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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2016.tde-19072016-080249
Documento
Autor
Nome completo
Orlando Cirullo Filho
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2015
Orientador
Banca examinadora
Buiochi, Flávio (Presidente)
Nader, Gilder
Silva, Olavo Luppi
Título em português
Reconstrução de imagem de ultrassom em modo pulso-eco pelo método de regularização.
Palavras-chave em português
Imageamento (Bioengenharia) (Reconstrução)
Imagem ultrassônica
Método de regularização
Modelagem de campo acústico
Problema inverso
Ultrassonografia
Resumo em português
Este trabalho trata da modelagem de sinais ultrassônicos gerados por transdutores circulares (plano e côncavo) no modo de pulso-eco, inspecionando uma região de interesse predeterminada. Para essa análise, dois modelos da resposta impulsiva de um transdutor piezelétrico foram implementados: um do transdutor circular plano e outro do transdutor circular côncavo focalizado. Este último sendo o modelo proposto pelo autor com uma geometria baseada em anéis concêntricos como elementos de área do emissor. A adição de diversos anéis concêntricos, deslocados ao longo de seu eixo e de raios sucessivamente menores, permitiu calcular o campo acústico, gerado por uma abertura côncava, bem como seu eco refletido. A resposta impulsiva de cada anel resulta da diferença entre as respostas impulsivas calculadas para um emissor circular grande e um pequeno. O modelo implementado para o cálculo dos sinais de eco foi utilizado na varredura de uma região contendo um conjunto de pontos com refletividade acústica igual a 1. A reconstrução da imagem foi feita com esses sinais aplicando-lhes a técnica de regularização de Tikhonov. A qualidade das reconstruções das imagens obtidas foi avaliada e comparada a das imagens convencionais. Dentre as métricas de avaliação das imagens reconstruídas estão a influência na variação da velocidade de propagação da onda acústica no meio, a extensão e a discretização do grid e o parâmetro de regularização alfa. Todas as reconstruções foram analisadas segundo o Erro Médio Quadrático (MSE). Finalmente, ensaios experimentais foram conduzidos para a obtenção de A-scans (imagens em modo de amplitude) os quais foram inseridas no modelo teórico para a reconstrução de imagens e analisadas pelo MSE.
Título em inglês
Sem título em inglês.
Palavras-chave em inglês
Acoustic field modeling
Imaging regularization method
Inverse problem
Ultrasound imaging
Resumo em inglês
This work deals with the modeling of ultrasonic signals generated by circular transducers (planar and concave pistons) in pulse-echo mode, inspecting a predetermined region of interest (ROI). For this analysis, two models of the impulse response of a transducer were implemented: one using a plane piston transducer and the other, a model proposed by the author of this work, using a concave transducer with concentric rings as elements of the emitting area. The addition of several concentric rings moved along its axis allowed us to calculate the acoustic field generated by a concave opening and the echo reflected from each point in space. The impulse response of each ring represents the difference between the impulse responses calculated for a large circular transmitter and a small one. The model implemented for calculating the echo signals is used to scan a region, within a ROI, containing a set of points with acoustic reflectivity of 1. Simulations of the regions are made with these signals by applying the Tikhonov regularization method. To evaluate the quality of image reconstruction, the images are compared with the conventional images. Among the metrics to evaluate the reconstructed images are the influence of the variation of the acoustic wave propagation in the media, the grid range and discretization and the parameter of regularization alpha. All of the image reconstructions were analyzed through the Mean Square Error (MSE) criterion. Finally, experiments were conducted in order to obtain A-scans which were then re-inserted in the theoretical model to reconstruct and analyze the images.
 
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Data de Publicação
2016-11-25
 
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