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Advances in artificial intelligence applied to ultrasound imaging
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-05-28) Romero Gutierrez, Stefano Enrique; Castañeda Aphan, Benjamin
Ultrasound imaging in rural areas often faces challenges due to the scarcity of skilled radiologists or sonographers. This research explores enhancing ultrasound imaging focused in resource-scarce settings via external anatomical landmarks for asynchronous ultrasound acquisition using artificial intelligence (AI) and computer vision algorithms based on the nature of the acquisition. First, it addresses lung ultrasound health status by generating one single image by sweeping the transducer in a sagittal position along the chest. The validation was performed using normal and abnormal cases. Second, a multi-camera system for ultrasound probe tracking with AI is proposed. The results were evaluated by quantitative measurements of speeds, angles, and simulation of lung VSI protocol. Third, a 3D segmentation of breast tumors using ultrasound videos acquired by asynchronous protocols was realized. A representative frame of the videos is extracted to analyze the nature and determine if is a benign or malignant case. Fourth, a set of obstetric data acquired by asynchronous protocols for the assessment of fetal head presentation and placenta position was realized. Fetal biometry such as head circumference and biparietal diameter were calculated and compared with physician measurements. Finally, an elastography approach was tested for plantar soft tissue assessment by a test-retest experiment for biomechanical characterization. An automatic calcaneus segmentation was employed in the B-mode as an aid in the visualization and for an immediate region of interest selection. The results were compared with the manual selection of the region of interest and the respective calcaneus segmentation. The findings of this work demonstrate a substantial advancement in the field of ultrasound imaging, especially tailored for resource-limited settings.
Comparación de modelos estadísticos para la detección de campos reverberantes uniformes en la formación de imágenes de elastografía
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-08-15) Miranda Zárate, Edmundo Arom; Romero Gutierrez, Stefano Enrique
La elastografía abarca un grupo de técnicas no invasivas para la caracterización de tejidos como complemento al diagnóstico médico de diversas patologías. Una de estas técnicas es la elastografía por campo reverberante (R-SWE, por sus siglas en inglés), la cual consiste en generar un campo reverberante en el tejido de interés mediante múltiples fuentes de vibración asumiendo una distribución isotrópica de ondas planas para facilitar el cálculo de la velocidad de onda de corte (SWS, por sus siglas en inglés). Su factibilidad ha sido validada para la caracterización de mamas, hígado, riñones, músculo y pie; sin embargo, el cálculo de la SWS ha sido comprobado mientras se verifique la uniformidad del campo. El modelo actual que valida la estimación de la SWS se basa en la umbralización del coeficiente de determinación R2, el cual es producto del ajuste de curva a la autocorrelación de la velocidad de partículas, no obstante, este no analiza propiamente el concepto de uniformidad. En el presente trabajo, se presenta el estudio del fenómeno de uniformidad en un campo reverberante, mediante la extracción y análisis de estimadores estadísticos usados en campos reverberantes de ondas electromagnéticas con sus equivalencias en ondas mecánicas. Se propone un modelo identificación de campos reverberantes uniformes para la asistencia de la R-SWE, basado en clasificadores automáticos basados en regresión logística, análisis discriminante lineal y máquinas de vector soporte (con kernel lineal y gaussiano) con exactitudes de 0.713, 0.729, 0.732 y 0.817, respectivamente.
Detección de neumonía a través de imágenes de ultrasonido
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-08-06) Romero Gutierrez, Stefano Enrique; Castañeda Aphan, Benjamín
La neumonía es una enfermedad respiratoria de alto riesgo cuya tasa de mortandad en niños menores de 5 años es el 15% a nivel mundial, siendo esta la más alta según la Organización Mundial de la Salud [1]. Esta enfermedad afecta directamente a los alveolos llenándolos de pus lo cual tiene como consecuencia que la respiración sea dolorosa [1]. Para detectar la enfermedad se utiliza maquinaria que utiliza radiación ionizante la cual genera daños perjudiciales a los niños en crecimiento. Adicionalmente, para lograr la adquisición de estas maquinarias se requiere infraestructura adecuada para hacer la toma de las imágenes, generando costos elevados. Alternativamente, se han realizado investigaciones con respecto al diagnóstico utilizando ultrasonido las cuales tienen grados de sensibilidad y especificidad que se encuentran por encima del 80% [10]. El problema de utilizar ultrasonido es que las imágenes no siempre se ven de buena calidad por lo que es necesario un entrenamiento previo para detectar neumonía en las imágenes ecográficas. Adicionalmente, al tratarse de un diagnóstico subjetivo es necesario contar con personal que tenga experiencia en imágenes de ultrasonido para lograr un diagnóstico adecuado. El presente trabajo de investigación desarrolló algoritmos basados en las características del tórax en las imágenes ecográficas para poder detectar neumonía en niños cuyas edades oscilan entre 6 meses y 5 años. Para este fin, se generó una base de datos con niños diagnosticados como sanos y enfermos por médicos de la Universidad Tulane en Nueva Orleans y de la Universidad Peruana Cayetano Heredia. A partir de dicha base de datos, se utilizó técnicas de umbralización [22] y de un algoritmo de flujo óptico [24] con puntos de corte variables para desarrollar un código que permita determinar si un paciente tiene o no neumonía. En tal sentido, se logró codificar un algoritmo utilizando métodos de umbralización cuya exactitud media fue del 83.9% con un coeficiente de variación de 0.06 y un algoritmo de flujo óptico cuya exactitud media fue del 80% con un coeficiente de variación de 0.15. Dichos resultados son alentadores debido a la cercanía en exactitud en comparación con los diagnósticos clínicos mostrados en el presente documento. Finalmente, se hizo la comparación de ambos métodos así como las recomendaciones necesarias para futuras investigaciones.
