Ce papier propose une nouvelle méthode d'estimation de champ de vitesses complémentaire à l'imagerie Doppler qui est une référence pour l'estimation de vitesse mais qui présente quelques limites. On s'appuie sur la réponse impulsionnelle 3D du système d'imagerie pour développer un banc de filtres qui estime une orientation locale de texture spatiotemporelle dans le volume 2D+t de données pour en déduire le champ de vitesse 2D. La méthode est appliquée à des séquences d'images ultrasonores de flux calibré dans un vaisseau. Ces images sont caractérisées par leur texture, appelée speckle, liée au processus de formation de l'image

MARION, A.

VRAY, D.

I-Revues

Filtrage spatiotemporel de séquences d’images 
ultrasonores pour l’estimation d’un champ dense de 
vitesses 
A.MARION
1
, D.VRAY
1 
1
CREATIS, CNRS, UMR5220, INSERM, U630, INSA-LYON, UCBL, F-69621 Villeurbanne, France 
adrien.marion@creatis.insa-lyon.fr 
didier.vray@creatis.insa-lyon.fr 
 
Résumé – Ce papier propose une nouvelle méthode d’estimation de champ de vitesses complémentaire à l’imagerie 
Doppler qui est une référence pour l’estimation de vitesse mais qui présente quelques limites.  
On s’appuie sur la réponse impulsionnelle 3D du système d’imagerie pour développer un banc de filtres qui estime une 
orientation locale de texture spatiotemporelle dans le volume 2D+t de données pour en déduire le champ de vitesse 2D. 
La méthode est appliquée à des séquences d’images ultrasonores de flux calibré dans un vaisseau. Ces images sont 
caractérisées par leur texture, appelée speckle, liée au processus de formation de l’image. 
Abstract – This paper proposes a new method to estimate velocity fields. It is complementary to the Doppler technique which is a 
reference for estimating velocities but which presents some limits. We use the knowledge of the 3D point spread function of the system to 
develop a bank of filters which evaluates a local orientation of spatiotemporal texture in 2D+t volume of data. This orientation allow us 
to deduce the 2D velocities field. Our method is applied to sequences of calibrated flow images acquired on gelatine phantoms 
containing a vessel of 1 mm diameter (mean velocity < 1mm.s-1). These images are characterized by their texture, called speckle, which 
is related to the image formation process. 
 
1. Introduction 
 
L’imagerie ultrasonore est une technique 
couramment utilisée pour l’estimation des vitesses du sang 
dans les vaisseaux. C’est une imagerie temps-réel. L’image 
résulte de la rétrodiffusion de l’onde ultrasonore par un 
ensemble de diffuseurs répartis aléatoirement dans les 
tissus biologiques ou le sang. On dispose alors d’une 
image de texture appelée speckle. Néanmoins la 
connaissance de la réponse impulsionnelle (en anglais 
Point Spread Function) du système d’imagerie permet de 
s’appuyer sur un modèle de speckle qui sera utilisé dans le 
développement des méthodes de traitement.  
Les techniques Doppler constituent une référence 
pour l’estimation de vitesses de flux sanguin mais on 
recense quelques limites : 
- vitesses faibles mal estimées,  
- résolution spatiale limitée  
- et surtout il est indispensable de connaître 
l’orientation de la vitesse pour estimer son 
amplitude. 
Pour pallier ces limites, de nouvelles méthodes 
d’estimation ont été proposées. Ce sont notamment les 
méthodes du type mise en correspondance de blocs (Block 
Matching) appelé Speckle Tracking dans le domaine de 
l’imagerie ultrasonore. Cette technique consiste à mettre en 
correspondance 2 blocs d’images successives, par 
minimisation d’un critère de distance [1]. 
Il existe également des méthodes « temporelles » 
qui cherchent à évaluer le décalage entre les signaux reçus 
pour en estimer la vitesse le long de l’axe du faisceau 
ultrasonore [2]. Plus récemment sont apparues les 
méthodes exploitant la statistique de l’image ultrasonore et 
reliant vitesse et décorrélation [3] [4].  
Dans cet article, nous proposons une nouvelle 
méthode, basée sur le filtrage spatiotemporel du volume 
2D+t de données pour estimer un champ dense de vitesses. 
La vitesse est estimée à partir de l’orientation de la texture 
spatiotemporelle. L’estimation est locale et permet de 
construire un profil dynamique de vitesse. Les traitements 
ont été réalisés sur des séquences d’images de fantôme de 
flux. Les  résultats de cette approche sont présentés dans la 
dernière partie et comparés aux profils théoriques. 
2. Matériel et méthodes 
2.1 Principes de l’analyse spatiotemporelle 
 
