Robuste Pulsdetektion für die Ultraschall-Computertomographie ...

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KAPITEL 1. EINLEITUNG Diese Untersuchungsmethode ermöglicht es, dreidimensionale Volumenbilder einer Brust zu erstellen. Erste Untersuchungen mit einem Demonstrator in 2D konnten zeigen, dass diese Methode eine bessere Auflösung, einen höheren Kon- trast und wesentlich weniger Speckle-Rauschen bietet als herkömmliche Verfah- ren, die auf Ultraschall basieren. Die momentane Entwicklung wird mit einem ex- perimentellen 3D-Ultraschall-Computertomographen fortgeführt, wobei das 3D- Volumen über die empfangenen Reflexionen und Streuungen des Gewebes im Zy- linder rekonstruiert wird. Dazu wird ein mit Wasser als Koppelmedium gefüllter Zylinder eingesetzt, der mit ca. 2000 Ultraschallwandlern besetzt ist. Angestrebt ist eine neue Früherkennungsmethode für Brustkrebs, die bessere Qualität als andere Verfahren bietet und ohne schädliche Strahlenbelastung auskommt. 1.3 Aufgabenstellung und Ziele Einer der wesentlichen Punkte während der Entwicklung dieses Verfahrens ist die Verbesserung der Abbildungsqualität. Im Zuge dessen soll die Detektion der reflektierten und gestreuten Ultraschallpulse präzisiert werden. Vor allen Din- gen muss die Ankunftszeit der Pulse genauer bestimmt werden, um Objekte einer Messung besser zu lokalisieren. Dies würde in einer schärferen Abbildung resultieren und gleichzeitig den Einfluss von Rauschen reduzieren. Da die Ultra- schallsender eine bestimmte Abstrahlcharakteristik aufweisen und außerdem die Pulsform in Abhängigkeit vom Sende- und Empfangswinkel variieren kann, muss diese Detektion so robust wie möglich sein. Das bedeutet, dass auch Ultraschall- pulse detektiert werden sollen, wenn sich deren Parameter, wie beispielsweise die Frequenz oder die Bandbreite, verändert haben. Andere Verfahren wie die De- convolution und der Einsatz eines Matched-Filters sind nicht optimal für solche Bedingungen geeignet, da diese auf ein Referenzsignal zur Detektion angewiesen sind. Ein Ansatz, um einer Veränderung der Pulsparameter zu begegnen und diese zu schätzen, basiert auf der kontinuierlichen Wavelet-Transformation (CWT - Continuous Wavelet Transform). Dadurch sollen wichtige Werte wie Ankunfts- zeitpunkt, Mittenfrequenz, Amplitude, Bandbreite und Phase bestimmt werden 2
1.3. AUFGABENSTELLUNG UND ZIELE können, die zur weiteren Verarbeitung herangezogen werden können. Die Implementierung dieses Ansatzes soll unter MATLAB erfolgen, um eine In- tegration in den bereits bestehenden Rekonstruktionsalgorithmus zu ermöglich- en. Ebenso stehen viele experimentelle Daten für die spätere Evaluierung zur Verfügung, um die Funktion des Verfahrens zu testen und zu visualisieren. Ziel der Arbeit ist es, durch die Detektion von Pulsen und Schätzung derer Para- meter die Bildrekonstruktion zu verbessern. Wichtigster Punkt dabei ist die Ver- besserung der Ankunftszeitschätzung (Time-of-arrival, TOA), da dies der zentra- le Parameter der Signalverarbeitung ist. Dieser Parameter ist essentiell für die genaue Lokalisierung von Objekten und auch die präzise Detektion von Trans- missionssignalen für die Kalibrierung und Temperaturbestimmung. Ein weiterer Nutzen kann die Komprimierung der Signale bieten, um einerseits Speicherplatz zu sparen und andererseits die Rekonstruktion zu beschleunigen. Da das Verfahren neben der TOA noch weitere Parameter liefert, die momentan noch keine Verwendung finden, muss deren Nutzen in weiteren Arbeiten unter- sucht werden. So könnten die mit diesem Verfahren gewonnene Daten beispielsweise für die Gewebecharakterisierung aufgrund der frequenzabhängigen Absorp- tion verwendet werden. 3
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