Orientador: Eduardo Tavares Costa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-14T01:45:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SalinetJunior_JoaoLoures_M.pdf: 5974402 bytes, checksum: d82e2a2b0c6f65d111327247ff86a1e4 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Os equipamentos de imagem por ultra-som associam diferentes técnicas e provêm informações não só das estruturas anatômicas como também do estado funcional dos diversos sistemas, em tempo real, com excelente qualidade de imagem. Isto se deve ao desenvolvimento de transdutores cada vez mais aprimorados e, ainda, da utilização de eletrônica digital, analógica e mista com microprocessadores, processadores digitais de sinais (DSPs - digital signal processors) e lógica programável (FPGAs - field programmable gate arrays) cada vez mais rápidos e potentes, aliados à utilização de novas técnicas de processamento digital de sinais e de imagens. O presente trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de circuitos de acionamento de elementos cerâmicos de transdutores matriciais. Estes circuitos são responsáveis pela geração e recepção de ondas ultra-sônicas e foram desenvolvidos utilizando técnicas de projetos específicos de placas de circuito impresso de alta freqüência e multicamadas. Foram utilizados componentes SMD (surface-mounted devices) para redução do tamanho do hardware. O sistema é formado por um circuito de controle, uma placa de interligação, uma fonte de alimentação com 10 níveis de tensão, e duas placas de circuito impresso (PCI) contendo os circuitos de transmissão e de recepção (4 canais) para transdutores de ultra-som matriciais. No circuito de controle foi utilizada a linguagem de descrição de hardware VHDL. Este circuito de controle é capaz de executar a variação de largura de pulso, taxa de repetição e defasagem de acionamento dos elementos do transdutor matricial para focalização e deflexão do feixe acústico. Os circuitos de transmissão geram pulsos de até +65V e são disparados pelos pulsos digitais do circuito de controle (mínimo de 20ns de largura). Os circuitos de proteção são eficientes atenuando os pulsos de alta tensão na entrada do circuito de recepção e permitindo a passagem dos ecos. Os circuitos de recepção são formados por circuitos integrados de tecnologia mista (analógico e digital) com faixa de passagem de 100 MHz, baixo ruído e ganho máximo de 70dB. Este ganho pode ser configurado através dos três estágios de amplificação independentes do componente utilizado (LNA, VCA e PGA). O sistema foi testado em laboratório e apresentou desempenho adequado, mostrando-se versátil, permitindo seu uso com transdutores matriciais e mostrando-se interessante ferramenta para laboratórios de ensino e pesquisa em ultra-som. / Abstract: Ultrasound image equipments associate different techniques to provide not only anatomical but also functional information of body parts and organs in real time and with excellent image quality. This is due to great advances in transducer technology and also to digital and analog electronics with the use of microcomputers, digital signal processors (DSPs) and field programmable gate arrays (FPGAs) even faster and powerful, allied to new digital signal and image processing techniques. The objective of the present work was the development and construction of circuits to actuate on piezoelectric ceramic transducer arrays. The circuits are able to generate and receive ultrasound waves and were developed with techniques for high frequency multilayer printed circuit boards. In order to reduce hardware size it was used surface mounted devices (SMD). The system consists of a control circuit, a interconnection board, power supply (10 different voltage), two four channel printed circuit boards with the transmission and reception circuits to be used with transducer arrays. It was used VHDL for hardware description language and the control circuit defines pulse width, repetition rate and temporal phasing for activation of each element of the transducer array enabling focusing and ultrasound beam in different directions. The transmission circuits generate pulses up to +65V that are triggered by the control circuit (20 ns minimum pulse width). The protection circuit is very efficient avoiding high tension electrical surges. The reception circuits have mixed technologies (analog and digital integrated circuits) with 100 MHz bandwidth , low noise and up to 70 dB gain. This gain can be programmed through 3 independent amplification stages (LNA, VCA and PGA). The system has been tested in laboratory and presented adequate performance, being versatile and allowing its use with array transducers becoming an interesting tool for education and research purposes. / Mestrado / Engenharia Biomedica / Mestre em Engenharia Elétrica