Development and implementation of a shear wave speed estimation algorithm for crawling waves sonoelastography
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-10) Merino Acuña, Mauricio Sebastian; Romero Gutierrez, Stefano Enrique
La elastografía por ultrasonido es una técnica de imagen no invasiva cuyo objetivo es brindar información acerca de la elasticidad de los tejidos biológicos evaluando sus propiedades biomecánicas. Proporciona información valiosa sobre su rigidez, la cual está relacionada a los cambios biomecánicos ocasionados por condiciones patológicas. Esto la convierte en una herramienta valiosa para el diagnóstico y el seguimiento del tratamiento de enfermedades como el cáncer. Uno de los métodos de elastografía cuantitativa se basa en el uso de dos fuentes de vibración para generar un patrón de interferencia en el tejido. La onda de corte puede visualizarse en tiempo real mediante sonoelastografía y debe aplicarse un esquema de inversión para recuperar la velocidad de la onda de corte a partir de varios fotogramas. Sin embargo, los estimadores estudiados en la literatura exhiben algunas limitaciones tales como un pobre rendimiento en entornos ruidosos y prolongados tiempos de adquisición y procesamiento para aplicaciones en tiempo real. En esta tesis se proponen e implementan dos algoritmos, basados en la transformada de Fourier de tiempo corto y la transformada Wavelet continua, para la estimación de la velocidad de la onda de corte. Se fabricaron maniquíes homogéneos y heterogéneos de gelatina para ´ evaluar el rendimiento de los algoritmos en condiciones controladas. Se realizaron experimentos de sonoelastografía a diferentes frecuencias de vibración para evaluar su precisión en una serie de escenarios. Los resultados demuestran que los algoritmos desarrollados son comparables a los estimadores existentes en términos de sesgo, coeficiente de variación, relación contraste-ruido y resolución. En medios homogéneos, el coeficiente de variación se mantuvo debajo del 10% para ambos estimadores y, en medios heterogéneos, la transformada Wavelet continua alcanzo una relación contraste-ruido de 30 dB en promedio. En general, los algoritmos muestran una robustez superior, sobre todo en presencia de una relación señal-ruido deficiente y en tejidos más rígidos con velocidades de onda de corte más elevadas. Se demostró que los algoritmos propuestos no necesitan todo el vídeo de sonoelastografía para generar un mapa de velocidad de la onda de corte, sino un solo fotograma. Esto permite la visualización en tiempo real de la velocidad de la onda de corte, lo que puede beneficiar a diversas aplicaciones clínicas.
Soft tissue characterization using different quantitative ultrasound modalities
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-10-24) Romero Gutierrez, Stefano Enrique; Castañeda Aphan, Benjamín; Lavarello Montero, Roberto Janniel
Quantitative ultrasound has been used in several modalities for different experiments such as simulated phantom, physical phantoms, ex vivo and in vivo tissues. The potential of the ultrasound techniques could be useful to complemented medical diagnosis. In this work, two quantitative ultrasound techniques are applied on in vivo experiments: crawling waves sonoelastography applied to bicep brachii and a regularized power law for backscattering and attenuation coefficient for ovary tumor. A crawling waves sonoelastography (CWS) method was applied using two mini-shakers making parallel contact (conventional setup) and normal contact with the surface in two phantoms (homogeneous and inhomogeneous) using the phase derivative algorithm to assess the performance of the normal excitation with well-know metrics such as error, coefficient of variation, signal-to noise ratio and contrast-to noise ratio. The results suggest that the normal excitation provides comparable stiffness estimation in homogeneous and inhomogeneous phantoms. For in vivo test, a bicep barchii from healthy volunteers were assess in two experiments: relaxed-contracted and with a range weight of load. The application of normal setup indicated that a measurement of the relative stiffness on bicep brachii can be realized. The results indicated that a using the incremental weight causes a increase on the stiffness of the bicep following a linear behavior. A regularized power law (RPL) method was implemented and testing with simulated phantoms using a combination of the possible variables of data block size and the regularized parameters of the three variables of the backscattering and attenuation coefficients. The results showed that is possible provide accurate and precise backscattering and attenuation coefficient in the same algorithm. Additionally, in vivo breast experiments was performed and compared with the literature obtaining comparable results. Finally, a tumor of patients with suspected ovarian cancer were assess. The results suggests that RPL method and in general provides reasonable depictions of the reflectivity and attenuation of interrogated media.