L’analyse spatiotemporelle considère une séquence 
de données 2D+t comme un volume 3D qu’on appelle 
espace spatiotemporel. Dans cet espace spatiotemporel 
« xyt », la trace d’un objet en translation est contenue dans 
un volume. Pour notre problème, l’objet en question est 
une région de speckle de l’image (FIG.1a). 
 
Colloque GRETSI, 11-14 septembre 2007, Troyes 73
  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
FIG. 1 : Principe de l’analyse spatiotemporelle de 
speckle. a) espace spatiotemporel  b) coupe dans le plan xt 
 
Supposons dans un premier temps que le vecteur 
vitesse soit orienté suivant x. On montre que le plan xt 
contient une texture orientée (FIG.1b). La vitesse de 
déplacement est liée directement à l’orientation θ  [5] : 
 
 
avec Ft la fréquence temporelle (cadence d’images) et Fs  
la fréquence spatiale (échantillonnage spatial). 
2.2 Méthode de filtrage spatiotemporel 
pour l’estimation d’un champ dense de 
vitesses 
 
La FIG.2 présente une séquence d’images de flux 
dans un vaisseau dont la vitesse est orientée suivant x et 
varie le long du temps. 
 
La visualisation de la texture orientée de la FIG.2 
confirme l’intérêt de réaliser un filtrage directionnel [6] 
pour estimer localement cette orientation puis en déduire la 
vitesse de déplacement. Un changement de l’orientation de 
la texture le long de l’axe x traduit une évolution spatiale 
de la vitesse – un changement de l’orientation de cette 
texture le long de l’axe t traduit une évolution temporelle.  
Cette texture traduit également le phénomène de 
speckle et le temps de corrélation associé qui est lié à la 
PSF 3D du système. 
 
Pour estimer l’orientation de la texture, nous nous 
intéressons au filtre de Gabor [7] dont l’expression 
générale en 2D est donnée par : 
 
 
Le filtre de Gabor est le produit entre une 
gaussienne d’écarts-type 
xσ , yσ  et une onde sinusoïdale 
de fréquence centrale 0f . La spécificité du spectre de 
Fourier du plan spatiotemporel (FIG.3a) nous a conduits à 
choisir dans un premier temps un filtrage à fréquence nulle 
( )00 =f . Afin d’extraire l’orientation locale de la texture, 
on utilise un banc de filtres dont une représentation 
simplifiée est présentée sur la FIG.3b. Une stratégie de 
recherche multirésolution a été mise en place. On réalise 
un filtrage tous les 10° lors d’une première étape puis un 
filtrage par degré lors de la seconde. Un critère d’énergie 
sur les images filtrées permet d’estimer l’angle θ . 
2.3 Matériels 
 
La méthode est appliquée à des séquences de flux 
calibrés acquises sur un fantôme de gélatine contenant un 
vaisseau de diamètre 1mm (vitesse moyenne < 1mm/s). Un 
fluide aux caractéristiques proches de celles du sang est 
injecté au moyen d’une seringue pilotée par un moteur.  
Un système ultrasonore est ensuite utilisé pour 
acquérir les séquences d’images cadencées à 30 images par 
seconde avec des résolutions axiale et latérale 
respectivement égales à 40µm et 80µm. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
FIG. 2 Texture orientée d’une coupe spatiotemporelle 
Latéral x 
Axial y 
Temporel t, z 
Latéral x 
Temporel t, z 
t,z 
x 
t,z v
r
x 
θ
y 
a) b) 
( )1tanθ
s
t
F
F
v =
[ ] ( )



+−=′
+=′
′







 ′
−
′
−=
θθ
θθ
π
σσπσσ
cossin
sincos
22exp
22
exp
2
1
),( 02
2
2
2
yxy
yxx
avec
xfj
yx
yxg
yxyx
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FIG. 3 a) Spectre de Fourier d’un plan spatiotemporel b) Banc de filtres de Gabor 
 
