Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2015. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2015-11-20T17:20:35Z No. of bitstreams: 1 2015_ThalesHenriqueDantas.pdf: 3537939 bytes, checksum: 20f1179054479db12fcfe14d4e20b397 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-05-12T20:20:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_ThalesHenriqueDantas.pdf: 3537939 bytes, checksum: 20f1179054479db12fcfe14d4e20b397 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-12T20:20:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_ThalesHenriqueDantas.pdf: 3537939 bytes, checksum: 20f1179054479db12fcfe14d4e20b397 (MD5) / Fourier velocity encoding (FVE) é útil no diagnóstico de doenças valvulares, visto que pode eliminar os efeitos de volume parcial que podem causar perda de informação de diagnóstico no imageamento de fluxo cardiovascular por contraste de fase. FVE também foi proposto como método para a medição da taxa de cisalhamento da superfície das artérias carótidas. Apesar de o tempo de aquisição para FVE no espaço de Fourier bi-dimensional(2DFT) ser proibitivamente longo, o uso de FVE espiral se mostra bastante promissor, uma vez que este é substancialmente mais rápido. Contudo, a reconstrução dos dados de FVE em espiral é longo, devido à sua multi-dimensionalidade e ao uso de amostragem não Cartesiana. Isso é particularmente importante para aquisições de múltiplos cortes, volumes e(ou) de múltiplos canais. Os conjuntos de dados de FVE em espiral consistem em pilhas de espirais resolvidas no espaço kx-ky-kv. A distribuição de velocidade espaço-temporal, m(x, y, v, t), é tipicamente obtida a partir dos dados no espaço-k, M(kx, ky, kv, t), aplicando uma transformada inversa de Fourier não uniforme ao longo de kx-ky, seguida de uma transformada Cartesiana ao longo de kv. Com esta abordagem, toda a matriz m(x, y, v, t) é calculada. Entretanto estamos tipicamente interessados nas distribuições de velocidade associadas com uma pequena região de interesse dentro do plano x-y. Nós propomos o uso da reconstrução de um único voxel usando a transformada direta de Fourier (DrFT) para reconstruir os dados da FVE espiral. Ao passo que o tempo de reconstrução por DrFT de toda a imagem é ordens de magnitude maior que a reconstrução por gridding ou Non Uniform Fast Fourier Transform(NUFFT), a equação da DrFT permite a reconstrução de voxels individuais com uma quantidade consideravelmente reduzida de esforço computacional. Adicionalmente, propomos o uso de placas de processamento gráfico de uso geral (GPGPUs) para acelerar ainda mais a reconstrução e alcançar reconstruções de FVE espirais de maneira aparentemente instantânea. É apresentada também uma proposta para, potencialmente, acelerar também a reconstrução por gridding ou NUFFT utilizando o algoritmo de Goertzel para reconstruir uma quantidade limitada de pontos também por estes métodos. _______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Fourier velocity encoding (FVE) is useful in the assessment of valvular disease, as it eliminates partial volume effects that may cause loss of diagnostic information in phase-contrast imaging. FVE has also been proposed as a method for measuring wall shear rate in the carotid arteries. Although the scan-time of Two-dimensional Fourier Transform (2DFT) FVE is prohibitively long for clinical use, the spiral FVE method shows promise, as it is substantially faster. However, the reconstruction of spiral FVE data is time-consuming, due to its multidimensionality and the use of non- Cartesian sampling. This is particularly true for multi-slice/3D and/or multi-channel acquisitions. Spiral FVE datasets consist of temporally-resolved stacks-of-spirals in kx-ky-kv space. The spatial-temporal-velocity distribution, m(x, y, v, t), is typically obtained from the k-space data, M(kx, ky, kv, t), by first using a non-Cartesian inverse Fourier transform along kx-ky, followed by a Cartesian inverse Fourier transform along kv. With this approach, the entire m(x, y, v, t) matrix is calculated. However, we are typically only interested in the velocity distributions associated with a small regionof- interest within the x-y plane. We propose the use of single-voxel direct Fourier transform (DrFT) to reconstruct spiral FVE data. While whole-image DrFT is orders of magnitude slower than the gridding and Non Uniform Fast Fourier Transform( NUFFT) algorithms, the DrFT equation allows the reconstruction of individual voxels of interest, which considerably reduces the computation time. Additionally, we propose the use of general-purpose computing on graphics processing units (GPGPUs) to further accelerate computation and achieve seemingly instantaneous spiral FVE reconstruction. We also propose a method that shows potential to accelerate reconstructions using gridding and NUFFT by means of using the Goertzel algorithm to reconstruct onlya small number of pixels.