Hyperbolic Wavelet-Fisz denoising for a model arising in Ultrasound Imaging

International audienceWe present an algorithm and its fully data-driven extension for noise reduction in ultrasound imaging. Our proposed method computes the hyperbolic wavelet transform of the image, before applying a multiscale variance stabilization technique, via a Fisz transformation. This adapts the wavelet coefficients statistics to the wavelet thresholding paradigm. The aim of the hyperbolic setting is to recover the image while respecting the anisotropic nature of structural details. The data-driven extension removes the need for any prior knowledge of the noise model parameters by estimating the noise variance using an isotonic Nadaraya-Watson estimator. Experiments on synthetic and real data, and comparisons with other noise reduction methods demonstrate the potential of our method at recovering ultrasound images while preserving tissue details. Finally, we emphasize the noise model we consider by applying our variance estimation procedure on real images

Improved Beamforming for Lateral Oscillations in Elastography Using Synthetic Aperture Imaging

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Bilinear modelling and estimation of displacement for thyroid cancer elasticity imaging

In this study we present a tissue motion modelling and estimation method for elasticity imaging with ultrasound applied to thyroid cancer. Elasticity image of tumor and surrounding tissue of thyroid gland is acquired under a freehand tissue compression using a standard ultrasound probe. The complexity of the movements to analyze requires the development of a parametric model of the displacement and a specific estimation method adapted to sub-pixel displacement. The motion model is a bilinear model with 8 parameters. The model parameters are estimated using a multi-scale iterative approach. This approach was tested on simulation images and clinical data. The first clinical results show the interest and the potential of such imaging technique for the visualization of thyroid tumors.Nous proposons dans cette étude une modélisation et une estimation du mouvement pour l’imagerie échographique de l’élasticité des tissus mous appliquée au diagnostic du cancer de la thyroïde. L’image de l’élasticité de la tumeur et des tissus environnants s’obtient par compression progressive de la thyroïde du patient à l’aide de la sonde échographique. La complexité des mouvements à analyser nécessite le développement d’un modèle paramétrique du déplacement et d’une méthode d’estimation des paramètres du modèle adaptée aux déplacements sub-pixels. Le modèle de mouvement est un modèle bilinéaire à 8 paramètres. L’estimation des paramètres du modèle s’effectue par une approche itérative multi-échelle. Cette approche est testée sur des images de simulation puis, sur des données cliniques. Les premiers résultats cliniques indiquent l’intérêt et le potentiel de cette technique d’imagerie pour la visualisation des tumeurs de la thyroïde

Logiciel de démonstration pour la segmentation du derme sur des images échographiques à 50 MHz de la peau

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Axial strain imaging of sponge and tissu mimicking phantoms

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DENSONIC : an ultrasonic system for the monitoring of submarine batteries

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Displacement field formation from rough signals. Application to synthetic aperture ultrasonic imaging

Dans cette étude, on cherche à estimer le champ de déplacements à partir de signaux ultrasonores d'un milieu en mouvement. Les signaux utilisés dans cette étude sont les signaux bruts de la sonde ultrasonore acquis en synthèse d'ouverture. La méthode décrite ici ne nécessite pas la reconstruction des images: elle estime directement le champ à partir des acquisitions brutes. La faisabilité de la méthode est validée en simulation et ses performances sont comparées à celle d'une technique classique de mise en correspondance de blocs: la méthode décrite dans cette étude est environ 6 fois plus précise que la méthode standard

Segmentation of the lateral ventricles in 3D ultrasound images of the brain in neonates

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Quantitative Comparison of 3D Freehand Ultrasound and MRI Images of the Neonatal Brain

International audiencePremature neonates' care can be improved by a quantitative evaluation of brain structures. In current clinical practice, first-line diagnosis is done qualitatively with 2D cranial ultrasonography (cUS) images. These patients would benefit from an evolution to a quantitative analysis based on 3D cUS. A way to obtain high quality 3D cUS images is to use a reconstruction algorithm based on the clinician acquisition motion. In this paper we assess the accuracy of such reconstruction by comparing brain structures between MRI and 3D renconstructed cUS. This comparison was performed based on manual contours, we obtained a mean Dice value of 0.72 ± 0.05 for thalami and ventricles and a mean volume error of 10 ± 5.7%. In addition, the contour interpolation method that we used significantly improved Dice and volume error compared to nearest neighbor approach