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CPGEI (Doutorado): Solivan Arantes Valente-23/08/2017

Defesa Pública de Doutorado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Quando 23/08/2017
das 09h00 até 12h00
Onde Sede Central: Sala Q-104
Nome do Contato Prof. Marcelo Victor Wüst Zibetti
Participantes Prof. Marcelo Victor Wüst Zibetti, Dr. Orientador - UTFPR
Prof. Daniel Rodrigues Pipa, Dr. Co-orientador - UTFPR
Banca examinadora:
Prof. Daniel Rodrigues Pipa, Dr. Presidente - UTFPR
Prof. Hugo Vieira Neto, Dr. - UTFPR
Profa. Priscila Savulski Ferreira, Dra. - UTFPR
Prof. Elias Salomão Helou Neto, Dr. - USP
Prof. Diego Barreto Haddad, Dr. - CEFET-RJ
Examinador suplente:
Prof. Giovanni Alfredo Guarneri, Dr. UTFPR
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Reconstrução de imagens de ultrassom usando esparsidade - Métodos iterativos rápidos

Resumo:Este trabalho contribui para a busca de métodos rápidos para reconstrução esparsa em ultrassonografia. O objetivo é alcançado em três etapas: a validação de um modelo discreto de aquisição, uma avaliação comparativa de algoritmos adequados ao problema e uma proposição de aceleração para um dos métodos de melhor desempenho. A estratégia de validação do modelo consiste em reconstruções a partir de dados sintéticos de resultado conhecido e subsequente validação com dados reais, coletados por uma plataforma de pesquisa em ultrassom com um phantom de uso profissional. As reconstruções são realizadas por um conjunto selecionado de algoritmos iterativos de otimização convexa, que têm seus parâmetros, resultados e desempenhos analisados. O trabalho propõe a aceleração do método ADMM que está entre os de melhor desempenho, e que pode dobrar sua velocidade inicial de convergência com a modificação proposta. Como a aceleração também pode ser utilizada em outras aplicações do ADMM, a modificação proposta é validada em quatro casos de estudo, sendo dois em ultrassonografia e dois em imageamento por ressonância magnética.
Palavras-chave:Ultrassom; reconstrução de imagens; métodos iterativos.

Ultrasonic image reconstruction using sparsity - Fast iterative methods

Abstract:This study contributes to the search for fast iterative methods for ultrasonic sparse image reconstruction. The goal is achieved in three steps: the validation of a discrete acquisition model, a comparative evaluation of algorithms suitable to the problem and an acceleration proposal for one of the best performing methods. The model validation strategy consists of image reconstructions from synthetic data with previously known results, and subsequent validation with real data, collected by an ultrasound research platform with a professional phantom. The reconstructions are performed by a selected set of iterative algorithms of convex optimization, which have their parameters, results and performances analyzed. This study proposes the acceleration of the ADMM, which is among the best performing methods, and which can have its initial convergence speed doubled by the proposed modification. Since the acceleration can also be used in other applications of ADMM, the proposed modification is validated in four cases of study: two in ultrasonography and two in magnetic resonance imaging.
Keywords:Ultrasound; image reconstruction; iterative methods.

Lista de publicações:

VALENTE, S. et al. An Assessment of Iterative Reconstruction Methods for Sparse Ultrasound Imaging. Sensors, v. 17, n. 3, p. 533, 2017. ISSN 1424-8220. doi:10.3390/s17030533


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