Методы обработки и восстановления двухмерных изображений допплеровской эхокардиографии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат наук Терентьев Алексей Борисович

• Терентьев Алексей Борисович
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Терентьев Алексей Борисович

ВВЕДЕНИЕ

Общая характеристика работы

ГЛАВА 1. ДОППЛЕРОВСКАЯ ЭХОКАРДИОГРАФИЯ

1.1 Ультразвуковая допплерография

1.1.1 Принципы работы ультразвуковых датчиков

Режимы съёмки

Типы датчиков

Допплерография

Различные виды допплерографии

1.2 Описание данных

1.2.1 Формат файлов медицинской визуализации

1.2.2 Хранение кадров

1.2.3 Приватные теги

Генерация изображения из данных приватных тегов

1.3 Тестовые наборы данных

1.4 Выводы

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ УВЕЛИЧЕНИЯ ВРЕМЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ

2.1 Существующие методы

2.1.1 Методы с альтернативным сбором данных

2.1.2 Методы с альтернативной обработкой данных

2.1.3 Методы постобработки данных

Перспективное и ретроспективное кадрирование

2.1.4 Схожие методы в смежных областях

2.2 Алгоритм с использованием оптического потока

Оптический поток

Описание алгоритма

Объединение подпоследовательностей

Псевдокод алгоритма

2.3 Алгоритм выравнивания фрагментов сердечных циклов

2.3.1 Описание алгоритма

2.3.2 Выбор данных

2.3.3 Предварительная обработка

2.3.4 Нахождение опорного кадра

2.3.5 Разбиение на подпоследовательности

2.3.6 Интерполяция значений подпоследовательностей

2.3.7 Выравнивание фрагментов

Выравнивание в частотной области

Выравнивание с помощью минимизации

2.3.8 Фильтрация фрагментов

2.3.9 Объединение фрагментов

2.3.10 Псевдокод алгоритма

2.4 Методика проведения экспериментов

2.4.1 Оценка стабильности последовательностей

2.4.2 Дополнительные параметры для оценки результатов выравнивания фрагментов

2.4.3 Сравнение альтернатив в алгоритме выравнивания фрагментов

2.4.4 Сравнение результатов различных алгоритмов

2.5 Результаты

2.5.1 Оценка стабильности последовательностей

2.5.2 Сравнение альтернатив в алгоритме выравнивания

фрагментов

Другие способы оценки стабильности

Оценка результатов с помощью ранжирования . . . . 77 Дополнительные параметры для оценки результатов

выравнивания фрагментов

2.5.3 Сравнение результатов работы различных алгоритмов 82 Стабильность последовательностей

2.5.4 Частота кадров

Увеличение диагностической значимости

2.5.5 Время работы

2.6 Анализ времени работы

2.6.1 Общие положения

2.6.2 Ретроспективное кадрирование

2.6.3 Алгоритм с использованием оптического потока . . . 90 Алгоритм выравнивания сердечных циклов

2.7 Параметры измерений

2.7.1 Генерация равномерно распределённых кадров

2.8 Выводы

ГЛАВА 3. МЕТОДЫ УСТРАНЕНИЯ ВРЕМЕННОЙ НЕПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ

3.1 Существующие методы

3.2 Устранение с помощью алгоритма маскирования

3.2.1 Схема алгоритма

3.2.2 Псевдокод алгоритма

3.2.3 Оценка результатов

3.3 Результаты

3.4 Анализ времени работы

3.4.1 Алгоритм временного взвешивания

3.4.2 Алгоритм маскирования

3.5 Выводы

ГЛАВА 4. МЕТОДЫ УСТРАНЕНИЯ АЛИАСИНГА

4.1 Существующие методы

4.1.1 Алиасинг

4.2 Устранение алиасинга с помощью поиска субмаксимальных границ

4.2.1 Схема алгоритма

4.2.2 Разбиение изображения на связные компоненты

4.2.3 Поиск критических областей

4.2.4 Обработка критических регионов

4.2.5 Обработка кадров по маскам

4.3 Результаты

4.3.1 Тестирование на реальных данных

Примеры неудачного устранения алиасинга

4.3.2 Время работы

4.4 Анализ времени работы

4.4.1 Алгоритм устранения алиасинга с помощью поиска

субмаксимальных границ

4.5 Дополнительные соображения

4.5.1 Общие проблемы алиасинга

4.5.2 Альтернативные подходы к устранению алиасинга

4.6 Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

СПИСОК ИЛЛЮСТРАЦИЙ

СПИСОК ТАБЛИЦ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. ТАБЛИЦА РЕКОМЕНДОВАННОЙ ЧАСТОТЫ СЪЁМКИ

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. ОПИСАНИЕ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА

Б.1 Основные характеристики

Б.2 Использование комплекса

Б.3 Архитектура программного комплекса

ПРИЛОЖЕНИЕ В. ЛИСТИНГИ ПРОГРАММ

В.1 Методы увеличения временного разрешения

В.1.1 Алгоритм с использованием оптического потока

В.1.2 Алгоритм выравнивания сердечных циклов

В.2 Методы устранения временной непоследовательности .... 196 В.3 Методы устранения алиасинга

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы обработки и восстановления двухмерных изображений допплеровской эхокардиографии»

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) — одна из основных причин смертности в мире [1]. Для целей здравоохранения немаловажную роль играют средства диагностики этих заболеваний. Золотым стандартом качества среди методов диагностики ССЗ является магнитно-резонансная томография (МРТ). Однако, ограничения в применении и высокая стоимость оборудования не позволяют использовать эту технологию повсеместно. Поэтому зачастую применяются менее дорогие методы, такие как ультразвуковое исследование (УЗИ) и ультразвуковая допплерография. Согласно обзорам методов медицинской визуализации [2], УЗИ производится на сердце в 15 раз чаще, чем МРТ.

Однако, несмотря на относительно низкую стоимость и более широкую область применения, ультразвуковое исследование и допплерография обладают рядом недостатков. Среди них — высокая зашумленность, низкое временное разрешение, нестабильность кадров, а также различные артефакты. В настоящее время качество изображений, получаемых на современном оборудовании, значительно улучшилось, но временное разрешение все еще невелико, например, для устройства Philips X1-2 частота кадров для глубины 10 см и полного допплеровского сектора составляет около 14 Гц (кадров в секунду). Такие показатели частоты могут привести к ошибкам в диагностике, обусловленным недостаточной временной детализацией. Кроме присущих УЗИ шумов и артефактов, при измерении скорости кровотока может появляться искажение, называемое свертыванием фазы или алиасингом (алайзинг, англ. aliasing). Данная проблема может затруднить диагностику ССЗ. Таким образом, разработка методов программной обработки цифровых данных для увеличения временного разрешения до-пплеровской эхокардиографии и устранения артефактов входит в ряд актуальных на данный момент задач, решение которых позволит улучшить эффективность диагностики сердечно-сосудистых заболеваний в Россий-

ской Федерации и за рубежом, позволяя при этом избежать расходов на более дорогостоящее оборудование.

Степень разработанности темы исследования. К настоящему времени было разработано большое количество методов увеличения временного разрешения допплеровской эхокадриографии или ультразвукового исследования. Их можно разделить на три основные группы. В первую группу входят методы предполагающие изменение формации луча. Данным методам посвящены работы команды Дж. Беркоффа, Г. Монтальдо, М. Танте-ра [3], предлагающих использование плоской волны, отправляемую единожды. Схожие методы предлагались Б. Османски, М. Пернотом и М. Фин-ком [4], которые исследовали использование расходящейся волны, а также командой Л. Тонг, А. Рамалли [5, 6], разработавших метод, использующий многолучевую формацию. Данная группа методов позволяет получать частоту кадров около 150, однако подразумевает смену оборудования. Методы второй группы подразумевают изменения в обработке данных во время их сбора. Иными словами, сигналы датчика получаются тем же образом, но их превращение в данные эхокардиографии происходит иным образом. Так, команда Л.В. Чанга, К. Х. Хсу и П.Ц. Ли [7], а так же команда Т. В. Фуонга и Д. Г. Ли [8] разработали методы, использующие многоядерную архитектуру графического процесса для параллельной обработки данных, полученных с ультразвукового датчика, и формирования итоговых изображений. И, наконец, третья группа методов предполагает постобработку уже собранных данных. Она предполагает использование цикличности движения сердца для перестановки кадров в существующих последовательностях с целью формирования последовательности кадров, соответствующих некоторому единственному циклу, но содержащей при этом все исходные кадры, что увеличивает итоговую частоту кадров. Так, команда радиологов Г.В. Ленца, Е. Хааке и Р.Д. Вайта [9] из университетских больниц Кливленда разработали метод ретроспективного кадрирования, основывающийся на перестановке кадров согласно данным ЭКГ (электрокардиограмма). На схожем подходе основан и метод перспективного кадрирования, разработанный командой Д.Ф. Пэйса и Т.М. Питерса [10], меняющий съёмку

таким образом, чтобы кадры снимались в определённые моменты в соответствии с ЭКГ. В трехмерной эхокардиографии разработкой таких методов занималась команда Гарвардской медицинской школы: Д.П. Перрин, Н.В. Васильев, П. Д. дель Нидо [11] и другие [12, 13]. Ввиду нестабильности движения сердца и положения датчика, необходима разработка средств стабилизации получившихся результатов. В трёхмерной эхокардиографии этим занимались команда под руководством Роберта Хау [14] и команда под руководством И. Самсета [15, 16]. Однако, двухмерная эхокардиогра-фия имеет еще одну особенность — если во время измерения происходило перемещение снимаемой области или датчика, то плоскость съемки могла измениться. Такое явление называется движением вне плоскости. Данная проблема была адресована в исследовании команды А.С. Каммела и Н.Т. Кейси [17], но для данных ультразвукового исследования печени. Ещё одним последствием перестановки кадров является временная непоследовательность, устранению которой посвящено исследование Роберта Шнайдера [18].

Проблему алиасинга в допплерографии в начале двухтысячных годов решали ручными методами команды таких исследователей как М.А. Гарсия-Фернандеса и Р. Йотти [19] в 2004, Т. Ямбе и К. Фунамото [20] в 2005, Т. Бака и Б. Плихта [21] в 2008. В то же время существовали работы команды К.Н. Джеймса и Р.А. Хозе Младшего [22], а также К.К. Дрогмайера и Дж. Гао [23] по автоматическому устранению алиасинга в метеорологии. Эти исследования вдохновили команду канадских исследователей из Монреальского университета под руководством Д. Гарсии на разработку автоматизированного метода устранения алайзинга в цветной допплерографии [24]. В том же году было опубликован метод, разработанный сотрудниками МГУ им. М.В. Ломоносова под руководством А. М. Крылова [25]. Доцент Санкт-Петербургского Политехнического университета Петра Великого В.С. Тутыгин имеет монографию [26] и патент на способ определения частоты сигнала, основанный на методах цифровой обработки сигналов, который мог бы предотвратить появление алиасинга при съёмке.

Кроме того, некоторые подходы имеют ограниченную область применения. Например, некоторые из них предназначены только для обработки изображений определенных областей сердца (например, левого желудочка [27] в работе Л. Янга или митрального клапана [28] в исследовании П. Бурлины) или снятых определенным образом, как в чреспищеводной эхокардиографии.

Однако, несмотря на активность исследований в области, алгоритмы увеличения временного разрешения либо требуют смены оборудования, либо не учитывают движение вне плоскости, нестабильность съёмки и движения сердца. Алгоритмы устранения временной непоследовательности не обрабатывают данные кровотока, а методы устранения алиасинга имеют довольно большое время работы и могут иметь последствия в виде ложных срабатываний, которые могут значительно затруднить диагностику по сравнению с оригинальными данными. Таким образом, указанная область имеет широкий фронт работ для решения актуальных и по сей день задач. В предложенном диссертационном исследовании предлагаются методы решения указанных выше проблем и программный комплекс, реализующий разработанные алгоритмы.

Цель работы. Целью настоящей диссертационной работы является разработка комплекса новых методов, алгоритмов и программ для повышения качества двухмерных допплеровских эхокардиографических последовательностей в таких направлениях, как временное разрешение, стабильность последовательностей и алиасинг. В данной работе рассматриваются именно методы и алгоритмы программной обработки цифровых данных, уже полученных с помощью соответствующего медицинского оборудования. Задачи исследования:

1. Разработать методы для увеличения временного разрешения данных допплеровской эхокардиографии в условиях нестабильности циклов и плоскости съемки.

2. Разработать метод устранения временной непоследовательности, способный обрабатывать данные кровотока.

3. Разработать метод устранения алиасинга, устраняющий алиасинг лишь в определённых областях кадра.

4. Разработать программный комплекс для обработки данных эхокар-диографии, реализующий вышеуказанные методы и предоставляющий человеко-машинный интерфейс для врача.

Постановка цели и задач исследования соответствует пункту 7 паспорта специальности 05.13.11: Человеко-машинные интерфейсы; модели, методы, алгоритмы и программные средства машинной графики, визуализации, обработки изображений, систем виртуальной реальности, мультимедийного общения.

Научная новизна заключается в следующем:

1. Разработаны методы повышения временного разрешения данных двухмерной допплеровской эхокардиографии в условиях нестабильности циклов и плоскости съемки. Новизна заключается в увеличении стабильности последовательностей кадров за счёт смены подхода в перестановке, а также за счёт наличия фильтрации. Полученная при этом частота кадров позволяет наблюдать за событиями, продолжительность которых составляет десятки миллисекунд.

2. Разработан метод устранения временной непоследовательности в двухмерной допплерографии, обусловленной работой алгоритмов, основанных на перестановке кадров. Новизна заключается в том, что разработанный алгоритм обрабатывает данные кровотока таким образом, что потоки противоположных направлений в одной точке не обнуляют друг друга. Кроме того, разработанный алгоритм позволяет достичь уменьшения времени обработки примерно в 10 раз.

3. Разработан метод устранения алиасинга. Разработанный метод устраняет алиасинг только в областях с близкими к максимальным значениями модулей скоростей, что облегчает анализ результатов врачом в случае ошибок и лучше согласуется с перестановкой кадров.

Объект исследования. Двухмерная допплеровская эхокардиография.

Предмет исследования. Алгоритмические и программные средства повышения качества последовательностей двухмерной допплеровской эхокар-диографии.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Метод увеличения временного разрешения допплеровских эхокардио-графических последовательностей с использованием оптического потока.

2. Метод увеличения временного разрешения допплеровских эхокардио-графических последовательностей с помощью перестановки фрагментов последовательности кадров.

3. Метод устранения временной непоследовательности в двухмерной до-пплерографии с помощью маскирования.

4. Метод устранения алиасинга с помощью поиска субмаксимальных границ.

5. Программный комплекс, позволяющий производить поэтапную обработку данных допплеровской эхокардиографии с целью увеличения временного разрешения, устранения алиасинга и временной непоследовательности.

Практическая значимость результатов исследования. Разработанные методы реализованы в виде программного комплекса для обработки данных ультразвукового допплерографического исследования сердца. Алгоритмы направлены на устранение недостатков допплерографии. В результате работы комплекса обработанные данные должны облегчать диагностику за счёт реорганизации кадров с увеличением количества кадров на цикл и исправления дефектов. При этом, методы подразумевают исключительно компьютерную обработку данных, что освобождает от необходимости закупки или обновления дорогостоящего оборудования. Кроме того, данные методы могут быть адаптированы для других модальностей медицинской

визуализации, а в некоторых случаях и для диагностики заболеваний других органов.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Для решения поставленных задач применялись методы и алгоритмы обработки сигналов и изображений, аппарат дискретной математики, математической статистики, теории алгоритмов. Реализации некоторых алгоритмов использовали знания системного программирования, позволяющие ускорять обработку данных за счёт более эффективного использования современных компьютерных технологий.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на международных конференциях: «SPIE Medical Imaging» (США, Сан-Диего, 2016 год), «От квантовых компьютеров к прецизионной медицине» (Россия, Санкт-Петербург, 2016 год), а также дважды на семинарах в Гарвардской медицинской школе в 2017 и 2018 годах. По материалам диссертации опубликовано 1 статья в материалах конференции и 3 печатные статьи. Из них одна — в ведущем российском издании, включённом в перечень ВАК, и две работы опубликованы в международных профильных реферируемых журналах, индексируемых Scopus и Web of Science. Получено свидетельство о регистрации программы для ЭВМ: «Программа для обработки допплеров-ских эхокардиографических данных». Номер регистрации (свидетельства): 2021682013, дата регистрации 28.12.2021.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и трёх приложений, содержит 133 страницы основного текста, включая 50 рисунков и 8 таблиц. В списке литературы 63 наименования.

Во введении уже были упомянуты основные недостатки данных до-пплеровской эхокардиографии, влияющие на диагностику:

• Низкое временное разрешение. Частота кадров при съемке с измерением кровотока обычно составляет 10-20 Гц. Если предположить, что пациентом является среднестатистический взрослый с пульсом 72

удара в минуту, то на каждый сердечный цикл будет приходиться всего 8-16 кадров. Такой объем информации может дать лишь поверхностную характеристику работы сердца.

• Артефакты изображений. Допплеровская эхокардиография - частный случай ультразвукового исследования сердца. Таким образом, она наследует все дефекты УЗИ, такие как шум и зернистость изображения. Кроме того, добавляется еще один артефакт, связанный с технологией измерения кровотока, алиасинг (алайзинг, alaising)[29, стр. 68]. Данный эффект возникает, если измеряемая скорость превышает так называемый предел Найквиста [30]. В таком случае изменение фазы отраженного движущейся частицей сигнала оказывается слишком велико и как бы «оборачивается» внутри интервала, приводя, например, к полному изменению направления регистрируемой скорости.

• Нестабильность изображений. Зачастую во время съемки данных УЗИ пациент не зафиксирован и не задерживает дыхание, а прибор находится у врача в руках. Ввиду этого практически неизбежно смещение датчика относительно исходной области съемки. В лучшем случае плоскость съёмки может сохраниться, в худшем — измениться, то есть будет иметь место движение вне плоскости (out of plane motion). В случае незначительных смещений можно произвести попытки корректировки изображений, а при серьёзных изменениях необходимо отбрасывать лишние кадры.

Содержимое дальнейших разделов будет посвящено описанию методов устранения перечисленных недостатков.

15

ГЛАВА 1

ДОППЛЕРОВСКАЯ ЭХОКАРДИОГРАФИЯ

1.1 Ультразвуковая допплерография 1.1.1 Принципы работы ультразвуковых датчиков

Ультразвуковой датчик служит для неинвазивного исследования пациента и передачи информации об его организме визуальному модулю. Он содержит пьезоэлектрические элементы, которые благодаря физическим свойствам монокристаллов некоторых химических соединений, из которых они состоят, могут преобразовывать электрический заряд в механические колебания с излучением ультразвуковых волн и обратно. Элементы датчика испускают группы коротких импульсов, которые при прохождении различных по коэффициенту акустического сопротивления (импеданса) -плотности, упругости и составу тканей демонстрируют различное поведение - затухание, рассеивание или частичное отражение. Этот отражённый от тканей в рабочей зоне датчика сигнал также улавливается пьезоэлектрическими элементами. Зная время между его отправкой и приёмом и характеристики отправленной звуковой волны, можно вычислить глубину отражающей ткани. По полученной совокупности сигналов производится построение изображений [31].

Ультразвуком называется звуковая волна, которая характеризуется частотой колебания, превышающей 20кГц. В медицинском оборудовании эта частота находится в диапазоне от 1 до 30 МГц [29]. Чем больше частота волны, тем выше разрешающая способность датчика, т.е. лучше качество изображения - в современных ультразвуковых устройствах значение разрешающей способности измеряться в долях миллиметра. Так как длина волны обратно пропорциональна частоте, при высоких значениях последней страдает глубина изображения из-за интенсивности гашения сигнала. В современных приборах предусмотрена возможность настройки необходи-

мой глубины, путём контроля частоты излучения.

Ультразвуковая волна возникает в результате вибрации пьезоэлемента под воздействием тока. Эта волна испускается импульсами, которые проходя через границу сред, частично отражаются, а частично проходят дальше. Количественный параметр отражения зависит от разницы в акустического импеданса граничащих сред. Так как импенданс пропорционален скорости звука в материале и плотности тканей, то значительные различия в изменении этих параметров (на границе костей и мягких тканей, мягких тканей и сосудов, а также тканей и воздуха) приведут к практически полному отражению. Поэтому для анализа датчик должен быть приложен вплотную к мягким тканям, кроме того, используется специальный гель, устраняющий воздушную прослойку, которая может стать причиной постоянно меняющегося отражения ультразвука с обеих сторон прослойки, а также его ослаблением и искажением искомого отражения. Отражающие элементы в однородных тканях называются рассеивателями, а на границах тканей — отражателями.

Единожды запущенный импульс отражается несколько раз. С помощью времени, прошедшего до получения отражённого сигнала, определяется глубина границы тканей. Общее время ожидания отражённых сигналов ограничивается предустановленной глубины съёмки. Для построения изображения обычно используют значение амплитуды полученного сигнала, так как сигнал, отражённый от различных структур, будет иметь их разными. Для сохранения полной информации о полученном импульсе, необходимо было бы иметь значения в каждой точке фрагмента волны, но такой способ является затратным и зачастую не используется.

