the combined effects of lesion size,
lesion-to-background activity concentration ratio and respiratory motion on signal recovery of spherical
lesions in small animal PET images using Monte Carlo simulation. Moreover, background
activity is unavoidable and it causes significant noise and contrast loss in PET images. For these
purposes, has been used the Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) Monte Carlo
platform to model the microPET®FOCUS 220 system. Additionaly, was implemented the digital 4D
Mouse Whole-Body (MOBY) phantom into GATE. A physiological “stress breathing” condition was
created for MOBY in order to reproduce the respiratory mouse motion during a typical PET examination.
A spherical lung lesion was implemented within this phantom and its motion also modelled.
Over a complete respiratory cycle of 0.37 s was retrieved a set of 10 temporal frames (including the
lesion movement) generated in addition to a non-gated data set. Sets of static (non-gated data) and
dynamic (gated data) 2-Deoxy-[18F]fluoro-D-glucose (FDG) simulations were performed considering
different lesion sizes and different activity uptakes. Image noise and temporal resolution were
determined on 3D and 4D images. Signal-to-Noise Ratio (SNR), Contrast-to-Noise Ratio (CNR),
Target-to-Background activity concentration Ratio (TBR), Contrast Recovery (CR) and Volume Recovery
(VR) were also evaluated as a function of lesion size and activity uptake.
Globally, the results obtained show that signal loss depends both on lesion size and lesion activity
uptake. In the non-gated data, where was no motion included (perfect motion correction), the recovery
coefficients were influenced by the partial volume effect for the smallest lesion size. Moreover,
the increased lesion contrast produces a significant increase on the standard deviation of the mean
signal recover. This led to a decrease in CNR and SNR. In addition, respiratory motion significantly
deteriorates signal recovery and this loss depends mainly of the lesion size. Best temporal resolution
(volume recovery) and spatial resolution was given by the non-gated data, where no motion is
involved.
The simulated results show that the partial volume effect is dominant for small objects due to limited
FOCUS system resolution in both 3D and 4D PET images. In addition, lower activity concentrations
significantly deteriorates the lesion signal recovery compromising quantitative analysis.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) under grant nº SFRH/BD/22723/200
Essential Speech and Language Technology for Dutch: Results by the STEVIN-programme
Computational Linguistics; Germanic Languages; Artificial Intelligence (incl. Robotics); Computing Methodologie
Angle-of-Arrival Measurement Techniques for Enhanced Positioning in Beyond 5G Systems
The new generation of mobile communication systems introduces new methods and technologies that may enhance positioning accuracy in some scenarios when the GNSS system cannot meet the requirements, such as indoor positioning and outdoor autonomous driving. The 3GPP standard and for the first time included the angle measurement as new positioning methods in 5G. The Angle of Arrival (AoA) is the angle measurement method on the uplink direction that can enjoy the new capabilities in 5G systems to enhance the positioning downs to centimeters.The new generation of mobile communication systems introduces new methods and technologies that may enhance positioning accuracy in some scenarios when the GNSS system cannot meet the requirements, such as indoor positioning and outdoor autonomous driving. The 3GPP standard and for the first time included the angle measurement as new positioning methods in 5G. The Angle of Arrival (AoA) is the angle measurement method on the uplink direction that can enjoy the new capabilities in 5G systems to enhance the positioning downs to centimeters.
Multiple Signal Classification Method (MUSIC) is a high-accuracy super-resolution algorithm for AoA estimation. The MUSIC method for estimating AoA has many shortcomings that make it unsuitable for a wide variety of scenarios. Correlated multipath signals substantially reduce estimation accuracy. Additionally, this method is a searching algorithm that requires a significant amount of time to resolve AoA. In this thesis, a CASCADE algorithm was proposed to overcome MUSIC's constraints by estimating a coarse range of AoA using a rapid AoA algorithm and then passing that range to the second stage represented by MUSIC to estimate AoA correctly. Multipath signals were eliminated by modifying the proposed CASCADE to detect only the line of sight (LOS), which is the essential path for angular localization.
Additionally, the thesis compares many AoA algorithms in the context of 5G systems. A sounding reference signal (SRS) in the mm-wave band was generated according to the 3GPP standards and utilized as the input to those algorithms.
A simulation was conducted throughout this thesis by evaluating six AoA algorithms: Bartlet Beamforming, MVDR, MUSIC, ESPRIT, FFT, and the proposed CASCADE method. The results showed that the proposed algorithm achieves the best performance when using less than 64 array antenna elements. On the other hand, FFT alone can provide high accuracy when using an ultra massive antenna system (e.g., 256,512,1024). Additionally, the findings observed the effect of key parameters on the performance of AoA algorithms, such as low SNR, a small number of snapshots (samples), and the effect of multipath signals
The 1993 Space and Earth Science Data Compression Workshop
The Earth Observing System Data and Information System (EOSDIS) is described in terms of its data volume, data rate, and data distribution requirements. Opportunities for data compression in EOSDIS are discussed