3. Résultats 
 
Nous présentons ici les résultats obtenus pour une 
séquence de flux calibré dont la vitesse moyenne est de 
0.4mm/s. 
Le profil parabolique théorique le long de l’axe fait 
apparaître des vitesses entre 0 au bord du vaisseau jusqu’à 
Vmax=0.6mm/s au centre. 
La FIG.4 représente une cartographie des vitesses 
dans le plan d’imagerie. Une estimation de vitesse est 
réalisée en chaque pixel de la zone d’intérêt et ce pour 
chaque image. Ceci permet alors de construire une 
cartographie dynamique. Enfin, la cartographie proposée 
traduit particulièrement bien le phénomène laminaire de 
l’écoulement du flux.  
La FIG.5a montre un champ dense de vitesses et la 
FIG.5b un profil de vitesse  associé (moyenne et écart-type 
calculés le long de l’axe du temps). 
 
Les vitesses estimées sont en accord avec le profil 
parabolique théorique montrant ainsi la validité de la 
méthode de filtrage spatiotemporel proposée. 
 
 
 
 
 
 
 
 
FIG. 4 Cartographie des vitesses (exprimées en mm/s) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
a) b) 
 
FIG. 5 a) Champ dense de vecteurs vitesse et b) profil de vitesse 
Fx 
Ft 
a) b) 
Colloque GRETSI, 11-14 septembre 2007, Troyes 75
4. Discussion 
 
Nous avons proposé dans cet article une nouvelle 
méthode d’estimation de vitesses basée sur une approche 
spatiotemporelle. L’estimation de l’orientation de la trace 
laissée par une zone de speckle nous permet d’en estimer 
sa vitesse au moyen d’un banc de filtres orientés. Les 
résultats présentés sont encourageants.  
Ils sont actuellement étendus à l’estimation de 
l’orientation locale du vecteur vitesse. Il est alors 
nécessaire d’utiliser un filtrage de Gabor en 3D afin 
d’estimer non plus un mais deux angles θ  et ϕ  dans 
l’espace spatiotemporel. Ces deux angles permettront de 
remonter au champ de vitesses 2D. 
La méthode étant basée sur l’utilisation d’un banc 
de filtres, il est tout à fait envisageable de le paralléliser. 
En effet, les données sont filtrées par n filtres successifs ; 
ces opérations peuvent donc être réalisées parallèlement au 
lieu de séquentiellement. 
 
Remerciements 
 
Nous souhaitons remercier Stuart Foster du 
Sunnybrook Health Sciences Center et Andrew Needles de 
Visualsonics, Inc., Toronto, Canada pour l’aide apportée 
lors de l’acquisition des données. 
 
Références 
 
[1] L.N. Bohs, B.J. Geiman, M.E. Anderson, S.C. 
Gebhart et G.E. Trahey. Speckle tracking for 
multidimensional flow estimation. Ultrasonics, 
Vol.38, pp.369-375, 2000. 
 
[2] O. Bonnefous. Statistical analysis and time 
correlation processes applied to velocity 
measurement. IEEE Ultrasonics symposium, Vol.2, 
pp.887-892, 1989. 
 
[3] J. Rubin, T. Tuthill et J. Fowles. Volume flow 
measurement using Doppler and grey-scale 
decorrelation. Ultrasound in medicine and biology, 
Vol.27, No.1, pp.101-109, 2001. 
 
[4] W. Aoudi, H. Liebgott, A. Needles, V. Yang, F.S. 
Foster et D. Vray. Estimation methods for flow 
imaging with high frequency ultrasound. Ultrasonics, 
Vol.44, pp.135-140, 2006. 
 
[5] A. Sourice. Mesure de vitesse d’écoulements sanguins 
par traitement vidéo pour l’étude de la 
microcirculation. Thèse de Doctorat, 2005. 
 
[6] W.T. Freeman et E.H. Adelson. The design and use of 
steerable filters.  IEEE Transactions on pattern 
analysis and machine intelligency, Vol.13, No.9, 
pp.891-906, 1991. 
 
[7] J. Kamarainen, V. Kyrki et H. Kälviäinen. Invariance 
properties of Gabor filter-based features – Overview 
and applications. IEEE Transactions on image 
processing, Vol.15, No.5, pp.1088-1099, 2006 
 
 
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Filtrage spatiotemporel de séquences d'images ultrasonores pour l'estimation d'un champ dense de vitesses

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