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Real-time Control of Radiofrequency Thermal Ablation using Three-dimensional Ultrasound Echo Decorrelation Imaging Feedback

Grimm, Peter January 2022 (has links)
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Study and optimization of 2D matrix arrays for 3D ultrasound imaging / Etude et optimisation de sondes matricielles 2D pour l'imagerie ultrasonore 3D

Diarra, Bakary 11 October 2013 (has links)
L’imagerie échographique en trois dimensions (3D) est une modalité d’imagerie médicale en plein développement. En plus de ses nombreux avantages (faible cout, absence de rayonnement ionisant, portabilité) elle permet de représenter les structures anatomiques dansleur forme réelle qui est toujours 3D. Les sondes à balayage mécaniques, relativement lentes, tendent à être remplacées par des sondes bidimensionnelles ou matricielles qui sont unprolongement dans les deux directions, latérale et azimutale, de la sonde classique 1D. Cetagencement 2D permet un dépointage du faisceau ultrasonore et donc un balayage 3D del’espace. Habituellement, les éléments piézoélectriques d’une sonde 2D sont alignés sur unegrille et régulièrement espacés d’une distance (en anglais le « pitch ») soumise à la loi del’échantillonnage spatial (distance inter-élément inférieure à la demi-longueur d’onde) pour limiter l’impact des lobes de réseau. Cette contrainte physique conduit à une multitude d’éléments de petite taille. L’équivalent en 2D d’une sonde 1D de 128 éléments contient128x128=16 384 éléments. La connexion d’un nombre d’éléments aussi élevé constitue unvéritable défi technique puisque le nombre de canaux dans un échographe actuel n’excède querarement les 256. Les solutions proposées pour contrôler ce type de sonde mettent en oeuvredu multiplexage ou des techniques de réduction du nombre d’éléments, généralement baséessur une sélection aléatoire de ces éléments (« sparse array »). Ces méthodes souffrent dufaible rapport signal à bruit du à la perte d’énergie qui leur est inhérente. Pour limiter cespertes de performances, l’optimisation reste la solution la plus adaptée. La première contribution de cette thèse est une extension du « sparse array » combinéeavec une méthode d’optimisation basée sur l’algorithme de recuit simulé. Cette optimisation permet de réduire le nombre nécessaire d’éléments à connecter en fonction des caractéristiques attendues du faisceau ultrasonore et de limiter la perte d’énergie comparée à la sonde complète de base. La deuxième contribution est une approche complètement nouvelle consistant à adopter un positionnement hors grille des éléments de la sonde matricielle permettant de supprimer les lobes de réseau et de s’affranchir de la condition d’échantillonnage spatial. Cette nouvelles tratégie permet d’utiliser des éléments de taille plus grande conduisant ainsi à un nombre d’éléments nécessaires beaucoup plus faible pour une même surface de sonde. La surface active de la sonde est maximisée, ce qui se traduit par une énergie plus importante et donc unemeilleure sensibilité. Elle permet également de balayer un angle de vue plus important, leslobes de réseau étant très faibles par rapport au lobe principal. Le choix aléatoire de la position des éléments et de leur apodization (ou pondération) reste optimisé par le recuit simulé.Les méthodes proposées sont systématiquement comparées avec la sonde complète dansle cadre de simulations numériques dans des conditions réalistes. Ces simulations démontrent un réel potentiel pour l’imagerie 3D des techniques développées. Une sonde 2D de 8x24=192 éléments a été construite par Vermon (Vermon SA, ToursFrance) pour tester les méthodes de sélection des éléments développées dans un cadreexpérimental. La comparaison entre les simulations et les résultats expérimentaux permettentde valider les méthodes proposées et de prouver leur faisabilité. / 3D Ultrasound imaging is a fast-growing medical imaging modality. In addition to its numerous advantages (low cost, non-ionizing beam, portability) it allows to represent the anatomical structures in their natural form that is always three-dimensional. The relativelyslow mechanical scanning probes tend to be replaced by two-dimensional matrix arrays that are an extension in both lateral and elevation directions of the conventional 1D probe. This2D positioning of the elements allows the ultrasonic beam steering in the whole space. Usually, the piezoelectric elements of a 2D array probe are aligned on a regular grid and spaced out of a distance (the pitch) subject to the space sampling law (inter-element distancemust be shorter than a mid-wavelength) to limit the impact of grating lobes. This physical constraint leads to a multitude of small elements. The equivalent in 2D of a 1D probe of 128elements contains 128x128 = 16,384 elements. Connecting such a high number of elements is a real technical challenge as the number of channels in current ultrasound scanners rarely exceeds 256. The proposed solutions to