Acoustic nonlinearity parameter estimation using the depletion method and full angular spatial compounding for enhanced ultrasound imaging in breast computational models

Abstract

Las anomalías del tejido mamario constituyen una preocupación significativa para la salud pública, resaltando la urgencia de desarrollar técnicas avanzadas de imágenes para facilitar un diagnóstico temprano. Por consiguiente, el ultrasonido mamario resulta beneficioso pues proporciona información sobre tejidos blandos a través de parámetros acústicos. En este contexto, el parámetro de no linealidad acústica(B/A) es relevante, dado que los tejidos mamarios anómalos tienden a exhibir valores de B/A menores en comparación con un tejido sano. Este trabajo de tesis presenta una nueva metodología para mejorar la adquisición de imágenes por ultrasonido mamario mediante la integración del marco de trabajo del método de reducción de la amplitud de la banda fundamental, el cual estima valores acumulativos del B/A que posteriormente se transforman en estimaciones locales mediante la formulación de un problema inverso estabilizado con regularización de variación total (TV, por sus siglas en inglés), con un promediado espacial angular completo (FASC, por sus siglas en inglés), una técnica que mejora la calidad de la imagen al aprovechar múltiples ángulos de adquisición. A partir de esta combinación, se supera las limitaciones del método sin FASC al mejorar la resolución espacial, disminuir el ruido e incrementar la claridad de la imagen. Para evaluar el rendimiento del método propuesto, se efectuaron simulaciones numéricas del tejido mamario con un valor de B/A uniforme de 10, e inclusiones con valores de 5.5, 6.5 y 8.0. Se generaron mapas de B/A para comparar el enfoque FASC con imágenes de vista única, inicialmente sin regularización y luego con regularización TV. El método combinado FASC+TV demostró una reducción de ruido superior, una delimitación más precisa y una disminución de varianza. Estos resultados destacan el potencial del método para mejorar la caracterización de tejidos al proporcionar mapas de B/A más precisos.Breast tissue abnormalities constitute a major public health concern, highlighting the urgency for advanced imaging techniques to facilitate early diagnosis. Consequently, breast ultrasound is beneficial in providing unique soft tissue information via acoustic parameters. Among them, the acoustic nonlinearity parameter (B/A) is especially informative, given that abnormal breast tissues tend to have lower B/A values in comparison to healthy tissue. This research presents a novel methodology to enhance breast ultrasound imaging by integrating the framework of the depletion method (DM), which estimates cumulative B/A values later converted into local estimates via an inverse problem stabilized with total variation (TV) regularization, with full angular spatial compounding (FASC), a technique that improves image quality by leveraging multiple viewing angles. Through this integration, the approach aims to address the limitations of conventional methods by enhancing spatial resolution, reducing noise, and improving image clarity. To evaluate the performance of the proposed model, numerous numerical simulations were performed utilizing a background B/A value of 10, and inclusions with values of 5.5, 6.5 and 8.0 B/A maps were computed to compare the FASC approach with single-view imaging, initially without regularization and then with TV regularization. The combined FASC+TV method demonstrated superior noise reduction, clearer delineation, and lower variance. These results highlight the method’s potential to improve tissue characterization by providing accurate B/A maps.