doi: 10.17586/2226-1494-2019-19-5-875-882


УДК 004.021+519.688

РАЗРЕШЕНИЕ ВРЕМЕННОЙ НЕПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ДОППЛЕРОВСКИХ ЭХОКАРДИОГРАФИЧЕСКИХ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ АЛГОРИТМА МАСКИРОВАНИЯ

Терентьев А.Б., Васильев Н.В.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования:
Терентьев А.Б., Васильев Н.В. Разрешение временной непоследовательности допплеровских эхокардиографических данных с помощью алгоритма маскирования // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019. Т. 19. № 5. С. 875–882. doi: 10.17586/2226-1494-2019-19-5-875-882


Аннотация

Постановка задачи. Исследован метод разрешения временной непоследовательности кадров в двухмерной допплеров- ской эхокардиографии. Непоследовательность возникает в результате работы алгоритмов, основанных на перестановке кадров, — после перестановки временное расстояние между кадрами становится меньше, чем их продолжительность. Имеющийся на данный момент алгоритм временного взвешивания работает крайне долго и не рассчитан на обработку данных кровотока. Метод. Предложенный метод разрешения временной непоследовательности основан на временном взвешивании, однако веса рассчитываются не для каждого пиксела, а для подсектора изображения, который извлекается с помощью заранее подготовленной маски. Кровоток рассчитывается с помощью раздельного взвешивания пикселов, соответствующих противоположным направлениям кровотока, и оценки полученных весов. Время и качество работы алгоритма измерены на 10 наборах эпикардиальных данных животных. Результаты. Выполнено сравнение результатов и времени работы алгоритма с аналогичными показателями для алгоритма временного взвешивания. Получено увеличение скорости обработки с 0,40 до 4,63 кадр/с. Изменение интенсивности пикселов изображений при этом оказалось незначительным: среднее , максимальное при общем диапазоне целых значений. Практическая значимость. Предложенный алгоритм позволяет получать более верные результаты обработки данных допплеровской эхокардиографии с использованием перестановки кадров. Скорость обработки данных при этом близка к скорости съемки.


Ключевые слова: допплеровская эхокардиография, временная непоследовательность, временное взвешивание, перестановка кадров

Список литературы
1. Bercoff J., Montaldo G., Loupas T., Savery D., Mézière F., Fink M., Tanter M. Ultrafast compound doppler imaging: providing full blood flow characterization // IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control. 2011. V. 58. N 1. P. 134–147. doi: 10.1109/TUFFC.2011.1780
2. Osmanski B.-F., Pernot M., Fink M., Tanter M. In vivo transthoracic ultrafast Doppler imaging of left intraventricular blood flow pattern // IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS 2013). 2013. P. 1741–1744.
doi: 10.1109/ULTSYM.2013.0444
3. Tong L., Ramalli A., Jasaityte R., Tortoli P., D’Hooge J. Multi- Transmit Beam Forming for Fast Cardiac Imaging–Experimental Validation and In Vivo Application // IEEE Transactions on Medical Imaging. 2014. V. 33. N 6. P. 1205–1219. doi: 10.1109/ TMI.2014.2302312
4. Cikes M., Tong L., Sutherland G.R., D’Hooge J. Ultrafast Cardiac Ultrasound Imaging: Technical Principles, Applications, and Clinical Benefits // JACC: Cardiovascular Imaging. 2014. V. 7. N 8. P. 812–823.
doi: 10.1016/j.jcmg.2014.06.004
5. Chang L.-W., Hsu K.-H., Li P.-C. Graphics processing unit-based high-frame-rate color doppler ultrasound processing // IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control. 2009. V. 56. N 9. P. 1856–1860.
doi: 10.1109/TUFFC.2009.1261
6. Perrin D.P., Vasilyev N.V., Marx G.R., Del Nido P.J. Temporal Enhancement of 3D Echocardiography by Frame Reordering // JACC: Cardiovascular Imaging. 2012. V. 5. N 3 . P. 300–304. doi: 10.1016/j.jcmg.2011.10.006
7. Terentjev A.B., Settlemier S.H., Perrin D.P., Del Nido P.J., Shturts I.V., Vasilyev N.V. Temporal enhancement of two- dimensional color doppler echocardiography // Proceedings of SPIE. 2016. V. 9784. P. 97843T.
doi: 10.1117/12.2209113
8. Danudibroto A., Bersvendsen J., Mirea O., Gerard O., D’Hooge J., Samset E. Image-based temporal alignment of echocardiographic sequences // Proceedings of SPIE. 2016. V. 9790. P. 97901G. doi: 10.1117/12.2216192
9. Terentjev A.B., Perrin D.P., Settlemier S.H., Zurakowski D., Smirnov P.O., del Nido P.J., Shturts I.V., Vasilyev N.V. Temporal enhancement of 2D color Doppler echocardiography sequences by fragment-based frame reordering and refinement // International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 2019. V. 14. N 4. P. 577–586. doi: 10.1007/s11548-019-01926-0
10. Schneider R.J. Semi-Automatic Delineation of the Mitral Valve from Clinical Four-Dimensional Ultrasound Imaging. Cambridge, Massachusetts: Harvard University, 2011. 166 p.
11. Guide for the Care and Use of Laboratory Animals. Washington, DC: The National Academies Press, 1996.
12. Hill C.R., Bamber J.C., Ter Haar G.R. Physical Principles of Medical Ultrasonics. 2nd ed. John Wiley & Sons, 2002. 511 p. doi: 10.1002/0470093978
13. Цвибель В.Дж., Пеллерито Д.С. Ультразвуковое исследование сосудов. 5-е изд. М.: ВИДАР, 2008. 646 с.
14. Muth S., Dort S., Sebag I.A., Blais M.-J., Garcia D. Unsupervised dealiasing and denoising of color-Doppler data // Medical Image Analysis. 2011. V. 15. N 4. P. 577–588.
doi: 10.1016/j.media.2011.03.003
15. Saini K., Dewal M.L, Rohit M. Ultrasound Imaging and Image Segmentation in the area of Ultrasound: A Review // International Journal of Advanced Science and Technology. 2010. V. 24. P. 41–60.

 


Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2024 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика