Identification de microbulles par la théorie de la décision pour l'imagerie par localisation ultrasonore
Résumé
-L'imagerie par localisation ultrasonore (ILU) permet de caractériser la microstructure vasculaire en détectant, localisant et suivant le déplacement de microbulles (MBs) qui circulent dans le réseau vasculaire. Afin de construire une cartographie de la microstructure vasculaire aussi complète que possible, des images ultrasonores doivent être acquises pendant plusieurs minutes. Afin de limiter le temps d'acquisition, il est alors important de maximiser le nombre de MBs détectées et suivies. Les méthodes de détection standards de ces MBs se basent sur un seuil d'intensité ou sur la forme de la fonction d'étalement du point (PSF). En pratique les intensités des MBs peuvent être inférieures à celle du bruit et leurs PSFs varient en fonction de l'espace et du temps, ce qui limite les performances de l'étape de détection en terme de nombre de MBs détectées, en particulier dans le cas d'un ratio signal à bruit (RSB) faible. Afin de pallier ce problème, une méthode de détection basée sur la théorie de la décision avec l'approche de Neyman-Pearson est proposée dans cet article. Ce détecteur est comparé à ceux de la littérature dans le contexte de l'ILU sur des données in vivo. Les résultats montrent que la méthode proposée permet de détecter plus de MBs de faible intensité et donc d'améliorer la reconstruction de vaisseaux.
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