Implementación y análisis de un algoritmo adaptable para la compensación de ganancia en función del tiempo en imágenes ultrasónicas en modo B Público Deposited
Una etapa muy importante en la generación de imágenes ultrasónicas es la Compensación de Ganancia en Tiempo (TGC, del inglés Time Gain Compensation), que proporciona una amplificación no lineal de la señal ultrasónica de radiofrecuencia rectificada y modulada. Este proceso se realiza con el propósito de que los ecos menos intensos producidos en interfases más distantes al transductor sean amplificados con mayor ganancia que los ecos más intensos, provocando así una homogeneidad que permite su visualización en escala de niveles de gris sobre una pantalla. La mayoría de los equipos de ultrasonido tienen varios controles de TGC que el operador debe ajustar con el fin de obtener una imagen adecuada. Tomando en cuenta que los ajustes realizados por un operador son muy subjetivos, una imagen no es fácilmente reproducible por otro operador. Una desventaja principal del ajuste manual es la falta de un criterio bien fundamentado para determinar un perfil correcto de ganancia. Este tipo de compensación aplica la misma función para todas las líneas de rastreo a pesar de la falta de uniformidad en los tejidos o estructuras que pudieran estar presentes. En esta tesis, se presentan el análisis y la implementación de un algoritmo para evaluar el impacto de la TGC en imágenes ultrasónicas en modo B obtenidas del objeto de prueba en escala de grises perteneciente al sistema de pruebas Cardiff, permitiendo compensar la ganancia en forma adaptable de acuerdo a una función dependiente de los ecos provenientes de cada una de las líneas de rastreo generadas por un transductor ultrasónico así como del promedio de los ecos de una región de la imagen determinada por una ventana de muestras. Por otro lado se muestra la evaluación del algoritmo adaptable tanto cualitativamente como cuantitativamente para poder establecer la calidad de las imágenes procesadas y su impacto en la percepción visual de los médicos especialistas. La métrica de la calidad de la imagen propuesta para evaluar el algoritmo es el error cuadrático medio (MSE, del inglés Mean Squared Error), que realiza una comparación entre las imágenes compensadas manualmente y las procesadas mediante el algoritmo de compensación adaptable. Los resultados obtenidos al aplicar el algoritmo adaptable muestran imágenes de mejor calidad que las obtenidas a partir de la compensación manual, tanto desde el punto de vista del análisis de la percepción visual como por el cálculo del error cuadrático medio. Por lo tanto, el análisis e implementación del algoritmo descrito permite concluir que la TGC adaptable tiene un buen desempeño y puede consecuentemente producir mejores imágenes que una función de TGC única ajustada de forma manual.
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