Режимы съёмки

Отражённые сигналы из пьезоэлементов передаются на усилитель и специальные системы визуализации, где преобразуются в изображение срезов исследуемого объекта различных оттенков серого цвета в зависимости от эхонасыщенности конкретных участков тканей объекта. Съёмка ультразвуковых изображений может осуществляться в нескольких режимах,

выбор которого влияет на вид получаемого изображения:

• А-режим (amplitude mode). Амплитудный режим — результаты отображаются в виде кривой зависимости амплитуды сигнала от глубины. Импульсы посылаются вдоль единственного луча. Используется в офтальмологии [32]. Схематичное изображение результатов УЗИ исследования в A-режиме представлено на рисунке 1.1.

11

L ^

ш 3- 1 Ш Г н ч

I lAl

Глубина

Рисунок 1.1 - Схематичное изображение A-режима ультразвукового

исследования.

• B-режим (brightness mode). Яркостный режим — представляется в виде фрагмента черно-белого томографического изображения, где каждый пиксел имеет интенсивность, пропорциональную амплитуде полученного сигнала. Используется для изучения морфологического состояния тканей. На рисунке 1.2 изображен результат съёмки одного луча в B-режиме для данных, соответствующих рисунку 1.1.

INI llllllll IIIIIII IIIIIIIII II

Рисунок 1.2 - Данные сканирования вдоль одного луча в B-режиме.

• M-режим (motion mode). Исследует изменение во времени картины вдоль одного луча сканирования. Используется для оценки размеров

и сократительной функции сердца, работы клапанного аппарата. С помощью этого режима можно рассчитать сократительную способность левого и правого желудочков, оценить кинетику их стенок. На рисунке 1.3 изображены результаты исследований трепетания предсердий с помощью М-режима.

Рисунок 1.3 - Данные сканирования в М-режиме.

При допплерографическом исследовании в основном используется В-режим. Типы датчиков

Ранее применялись механические и электронные датчики ультразвукового сканирования, однако на данный момент механические ультразвуковые датчики считаются устаревшими и практически не встречаются в современных аппаратах. Заметим, что в них сканирование осуществлялось

путём движения излучателя и измерения получались зашумленными, а также обладали низким разрешением. В электронных датчиках развертка производится электронным путём. Они содержат решётки излучателей, обеспечивающих за счет цифрового формирования луча три типа ультразвукового сканирования: линейное (параллельное), конвексное и фазированное, давшие соответствующие названия датчикам ультразвуковых сканеров. Выбор датчика для каждого исследования проводится из соображений, связанных с учетом глубины и характера положения органа.

• Линейный датчик или датчик с линейной решёткой (рисунок 1.4). Линейные датчики предназначены для работы с частотами 5-15 МГц. За счет большей частоты волны они обеспечивают получение изображения исследуемого объекта с высокой разрешающей способностью, однако глубина сканирования не превышает 11 см, из-за чего эти датчики применяются обычно при проведении исследования поверхностно расположенных структур — щитовидной железы, молочных желез, небольших суставов и мышц, а также для исследования периферических сосудов. Дополнительным неудобством линейных датчиков является требование равномерного прилегания поверхности датчика к поверхности исследуемого объекта. Нарушение же этого требования приводит к искажениям и образованию артефактов на краях получаемого изображения. Устройство датчика предполагает наличие сгруппированных по 15-20 около 200 пьезоэлементов. Каждая группа по очереди испускает ультразвуковые импульсы, а потом улавливает их отражение, аккумулируя информацию о кадре. После этого, посредством сдвига центрального элемента, происходит перегруппировка элементов и уже новая группа излучает импульс и дожидается его отражения. Этот процесс испускания и регистрации отражённого ультразвука продолжается вдоль всей линии сканирования. Излучающая группа элементов перемещается от начала до конца решётки, постепенно и линейно формируя прямоугольное изображение. Такое изображение может быть дополнено в режиме «beam steering» отклонением всех лучей под одим углом относительно прежнего их направ-

ления, что позволит получить данные о структуре более удалённой от излучателя части объекта. Похожий метод можно наблюдать в режиме сканирования фазированными датчиками.

Рисунок 1.4 - Схематичное изображение линейного датчика и направления лучей при съёмке.

• Конвексный датчик (рисунок 1.5). Имеет схожий с линейным принцип сканирования. Отличие заключается в том, что элементы расположены вдоль искривлённой поверхности датчика. Метод формирования изображения при этом совпадает. Лучи располагаются таким образом, что в итоговом изображении формируется сектор. Искривление формы поверхности датчика позволяет получить более широкий обзор по сравнению с линейным. Однако, исходным лучам на итоговым изображениям соответствуют уже не полосы, а секторы.

Рисунок 1.5 - Схематичное изображение конвексного датчика и направления лучей при съёмке.

• Фазированный датчик или датчик с фазированной решёткой (рисунок 1.6). Имеет другой принцип съёмки. Состоит из примерно 100-300

элементов, которые формируют лучи одновременно. Отклонение лучей от оси обеспечивается с помощью небольших временных задержек при излучении импульса некоторыми элементами. Задержка используется и при приёме сигналов. Фазированные датчики обеспечивают широкое поле обзора на большой глубине, а так же облегчает поиск мест для съёмки в случае наличия препятствий.

Рисунок 1.6 - Схематичное изображение датчика с фазированной решёткой и направления лучей при съёмке.

