Este trabalho trata da modelagem de sinais ultrassônicos gerados por transdutores circulares (plano e côncavo) no modo de pulso-eco, inspecionando uma região de interesse predeterminada. Para essa análise, dois modelos da resposta impulsiva de um transdutor piezelétrico foram implementados: um do transdutor circular plano e outro do transdutor circular côncavo focalizado. Este último sendo o modelo proposto pelo autor com uma geometria baseada em anéis concêntricos como elementos de área do emissor. A adição de diversos anéis concêntricos, deslocados ao longo de seu eixo e de raios sucessivamente menores, permitiu calcular o campo acústico, gerado por uma abertura côncava, bem como seu eco refletido. A resposta impulsiva de cada anel resulta da diferença entre as respostas impulsivas calculadas para um emissor circular grande e um pequeno. O modelo implementado para o cálculo dos sinais de eco foi utilizado na varredura de uma região contendo um conjunto de pontos com refletividade acústica igual a 1. A reconstrução da imagem foi feita com esses sinais aplicando-lhes a técnica de regularização de Tikhonov. A qualidade das reconstruções das imagens obtidas foi avaliada e comparada a das imagens convencionais. Dentre as métricas de avaliação das imagens reconstruídas estão a influência na variação da velocidade de propagação da onda acústica no meio, a extensão e a discretização do grid e o parâmetro de regularização alfa. Todas as reconstruções foram analisadas segundo o Erro Médio Quadrático (MSE). Finalmente, ensaios experimentais foram conduzidos para a obtenção de A-scans (imagens em modo de amplitude) os quais foram inseridas no modelo teórico para a reconstrução de imagens e analisadas pelo MSE. / This work deals with the modeling of ultrasonic signals generated by circular transducers (planar and concave pistons) in pulse-echo mode, inspecting a predetermined region of interest (ROI). For this analysis, two models of the impulse response of a transducer were implemented: one using a plane piston transducer and the other, a model proposed by the author of this work, using a concave transducer with concentric rings as elements of the emitting area. The addition of several concentric rings moved along its axis allowed us to calculate the acoustic field generated by a concave opening and the echo reflected from each point in space. The impulse response of each ring represents the difference between the impulse responses calculated for a large circular transmitter and a small one. The model implemented for calculating the echo signals is used to scan a region, within a ROI, containing a set of points with acoustic reflectivity of 1. Simulations of the regions are made with these signals by applying the Tikhonov regularization method. To evaluate the quality of image reconstruction, the images are compared with the conventional images. Among the metrics to evaluate the reconstructed images are the influence of the variation of the acoustic wave propagation in the media, the grid range and discretization and the parameter of regularization alpha. All of the image reconstructions were analyzed through the Mean Square Error (MSE) criterion. Finally, experiments were conducted in order to obtain A-scans which were then re-inserted in the theoretical model to reconstruct and analyze the images.

Este trabalho discute a determinação de padrões respiratórios em sequências temporais de imagens obtidas por Ressonância Magnética (RM) e o seu uso no registro temporal de imagens coronais e sagitais. O registro é feito sem o uso de qualquer informação de sincronismo e qualquer gás especial para reforçar o contraste. As sequências temporais de imagens são adquiridas em respiração livre. O movimento real do pulmão nunca foi diretamente visto, pois é totalmente dependente dos músculos que o rodeiam. A visualização do pulmão em movimento é um tema atual de pesquisa na medicina. O movimento do pulmão não possui intervalos regulares e é suscetível a variações na respiração. Comparado à Tomografia Computadorizada (TC), a RM necessita de um maior tempo de aquisição e é preferível porque não envolve radiação. Como as sequências de imagens coronais e sagitais são ortogonais entre si, a sua intersecção corresponde a um segmento de reta no espaço tridimensional. O registro se baseia na análise deste segmento interseccional. A variação deste segmento de interseção no tempo pode ser enfileirada, definindo uma imagem espaço-temporal em duas dimensões (2DST). Supõe-se que o movimento diafragmático é o movimento principal de todas as estruturas do pulmão se movem quase que totalmente sincronicamente. A sincronização deste movimento é feita através de um padrão chamado função respiração. Este padrão é obtido através do processamento de uma imagem 2DST. Um algoritmo da transformada de Hough intervalar procura movimentos sincronizados na função respiração. O algoritmo de contornos ativos ajusta pequenas discrepâncias originadas por movimentos assíncronos nos padrões respiratórios . A saída é um conjunto de padrões respiratórios. Finalmente, a composição de imagens coronal e sagital que estão na mesma fase respiratória é realizada através da comparação de padrões respiratórios provenientes das superfícies de contorno superior e diafragmática. Quando disponíveis, os padrões respiratórios associados às estruturas internas do pulmão também são usados. Vários resultados e conclusões são apresentados. / This work addresses the