INTRODUÇÂO: A análise da composição das lesões in-vivo tem sido objeto de estudo de uma série de grupos de estudo sobre a doença aterosclerótica. Os métodos disponíveis para esse fim utilizam técnicas de análise espectral do sinal ultra-sônico retroespalhado antes deste ser transformado em imagens de ultra-som intravascular (IVUS), uma vez que não existem métodos que realizem tal inferência somente a partir das imagens. Neste trabalho, utilizamos técnicas de processamento de imagens e de reconhecimento de padrões para analisar a composição das lesões de acordo com a classificação proposta pela metodologia de Ultra-Som Intravascular com Histologia Virtual (IVUS-VH). MÉTODOS: Neste estudo utilizamos uma amostra de oito (08) artérias coronárias provenientes de cinco (05) pacientes, resultando num total de 96492 regiões de interesse para inferência da composição. Para a segmentação automática da interface lúmen-íntima e íntima-adventícia, aplicamos as técnicas de contornos ativos do tipo Snakes e para a determinação da energia potencial dos contornos, utilizamos técnicas de filtragem baseadas na difusão anisotrópica convencional e restritiva. Utilizamos três janelas quadradas diferentes de tamanhos 5x5, 7x7 e 9x9 pixels para extração dos atributos de texturas, dentre eles treze (13) baseados nas matrizes de co-ocorrência, seis (06) momentos invariantes à rotação, escala, translação e a ganho multiplicativo, baseados nos Momentos de Hu e propostos neste trabalho. Visando avaliar o efeito dos níveis de quantização das imagens nas matrizes de co-ocorrência, requantizamos originais de 256 níveis de cinza para 128, 64 e 32 tons. Como classificador, utilizamos o método dos k-vizinhos mais próximos (k-nn) e escolhemos os sete (07) vizinhos mais próximos como parâmetro de comparação. Como o k-nn é sensível com relação à métrica utilizada, testamos a distância euclidiana e a métrica de Mahalanobis. RESULTADOS: A segmentação automática da interface lúmen-íntima teve taxa média de acerto de 72,23% e a mediana da taxa de acertos foi de 81,20%, enquanto a taxa média de acertos para a interface íntima-adventícia foi de 80,86% e a mediana foi igual a 91,36%, considerando 495 quadros manualmente segmentados por um especialista. A melhor configuração do classificador foi utilizando a normalização de intensidades, com 256 níveis de cinza, com a janela 9x9 e usando a métrica de Mahalanobis. A taxa média de erros foi de 2.35%(DC), 20.51%(NC), 92.21%(FF) e 0.04%(FT), no entanto, se considerarmos somente três classes sem diferenciarmos os tecidos FF do FT temos a seguinte composição: 2.35% (DC), 20.51%(NC) e 0.04%(FT+FF), o que leva a uma taxa média de erros total de 5,15%. CONCLUSÕES: A classificação das lesões baseada somente em atributos de textura das imagens ainda não é possível com a nosso modelo se considerarmos os quatro tipos de tecido, uma vez que não conseguimos diferenciar de forma satisfatória dos componentes FF e FT. No entanto, se considerarmos somente três classes, temos resultados animadores, uma vez que conseguiremos identificar os componentes associados às placas ditas de maior risco de ruptura, os fibroateromas de capa fina (TCFA). Além disso, conseguimos um experimento associado ao trabalho, mostrar quantitativamente que há uma possível superestimação do componente NC ao redor de estruturas calcificadas nas imagens de IVUS-VH / INTRODUCTION: Several efforts for in vivo atherosclerotic plaque estimation has been realized worldwide. Current methods for related application are based on spectral analysis of backscattered ultrasound signals before intravascular image formation (IVUS), once there is not available techniques to perform composition analysis only from IVUS images. On this study, image processing and pattern recognition techniques has been used to classify plaques according to Intravascular Ultrasound Virtual Histology (IVUS-VH) classification. METHODS: A sample set of eight (08) coronary arteries from five (05) different patients, resulting on 96492 regions of interest for plaque analysis. For automatic segmentation of lumen-intima interface and intima-adventitia interface, active contours technique has been used. Conventional and restrictive anisotropic diffusion filters have been used for estimating the potential energy of active contours. Haralicks co-occurrence matrix and invariant moments based in Hu moments were used as features for pattern classification. Three different windows has been used on feature extraction procedure: 5x5,7x7 and 9x9 pixels. In order to analyze the influence of grey-scale quantization levels into Haralicks co-occurrence matrix, we tested four different types numbers of grey-scale levels: 32, 64,128 and 256. KNearest Neighbors algorithm as the classification rule, and we tested both Mahalanobis and Euclidian Metrics in this analysis. RESULTS: Segmentation of luminal-intimal layers average accuracy for was 72.30% and its median was 81.20%. Segmentation of intimal-adventitia layers average accuracy for was 80,86% and its median was 91,36%, for 495 manually segmented frames. Plaque classification