Schall breitet sich nicht geradlinig aus. Dies sorgt bei Ultraschallabbildungsverfahren für Fehler. Die nicht geradlinige Ausbreitung des Schalls ist eine der Ursachen, warum Ultraschallabbildungen normalerweise nicht ihre optimale Auflösung erreichen. Viele Korrekturverfahren zur Bildverbesserung bauen darauf auf, die wahren Schallaufwege zu ermitteln.
Ein Ziel dieser Diplomarbeit war die Entwicklung und Implementierung eines Algorithmus zur Korrektur von Schallgeschwindigkeitsbildern. Der Algorithmus soll die nichtlineare Schallausbreitung im Gewebe verfolgen.
Die Arbeit umfasste das Design und den Aufbau eines Phantoms um die Effekte der Nichtlinearität zu zeigen. Das Phantom sollte mit geeigneten Materialien gebaut werden, die eine kleine Dämpfung und eine Schallgeschwindigkeit ähnlich Wasser (1500 m/s) haben, aber nicht wasserlöslich, fest und nicht verformbar sein. Diese Eigenschaften müssen erfüllt werden, da die Messungen im Wasser als Koppelmedium durchgeführt werden.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung und Motivation
- Einleitung
- Diagnoseverfahren
- Ziele der Arbeit
- Grundlagen
- Prinzip der Ultraschall-Computertomographie
- Transmissionstomographie
- Bildrekonstruktion
- Die Radon-Transformation
- Das Fourier-Scheiben-Theorem
- Rekonstruktion mit Strahlverfolgung
- Implementierung
- Einarbeitung in die bestehende Software
- Software für die Datenvorverarbeitung
- Software für die Bildrekonstruktion
- Implementierung in Matlab
- Bresenham-Algorithmus
- Strahlverfolgung und Bildrekonstruktions-Algorithmus
- Datenvorbereitung
- Hauptfunktionalität des Algorithmus
- Empfänger und Zeiten finden
- Bildrekonstruktion
- Phantomaufbau
- Eigenschaften und Materialien
- Auswahl und Tests der Materialien
- Phantomaufbau
- Ergebnisse
- Test des Algorithmus auf künstlichen Daten
- Test auf homogenen Bildern
- Test auf inhomogenen Bildern
- Phantom
- Bildrekonstruktion des aufgebauten Phantoms
- Diskussion und Ausblick
- Diskussion
- Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Diplomarbeit befasst sich mit der Verbesserung der Ultraschall-Computertomographie (USCT) zur Früherkennung von Brustkrebs. Das Hauptziel ist die Entwicklung und Implementierung eines Algorithmus, der die nichtlineare Schallausbreitung im Gewebe berücksichtigt, um die Genauigkeit der Schallgeschwindigkeitsbilder zu erhöhen.- Entwicklung eines Algorithmus zur Korrektur von Schallgeschwindigkeitsbildern
- Experimentelle Evaluierung der Korrektur mithilfe eines Phantoms
- Untersuchung der Auswirkungen der Nichtlinearität der Schallausbreitung
- Analyse der Bildqualität und des Kontrasts in den rekonstruierten Bildern
- Bewertung des Potenzials der USCT für die Brustkrebsfrüherkennung
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Die Arbeit stellt die Problematik der Brustkrebsfrüherkennung vor und erläutert die Notwendigkeit einer verbesserten Diagnostik. Es werden verschiedene Diagnoseverfahren vorgestellt und die Ziele der Arbeit definiert.
- Kapitel 2: Hier werden die Grundlagen der Ultraschall-Computertomographie erläutert, insbesondere die Transmissionstomographie und die Prinzipien der Bildrekonstruktion.
- Kapitel 3: Dieses Kapitel befasst sich mit der Implementierung des Algorithmus zur Korrektur der Schallgeschwindigkeitsbilder in der Entwicklungsumgebung Matlab. Es werden die verwendeten Methoden und Algorithmen detailliert beschrieben.
- Kapitel 4: Der Aufbau eines Phantoms zur Evaluierung des Algorithmus wird erläutert. Die Auswahl geeigneter Materialien und die Bauweise des Phantoms werden dargestellt.
- Kapitel 5: Die Ergebnisse der Tests des Algorithmus auf künstlichen Daten und des Phantoms werden präsentiert und analysiert. Die Bildqualität und die ermittelten Schallgeschwindigkeitswerte werden diskutiert.
Schlüsselwörter
Ultraschall-Computertomographie, Brustkrebsfrüherkennung, nichtlineare Transmissionstomographie, Schallgeschwindigkeitsbilder, Bildrekonstruktion, Strahlverfolgung, Phantom, Gelatine, Glycerol, Kontrastverbesserung- Citar trabajo
- Dipl. Ing Moulay Rachid Maoukil (Autor), 2005, Brustkrebsfrüherkennung mit 3D-Ultraschall-Computertomographie: Nichtlineare Transmissionstomographie, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/186072
