Este trabalho apresenta uma nova metodologia para elastografia virtual em imagens simuladas de ultrassom utilizando métodos numéricos e métodos de visão computacional. O objetivo é estimar o módulo de elasticidade de diferentes tecidos tendo como entrada duas imagens da mesma seção transversal obtidas em instantes de tempo e pressões aplicadas diferentes. Esta metodologia consiste em calcular um campo de deslocamento das imagens com um método de fluxo óptico e aplicar um método iterativo para estimar os módulos de elasticidade (análise inversa) utilizando métodos numéricos. Para o cálculo dos deslocamentos, duas formulações são utilizadas para fluxo óptico: Lucas-Kanade e Brox. A análise inversa é realizada utilizando duas técnicas numéricas distintas: o Método dos Elementos Finitos (MEF) e o Método dos Elementos de Contorno (MEC), sendo ambos implementados em Unidades de Processamento Gráfico de uso geral, GpGPUs ( "General Purpose Graphics Units" ). Considerando uma quantidade qualquer de materiais a serem determinados, para a implementação do Método dos Elementos de Contorno é empregada a técnica de sub-regiões para acoplar as matrizes de diferentes estruturas identificadas na imagem. O processo de otimização utilizado para determinar as constantes elásticas é realizado de forma semi-analítica utilizando cálculo por variáveis complexas. A metodologia é testada em três etapas distintas, com simulações sem ruído, simulações com adição de ruído branco gaussiano e phantoms matemáticos utilizando rastreamento de ruído speckle. Os resultados das simulações apontam o uso do MEF como mais preciso, porém computacionalmente mais caro, enquanto o MEC apresenta erros toleráveis e maior velocidade no tempo de processamento.

This thesis presents a new methodology for computational elastography applied to simulated ultrasound images, using numerical methods and comptuter vision methods. The aim is to estimate the elastic moduli of diferent tissues using two diferent images of the same cross section acquired in diferent times and pressure conditions. The proposed methodology consists in evaluate the displacement field using optical flow techniques and then apply an inverse analysis using a numerical method. In order to evaluate the displacement field, two distinct formulations for optical flow are used: Lucas-Kanade and Brox. For the inverse analysis problem, the Finite Element Method and the Boundary Element Method are used, both implemented in general purpose graphic units, GpGPUs. Considering a number of materials that may be present in the images, the multiresgions boundary element method is used in order to couple diferent matrices for diferent materials. The optimization process is evaluated using complex variable method. The methodology is validated in three diferent steps: noiseless simulations; additive white gaussian noise simulations; and ultrasound mathematical phantom with speckle tracking. The results show that the Finite Element Method presents more accurate estimatives but a high computational cost, while the Boundary Element Method presents tolerable errors but a better processing time.