Допплерография

Как можно догадаться из названия, допплерография основывается на эффекте Допплера. Эффект Допплера заключается в том, что частота принимаемых волн изменяется в случае наличия относительного движения между источником и приёмником. Допплеровской частотой (или доппле-ровским сдвигом частот) называется разница между частотами излучаемого и принимаемого сигналов.

В медицинской визуализации допплеровское исследование используется для определения и оценки скорости кровотока. В крови находятся отражающие ультразвук частицы, например, эритроциты. С помощью регистрации отражённого от них сигнала определяется скорость их движения. Схема процесса регистрации изображена на рисунке 1.7.

Датчик

Рисунок 1.7 - Схема съёмки кровотока в сосуде с помощью ультразвукового датчика. Внутри сосуда изображена отражающая ультразвук частица, движущаяся со скоростью у, угол между лучом, формируемым датчиком, и направлением движения частицы в, изначальная частота сигнала /0, частота отражённого сигнала /д.

Для такого случая допплеровская частота будет равна

и = Л - /о = (1.1)

С

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Терентьев Алексей Борисович, 2022 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Global, regional, and national life expectancy, all-cause mortality, and cause-specific mortality for 249 causes of death, 1980-2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015 [Text] / Wang, H., Naghavi, M., Allen, C., Barber, R. M., Bhutta, Z. A., Carter, A., Casey, D. C., Charlson, F. J., Chen, A. Z., Coates, M. M., Coggeshall, M., Dandona, L., Dicker, D. J., Erskine, H. E., Ferrari, A. J., Fitzmaurice, C., Foreman, K., Forouzanfar, M. H., Fraser, M. S., Fullman, N., Gething, P. W., Goldberg, E. M., Graetz, N., Haagsma, J. A., Hay, S. I., Huynh, C., Johnson, C. O., Kassebaum, N. J., Kinfu, Y., Kulikoff, X. R., Kutz, M., Kyu, H. H., Larson, H. J., Leung, J., Liang, X., Lim, S. S., Lind, M., Lozano, R., Marquez, N., Mensah, G. A., Mikesell, J., Mokdad, A. H., Mooney, M. D., Nguyen, G., Nsoesie, E., Pigott, D. M., Pinho, C., Roth, G. A., Salomon, J. A., Sandar, L., Silpakit, N., Sligar, A., Sorensen, R. J., Stanaway, J., Steiner, C., Teeple, S., Thomas, B. A., Troeger, C., VanderZanden, A., Vollset, S. E., Wanga, V., Whiteford, H. A., Wolock, T., Zoeckler, L., Abate, K. H., Abbafati, C., Abbas, K. M., Abd-Allah, F., Abera, S. F., Abreu, D. M., Abu-Raddad, L. J., Abyu, G. Y., Achoki, T., Adelekan, A. L., Ademi, Z., Adou, A. K., Adsuar, J. C., Afanvi, K. A., Afshin, A., Agardh, E. E., Agarwal, A., Agrawal, A., Kiadaliri, A. A., Ajala, O. N., Akanda, A. S., Akinyemi, R. O., Akinyemiju, T. F., Akseer, N., Lami, F. H., Alabed, S., Al-Aly, Z., Alam, K., Alam, N. K., Alasfoor, D., Aldhahri, S. F., Aldridge, R. W., Alegretti, M. A., Aleman, A. V., Alemu, Z. A., Alexander, L. T., Alhabib, S., Ali, R., Alkerwi, A., Alla, F., Allebeck, P., Al-Raddadi, R., Alsharif, U., Altirkawi, K. A., Martin, E. A., Alvis-Guzman, N., Amare, A. T., Amegah, A. K., Ameh, E. A., Amini, H., Ammar, W., Amrock, S. M., Andersen, H. H., Anderson, B. O., Anderson, G. M., Antonio, C. A., Aregay, A. F., Arnlov, J., Arsenijevic, V. S., Artaman, A., Asayesh, H., Asghar, R. J., Atique, S., Avokpaho, E. F., Awasthi, A., Azzopardi, P., Bacha, U., Badawi, A.,