control this type of probe implement multiplexing or elements number reduction techniques, generally using random selection approaches (« spars earray »). These methods suffer from low signal to noise ratio due to the energy loss linked to the small number of active elements. In order to limit the loss of performance, optimization remains the best solution. The first contribution of this thesis is an extension of the « sparse array » technique combined with an optimization method based on the simulated annealing algorithm. The proposed optimization reduces the required active element number according to the expected characteristics of the ultrasound beam and permits limiting the energy loss compared to the initial dense array probe.The second contribution is a completely new approach adopting a non-grid positioningof the elements to remove the grating lobes and to overstep the spatial sampling constraint. This new strategy allows the use of larger elements leading to a small number of necessaryelements for the same probe surface. The active surface of the array is maximized, whichresults in a greater output energy and thus a higher sensitivity. It also allows a greater scansector as the grating lobes are very small relative to the main lobe. The random choice of the position of the elements and their apodization (or weighting coefficient) is optimized by the simulated annealing.The proposed methods are systematically compared to the dense array by performing simulations under realistic conditions. These simulations show a real potential of the developed techniques for 3D imaging.A 2D probe of 8x24 = 192 elements was manufactured by Vermon (Vermon SA, Tours,France) to test the proposed methods in an experimental setting. The comparison between simulation and experimental results validate the proposed methods and prove their feasibility. / L'ecografia 3D è una modalità di imaging medicale in rapida crescita. Oltre ai vantaggiin termini di prezzo basso, fascio non ionizzante, portabilità, essa permette di rappresentare le strutture anatomiche nella loro forma naturale, che è sempre tridimensionale. Le sonde ascansione meccanica, relativamente lente, tendono ad essere sostituite da quelle bidimensionali che sono una estensione in entrambe le direzioni laterale ed azimutale dellasonda convenzionale 1D. Questo posizionamento 2D degli elementi permette l'orientamentodel fascio ultrasonico in tutto lo spazio. Solitamente, gli elementi piezoelettrici di una sondamatriciale 2D sono allineati su una griglia regolare e separati da una distanza (detta “pitch”) sottoposta alla legge del campionamento spaziale (la distanza inter-elemento deve esseremeno della metà della lunghezza d'onda) per limitare l'impatto dei lobi di rete. Questo vincolo fisico porta ad una moltitudine di piccoli elementi. L'equivalente di una sonda 1D di128 elementi contiene 128x128 = 16.384 elementi in 2D. Il collegamento di un così grandenumero di elementi è una vera sfida tecnica, considerando che il numero di canali negliecografi attuali supera raramente 256. Le soluzioni proposte per controllare questo tipo disonda implementano le tecniche di multiplazione o la riduzione del numero di elementi, utilizzando un metodo di selezione casuale (« sparse array »). Questi metodi soffrono di unbasso rapporto segnale-rumore dovuto alla perdita di energia. Per limitare la perdita di prestazioni, l’ottimizzazione rimane la soluzione migliore. Il primo contributo di questa tesi è un’estensione del metodo dello « sparse array » combinato con un metodo di ottimizzazione basato sull'algoritmo del simulated annealing. Questa ottimizzazione riduce il numero degli elementi attivi richiesto secondo le caratteristiche attese del fascio di ultrasuoni e permette di limitare la perdita di energia.Il secondo contributo è un approccio completamente nuovo, che propone di adottare un posizionamento fuori-griglia degli elementi per rimuovere i lobi secondari e per scavalcare il vincolo del campionamento spaziale. Questa nuova strategia permette l'uso di elementi piùgrandi, riducendo così il numero di elementi necessari per la stessa superficie della sonda. La superficie attiva della sonda è massimizzata, questo si traduce in una maggiore energia equindi una maggiore sensibilità. Questo permette inoltre la scansione di un più grande settore,in quanto i lobi secondari sono molto piccoli rispetto al lobo principale. La scelta casualedella posizione degli elementi e la loro apodizzazione viene ottimizzata dal simulate dannealing. I metodi proposti sono stati sistematicamente confrontati con la sonda completaeseguendo simulazioni in condizioni realistiche. Le simulazioni mostrano un reale potenzialedelle tecniche sviluppate per l'imaging 3D.Una sonda 2D di 8x24 = 192 elementi è stata fabbricata da Vermon (Vermon SA, ToursFrance) per testare i metodi proposti in un ambiente sperimentale. Il confronto tra lesimulazioni e i risultati sperimentali ha permesso di convalidare i metodi proposti edimostrare la loro fattibilità.
