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.
Um die Funktionalität des Algorithmus zu beweisen wurden verschiedene Testbilder
aus künstlichen Daten erstellt, und mit dem implementierten Algorithmus
rekonstruiert. Bei den künstlichen Daten, waren die Ergebnisse von guter Qualität.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung und Motivation
1.1 Einleitung
1.2 Diagnoseverfahren
1.3 Ziele der Arbeit
2 Grundlagen
2.1 Prinzip der Ultraschall-Computertomographie
2.2 Transmissionstomographie
2.3 Bildrekonstruktion
2.3.1 Die Radon-Transformation
2.3.2 Das Fourier-Scheiben-Theorem
2.4 Rekonstruktion mit Strahlverfolgung
3 Implementierung
3.1 Einarbeitung in die bestehende Software
3.1.1 Software für die Datenvorverarbeitung
3.1.2 Software für die Bildrekonstruktion
3.2 Implementierung in Matlab
3.2.1 Bresenham-Algorithmus
3.2.2 Strahlverfolgung und Bildrekonstruktions-Algorithmus
3.2.2.1 Datenvorbereitung
3.2.2.2 Hauptfunktionalität des Algorithmus
3.2.2.3 Empfänger und Zeiten finden
3.2.2.4 Bildrekonstruktion
4 Phantomaufbau
4.1 Eigenschaften und Materialien
4.2 Auswahl und Tests der Materialien
4.3 Phantomaufbau
5 Ergebnisse
5.1 Test des Algorithmus auf künstlichen Daten
5.1.1 Test auf homogenen Bildern
5.1.2 Test auf inhomogenen Bildern
5.2 Phantom
5.3 Bildrekonstruktion des aufgebauten Phantoms
6 Diskussion und Ausblick
6.1 Diskussion
6.2 Ausblick
Zielsetzung und Themen
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Implementierung eines Algorithmus zur Korrektur nichtlinearer Schallwege in Schallgeschwindigkeitsbildern bei der Ultraschall-Computertomographie, um die Qualität der Bildrekonstruktion zu verbessern. Ergänzend soll ein experimentelles Phantom konzipiert und gebaut werden, um die Wirksamkeit der entwickelten Korrekturmethode zu evaluieren.
- Entwicklung eines Algorithmus zur Korrektur nichtlinearer Schallausbreitung
- Implementierung der Bildrekonstruktion mittels Strahlverfolgung in Matlab
- Design und Aufbau eines Testphantoms zur Evaluierung der Korrektur
- Analyse und Vergleich der Ergebnisse anhand von künstlichen Daten und dem realen Phantom
Auszug aus dem Buch
1.3 Ziele der Arbeit
Die Ziele dieser Diplomarbeit gliederten sich in zwei Teilziele:
Korrektur nichtlinearer Schallwege in Schallgeschwindigkeitsbildern
Schall ist eine Welle die zur Ausbreitung ein Medium benötigt. In Gewebe breiten sich die Schallwellen in Form von Longitudinalwellen aus. Im theoretischen Fall einer idealen Punktquelle breitet sich der Schall in einem homogenen schallleitenden Medium nach allen Richtungen symmetrisch und geradlinig vom Sender (also der Schallquelle) weg aus. An den diffusen Grenzschichten innerhalb der Brust, z.B. Zysten, Fettgewebe, Brustdrüsenläppchen, Drüsengewebsgeschwulst (gutartig), Drüsengewebskrebs..., treten Brechungen auf, durch die der Schallweg gekrümmt wird. Die Durchschnittsgeschwindigkeit υ des Schalls ergibt sich aus der Formel
υ = s / t (1.1)
Die Strecke s ist die kürzeste Strecke zwischen Sender, Empfänger und der Laufzeit t (Time of flight). Im Falle der Nichtlinearität wird die Strecke s (s2) größer (siehe Abbildung 1.8) und es ergibt sich eine neue Durchschnittsgeschwindigkeit v. Es soll ein Algorithmus entworfen und implementiert werden, der es ermöglicht aus einem ersten Schallbild die Wege der Schallausbreitung zu verfolgen, und der dann zur Rekonstruktion eines verbesserten Schallbildes führt. Die Implementierung soll in der Entwicklungsumgebung Matlab erfolgen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung und Motivation: Vorstellung des medizinischen Problems der Brustkrebsfrüherkennung und der Zielsetzung der Arbeit zur Verbesserung bildgebender Verfahren mittels Ultraschall-Computertomographie.