Bahit, M. C., Balakrishnan, K., Banerjee, A., Barac, A., Barker-Collo, S. L., Barnighausen, T., Barregard, L., Barrero, L. H., Basu, A., Basu, S., Bayou, Y. T., Bazargan-Hejazi, S., Beardsley, J., Bedi, N., Beghi, E., Belay, H. A., Bell, B., Bell, M. L., Bello, A. K., Bennett, D. A., Bensenor, I. M., Berhane, A., Bernabe, E., Betsu, B. D., Beyene, A. S., Bhala, N., Bhalla, A., Biadgilign, S., Bikbov, B., Bin Abdulhak, A. A., Biroscak, B. J., Biryukov, S., Bjertness, E., Blore, J. D., Blosser, C. D., Bohensky, M. A., Borschmann, R., Bose, D., Bourne, R. R., Brainin, M., Brayne, C. E., Brazinova, A., Breitborde, N. J., Brenner, H., Brewer, J. D., Brown, A., Brown, J., Brugha, T. S., Buckle, G. C., Butt, Z. A., Calabria, B., Campos-Nonato, I. R., Campuzano, J. C., Carapetis, J. R., Cardenas, R., Carpenter, D. O., Carrero, J. J., Castaneda-Orjuela, C. A., Rivas, J. C., Catala-Lopez, F., Cavalleri, F., Cercy, K., Cerda, J., Chen, W., Chew, A., Chiang, P. P., Chibalabala, M., Chibueze, C. E., Chimed-Ochir, O., Chisumpa, V. H., Choi, J. J., Chowdhury, R., Christensen, H., Christopher, D. J., Ciobanu, L. G., Cirillo, M., Cohen, A. J., Colistro, V., Colomar, M., Colquhoun, S. M., Cooper, C., Cooper, L. T., Cortinovis, M., Cowie, B. C., Crump, J. A., Damsere-Derry, J., Danawi, H., Dandona, R., Daoud, F., Darby, S. C., Dargan, P. I., das Neves, J., Davey, G., Davis, A. C., Davitoiu, D. V., de Castro, E. F., de Jager, P., Leo, D., Degenhardt, L., Dellavalle, R. P., Deribe, K., Deribew, A., Dharmaratne, S. D., Dhillon, P. K., Diaz-Torne, C., Ding, E. L., Dos Santos, K. P., Dossou, E., Driscoll, T. R., Duan, L., Dubey, M., Duncan, B. B., Ellenbogen, R. G., Ellingsen, C. L., Elyazar, I., Endries, A. Y., Ermakov, S. P., Eshrati, B., Esteghamati, A., Estep, K., Faghmous, I. D., Fahimi, S., Faraon, E. J., Farid, T. A., Farinha, C. S., Faro, A., Farvid, M. S., Farzadfar, F., Feigin, V. L., Fereshtehnejad, S. M., Fernandes, J. G., Fernandes, J. C., Fischer, F., Fitchett, J. R., Flaxman, A., Foigt, N., Fowkes, F. G., Franca, E. B., Franklin, R. C., Friedman, J., Frostad, J., Furst, T., Futran, N. D., Gall, S. L., Gambashidze, K., Gamkrelidze, A., Ganguly, P., Gankpe, F. G., Gebre, T., Gebrehiwot, T. T., Gebremedhin, A. T., Gebru, A. A.,

Geleijnse, J. M., Gessner, B. D., Ghoshal, A. G., Gibney, K. B. Gillum, R. F., Gilmour, S., Giref, A. Z., Giroud, M., Gishu, M. D. Giussani, G., Glaser, E., Godwin, W. W., Gomez-Dantes, H., Gona, P. Goodridge, A., Gopalani, S. V., Gosselin, R. A., Gotay, C. C., Goto, A. Gouda, H. N., Greaves, F., Gugnani, H. C., Gupta, R., Gupta, R. Gupta, V., Gutierrez, R. A., Hafezi-Nejad, N., Haile, D., Hailu, A. D. Hailu, G. B., Halasa, Y. A., Hamadeh, R. R., Hamidi, S., Hancock, J. Handal, A. J., Hankey, G. J., Hao, Y., Harb, H. L., Harikrishnan, S. Haro, J. M., Havmoeller, R., Heckbert, S. R., Heredia-Pi, I. B. Heydarpour, P., Hilderink, H. B., Hoek, H. W., Hogg, R. S., Horino, M. Horita, N., Hosgood, H. D., Hotez, P. J., Hoy, D. G., Hsairi, M. Htet, A. S., Htike, M. M., Hu, G., Huang, C., Huang, H., Huiart, L. Husseini, A., Huybrechts, I., Huynh, G., Iburg, K. M., Innos, K. Inoue, M., Iyer, V. J., Jacobs, T. A., Jacobsen, K. H., Jahanmehr, N. Jakovljevic, M. B., James, P., Javanbakht, M., Jayaraman, S. P. Jayatilleke, A. U., Jeemon, P., Jensen, P. N., Jha, V., Jiang, G., Jiang, Y. Jibat, T., Jimenez-Corona, A., Jonas, J. B., Joshi, T. K., Kabir, Z. Kamal, R., Kan, H., Kant, S., Karch, A., Karema, C. K., Karimkhani, C. Karletsos, D., Karthikeyan, G., Kasaeian, A., Katibeh, M., Kaul, A. Kawakami, N., Kayibanda, J. F., Keiyoro, P. N., Kemmer, L., Kemp, A. H. Kengne, A. P., Keren, A., Kereselidze, M., Kesavachandran, C. N. Khader, Y. S., Khalil, I. A., Khan, A. R., Khan, E. A., Khang, Y. H. Khera, S., Khoja, T. A., Kieling, C., Kim, D., Kim, Y. J., Kissela, B. M. Kissoon, N., Knibbs, L. D., Knudsen, A. K., Kokubo, Y., Kolte, D. Kopec, J. A., Kosen, S., Koul, P. A., Koyanagi, A., Krog, N. H. Defo, B. K., Bicer, B. K., Kudom, A. A., Kuipers, E. J., Kulkarni, V. S. Kumar, G. A., Kwan, G. F., Lal, A., Lal, D. K., Lalloo, R. Lam, H., Lam, J. O., Langan, S. M., Lansingh, V. C., Larsson, A. Laryea, D. O., Latif, A. A., Lawrynowicz, A. E., Leigh, J., Levi, M. Li, Y., Lindsay, M. P., Lipshultz, S. E., Liu, P. Y., Liu, S., Liu, Y. Lo, L. T., Logroscino, G., Lotufo, P. A., Lucas, R. M., Lunevicius, R. Lyons, R. A., Ma, S., Machado, V. M., Mackay, M. T., MacLachlan, J. H.