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Suivi des vaisseaux sanguins en temps réel à partir d’images ultrasonores mode-B et reconstruction 3D : application à la caractérisation des sténoses artérielles

Merouche, Samir 03 1900 (has links)
La maladie des artères périphériques (MAP) se manifeste par une réduction (sténose) de la lumière de l’artère des membres inférieurs. Elle est causée par l’athérosclérose, une accumulation de cellules spumeuses, de graisse, de calcium et de débris cellulaires dans la paroi artérielle, généralement dans les bifurcations et les ramifications. Par ailleurs, la MAP peut être causée par d`autres facteurs associés comme l’inflammation, une malformation anatomique et dans de rares cas, au niveau des artères iliaques et fémorales, par la dysplasie fibromusculaire. L’imagerie ultrasonore est le premier moyen de diagnostic de la MAP. La littérature clinique rapporte qu’au niveau de l’artère fémorale, l’écho-Doppler montre une sensibilité de 80 à 98 % et une spécificité de 89 à 99 % à détecter une sténose supérieure à 50 %. Cependant, l’écho-Doppler ne permet pas une cartographie de l’ensemble des artères des membres inférieurs. D’autre part, la reconstruction 3D à partir des images échographiques 2D des artères atteintes de la MAP est fortement opérateur dépendant à cause de la grande variabilité des mesures pendant l’examen par les cliniciens. Pour planifier une intervention chirurgicale, les cliniciens utilisent la tomodensitométrie (CTA), l’angiographie par résonance magnétique (MRA) et l’angiographie par soustraction numérique (DSA). Il est vrai que ces modalités sont très performantes. La CTA montre une grande précision dans la détection et l’évaluation des sténoses supérieures à 50 % avec une sensibilité de 92 à 97 % et une spécificité entre 93 et 97 %. Par contre, elle est ionisante (rayon x) et invasive à cause du produit de contraste, qui peut causer des néphropathies. La MRA avec injection de contraste (CE MRA) est maintenant la plus utilisée. Elle offre une sensibilité de 92 à 99.5 % et une spécificité entre 64 et 99 %. Cependant, elle sous-estime les sténoses et peut aussi causer une néphropathie dans de rares cas. De plus les patients avec stents, implants métalliques ou bien claustrophobes sont exclus de ce type d`examen. La DSA est très performante mais s`avère invasive et ionisante. Aujourd’hui, l’imagerie ultrasonore (3D US) s’est généralisée surtout en obstétrique et échocardiographie. En angiographie il est possible de calculer le volume de la plaque grâce à l’imagerie ultrasonore 3D, ce qui permet un suivi de l’évolution de la plaque athéromateuse au niveau des vaisseaux. L’imagerie intravasculaire ultrasonore (IVUS) est une technique qui mesure ce volume. Cependant, elle est invasive, dispendieuse et risquée. Des études in vivo ont montré qu’avec l’imagerie 3D-US on est capable de quantifier la plaque au niveau de la carotide et de caractériser la géométrie 3D de l'anastomose dans les artères périphériques. Par contre, ces systèmes ne fonctionnent que sur de courtes distances. Par conséquent, ils ne sont pas adaptés pour l’examen de l’artère fémorale, à cause de sa longueur et de sa forme tortueuse. L’intérêt pour la robotique médicale date des années 70. Depuis, plusieurs robots médicaux ont été proposés pour la chirurgie, la thérapie et le diagnostic. Dans le cas du diagnostic artériel, seuls deux prototypes sont proposés, mais non commercialisés. Hippocrate est le premier robot de type maitre/esclave conçu pour des examens des petits segments d’artères (carotide). Il est composé d’un bras à 6 degrés de liberté (ddl) suspendu au-dessus du patient sur un socle rigide. À partir de ce prototype, un contrôleur automatisant les déplacements du robot par rétroaction des images échographiques a été conçu et testé sur des fantômes. Le deuxième est le robot de la Colombie Britannique conçu pour les examens à distance de la carotide. Le mouvement de la sonde est asservi par rétroaction des images US. Les travaux publiés avec les deux robots se limitent à la carotide. Afin d’examiner un long segment d’artère, un système robotique US a été conçu dans notre laboratoire. Le système possède deux modes de fonctionnement, le mode teach/replay (voir annexe 3) et le mode commande libre par l’utilisateur. Dans ce dernier mode, l’utilisateur peut implémenter des programmes personnalisés comme ceux utilisés dans ce projet afin de contrôler les mouvements du robot. Le but de ce projet est de démontrer les performances de ce système robotique dans des conditions proches au contexte clinique avec le mode commande libre par l’utilisateur. Deux objectifs étaient visés: (1) évaluer in vitro le suivi automatique et la reconstruction 3D en temps réel d’une artère en utilisant trois fantômes ayant des géométries réalistes. (2) évaluer in vivo la capacité de ce système d'imagerie robotique pour la cartographie 3D en temps réel d'une artère fémorale normale. Pour le premier objectif, la reconstruction 3D US a été comparée avec les fichiers CAD (computer-aided-design) des fantômes. De plus, pour le troisième fantôme, la reconstruction 3D US a été comparée avec sa reconstruction CTA, considéré comme examen de référence pour évaluer la MAP. Cinq chapitres composent ce mémoire. Dans le premier chapitre, la MAP sera expliquée, puis dans les deuxième et troisième chapitres, l’imagerie 3D ultrasonore et la robotique médicale seront développées. Le quatrième chapitre sera consacré à la présentation d’un article intitulé " A robotic ultrasound scanner for automatic vessel tracking and three-dimensional reconstruction of B-mode images" qui résume les résultats obtenus dans ce projet de maîtrise. Une discussion générale conclura ce mémoire. L’article intitulé " A 3D ultrasound imaging robotic system to detect and quantify lower limb arterial stenoses: in vivo feasibility " de Marie-Ange Janvier et al dans l’annexe 3, permettra également au lecteur de mieux comprendre notre système robotisé. Ma contribution dans cet article était l’acquisition des images mode B, la reconstruction 3D et l’analyse des résultats pour le patient sain. / Locating and quantifying stenosis length and severity are essential for planning adequate treatment of peripheral arterial disease (PAD). To do this, clinicians use imaging methods such as ultrasound (US), Magnetic Resonance Angiography (MRA) and Computed Tomography Angiography (CTA). However, US examination cannot provide maps of entire lower limb arteries in 3D, MRA is expensive and invasive, CTA is ionizing and also invasive. We propose a new 3D-US robotic system with B-mode images, which is non-ionizing, non-invasive, and is able to track and reconstruct in 3D the superficial femoral artery from the iliac down to the popliteal artery, in real time. In vitro, 3D-US reconstruction was evaluated for simple and complex geometries phantoms in comparison with their computer-aided-design (CAD) file in terms of lengths, cross sectional areas and stenosis severity. In addition, for the phantom with a complex geometry, an evaluation was realized using Hausdorff distance, cross-sectional area and stenosis severity in comparison with 3D reconstruction with CTA. A mean Hausdorff distance of 0.97± 0.46 mm was found for 3D-US compared to 3D-CTA vessel representations. In vitro investigation to evaluate stenosis severity when compared with the original phantom CAD file showed that 3D-US reconstruction, with 3%-6% error, is better than 3D-CTA reconstruction, with 4-13% error. The in vivo system’s feasibility to reconstruct a normal femoral artery segment of a volunteer was also investigated. All of these promising results show that our ultrasound robotic system is able to track automatically the vessel and reconstruct it in 3D as well as CTA. Clinically, our system will allow firstly to the radiologist to have 3D images readily interpretable and secondly, to avoid radiation and contrast agent for patients.