determination of the breathing patterns in time sequence of images obtained from Magnetic Resonance (MR) and their use in the temporal registration of coronal and sagital images. The registration is done without the use of any triggering information and any special gas to enhance the contrast. The temporal sequences of images are acquired in free breathing. The real movement of the lung has never been seen directly, as it is totally dependent on its surrounding muscles and collapses without them. The visualization of the lung in motion is an actual topic of research in medicine. The lung movement is not periodic and it is susceptible to variations in the degree of respiration. Compared to Computerized Tomography (CT), MR imaging involves longer acquisition times and it is preferable because it does not involve radiation. As coronal and sagittal sequences of images are orthogonal to each other, their intersection corresponds to a segment in the three dimensional space. The registration is based on the analysis of this intersection segment. A time sequence of this intersection segment can be stacked, defining a two-dimension spatio-temporal (2DST) image. It is assumed that the diaphragmatic movement is the principal movement and all the lung structures move almost synchronously. The synchronization of this motion is performed through a pattern named respiratory function. This pattern is obtained by processing a 2DST image. An interval Hough transform algorithm searches for synchronized movements with the respiratory function. A greedy searches for synchronized movements with the respiratory function. A greedy active contour algorithm adjusts small discrepancies originated by asynchronous movements in the respiratory patterns. The output is a set of respiratory patterns. Finally, the composition of coronal and sagittal images that are in the same breathing phase is realized by comparing of respiratory patterns originated from diaphragmatic and upper boundary surfaces. When available, the respire tory patterns associated to lung internal structures are also used. Several results and conclusions are shown.

Este trabalho trata da modelagem de sinais ultrassônicos gerados por transdutores circulares (plano e côncavo) no modo de pulso-eco, inspecionando uma região de interesse predeterminada. Para essa análise, dois modelos da resposta impulsiva de um transdutor piezelétrico foram implementados: um do transdutor circular plano e outro do transdutor circular côncavo focalizado. Este último sendo o modelo proposto pelo autor com uma geometria baseada em anéis concêntricos como elementos de área do emissor. A adição de diversos anéis concêntricos, deslocados ao longo de seu eixo e de raios sucessivamente menores, permitiu calcular o campo acústico, gerado por uma abertura côncava, bem como seu eco refletido. A resposta impulsiva de cada anel resulta da diferença entre as respostas impulsivas calculadas para um emissor circular grande e um pequeno. O modelo implementado para o cálculo dos sinais de eco foi utilizado na varredura de uma região contendo um conjunto de pontos com refletividade acústica igual a 1. A reconstrução da imagem foi feita com esses sinais aplicando-lhes a técnica de regularização de Tikhonov. A qualidade das reconstruções das imagens obtidas foi avaliada e comparada a das imagens convencionais. Dentre as métricas de avaliação das imagens reconstruídas estão a influência na variação da velocidade de propagação da onda acústica no meio, a extensão e a discretização do grid e o parâmetro de regularização alfa. Todas as reconstruções foram analisadas segundo o Erro Médio Quadrático (MSE). Finalmente, ensaios experimentais foram conduzidos para a obtenção de A-scans (imagens em modo de amplitude) os quais foram inseridas no modelo teórico para a reconstrução de imagens e analisadas pelo MSE. / This work deals with the modeling of ultrasonic signals generated by circular transducers (planar and concave pistons) in pulse-echo mode, inspecting a predetermined region of interest (ROI). For this analysis, two models of the impulse response of a transducer were implemented: one using a plane piston transducer and the other, a model proposed by the author of this work, using a concave transducer with concentric rings as elements of the emitting area. The addition of several concentric rings moved along its axis allowed us to calculate the acoustic field generated by a concave opening and the echo reflected from each point in space. The impulse response of each ring represents the difference between the impulse responses calculated for a large circular transmitter and a small one. The model implemented for calculating the echo signals is used to scan a region, within a ROI, containing a set of points with acoustic reflectivity of 1. Simulations of the regions are made with these signals by applying the Tikhonov regularization method. To evaluate the quality of image reconstruction, the images are compared with the conventional images. Among the metrics to evaluate the reconstructed images are the influence of the variation of the acoustic wave propagation in the media, the grid range and discretization and the parameter of regularization alpha. All of the image reconstructions were analyzed through the Mean Square Error (MSE) criterion. Finally, experiments were conducted in order to obtain A-scans which were then re-inserted in the theoretical model to reconstruct and analyze the images.

