Ultrasound imaging systems are a safe and affordable imaging modality with the disadvantage of low spatial resolution, especially for assessing smaller vessels. However, with the implementation of super-resolution ultrasound imaging techniques, studies have shown promising results in achieving a resolution below the diffraction limit. Super-resolution ultrasound imaging techniques takes advantage of the point spread function to localize the centroid of the ultrasound contrast agents in an image. By superimposing thousands of these images, a super-resolved image of the localized and tracked contrast agents can be created, which presents an image where vessels down to a few micrometers can be resolved. The purpose of this master’s thesis was to implement super-resolution ultrasound imaging, test different localization methods and analyze them by using different ultrasound contrast agent concentrations. Grayscale ultrasound images were acquired using the Verasonics system for three different microbubble concentrations. The super-resolution ultrasound imaging program was executed on the grayscale images using three different localization methods, Gaussian fit, No-shift and Interpolation based scheme. The microbubbles were localized and tracked over several frames to create a super-resolved image which had the pixel resolution of a 10th of the wavelength. Significant improvements were demonstrated in the super-resolved images compared to the grayscale images. The higher microbubble concentrations resulted in a higher number of localized and tracked microbubbles. While the low concentration exhibited lower values. Comparing the methods, Gaussian fit and No-shift detected higher number of microbubbles than the method Interpolation. Although further analysis is needed, the thesis concluded that using Gaussian fit as a localization method and higher microbubble concentrations, a super-resolved image can be produced even if the program is tested on fewer images. / Ultraljudsavbildning är en säker och billig avbildningsmodalitet med en låg spatial upplösning, framför allt vid avbildning av mindre kärl. Men med implementering av ultraljudsavbildningstekniker med superupplösning har studier visat lovande resultat för att uppnå en upplösning under diffraktionsgränsen. Ultraljudsavbildningstekniker med superupplösning utnyttjar punktspridningsfunktionen för att lokalisera ett ultraljudskontrastmedels centerpunkt i en bild. Genom att överlagra tusentals av dessa bilder skapas en superupplöst bild av det lokaliserade och spårade kontrastmedlet. Med hjälp av superupplösta bilden kan kärl som är några mikrometer urskiljas. Syftet med denna masteruppsats var att implementera ultraljudsavbildning med superupplösning, testa olika lokaliseringsmetoder och analysera de genom att använda olika koncentrationer av mikrobubblor. Gråskale ultraljudsbilder samlades in med hjälp av Verasonics systemet för tre olika koncentrationer av mikrobubblor. Superupplösningsprogrammet var exekverad på gråskalebilderna för tre olika lokaliseringsmetoder, Gaussian fit, No-shift och Interpolation based scheme. Mikrobubblorna lokaliserades och spårades över flera bilder för att skapa en superupplöst bild vilket hade en tiondel av våglängden som pixelupplösning. Resultatet presenterade en märkbar förbättring i de superupplösta bilderna jämfört med gråskalebilderna. De högre koncentrationerna med flera mikrobubblor resulterade i ett högre antal lokaliserade och spårade mikrobubblor, medan den lägre koncentrationen gav färre lokaliserade mikrobubblor. Metoderna Gaussian fit och No-shift detekterade flera mikrobubblor än metoden Interpolation. Slutsatsen visade att användningen av lokaliseingsmetoden Gaussian fit med högre koncentrationer av mikrobubblor ger en superupplöst bild även om programmet exekveras på färre bilder.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-309331 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Yara, Kani |
| Publisher | KTH, Skolan för kemi, bioteknologi och hälsa (CBH) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-CBH-GRU ; 2022:012 |
Page generated in 0.0029 seconds