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Reconstruction par acquisition compressée en imagerie ultrasonore médicale 3D et Doppler / Compressed sensing reconstruction for 3D and Doppler medical ultrasound

Lorintiu, Oana 16 October 2015 (has links)
DL’objectif de cette thèse est le développement de techniques adaptées à l’application de la théorie de l’acquisition compressée en imagerie ultrasonore 3D et Doppler. En imagerie ultrasonore 3D une des principales difficultés concerne le temps d’acquisition très long lié au nombre de lignes RF à acquérir pour couvrir l’ensemble du volume. Afin d’augmenter la cadence d’imagerie une solution possible consiste à choisir aléatoirement des lignes RF qui ne seront pas acquises. La reconstruction des données manquantes est une application typique de l’acquisition compressée. Une autre application d’intérêt correspond aux acquisitions Doppler duplex où des stratégies d’entrelacement des acquisitions sont nécessaires et conduisent donc à une réduction de la quantité de données disponibles. Dans ce contexte, nous avons réalisé de nouveaux développements permettant l’application de l’acquisition compressée à ces deux modalités d’acquisition ultrasonore. Dans un premier temps, nous avons proposé d’utiliser des dictionnaires redondants construits à partir des signaux d’intérêt pour la reconstruction d’images 3D ultrasonores. Une attention particulière a aussi été apportée à la configuration du système d’acquisition et nous avons choisi de nous concentrer sur un échantillonnage des lignes RF entières, réalisable en pratique de façon relativement simple. Cette méthode est validée sur données 3D simulées et expérimentales. Dans un deuxième temps, nous proposons une méthode qui permet d’alterner de manière aléatoire les émissions Doppler et les émissions destinées à l’imagerie mode-B. La technique est basée sur une approche bayésienne qui exploite la corrélation et la parcimonie des blocs du signal. L’algorithme est validé sur des données Doppler simulées et expérimentales. / This thesis is dedicated to the application of the novel compressed sensing theory to the acquisition and reconstruction of 3D US images and Doppler signals. In 3D US imaging, one of the major difficulties concerns the number of RF lines that has to be acquired to cover the complete volume. The acquisition of each line takes an incompressible time due to the finite velocity of the ultrasound wave. One possible solution for increasing the frame rate consists in reducing the acquisition time by skipping some RF lines. The reconstruction of the missing information in post processing is then a typical application of compressed sensing. Another excellent candidate for this theory is the Doppler duplex imaging that implies alternating two modes of emission, one for B-mode imaging and the other for flow estimation. Regarding 3D imaging, we propose a compressed sensing framework using learned overcomplete dictionaries. Such dictionaries allow for much sparser representations of the signals since they are optimized for a particular class of images such as US images.We also focus on the measurement sensing setup and propose a line-wise sampling of entire RF lines which allows to decrease the amount of data and is feasible in a relatively simple setting of the 3D US equipment. The algorithm was validated on 3D simulated and experimental data. For the Doppler application, we proposed a CS based framework for randomly interleaving Doppler and US emissions. The proposed method reconstructs the Doppler signal using a block sparse Bayesian learning algorithm that exploits the correlation structure within a signal and has the ability of recovering partially sparse signals as long as they are correlated. This method is validated on simulated and experimental Doppler data.