according to IVUS-VH four classes scheme has shown not feasible with the proposed model, once average classification error-rate foe every component: 2.35%(DC), 20.51%(NC), 92.21%(FF) e 0.04%(FT). Our approach has not the ability to differentiate fibrotic tissue from fibro-fatty tissue. However, in the three classes scheme: DC, NC and (FF+FT), we achieved some encouraging results: 2.35% (DC), 20.51%(NC) e 0.04%(FT+FF), leading to an average error rate of 5,15%. With these results, a thin-cap fibroatheroma (TCFA) lesions detection algorithm for conventional IVUS images should be developed using our approach. Once TCFA plaques has been assigned to have an association with plaque rupture and sudden death, those results should be used for in vivo IVUS based TCFA detection. In an experiment related to this work, we have shown that there is an artifactual relationship between NC and DC components into VH images

INTRODUÇÂO: A análise da composição das lesões in-vivo tem sido objeto de estudo de uma série de grupos de estudo sobre a doença aterosclerótica. Os métodos disponíveis para esse fim utilizam técnicas de análise espectral do sinal ultra-sônico retroespalhado antes deste ser transformado em imagens de ultra-som intravascular (IVUS), uma vez que não existem métodos que realizem tal inferência somente a partir das imagens. Neste trabalho, utilizamos técnicas de processamento de imagens e de reconhecimento de padrões para analisar a composição das lesões de acordo com a classificação proposta pela metodologia de Ultra-Som Intravascular com Histologia Virtual (IVUS-VH). MÉTODOS: Neste estudo utilizamos uma amostra de oito (08) artérias coronárias provenientes de cinco (05) pacientes, resultando num total de 96492 regiões de interesse para inferência da composição. Para a segmentação automática da interface lúmen-íntima e íntima-adventícia, aplicamos as técnicas de contornos ativos do tipo Snakes e para a determinação da energia potencial dos contornos, utilizamos técnicas de filtragem baseadas na difusão anisotrópica convencional e restritiva. Utilizamos três janelas quadradas diferentes de tamanhos 5x5, 7x7 e 9x9 pixels para extração dos atributos de texturas, dentre eles treze (13) baseados nas matrizes de co-ocorrência, seis (06) momentos invariantes à rotação, escala, translação e a ganho multiplicativo, baseados nos Momentos de Hu e propostos neste trabalho. Visando avaliar o efeito dos níveis de quantização das imagens nas matrizes de co-ocorrência, requantizamos originais de 256 níveis de cinza para 128, 64 e 32 tons. Como classificador, utilizamos o método dos k-vizinhos mais próximos (k-nn) e escolhemos os sete (07) vizinhos mais próximos como parâmetro de comparação. Como o k-nn é sensível com relação à métrica utilizada, testamos a distância euclidiana e a métrica de Mahalanobis. RESULTADOS: A segmentação automática da interface lúmen-íntima teve taxa média de acerto de 72,23% e a mediana da taxa de acertos foi de 81,20%, enquanto a taxa média de acertos para a interface íntima-adventícia foi de 80,86% e a mediana foi igual a 91,36%, considerando 495 quadros manualmente segmentados por um especialista. A melhor configuração do classificador foi utilizando a normalização de intensidades, com 256 níveis de cinza, com a janela 9x9 e usando a métrica de Mahalanobis. A taxa média de erros foi de 2.35%(DC), 20.51%(NC), 92.21%(FF) e 0.04%(FT), no entanto, se considerarmos somente três classes sem diferenciarmos os tecidos FF do FT temos a seguinte composição: 2.35% (DC), 20.51%(NC) e 0.04%(FT+FF), o que leva a uma taxa média de erros total de 5,15%. CONCLUSÕES: A classificação das lesões baseada somente em atributos de textura das imagens ainda não é possível com a nosso modelo se considerarmos os quatro tipos de tecido, uma vez que não conseguimos diferenciar de forma satisfatória dos componentes FF e FT. No entanto, se considerarmos somente três classes, temos resultados animadores, uma vez que conseguiremos identificar os componentes associados às placas ditas de maior risco de ruptura, os fibroateromas de capa fina (TCFA). Além disso, conseguimos um experimento associado ao trabalho, mostrar quantitativamente que há uma possível superestimação do componente NC ao redor de estruturas calcificadas nas imagens de IVUS-VH / INTRODUCTION: Several efforts for in vivo atherosclerotic plaque estimation has been realized worldwide. Current methods for related application are based on spectral analysis of backscattered ultrasound signals before intravascular image formation (IVUS), once there is not available techniques to perform composition analysis only from IVUS images. On this study, image processing and pattern recognition techniques has been used to classify plaques according to Intravascular Ultrasound Virtual Histology (IVUS-VH) classification. METHODS: A sample set of eight (08) coronary arteries from five (05) different patients, resulting on 96492 regions of interest