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CPGEI (Doutorado): Acácio José Zimbico - 07/12/2018

Defesa Pública de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Quando 07/12/2018
das 09h00 até 13h00
Onde Sede Central: Sala C-301
Nome do Contato Prof. Fabio Kurt Schneider
Participantes Prof. Fabio Kurt Schneider, Dr. Orientador - UTFPR
Prof. Joaquim Miguel Maia, Dr. Co-orientador -UTFPR
Banca Examinadora:
Prof. Fabio Kurt Schneider, Dr. Presidente - UTFPR
Prof. Altair Olivo Santin, Dr. - PUC-PR
Prof. Amauri AmorinAssef, Dr. - UTFPR
Prof. Solivan Arantes Valente, Dr. - UP
Profa. Giselle Lopes Ferrari Ronque, Dr. - UFPR
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Benefícios do beamformer baseado em abordagem Bayesiana combinado com o pós-filtro de Wiener para processamento adaptativo de imagem de ultra-som usando o método de onda plana com composição coerente

Resumo: Os escâneres de ultrassom convencionais ainda implementam a técnica não adaptativa Delay-and-sum (DAS) devido à fácil implementação e baixo tempo de processamento, mas oferecem imagem de baixa resolução e contraste. As técnicas adaptativas permitem a obtenção de imagem de alta resolução e contraste em troca de implementação complexa e custo de processamento elevado. Neste trabalho, sugere-se um pós-filtro de Wiener (WPF) combinado com uma a técnica de Variância mínima (MV) com abordagem Bayesiana (i.e., MV-BY-WPF), que resulta em uma combinação do método proposto MV-BY com o WPF para beamforming adaptativo de imagem de ultrassom usando a técnica de composição de onda plana coerente (CPWC). A técnica CPWC é afetada por baixa SNR devido à ausência de foco na emissão de pulso. Diferentes métodos adaptativos tais como os beamformers baseados em fator de coerência (CF) ou pós-filtragem de Wiener foram sugeridos para superar tal limitação, entretanto limitações ainda persistem. Neste estudo, introduziu-se o MV-BY que mostra vantagens sutis sobre o MV através da aplicação de um pós-filtro baseado na abordagem Bayesiana que melhora o desempenho do MV. Combinou-se o método proposto MV-BY com o WPF para formular o MV-BY-WPF, que supera o MV-WPF. De acordo com os resultados, MV-BY-WPF oferece melhor contraste enquanto retém o brilho de imagem na resolução comparada à oferecida por MV-WPF. Usando os métodos propostos, foram introduzidas melhorias em imagem usando CPWC com complexidade computacional comparável a do MV. A avaliação de desempenho das técnicas inclui a Resolução espacial, Contraste e as estatísticas de speckle. Em particular à metodologia proposta, verificou-se que com a excitação de cerca de 5 elementos, foi possível reconstruir uma imagem com qualidade comparável àquela obtida com um total de 75 elementos com o beamformer DAS. A reconstrução usando dados de simulação, dados de Phantom e dados humanos invivo revelam a eficácia do beamformer proposto em termos de habilidades de supressão de ruído em matriz de coleta de dados. Por exemplo, usando dados humanos in vivo, quando o beamformer DAS é comparado aos beamformers MV-BY/MV-BY-WPF, valores percentuais (%) de 9,34/17,65 e 16,18/31,79 para CR e CNR foram respectivamente obtidos. Além disso, as respostas produzidas pelo beamformer MV-BY-WPF preserva melhor o speckle quando comparado com MV-WPF. Isso significa que a metodologia proposta pode melhorar o sistema de imagem sendo assim, sugerido para aplicações reais.
Palavras-chave:Variância mínima. Imagem de ultrassom. Composição de onda plana. Processamento adaptativo. Beamformer Bayesiano. Pós-filtro de Wiener.

Benefits of bayesian-based beamformer combined with wiener post-filter for adaptive processing of ultrasound image using coherent plane wave compounding transmission

