Este trabalho apresenta uma análise sobre um novo método de formação de imagem, utilizando aparelhos de ultra-som a elastografia. Esta técnica baseia-se no fato de que quando um meio elástico, como o tecido, é deformado por uma tensão constante e uniaxial, todos os pontos no meio possuem um nível de deformação longitudinal cujo componente principal está ao longo do eixo de deformação. Se elementos do tecido possuem um módulo elástico diferente dos demais, a deformação nestes elementos será relativamente maior ou menor. Elementos mais rígidos geralmente deformam-se menos. Desta forma, pode-se mapear e identificar estruturas com diferentes níveis de dureza. A comparação entre os mapas de RF de pré e pós-deformação foi realizada pela técnica de block matching. Esta técnica consiste em comparar regiões, ou kernels, no mapa de pré-deformação com regiões de mesmo tamanho no mapa de pós-deformação. Esta comparação é feita pela minimização de uma função custo. Nesta técnica, o tamanho do kernel, é um dos principais parâmetros para melhorar a precisão das medidas de deslocamento. O principal objetivo neste trabalho é aperfeiçoar o algoritmo de block matching visando melhorar a precisão da determinação de deslocamento em técnicas de deformação dinâmica e estática, mantendo o custo computacional baixo. Para isto, foram utilizados phantoms com e sem inclusões mais duras que o meio. Os phantoms foram submetidos a deformações estáticas e dinâmicas. Foi possível determinar o comportamento destes phantoms sob estas formas de deformação, e as faixas de kernel e funções custo que forneceram os melhores resultados. Também foram gerados elastogramas do phantom com inclusão. Estas imagens permitiram avaliar a influência dos diferentes kernels sobre a resolução dos elastogramas e a capacidade em diferenciar a lesão do tecido circundante. Comparando os elastogramas obtidos sobre deformação dinâmica, utilizando os kernels que apresentaram o melhor desempenho, com as respectivas imagens em modo B, pôde-se observar que a inclusão estava clara e bem delimitada.

This work provides an analysis about a new method for image formation using ultrasound devices elastography. This technique is based on the fact that when an elastic medium, as the tissue, is deformed under a constant and directional stress, all the points in the medium have a deformation level whose main component is along the deformation axis. If tissues elements have different elastic modules, the deformation in these elements will be higher or lower. Normally harder elements have lower deformations. In this way, one can detect and identify structures with different elastic levels. The comparisons between the pre and post-deformation RF maps were done by the block matching technique. This technique is based on the comparison of regions, or kernels, in the pre-deformation maps with regions of the same size in the post-deformation map. This is done by the minimization of a cost function. In this technique, the kernel size is one of the most important parameters to obtain better resolution and precision in the displacement measurements. The goal of this work is to optimize the block matching algorithm to improve the displacement estimates precision in both dynamic and static deformations, while keeping a low computational cost. To obtain this, we used phantoms with and without inclusions harder than the medium. These phantoms were submitted to both static and dynamic deformations. It was possible to estimate the behavior of these phantoms under these deformations, and the kernel range and cost functions that provided the best results. Also, we generated the elastograms of the phantom with the inclusion. These images allowed us to evaluate the influence of the different kernel sizes under the elastograms resolution and their capability in differentiate the lesion from the embedding tissue. Comparing the elastograms obtained under dynamic deformation that had the best performance, with the B mode images, we could conclude that the inclusion was well delimited and clear.