for plaque analysis. For automatic segmentation of lumen-intima interface and intima-adventitia interface, active contours technique has been used. Conventional and restrictive anisotropic diffusion filters have been used for estimating the potential energy of active contours. Haralicks co-occurrence matrix and invariant moments based in Hu moments were used as features for pattern classification. Three different windows has been used on feature extraction procedure: 5x5,7x7 and 9x9 pixels. In order to analyze the influence of grey-scale quantization levels into Haralicks co-occurrence matrix, we tested four different types numbers of grey-scale levels: 32, 64,128 and 256. KNearest Neighbors algorithm as the classification rule, and we tested both Mahalanobis and Euclidian Metrics in this analysis. RESULTS: Segmentation of luminal-intimal layers average accuracy for was 72.30% and its median was 81.20%. Segmentation of intimal-adventitia layers average accuracy for was 80,86% and its median was 91,36%, for 495 manually segmented frames. Plaque classification according to IVUS-VH four classes scheme has shown not feasible with the proposed model, once average classification error-rate foe every component: 2.35%(DC), 20.51%(NC), 92.21%(FF) e 0.04%(FT). Our approach has not the ability to differentiate fibrotic tissue from fibro-fatty tissue. However, in the three classes scheme: DC, NC and (FF+FT), we achieved some encouraging results: 2.35% (DC), 20.51%(NC) e 0.04%(FT+FF), leading to an average error rate of 5,15%. With these results, a thin-cap fibroatheroma (TCFA) lesions detection algorithm for conventional IVUS images should be developed using our approach. Once TCFA plaques has been assigned to have an association with plaque rupture and sudden death, those results should be used for in vivo IVUS based TCFA detection. In an experiment related to this work, we have shown that there is an artifactual relationship between NC and DC components into VH images

Ce travail de recherche porte sur l’intensification de l’extraction des polyphénols à partir des écorces de chêne pédonculé et d’épicéa commun par des technologies innovantes : les champs électriques pulsés (CEP), les ultrasons (US) et les micro-ondes (MO). Ces prétraitements permettent l’amélioration de l’extraction par endommagement des membranes et/ou parois cellulaires. L’effet de chacune de ces techniques (CEP, US et MO) sur l’extraction des polyphénols a été mis en évidence à travers une étude d’optimisation quantitative et qualitative : suivi du rendement des polyphénols, de l’activité antioxydante et caractérisation chimiques des composés extraits.Une étude comparative des prétraitements (CEP, US et MO) couplés à une diffusion en milieu hydro-alcoolique alcalin, a permis de mieux comprendre les mécanismes mis en jeu lors d’un traitement d’un tissu fibreux. L’étude a prouvé que l’efficacité du procédé est indépendante de la famille d’arbre à laquelle appartiennent les écorces (résineux ou feuillus). De plus, pour valoriser les écorces de bois, l’application d’un prétraitement par CEP (20 kV/cm, 200 impulsions, 3,2 kJ/g bois) suivi d’une diffusion semble être une alternative aux ultrasons, micro-ondes et à l’extraction avec des écorces préalablement broyées. En effet, grâce à l’action électrique et mécanique des CEP, ce prétraitement permet d’obtenir un extrait riche en polyphénols (10,5 g EAG/100g MS pour l’épicéa soit 83 % d’efficacité et 5 g EAG/100g MS pour le chêne soit 82 % d’efficacité). / This research work focuses on the intensification of polyphenols extraction from Quercus robur and Norway spruce barks using innovative technologies : pulsed electric field (PEF), ultrasound assisted extraction (UAE) and microwave assisted extraction (MAE). These pre-treatments enhance the release of intracellular compounds by damaging the membrane and/or cell wall. The effect of each of these technologies (PEF, UAE and MAE) on polyphenols extraction has been highlighted in a quantitative and qualitative optimization analysis by evaluating the polyphenols concentration, antioxidant activity and by the chemical characterization of the extracted compounds.A comparative study of pre-treatments (PEF, UAE and MAE) coupled with an extraction step in an alkaline hydro-alcoholic medium allowed us to better understand the involved phenomena. The induced process efficiency is independent of the tree family to which the bark belongs (coniferous and hardwood). For bark valorization, the application of PEF treatment (20 kV/cm, 200 pulses, 3.2 kJ/g bark) followed by a diffusion step seems to be an alternative to ultrasound and microwave assisted extractions and to the extraction from grinded barks. In fact, the electrical and mechanical effect of PEF treatment allow to obtain an extract rich in polyphenols (10.5 g GAE/100g DM and an efficiency of 83 % for Norway spruce and 5 g GAE /100g DM and an efficiency of 82 % for Quercus robur bark).