Contexte et objectifs
L'imagerie ultrasonore a connu une révolution depuis 15 ans avec l’émergence de l’imagerie dite rapide ou ultra-rapide. Les cadences d’imagerie atteignent aujourd’hui plusieurs KHz en fonction de la profondeur d’imagerie. Ces cadences sont notamment utilisées pour étudier le système cardiovasculaire qui reste un objet d'étude majeur en ultrasons [1]. Dans ce cas on s’intéresse en général au mouvement du flux ou des tissus. La chaine de traitement des données, depuis les signaux bruts acquis au niveau de la sonde jusqu’à la carte de mouvements, est représentée ci-dessous.
Avec de telles cadences d’acquisition, la quantité de données générée est très importante et peut dépasser plusieurs Giga Octets par seconde. Par ailleurs pour accélérer la cadence d’imagerie la qualité de ces dernières est quelques fois sacrifiée.
Afin de pallier ces limitations, de nombreuses techniques de formation d’images (également appelées formateurs de voies) ont été mises au point. Si la qualité des images obtenues est souvent évaluée en termes de contraste et de résolution, l’impact des différentes techniques sur la capacité des estimateurs de vitesse à extraire des champs de mouvements fiables et précis n’a jamais réellement été étudié en tant que tel.
L'objectif de ce stage sera donc d'étudier l'influence de la méthode de formation d'image pour l'estimation de mouvement au-delà du simple critère visuel de l'image.
MĂ©thodologie
Plusieurs méthodes de formation d'images (liste non-exhaustive : Delay And Sum, beamforming adaptif et non linéaire [5,6], méthode rapide dans le domaine de Fourier…) seront mises en œuvre. Leur influence sur l'estimation du mouvement effectuée à partir d’un algorithme de suivi de mouvement développée au sein de l’équipe [2,3,4] sera évaluée et quantifiée.
Les méthodes seront testées en simulation mais aussi sur des montages expérimentaux in-vitro. En fonction de l'avancée du stage une comparaison sur des données in-vivo sera envisagée. L'étudiant pourra s’appuyer sur la plateforme d’imagerie de CREATIS équipée d'échographes de recherche ainsi que du matériel nécessaire pour la réalisation des expérimentations.
DĂ©roulement et candidature
Ce stage sera réalisé au sein de l’équipe Imagerie Ultrasonore du laboratoire CREATIS sur le site de la Doua, Blaise Pascal, à Villeurbanne. L’étudiant devra avoir à cœur d'étudier les méthodes de traitement du signal et de l'image adaptées au cadre particulier de l'imagerie ultrasonore. Des compétences en traitement du signal et de l'image sont donc nécessaires et un intérêt pour l’imagerie médicale et la propagation acoustique est le bienvenu. De plus, la connaissance de Matlab est requise pour le bon déroulement du stage. Le stage est rémunéré et se déroulera sur une durée de 4 à 6 mois. En fonction des résultats du candidat, il pourra être envisagé une poursuite en thèse au sein de l’équipe.
Ce stage sera encadré par Hervé Liebgott, Maxime Polichetti, Vincent Perrot
Candidature : envoyer CV, lettre de motivation et relevés de notes à liebgott@creatis.insa-lyon.fr ; polichetti@creatis.insa-lyon.fr et perrot@creatis.insa-lyon.fr .
Mots clés : Imagerie rapide, beamforming, estimation de mouvement, imagerie médicale ultrasonore, acoustique.
Références
[1] "Cardiovascular diseases (CVDs)", World Health Organization, World Health Organization, www.who.int/cardiovascular_diseases/en/.
[2] A. Basarab, P. Gueth, H. Liebgott and P. Delachartre, " Phase-based block matching applied to motion estimation with unconventional beamforming strategies", IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control, 56(5), 2009.
[3] S. Salles, A. J. Y. Chee, D. Garcia, A. C. H. Yu, D. Vray, and H. Liebgott, "2-D arterial wall motion imaging using ultrafast ultrasound and transverse oscillations", IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, vol. 62, no. 6, pp. 1047–1058, Jun. 2015.
[4] S. Salles, A. Long, L. Petrusca, V. Perrot, D. Vray, and H. Liebgott, "Estimation of arterial wall motion using ultrafast imaging and transverse oscillations: in vivo study", 2016 IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS), Sep. 2016.
[5] Synnevag, J. F., Austeng, A., & Holm, S. (2007). Adaptive beamforming applied to medical ultrasound imaging. IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control, 54(8).
[6] Matrone, G., Savoia, A. S., Caliano, G., & Magenes, G. (2015). The Delay Multiply and Sum Beamforming Algorithm in Ultrasound B-Mode Medical Imaging. IEEE Transactions on Medical Imaging, 4(34), 940-949.