16900

16900

بكارگيري نمايش تنك جهت افزايش نرخ و كاهش نويز تصاوير اكوكارديوگرافي

دكتري

بيوالكتريك

شهريور ماه 1395

دكتر حميد بهنام

دكتر فرزان حدادي - دكتر زهرا عليزاده ثاني

برق

چكيده در اين تحقيق، با تغيير زاويه ديد به مجموعه تصاوير اكوكارديوگرافي و بهره¬گيري از اطلاعات زماني و استفاده از مفاهيم نمايش تنك، راهكارهايي كارا جهت كاهش نويز و افزايش رزولوشن زماني در تصاوير اكوكارديوگرافي ارائه مي¬شود. در گام اول جهت بهره¬گيري از اطلاعات زماني تصاوير اكوكارديوگرافي، سيگنالهاي زماني اخذ شده از شدت روشنايي پيكسل¬ها در طول فريم¬هاي متوالي (منحني تغييرات شدت روشنايي (IVTC)) استخراج مي¬شوند. سپس به منظور شناخت ويژگي¬ها، استخراج و تفسير اطلاعات سيگنالهاي زماني IVTC، نمايش تنك اين سيگنالها ارائه شده و دادگان به فضاي جديدي انتقال مي¬يابند. به منظور كاهش نويز، با حذف خودكار ضرايب كم ارزش و بازسازي مجدد سيگنال IVTC، فيلتري كارا جهت كاهش نويز تصاوير اكوكارديوگرافي ارائه مي¬شود. در مقايسه با جديدترين روش¬هاي كاهش نويز، فيلتر طراحي شده با 38/3 دسيبل افزايش در معيار PSNR و 1/0 افزايش در معيار SSIM داراي بهترين عملكرد مي باشد. جهت افزايش رزولوشن زماني تصاوير اكوكارديوگرافي، بر اساس دانش اوليه از ساختار سيگنال IVTC و بكارگيري توابع از پيش تعيين شده، هسته¬هاي اصلي ديكشنري¬هاي فوق كامل رزولوشن پايين و رزولوشن بالا ايجاد مي¬شود. سيگنال اوليه مي¬تواند توسط تركيب خطي تعداد كمي از اتم¬هاي ديكشنري با رزولوشن پايين ايجاد شود. در اين تحقيق از الگوريتم حسگري فشرده بيزين (BCS) براي يافتن ضرايب تنك استفاده شده است. با استخراج ضرايب تنك و به دنبال آن يافتن اتم¬هاي فعال در ديكشنري با رزولوشن پايين، ضرايب تنك جهت يافتن اتم¬هاي فعال در ديكشنري با رزولوشن بالا ساخته مي¬شود. با بازسازي سيگنال بر اساس ضرايب تنك جديد و ديكشنري با رزولوشن بالا، سيگنال IVTC جديدي با تعداد نمونه¬هاي بيشتر ساخته مي¬شود. بنابراين با جايگذاري سيگنال IVCT در موقعيت پيكسلي خود، ويدئوهاي اكوكارديوگرافي با تعداد فريم¬هاي بيشتر ساخته مي¬شود با توسعه الگوريتم پيشنهادي تصاوير دو بعدي اكوكارديوگرافي، روشي مشابه به منظور افزايش رزولوشن زماني تصاوير سه بعدي اكوكارديوگرافي ارائه مي¬شود كه نتايج حاكي از كارايي اين الگوريتم در تحليل تصاوير سه بعدي اكوكارديوگرافي است. روش افزايش رزولوشن زماني در هر دو نوع تصاوير دو و سه بعدي اكوكارديوگرافي، برخلاف بسياري از روش¬هاي ديگر نيازي به آموزش ديكشنري¬هاي با رزولوشن پايين و بالا و يا تخمين حركت نداشته، علاوه بر آن تصاوير ساخته شده فاقد هرگونه آرتيفكت¬هاي بلوكي بوده و حركات سريع را بدون هرگونه مات شدگي دنبال مي¬كند. همچنين روش پيشنهادي براي افزايش تعداد نمونه¬ها با نسبت¬هاي كسري يا صحيح مقاوم است و محدوديتي در ضريب افزايشي مورد نظر ندارد. واژه‌هاي كليدي: تصاوير اكوكارديوگرافي، نمايش تنك، اطلاعات زماني، كاهش نويز، افزايش رزولوشن زماني

1395/12/17

1/1/1900 12:00:00 AM

Abstract Two challenging issues for accurate an​d effective human interpretation an​d computer-assisted analysis are: 1-Noise suppression an​d 2-Accurate analysis of small transient motions of myocardium an​d valves during real time visualization. This research seeks to address these challenges by introducing a novel framework based on temporal information an​d sparse representation. The proposed method involves analysing intensity variation time curves (IVTCs) assessed in each pixel. For noise reduction propose using an over-complete dictionary that contains prototype signal-atoms, IVTCs can be reconstructed as linear combinations of a few of these atoms. The performance of the proposed method was then eva​luated an​d compared with other speckle reduction filters. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm can be used to achieve better-preserved edges an​d reduce blurring. For accurate analysis of small transient motions, a higher frame rate video may reduce this difficulty, an​d temporal super resolution (TSR) is useful for illustrating the fast-moving structures. For this propose, we designed both low-resolution an​d high-resolution over-complete dictionaries based on prior knowledge of the temporal signals an​d a set of pre-specified known functions. The IVTCs can then be described as linear combinations of a few prototype atoms in the low-resolution dictionary. We used the Bayesian Compressive Sensing (BCS) sparse recovery algorithm to find the sparse coefficients of the signals. We extracted the sparse coefficients an​d the corresponding active atoms in the low-resolution dictionary in order to construct new sparse coefficients corresponding to the high-resolution dictionary. Using the estimated atoms an​d the high-resolution dictionary, a new IVTC with more samples was constructed. Finally, by placing the new IVTC signals in the original IVTC positions, we were able to reconstruct the original echocardiography video with more frames. The proposed method which applied on 2D an​d 3D echocardiographic images,does not require training of low-resolution an​d high-resolution dictionaries. Nor does it require motion estimation; it does not blur fast-moving objects, an​d does not have blocking artifacts. Keywords: echocardiographic images, noise reduction, temporal information, sparse representation, Temporal super resolution