Abstract: Conventional ultrasound scanners still implement the non-adaptive Delay and sum (DAS) technique due to easy implementation and low processing time, but it provides low resolution and contrast image. Adaptive techniques allow obtaining high resolution and high contrast at the cost of complex implementation and high processing time. In this work we suggest the implementation of a Wiener post-filter (WPF) based beamformer combined with a Bayesian minimum variance (MV-BY) beamformer to form a WPF based on MV-BY (i.e., MV-BY-WPF) beamformer. The MV-BY-WPF results in a combination of the proposed Bayesian-based minimum variance (MVBY) beamformer with the WPF for adaptive beamforming of ultrasound image using coherent plane wave compounding (CPWC). The CPWC imaging is low Signal-to-noise ratio (SNR) due to the leak of focusing in pulse emission. Different adaptive methods such Coherence Factor (CF) or WPF beamformer have been suggested to overcome such limitation however they still present limitations. In this study, we have introduced the MV-BY beamformer which takes subtle advantages over the Minimum variance (MV) beamformer by applying a Bayesian-based post-filter which improve the performance of the MV. The proposed MV-BY is combined with the WPF to form the MV-BY-WPF which outperforms the MV-WPF. The MV-BY-WPF provides better contrast while retaining the imaging brightness at comparable spatial resolution when compared to the beamformers such as the traditional MV-WPF. Using our proposed methods, improvements have been introduced in CPWC imaging at comparable computational complexity with the MV beamformer. The performance evaluation of the proposed techniques includes spatial resolution, Contrast, and speckle statistics. Particular to our proposed methodology we have found that approximately 5 plane wave firing elements PWFE (i.e., the first 5 central dataset in a total of 75) using the PICMUS data available of platform, we have reconstructed an image with quality comparable to that obtained when using a total amount of 75 with DAS beamformer. The reconstruction using simulation, phantom, and invivo dataset reveal the effectiveness of our proposed beamformer in terms of array noise suppression abilities. For example, using human in vivo data, when DAS is compared to the MV-BY/MV-BY-WPF values in percentage (%) of 9.34/17.65 and 16.18/31.79 for CR and Contrast-to-noise ratio (CNR), were obtained. Additionally, the MV-BY-WPF better retains the speckle when compared to MV-WPF. It means that our proposed methodology can improve the imaging system is suggested for real applications.
Keywords:Minimum variance. Ultrasound imaging. Plane-wave compounding. Adaptive processing. Bayesian beamformer. Wiener post-filter.

Lista de publicações:

1. ZIMBICO, A. J.; SCHNEIDER, F. K.; MAIA, J. M. Performance metrics for ultrasound imaging using plane wave transmission. In: XXV Congresso Brasileiro de Engenharia Biom´edica (CEBEB 2016). Anais do XXV Congresso Brasileiro de Engenharia Biom´edica (CBEB). 2016. CBEB, 2016. vol. 1, p. 995-998. 
2. ZIMBICO, A. J.; GRANADO, D. W.; SCHNEIDER, F. K.; MAIA, J. M.; ASSEF, A. A.; PIPA, D.; COSTA, E. T. Beam domain adaptive beamforming using generalized sidelobe canceller with coherence factor for medical ultrasoundimaging. In: IEEE. Ultrasonics Symposium (IUS), 2017 IEEE International. [S.l.], 2017. p. 1–4. 93 
3. GRANADO, D. W.; ZIMBICO, A. J.; MAIA, J. M.; ASSEF, A. A. Comparison between f-k migration and delay-and-sum methods on plane waves to generatepower Doppler images on a small string of a Doppler phantom. In: SIMPOÓSIO DE ENGENHARIA BIOME´DICA (SEB). Anais do Congresso Brasileiro de Eletromiografia e Cinesiologia (COBEC)-SEB. 2017. [S.l.], 2018. vol. 1, p. 1–6. 
4. ZIMBICO, A. J.; GRANADO, D. W.; SCHNEIDER, F. K.; MAIA, J. M.; ASSEF, A. A.; SCHIEFLER, N.; COSTA, E. T. Eigenspace generalized sidelobe canceller combined with SNR dependent coherence factor for plane wave imaging.Biomedical engineering online, BioMed Central, vol. 17, n. 1, p. 109, 2018.https://doi.org/10.1186/s12938-018-0541-1 
5. ZIMBICO, A. J.; GRANADO, D. W.; SCHNEIDER, F. K.; MAIA, J. M.; ASSEF, A.A.; JUNIOR, N. S.; COSTA, E. T. Joint adaptive beamforming to enhance noisesuppression for medical ultrasound imaging. In: SPRINGER. World Congresson Medical Physics and Biomedical Engineering 2018. [S.l.], 2019. p.233–237. 
6. SCHIEFLER JUNIOR, N. T. ;MAIA, J. M.; SCHNEIDER, FÁBIO K ; ZIMBICO, A. J. ;ASSEF, A. A.;COSTA, E. T. Generation and Analysis of Ultrasound Images Using Plane Wave and Sparse Arrays Techniques. SENSORS, v. 18, p. 3660-3683, 2018. https://doi.org/10.3390/s18113660