Este trabalho discute a determinação de padrões respiratórios em sequências temporais de imagens obtidas por Ressonância Magnética (RM) e o seu uso no registro temporal de imagens coronais e sagitais. O registro é feito sem o uso de qualquer informação de sincronismo e qualquer gás especial para reforçar o contraste. As sequências temporais de imagens são adquiridas em respiração livre. O movimento real do pulmão nunca foi diretamente visto, pois é totalmente dependente dos músculos que o rodeiam. A visualização do pulmão em movimento é um tema atual de pesquisa na medicina. O movimento do pulmão não possui intervalos regulares e é suscetível a variações na respiração. Comparado à Tomografia Computadorizada (TC), a RM necessita de um maior tempo de aquisição e é preferível porque não envolve radiação. Como as sequências de imagens coronais e sagitais são ortogonais entre si, a sua intersecção corresponde a um segmento de reta no espaço tridimensional. O registro se baseia na análise deste segmento interseccional. A variação deste segmento de interseção no tempo pode ser enfileirada, definindo uma imagem espaço-temporal em duas dimensões (2DST). Supõe-se que o movimento diafragmático é o movimento principal de todas as estruturas do pulmão se movem quase que totalmente sincronicamente. A sincronização deste movimento é feita através de um padrão chamado função respiração. Este padrão é obtido através do processamento de uma imagem 2DST. Um algoritmo da transformada de Hough intervalar procura movimentos sincronizados na função respiração. O algoritmo de contornos ativos ajusta pequenas discrepâncias originadas por movimentos assíncronos nos padrões respiratórios . A saída é um conjunto de padrões respiratórios. Finalmente, a composição de imagens coronal e sagital que estão na mesma fase respiratória é realizada através da comparação de padrões respiratórios provenientes das superfícies de contorno superior e diafragmática. Quando disponíveis, os padrões respiratórios associados às estruturas internas do pulmão também são usados. Vários resultados e conclusões são apresentados. / This work addresses the determination of the breathing patterns in time sequence of images obtained from Magnetic Resonance (MR) and their use in the temporal registration of coronal and sagital images. The registration is done without the use of any triggering information and any special gas to enhance the contrast. The temporal sequences of images are acquired in free breathing. The real movement of the lung has never been seen directly, as it is totally dependent on its surrounding muscles and collapses without them. The visualization of the lung in motion is an actual topic of research in medicine. The lung movement is not periodic and it is susceptible to variations in the degree of respiration. Compared to Computerized Tomography (CT), MR imaging involves longer acquisition times and it is preferable because it does not involve radiation. As coronal and sagittal sequences of images are orthogonal to each other, their intersection corresponds to a segment in the three dimensional space. The registration is based on the analysis of this intersection segment. A time sequence of this intersection segment can be stacked, defining a two-dimension spatio-temporal (2DST) image. It is assumed that the diaphragmatic movement is the principal movement and all the lung structures move almost synchronously. The synchronization of this motion is performed through a pattern named respiratory function. This pattern is obtained by processing a 2DST image. An interval Hough transform algorithm searches for synchronized movements with the respiratory function. A greedy searches for synchronized movements with the respiratory function. A greedy active contour algorithm adjusts small discrepancies originated by asynchronous movements in the respiratory patterns. The output is a set of respiratory patterns. Finally, the composition of coronal and sagittal images that are in the same breathing phase is realized by comparing of respiratory patterns originated from diaphragmatic and upper boundary surfaces. When available, the respire tory patterns associated to lung internal structures are also used. Several results and conclusions are shown.