Reconstrução de imagens de ultrassom usando esparsidade: métodos iterativos rápidos
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Tese |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
Texto Completo: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2583 |
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 (Alternating Direction Method of Multipliers) que está entre os de melhor desempenho em termos de custo computacional, 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. |
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2017-11-13T16:37:16Z2017-11-13T16:37:16Z2017-08-23VALENTE, Solivan Arantes. Reconstrução de imagens de ultrassom usando espardidade: métodos iterativos rápidos. 2017. 116 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2017.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2583Este 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 (Alternating Direction Method of Multipliers) que está entre os de melhor desempenho em termos de custo computacional, 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.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 (Alternating Direction Method of Multipliers), which is among the best performing methods in terms of computational cost, 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.porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáCuritibaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática IndustrialUTFPRBrasilCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA::PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOLOGICOSEngenharia ElétricaUltrassonografiaDiagnóstico por ultrassomAlgorítmos computacionaisUltrassonografia - Imagem - AvaliaçãoEngenharia elétricaUltrasonic imagingDiagnostic ultrasonic imagingComputer algorithmsUltrasonic imaging – Imaging - EvaluationElectric engineeringReconstrução de imagens de ultrassom usando esparsidade: métodos iterativos rápidosUltrasonic image reconstruction using sparsity: fast iterative methodsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisCuritibaZibetti, Marcelo Victor Wüsthttp://lattes.cnpq.br/5150107568634070Pipa, Daniel Rodrigueshttp://lattes.cnpq.br/5604517186200940Pipa, Daniel RodriguesVieira Neto, HugoFerreira, Priscila SavulskiHelou Neto, Elias Salomãohttp://lattes.cnpq.br/2640992264277310Valente, Solivan Arantesinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRORIGINALCT_CPGEI_D_Valente, Solivan Arantes_2017.pdfCT_CPGEI_D_Valente, Solivan Arantes_2017.pdfapplication/pdf12860477http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/2583/1/CT_CPGEI_D_Valente%2c%20Solivan%20Arantes_2017.pdfc5035152b7dae63c2fb9b00aa8853ea1MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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