USG/Parametryczne: Różnice pomiędzy wersjami
(→Metoda) |
|||
| (Nie pokazano 4 wersji utworzonych przez 2 użytkowników) | |||
| Linia 1: | Linia 1: | ||
=Obrazowanie parametryczne= | =Obrazowanie parametryczne= | ||
Jednym z istotnym problemów badawczych w ultrasonografii jest zagadnienie estymacji prędkości dźwięku w obrazowanej strukturze. Informacja taka może być wykorzystana zarówno do lepszego obrazowania (minimalizacja błędów rekonstrukcji), jak i potencjalnie do charakteryzowania różnych rodzajów tkanek. | Jednym z istotnym problemów badawczych w ultrasonografii jest zagadnienie estymacji prędkości dźwięku w obrazowanej strukturze. Informacja taka może być wykorzystana zarówno do lepszego obrazowania (minimalizacja błędów rekonstrukcji), jak i potencjalnie do charakteryzowania różnych rodzajów tkanek. | ||
| − | + | ||
Standardowo, rekonstruując obraz RFów przyjmujemy stałą średnią prędkość dźwięku na całej głębokości pomiarowej (1540m/s). W rzeczywistości prędkość w różnych rodzajach tkanek miękkich jest różna (od 1450m/s dla tłuszczu do 1570m/s dla krwi). Jednocześnie, charakterystyka odbiciowa struktur o różnej prędkości dźwięku może być nieodróżnialna na prezentacji B-mode. <br> | Standardowo, rekonstruując obraz RFów przyjmujemy stałą średnią prędkość dźwięku na całej głębokości pomiarowej (1540m/s). W rzeczywistości prędkość w różnych rodzajach tkanek miękkich jest różna (od 1450m/s dla tłuszczu do 1570m/s dla krwi). Jednocześnie, charakterystyka odbiciowa struktur o różnej prędkości dźwięku może być nieodróżnialna na prezentacji B-mode. <br> | ||
Celem tych ćwiczeń będzie implementacja prostej metody szacującej pośrednio różnicę między założoną prędkością dźwięku, a faktyczną prędkością dźwięku. | Celem tych ćwiczeń będzie implementacja prostej metody szacującej pośrednio różnicę między założoną prędkością dźwięku, a faktyczną prędkością dźwięku. | ||
| Linia 7: | Linia 7: | ||
==Metoda== | ==Metoda== | ||
Wiele metod estymujących prędkość korzysta z możliwości nadawania fal o różnym froncie falowym. Rozważmy obrazowanie falą płaską pod dwoma kątami, np. -10 i 10 stopni. Mając zrekonstruowane oba obrazy możemy policzyć wzajemną korelację pomiędzy obrazami (przy oknach ustalonej długości), tworząc mapę korelacji. Zauważmy, że dopóki przyjęta do rekonstrukcji prędkość dźwięku jest bliska rzeczywistej, obrazy z obu kątów powinny być mocno skorelowane. Pojawienie się dużej różnicy między tymi prędkościami spowoduje "rozjechanie" się sygnałów z różnych kątów. W konsekwencji, zmaleje korelacja między sygnałami. <br> | Wiele metod estymujących prędkość korzysta z możliwości nadawania fal o różnym froncie falowym. Rozważmy obrazowanie falą płaską pod dwoma kątami, np. -10 i 10 stopni. Mając zrekonstruowane oba obrazy możemy policzyć wzajemną korelację pomiędzy obrazami (przy oknach ustalonej długości), tworząc mapę korelacji. Zauważmy, że dopóki przyjęta do rekonstrukcji prędkość dźwięku jest bliska rzeczywistej, obrazy z obu kątów powinny być mocno skorelowane. Pojawienie się dużej różnicy między tymi prędkościami spowoduje "rozjechanie" się sygnałów z różnych kątów. W konsekwencji, zmaleje korelacja między sygnałami. <br> | ||
| − | W praktyce, taki obraz korelacji nie jest jeszcze obrazem prędkości dźwięku - jest to tylko pośrednia informacja na temat rozkładu takich prędkości, którą można byłoby następnie wykorzystać do rozwiązania odpowiedniego problemu odwrotnego. W praktyce jednak już sam taki obraz może dostarczyć istotnej informacji diagnostycznej. | + | W praktyce, taki obraz korelacji nie jest jeszcze obrazem prędkości dźwięku - jest to tylko pośrednia informacja na temat rozkładu takich prędkości, którą można byłoby następnie wykorzystać do rozwiązania odpowiedniego problemu odwrotnego. W praktyce jednak już sam taki obraz może dostarczyć istotnej informacji diagnostycznej. |
| − | Do dyspozycji mamy plik z danymi z fantomu z inkluzją o prędkości dźwięku różnej od prędkości dźwięku otoczenia. Tradycyjnie, parametry: | + | |
| + | Do dyspozycji mamy [http://www.fuw.edu.pl/~jarekz/FUW-FID-2016/raw-data/usg4_1480ms.npy plik z danymi] z fantomu z inkluzją o prędkości dźwięku różnej od prędkości dźwięku otoczenia. Tradycyjnie, parametry: | ||
| + | |||
<source lang = python> | <source lang = python> | ||
f0 = 5.5e6 # Częstotliwość nadawcza przetworników [Hz] | f0 = 5.5e6 # Częstotliwość nadawcza przetworników [Hz] | ||
| Linia 15: | Linia 17: | ||
na = 15 # Liczba nadań | na = 15 # Liczba nadań | ||