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Biopsy needles localization and tracking methods in 3d medical ultrasound with ROI-RANSAC-KALMAN / Méthodes de localisation et de suivi d’aiguille de biopsie en échographie 3D avec ROI-RANSAC-Kalman

Zhao, Yue 05 February 2014 (has links)
Dans les examens médicaux et les actes de thérapie, les techniques minimalement invasives sont de plus en plus utilisées. Des instruments comme des aiguilles de biopsie, ou des électrodes sont utilisés pour extraire des échantillons de cellules ou pour effectuer des traitements. Afin de réduire les traumatismes et de faciliter le suivi visuelle de ces interventions, des systèmes d’assistance par imagerie médicale, comme par exemple, par l’échographie 2D, sont utilisés dans la procédure chirurgicale. Nous proposons d’utiliser l’échographie 3D pour faciliter la visualisation de l’aiguille, mais en raison de l’aspect bruité de l’image ultrasonore (US) et la grande quantité de données d’un volume 3D, il est difficile de trouver l’aiguille de biopsie avec précision et de suivre sa position en temps réel. Afin de résoudre les deux principaux problèmes ci-dessus, nous avons proposé une méthode basée sur un algorithme RANSAC et un filtre de Kalman. De même l’étude est limitée à une région d’intérêt (ROI) pour obtenir une localisation robuste et le suivi de la position de l’aiguille de biopsie en temps réel. La méthode ROI-RK se compose de deux étapes: l’étape d’initialisation et l’étape de suivi. Dans la première étape, une stratégie d’initialisation d’une ROI en utilisant le filtrage de ligne à base de matrice de Hesse est mise en œuvre. Cette étape permet de réduire efficacement le bruit de granularité du volume US, et de renforcer les structures linéaires telles que des aiguilles de biopsie. Dans la deuxième étape, après l’initialisation de la ROI, un cycle de suivi commence. L’algorithme RK localise et suit l’aiguille de biopsie dans une situation dynamique. L’algorithme RANSAC est utilisé pour estimer la position des micro-outils et le filtrage de Kalman permet de mettre à jour la région d’intérêt et de corriger la localisation de l’aiguille. Une stratégie d’estimation de mouvement est également appliquée pour estimer la vitesse d’insertion de l’aiguille de biopsie. Des volumes 3D US avec un fond inhomogène ont été simulés pour vérifier les performances de la méthode ROI-RK. La méthode a été testée dans des conditions variables, telles que l’orientation d’insertion de l’aiguille par rapport à l’axe de la sonde et le niveau de contraste (CR). La précision de la localisation est de moins de 1 mm, quelle que soit la direction d’insertion de l’aiguille. Ce n’est que lorsque le CR est très faible que la méthode proposée peut échouer dans le suivi d’une structure incomplète de l’aiguille. Une autre méthode, utilisant l’algorithme RANSAC avec apprentissage automatique a été proposée. Cette méthode vise à classer les voxels en se basant non seulement sur l’intensité, mais aussi sur les caractéristiques de la structure de l’aiguille de biopsie. Les résultats des simulations montrent que l’algorithme RANSAC avec apprentissage automatique peut séparer les voxels de l’aiguille et les voxels de tissu de fond avec un CR faible. / In medical examinations and surgeries, minimally invasive technologies are getting used more and more often. Some specially designed surgical instruments, like biopsy needles, or electrodes are operated by radiologists or robotic systems and inserted in human’s body for extracting cell samples or delivering radiation therapy. To reduce the risk of tissue injury and facilitate the visual tracking, some medical vision assistance systems, as for example, ultrasound (US) systems can be used during the surgical procedure. We have proposed to use the 3D US to facilitate the visualization of the biopsy needle, however, due to the strong speckle noise of US images and the large calculation load involved as soon as 3D data are involved, it is a challenge to locate the biopsy needle accurately and to track its position in real time in 3D US. In order to solve the two main problems above, we propose a method based on the RANSAC algorithm and Kalman filter. In this method, a region of interest (ROI) has been limited to robustly localize and track the position of the biopsy needle in real time. The ROI-RK method consists of two steps: the initialization step and the tracking step. In the first step, a ROI initialization strategy using Hessian based line filter measurement is implemented. This step can efficiently reduce the speckle noise of the ultrasound volume, and enhance line-like structures as biopsy needles. In the second step, after the ROI is initialized, a tracking loop begins. The RK algorithm can robustly localize and track the biopsy needles in a dynamic situation. The RANSAC algorithm is used to estimate the position of the micro-tools and the Kalman filter helps to update the ROI and auto-correct the needle localization result. Because the ROI-RK method is involved in a dynamic situation, a motion estimation strategy is also implemented to estimate the insertion speed of the biopsy needle. 3D US volumes with inhomogeneous background have been simulated to evaluate the performance of the ROI-RK method. The method has been tested under different conditions, such as insertion orientations angles, and contrast ratio (CR). The localization accuracy is within 1 mm no matter what the insertion direction is. Only when the CR is very low, the proposed method could fail to track because of an incomplete ultrasound imaging of the needle. Another methodology, i.e. RANSAC with machine learning (ML) algorithm has been presented. This method aims at classifying the voxels not only depending on their intensities, but also using some structure features of the biopsy needle. The simulation results show that the RANSAC with ML algorithm can separate the needle voxels and background tissue voxels with low CR.

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