Ultrasound medical image deconvolution using CLEAN algorithm

International audienceThe problem of reconstruction of ultrasound medical images using blind deconvolution algorithm has been recognized as one of the most important aspect in ultrasound images. The image resolution is deteriorated by many parameters such as the diffusive effect in tissues, which produce the speckle noise. We intend to implement a nonlinear algorithm based on joint use of the well known CLEAN method and the Hybrid Parametric Inverse Filtering method. This method suppose an iterative process for extracting the brightness small objects presents in the image using a dirty beam Point Spread Function. The PSF is obtained with HYPIF algorithm, a blind technique for ultrasound medical images. The technique is applied for the 1D signals extracted from RF ultrasound images (simulated and experimental). The results are compared with Wiener filter

Sparse blind deconvolution in ultrasound imaging using an adaptative CLEAN algorithm

L'imagerie médicale ultrasonore est une modalité en perpétuelle évolution et notamment en post-traitement où il s'agit d'améliorer la résolution et le contraste des images. Ces améliorations devraient alors aider le médecin à mieux distinguer les tissus examinés améliorant ainsi le diagnostic médical. Il existe déjà une large palette de techniques "hardware" et "software". Dans ce travail nous nous sommes focalisés sur la mise en oeuvre de techniques dites de "déconvolution aveugle", ces techniques temporelles utilisant l'enveloppe du signal comme information de base. Elles sont capables de reconstruire des images parcimonieuses, c'est-à-dire des images de diffuseurs dépourvues de bruit spéculaire. Les principales étapes de ce type de méthodes consistent en i) l'estimation aveugle de la fonction d'étalement du point (PSF), ii) l'estimation des diffuseurs en supposant l'environnement exploré parcimonieux et iii) la reconstruction d'images par reconvolution avec une PSF "idéale". La méthode proposée a été comparée avec des techniques faisant référence dans le domaine de l'imagerie médicale en utilisant des signaux synthétiques, des séquences ultrasonores réelles (1D) et images ultrasonores (2D) ayant des statistiques différentes. La méthode, qui offre un temps d'exécution très réduit par rapport aux techniques concurrentes, est adaptée pour les images présentant une quantité réduite ou moyenne des diffuseurs.The ultrasonic imaging knows a continuous advance in the aspect of increasing the resolution for helping physicians to better observe and distinguish the examined tissues. There is already a large range of techniques to get the best results. It can be found also hardware or signal processing techniques. This work was focused on the post-processing techniques of blind deconvolution in ultrasound imaging and it was implemented an algorithm that works in the time domain and uses the envelope signal as input information for it. It is a blind deconvolution technique that is able to reconstruct reflectors and eliminate the diffusive speckle noise. The main steps are: the estimation of the point spread function (PSF) in a blind way, the estimation of reflectors using the assumption of sparsity for the examined environment and the reconstruction of the image by reconvolving the sparse tissue with an ideal PSF. The proposed method was tested in comparison with some classical techniques in medical imaging reconstruction using synthetic signals, real ultrasound sequences (1D) and ultrasound images (2D) and also using two types of statistically different images. The method is suitable for images that represent tissue with a reduced amount or average scatters. Also, the technique offers a lower execution time than direct competitors

Déconvolution aveugle parcimonieuse en imagerie échographique avec un algorithme CLEAN adaptatif

The ultrasonic imaging knows a continuous advance in the aspect of increasing the resolution for helping physicians to better observe and distinguish the examined tissues. There is already a large range of techniques to get the best results. It can be found also hardware or signal processing techniques. This work was focused on the post-processing techniques of blind deconvolution in ultrasound imaging and it was implemented an algorithm that works in the time domain and uses the envelope signal as input information for it. It is a blind deconvolution technique that is able to reconstruct reflectors and eliminate the diffusive speckle noise. The main steps are: the estimation of the point spread function (PSF) in a blind way, the estimation of reflectors using the assumption of sparsity for the examined environment and the reconstruction of the image by reconvolving the sparse tissue with an ideal PSF. The proposed method was tested in comparison with some classical techniques in medical imaging reconstruction using synthetic signals, real ultrasound sequences (1D) and ultrasound images (2D) and also using two types of statistically different images. The method is suitable for images that represent tissue with a reduced amount or average scatters. Also, the technique offers a lower execution time than direct competitors.L'imagerie médicale ultrasonore est une modalité en perpétuelle évolution et notamment en post-traitement où il s'agit d'améliorer la résolution et le contraste des images. Ces améliorations devraient alors aider le médecin à mieux distinguer les tissus examinés améliorant ainsi le diagnostic médical. Il existe déjà une large palette de techniques "hardware" et "software". Dans ce travail nous nous sommes focalisés sur la mise en oeuvre de techniques dites de "déconvolution aveugle", ces techniques temporelles utilisant l'enveloppe du signal comme information de base. Elles sont capables de reconstruire des images parcimonieuses, c'est-à-dire des images de diffuseurs dépourvues de bruit spéculaire. Les principales étapes de ce type de méthodes consistent en i) l'estimation aveugle de la fonction d'étalement du point (PSF), ii) l'estimation des diffuseurs en supposant l'environnement exploré parcimonieux et iii) la reconstruction d'images par reconvolution avec une PSF "idéale". La méthode proposée a été comparée avec des techniques faisant référence dans le domaine de l'imagerie médicale en utilisant des signaux synthétiques, des séquences ultrasonores réelles (1D) et images ultrasonores (2D) ayant des statistiques différentes. La méthode, qui offre un temps d'exécution très réduit par rapport aux techniques concurrentes, est adaptée pour les images présentant une quantité réduite ou moyenne des diffuseurs

Blind Deconvolution for Ultrasound Sequences Using a Noninverse Greedy Algorithm

The blind deconvolution of ultrasound sequences in medical ultrasound technique is still a major problem despite the efforts made. This paper presents a blind noninverse deconvolution algorithm to eliminate the blurring effect, using the envelope of the acquired radio-frequency sequences and a priori Laplacian distribution for deconvolved signal. The algorithm is executed in two steps. Firstly, the point spread function is automatically estimated from the measured data. Secondly, the data are reconstructed in a nonblind way using proposed algorithm. The algorithm is a nonlinear blind deconvolution which works as a greedy algorithm. The results on simulated signals and real images are compared with different state of the art methods deconvolution. Our method shows good results for scatters detection, speckle noise suppression, and execution time