Date of Award

5-2019

Document Type

Thesis

Degree Name

Master of Science in Electrical Engineering (MSEE)

Department

Electrical Engineering

First Advisor

Dr. Imad Barhumi

Second Advisor

Dr. Falah Awwad

Third Advisor

Dr. Jiri Jaros

Abstract

Biomedical imaging techniques are playing an essential role in diagnosing different kinds of diseases, which always motivates the search for improving their sensitivity and accuracy. Photoacoustic Tomography (PAT) is one of the most powerful techniques. PAT has many advantages as it is less expensive and faster than Magnetic Resonance Imaging (MRI). It combines the advantages of optical imaging and ultrasound imaging as it provides high contrast, high penetration, and high-resolution images for biological tissues. Also, it uses non-ionizing radiation which is very safe for human health. The main challenge in PAT is that human tissues can be exposed only to a limited amount of radiation, so a full-view of PAT requires many transducers and a great number of measurements. This thesis aims to develop an efficient reconstruction algorithm of Photoacoustic (PA) images that uses a few number of transducers, a few number of measurements, and offers low computational complexity while maintaining a high quality of recovered images.

The proposed reconstruction algorithm depends on the Compressive Sensing (CS) theory which is a signal processing technique that is capable of forming a full view PAT images (under certain prerequisites) with a few number of measurements. The proposed algorithm solves the CS problem using a distributed and parallel implementation of the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM). ADMM is a well-known method for solving convex optimization problems. A group of local processors that work in parallel with one global processor is used to form the images. The iterative algorithm of ADMM is distributed over local processors in such a way perfect reconstruction of images is possible.

Simulation results show that the proposed algorithm is powerful and successful in reconstructing different kinds of PA images with very high quality and significantly reduced computational complexity. Reducing the computational complexity is reflected in a much lower reconstruction time. Also, the algorithm requires lower cost and shorter acquisition time since the CS theory is used which allows the recovery of images from a few number of samples and sensors. Although the idea of distributed ADMM has been introduced before in literature but to the best of our knowledge, this is the first work to apply distributed ADMM method in recovering photoacoustic images by distributing the iterative algorithm among multiple processors working in parallel.

Comments

يعتبر التصوير الطبقي الصوتي (Photoacoustic Tomography) نوع من أهم أنواع أجهزة التصوير الطبية و هو يعتمد على استعمال الليزر )ضوء( لتحفيز أنسجة الجسم على اطلاق موجات صوتية تعبر عن خصائص هذه الأنسجة. يعتبر التصوير الصوتي فعال و ذو دقة عالية و لديه من الخصائص ما يجعله ينافس الأنواع الأخرى من أجهزة التصوير الطبي.فهو يدمج بين مميزات الامتصاص الضوئي ( Optical Imaging ) و التصوير باستعمال الموجات الفوق صوتية (Ultrasound Imaging) للحصول على صور ذات دقة عالية و على عمق كبير نسبيا .علاوة على ذلك، التصوير الصوتي يعتبر أسرع بكثير من التصوير باستعمال الرنين المغناطيسي (MRI) بالإضافة الى انه ذو تكلفة منخفضة. الأشعة المستعملة في التصوير الصوتي غير متأينة و بالتالي هي آمنة جدا على صحة الانسان.لقد أظهرت الدراسات الحديثة أن التصوير الصوتي فعال في مجالات طبية عدة منها : تحليل و مراقبة الأورام، تصوير وظائف الدماغ، تصوير أوعية الدم، و التصوير الداخلي للأوعية الدموية.

يجب أن لا تتعرض أنسجة جسم الانسان لكميات كبيرة من الأشعة حتى و إن كانت غير متأينة و هذا يمثل التحدي الأكبر لمجال التصوير الصوتي. لذلك يستعمل عادة عدد كبير جد اً من أجهزة الاستشعار للحصول على صورة مقطعية كاملة و دقيقة للمنطقة المراد تشخيصها. و لكن هذا يزيد من تكلفة التصوير و يزيد من المدة اللازمة لتشكيل الصورة. إن الهدف من هذه الرسالة هو تطوير خوارزمية قادرة على تشكيل صور صوتية كاملة و ذات دقة عالية باستعمال عدد قليل من أجهزة الاستشعار، و في نفس الوقت غير معقدة حسابيا .

الخوارزمية المطروحة في هذه الرسالة تعتمد على نظرية الاستشعار المضغوط . (Compressive Sensing) هذه النظرية تحت شروط معينة فعالة جدا في التقليل من عدد أجهزة الاستشعار اللازمة للحصول على صورة صوتية كاملة. معظم التطبيقات على هذه النظرية تستعمل جهاز (processor) مركزي واحد لتشكيل الصور. في هذه الرسالة يتم تشكيل الصور باستعمال عدد من الأجهزة المحلية و جهاز مركزي واحد. كل جهاز محلي مسؤول عن حل جزء من الخوارزمية المتعلق بعدد قليل جدا من أجهزة الاستشعار و من ثم ارسال الحلول المحلية للجهاز المركزي.

لقد أظهرت نتائج هذه الرسالة فعالية الخوارزمية المطروحة في التقليل من التعقيدات الحسابية المطلوبة من الجهاز المركزي لتشكيل مختلف الصور الصوتية و هذا قد انعكس على تشكيل الصور بوقت قصير جد اً. بالاضافة إلى أن عدد أجهزة الاستشعار اللازمة قل بشكل كبيرو الصورالمسترجعة ذات دقة عالية.

Download

Included in

Engineering Commons

Share

COinS