2 Grundlagen: Erläuterung der physikalischen Prinzipien der Ultraschall-Computertomographie, der Transmissionstomographie, der Bildrekonstruktion mittels Radon-Transformation sowie der Rekonstruktion durch Strahlverfolgung.
3 Implementierung: Detaillierte Beschreibung der softwaretechnischen Umsetzung in Matlab, inklusive der Datenvorverarbeitung und des Bresenham-Algorithmus zur Strahlverfolgung.
4 Phantomaufbau: Darstellung der Anforderungen an ein Gewebephantom, der Materialauswahl und der konkreten Konstruktion zur Evaluierung der Korrektur-Algorithmen.
5 Ergebnisse: Präsentation der Testläufe des Algorithmus anhand von künstlichen Datensätzen sowie die Analyse der Rekonstruktion des physikalisch aufgebauten Phantoms.
6 Diskussion und Ausblick: Kritische Reflexion der erreichten Ziele, Diskussion der zeitlichen Performance und Ausblick auf zukünftige Optimierungsmöglichkeiten der Rekonstruktionsqualität.
Schlüsselwörter
Ultraschall-Computertomographie, USCT, Brustkrebsfrüherkennung, Bildrekonstruktion, Strahlverfolgung, Nichtlineare Schallausbreitung, Phantom, Schallgeschwindigkeit, Matlab, Radon-Transformation, Datenvorverarbeitung, Bresenham-Algorithmus, Diagnoseverfahren, Laufzeitmessung, Transmissionstomographie.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Diplomarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Verbesserung der Brustkrebsfrüherkennung durch ein neuartiges Ultraschall-Computertomographie-Verfahren, wobei insbesondere Fehler durch nichtlineare Schallausbreitung korrigiert werden sollen.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die zentralen Felder umfassen die physikalischen Grundlagen der Ultraschall-Computertomographie, die mathematische Bildrekonstruktion, die algorithmische Umsetzung in Matlab sowie den praktischen Aufbau eines Phantoms für Testzwecke.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das primäre Ziel ist die Entwicklung und Implementierung eines Algorithmus zur Korrektur nichtlinearer Schallwege, um die Qualität von Schallgeschwindigkeitsbildern zu erhöhen und dadurch eine bessere Diagnose zu ermöglichen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Zur Anwendung kommt die Strahlverfolgung (Ray Tracing) in Kombination mit Bildrekonstruktions-Algorithmen. Der Korrektur-Ansatz basiert auf der Modellierung der nichtlinearen Schallausbreitung.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Im Hauptteil liegt der Fokus auf der Implementierung des Strahlverfolgungs-Algorithmus in der Entwicklungsumgebung Matlab, der theoretischen Herleitung der Korrektur sowie der experimentellen Evaluierung durch den Bau eines physischen Phantoms.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die wichtigsten Begriffe sind Ultraschall-Computertomographie, Bildrekonstruktion, Strahlverfolgung, Phantom, Schallgeschwindigkeit und Nichtlinearität.
Warum wurde ein Phantom für diese Untersuchung gebaut?
Da lebendes menschliches Gewebe für Messungen ungeeignet ist, wurde ein Phantom gebaut, das akustische Eigenschaften wie Schallgeschwindigkeit und Absorption ähnlich wie menschliches Brustgewebe aufweist, um den Algorithmus unter kontrollierten Bedingungen zu prüfen.
Welche Rolle spielt Matlab in dieser Arbeit?
Matlab dient als zentrale Entwicklungsumgebung für die Implementierung der Bildrekonstruktions-Algorithmen und der Strahlverfolgung, da es für technisch-wissenschaftliche Probleme und Matrixoperationen besonders effizient einsetzbar ist.
Wie lautet das Fazit zur Kontrastverbesserung durch den Algorithmus?
Obwohl der Algorithmus die Schallgeschwindigkeiten in der Glycerol-Wasser-Mischung anheben konnte, wurde auch die Geschwindigkeit im Gelatine-Grundmaterial erhöht, weshalb die erhoffte signifikante Kontrastverbesserung in dieser Arbeit nicht nachgewiesen werden konnte.
- Quote paper
- Moulay Rachid Maoukil (Author), 2005, Brustkrebsfrüherkennung mit Ultraschall-Computertomographie: Nichtlineare Transmissionstomographie, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/44112
