Reconstruction of enhanced Ultrasound images from compressed measurements
Reconstruction d'images ultrasonores déconvoluées à partir de données comprimées
Résumé
The interest of compressive sampling in ultrasound imaging has been recently extensively evaluated by several research teams. Following the different application setups, it has been shown that the RF data may be reconstructed from a small number of measurements and/or using a reduced number of ultrasound pulse emissions. According to the model of compressive sampling, the resolution of reconstructed ultrasound images from compressed measurements mainly depends on three aspects: the acquisition setup, i.e. the incoherence of the sampling matrix, the image regularization, i.e. the sparsity prior, and the optimization technique. We mainly focused on the last two aspects in this thesis. Nevertheless, RF image spatial resolution, contrast and signal to noise ratio are affected by the limited bandwidth of the imaging transducer and the physical phenomenon related to Ultrasound wave propagation. To overcome these limitations, several deconvolution-based image processing techniques have been proposed to enhance the ultrasound images. In this thesis, we first propose a novel framework for Ultrasound imaging, named compressive deconvolution, to combine the compressive sampling and deconvolution. Exploiting an unified formulation of the direct acquisition model, combining random projections and 2D convolution with a spatially invariant point spread function, the benefit of this framework is the joint data volume reduction and image quality improvement. An optimization method based on the Alternating Direction Method of Multipliers is then proposed to invert the linear model, including two regularization terms expressing the sparsity of the RF images in a given basis and the generalized Gaussian statistical assumption on tissue reflectivity functions. It is improved afterwards by the method based on the Simultaneous Direction Method of Multipliers. Both algorithms are evaluated on simulated and in vivo data. With regularization techniques, a novel approach based on Alternating Minimization is finally developed to jointly estimate the tissue reflectivity function and the point spread function. A preliminary investigation is made on simulated data.
L'intérêt de l'échantillonnage comprimé en l'imagerie ultrasonore a été récemment largement évalué par plusieurs équipes de recherche. Différentes études ont démontré que les données RF pouvaient être reconstituées à partir d'un faible nombre de mesures et / ou en utilisant un nombre réduit d'émission d'impulsions ultrasonores. La résolution des images ultrasonores reconstruites à partir des mesures comprimées dépend principalement de trois aspects: la configuration d'acquisition, c.à.d. l'incohérence entre la base d'échantillonnage et celle de la représentation parcimonieuse des signaux ainsi que la technique d'optimisation utilisée pour la reconstruction. Par ailleurs, la résolution spatiale des images ultrasonores, le contraste et le rapport signal sur bruit dépendent de la bande passante limitée du transducteur d'imagerie et du phénomène physique lié à la propagation des ondes ultrasonores. Pour surmonter ces limitations, différentes techniques de traitement d'image et notamment, les techniques de déconvolution ont été proposées pour améliorer les images ultrasonores.Dans cette thèse, nous proposons d'abord un nouveau concept de travail pour l'imagerie ultrasonore, nommé déconvolution comprimée, qui combine l'échantillonnage comprimé et la déconvolution. Ce concept exploite une formulation unifiée du modèle d'acquisition directe, des projections aléatoires et une convolution 2D avec une réponse impulsionnelle spatialement invariante. L'intérêt de la déconvolution comprisée est double : la réduction du volume de données et l'amélioration de la qualité des images ultrasonores.Une méthode d'optimisation basée sur l’algorithme des directions alternées est ensuite proposée pour inverser le modèle linéaire, en resultant deux termes de régularisation exprimant la parcimonie des images RF dans une base donnée et l'hypothèse statistique gaussienne généralisée sur les fonctions de réflectivité des tissus. Nous améliorons les résultats ensuite par la méthode basée sur l’algorithme des directions simultanées. L'utilisation de l'algorithme des directions simultanées nous a ensuite permis d'améliorer les résultats, comme le témoignent les images reconstruites à partir de données simulées et in vivo.Le dernier chapitre de la thèse est dédié à des méthodes de reconstruction d'image par déconvolution comprimée aveugle. Contrairement aux précédentes approches, la réponse impulsionnelle est considérée cette fois-ci inconnue, augmentant ainsi l'intérêt pratique de notre travail. La réponse impulsionnelle du système est automatiquement estimée à partir des données, par minimisation alternée, conjointement à la reconstruction de l'image ultrasonore.
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