| − | theta = [- | + | theta = [ -1.74532925e-01, -1.49599650e-01, -1.24666375e-01, -9.97331001e-02, |
| + | -7.47998251e-02, -4.98665501e-02, -2.49332750e-02, -8.32667268e-17, | ||
| + | 2.49332750e-02, 4.98665501e-02, 7.47998251e-02, 9.97331001e-02, | ||
| + | 1.24666375e-01, 1.49599650e-01, 1.74532925e-01] # kąty dla kolejnych nadań | ||
NT = 192 # Liczba przetworników w pełnej aperturze | NT = 192 # Liczba przetworników w pełnej aperturze | ||
| Linia 21: | Linia 26: | ||
</source> | </source> | ||
| − | Surowe dane RF znajdują się w tablicy o wymiarach <math>NT\times N \times na </math> <br> gdzie <math>N</math> odpowiada czasowi rejestracji (maksymalnej głębokości obrazowanej) danych z pojedynczego nadania. | + | Surowe dane RF znajdują się w tablicy o wymiarach <math>NT\times N \times na </math> <br> gdzie <math>N</math> odpowiada czasowi rejestracji (maksymalnej głębokości obrazowanej) danych z pojedynczego nadania. |
| + | |||
==Zadania== | ==Zadania== | ||
#Zaimplementować procedurę liczącą mapę współczynników korelacji w oknie głębokości pomiędzy obrazami. | #Zaimplementować procedurę liczącą mapę współczynników korelacji w oknie głębokości pomiędzy obrazami. | ||
#Zbadać taką mapę dla zrekonstruowanych danych z zadania, dla różnych kątów. Jak dobór kątów i ich liczby wpływa na wynikową tablicę? | #Zbadać taką mapę dla zrekonstruowanych danych z zadania, dla różnych kątów. Jak dobór kątów i ich liczby wpływa na wynikową tablicę? | ||
Aktualna wersja na dzień 13:44, 27 lip 2016
Obrazowanie parametryczne
Jednym z istotnym problemów badawczych w ultrasonografii jest zagadnienie estymacji prędkości dźwięku w obrazowanej strukturze. Informacja taka może być wykorzystana zarówno do lepszego obrazowania (minimalizacja błędów rekonstrukcji), jak i potencjalnie do charakteryzowania różnych rodzajów tkanek.
Standardowo, rekonstruując obraz RFów przyjmujemy stałą średnią prędkość dźwięku na całej głębokości pomiarowej (1540m/s). W rzeczywistości prędkość w różnych rodzajach tkanek miękkich jest różna (od 1450m/s dla tłuszczu do 1570m/s dla krwi). Jednocześnie, charakterystyka odbiciowa struktur o różnej prędkości dźwięku może być nieodróżnialna na prezentacji B-mode.
Celem tych ćwiczeń będzie implementacja prostej metody szacującej pośrednio różnicę między założoną prędkością dźwięku, a faktyczną prędkością dźwięku.
Metoda
Wiele metod estymujących prędkość korzysta z możliwości nadawania fal o różnym froncie falowym. Rozważmy obrazowanie falą płaską pod dwoma kątami, np. -10 i 10 stopni. Mając zrekonstruowane oba obrazy możemy policzyć wzajemną korelację pomiędzy obrazami (przy oknach ustalonej długości), tworząc mapę korelacji. Zauważmy, że dopóki przyjęta do rekonstrukcji prędkość dźwięku jest bliska rzeczywistej, obrazy z obu kątów powinny być mocno skorelowane. Pojawienie się dużej różnicy między tymi prędkościami spowoduje "rozjechanie" się sygnałów z różnych kątów. W konsekwencji, zmaleje korelacja między sygnałami.
W praktyce, taki obraz korelacji nie jest jeszcze obrazem prędkości dźwięku - jest to tylko pośrednia informacja na temat rozkładu takich prędkości, którą można byłoby następnie wykorzystać do rozwiązania odpowiedniego problemu odwrotnego. W praktyce jednak już sam taki obraz może dostarczyć istotnej informacji diagnostycznej.
Do dyspozycji mamy plik z danymi z fantomu z inkluzją o prędkości dźwięku różnej od prędkości dźwięku otoczenia. Tradycyjnie, parametry:
f0 = 5.5e6 # Częstotliwość nadawcza przetworników [Hz]
fs = 50e6 # Częstotliwość próbkowania [Hz]
pitch = 0.21e-3 # odległość między środkami kolejnych przetworników [m]
na = 15 # Liczba nadań
theta = [ -1.74532925e-01, -1.49599650e-01, -1.24666375e-01, -9.97331001e-02,
-7.47998251e-02, -4.98665501e-02, -2.49332750e-02, -8.32667268e-17,
2.49332750e-02, 4.98665501e-02, 7.47998251e-02, 9.97331001e-02,
1.24666375e-01, 1.49599650e-01, 1.74532925e-01] # kąty dla kolejnych nadań
NT = 192 # Liczba przetworników w pełnej aperturze
Ntr = 192 # Pełna subapertura nadawcza
Surowe dane RF znajdują się w tablicy o wymiarach [math]NT\times N \times na [/math]
gdzie [math]N[/math] odpowiada czasowi rejestracji (maksymalnej głębokości obrazowanej) danych z pojedynczego nadania.
Zadania
- Zaimplementować procedurę liczącą mapę współczynników korelacji w oknie głębokości pomiędzy obrazami.
- Zbadać taką mapę dla zrekonstruowanych danych z zadania, dla różnych kątów. Jak dobór kątów i ich liczby wpływa na wynikową tablicę?