Razek, H. M., Magdy, M., Razek, A. E., Majdan, M., Majeed, A. Malekzadeh, R., Manamo, W. A., Mandisarisa, J., Mangalam, S. Mapoma, C. C., Marcenes, W., Margolis, D. J., Martin, G. R. Martinez-Raga, J., Marzan, M. B., Masiye, F., Mason-Jones, A. J. Massano, J., Matzopoulos, R., Mayosi, B. M., McGarvey, S. T. McGrath, J. J., McKee, M., McMahon, B. J., Meaney, P. A. Mehari, A., Mehndiratta, M. M., Mejia-Rodriguez, F., Mekonnen, A. B. Melaku, Y. A., Memiah, P., Memish, Z. A., Mendoza, W., Meretoja, A. Meretoja, T. J., Mhimbira, F. A., Micha, R., Miller, T. R. Mirarefin, M., Misganaw, A., Mock, C. N., Mohammad, K. A. Mohammadi, A., Mohammed, S., Mohan, V., Mola, G. L., Monasta, L. Hernandez, J. C., Montero, P., Montico, M., Montine, T. J., Moradi Lakeh, M., Morawska, L., Morgan, K., Mori, R., Mozaffarian, D. Mueller, U. O., Murthy, G. V., Murthy, S., Musa, K. I., Nachega, J. B. Nagel, G., Naidoo, K. S., Naik, N., Naldi, L., Nangia, V., Nash, D. Nejjari, C., Neupane, S., Newton, C. R., Newton, J. N., Ng, M. Ngalesoni, F. N., de Dieu Ngirabega, J., Nguyen, Q. L., Nisar, M. I. Pete, P. M., Nomura, M., Norheim, O. F., Norman, P. E., Norrving, B. Nyakarahuka, L., Ogbo, F. A., Ohkubo, T., Ojelabi, F. A., Olivares, P. R. Olusanya, B. O., Olusanya, J. O., Opio, J. N., Oren, E., Ortiz, A. Osman, M., Ota, E., Ozdemir, R., Pa, M., Pandian, J. D., Pant, P. R. Papachristou, C., Park, E. K., Park, J. H., Parry, C. D., Parsaeian, M. Caicedo, A. J., Patten, S. B., Patton, G. C., Paul, V. K., Pearce, N. Pedro, J. M., Stokic, L. P., Pereira, D. M., Perico, N., Pesudovs, K. Petzold, M., Phillips, M. R., Piel, F. B., Pillay, J. D., Plass, D., Platts Mills, J. A., Polinder, S., Pope, C. A., Popova, S., Poulton, R. G. Pourmalek, F., Prabhakaran, D., Qorbani, M., Quame-Amaglo, J. Quistberg, D. A., Rafay, A., Rahimi, K., Rahimi-Movaghar, V. Rahman, M., Rahman, M. H., Rahman, S. U., Rai, R. K., Rajavi, Z. Rajsic, S., Raju, M., Rakovac, I., Rana, S. M., Ranabhat, C. L. Rangaswamy, T., Rao, P., Rao, S. R., Refaat, A. H., Rehm, J. Reitsma, M. B., Remuzzi, G., Resnikoff, S., Ribeiro, A. L., Ricci, S.

Blancas, M. J., Roberts, B., Roca, A., Rojas-Rueda, D., Ronfani, L. Roshandel, G., Rothenbacher, D., Roy, A., Roy, N. K., Ruhago, G. M. Sagar, R., Saha, S., Sahathevan, R., Saleh, M. M., Sanabria, J. R. Sanchez-Nino, M. D., Sanchez-Riera, L., Santos, I. S., Sarmiento Suarez, R., Sartorius, B., Satpathy, M., Savic, M., Sawhney, M. Schaub, M. P., Schmidt, M. I., Schneider, I. J., Schottker, B. Schutte, A. E., Schwebel, D. C., Seedat, S., Sepanlou, S. G. Servan-Mori, E. E., Shackelford, K. A., Shaddick, G., Shaheen, A. Shahraz, S., Shaikh, M. A., Shakh-Nazarova, M., Sharma, R., She, J. Sheikhbahaei, S., Shen, J., Shen, Z., Shepard, D. S., Sheth, K. N. Shetty, B. P., Shi, P., Shibuya, K., Shin, M. J., Shiri, R., Shiue, I. Shrime, M. G., Sigfusdottir, I. D., Silberberg, D. H., Silva, D. A. Silveira, D. G., Silverberg, J. I., Simard, E. P., Singh, A., Singh, G. M. Singh, J. A., Singh, O. P., Singh, P. K., Singh, V., Soneji, S., S?reide, K. Soriano, J. B., Sposato, L. A., Sreeramareddy, C. T., Stathopoulou, V. Stein, D. J., Stein, M. B., Stranges, S., Stroumpoulis, K., Sunguya, B. F. Sur, P., Swaminathan, S., Sykes, B. L., Szoeke, C. E., Tabares Seisdedos, R., Tabb, K. M., Takahashi, K., Takala, J. S., Talongwa, R. T. Tandon, N., Tavakkoli, M., Taye, B., Taylor, H. R., Ao, B. J. Tedla, B. A., Tefera, W. M., Have, M. T., Terkawi, A. S. Tesfay, F. H., Tessema, G. A., Thomson, A. J., Thorne-Lyman, A. L. Thrift, A. G., Thurston, G. D., Tillmann, T., Tirschwell, D. L. Tonelli, M., Topor-Madry, R., Topouzis, F., Towbin, J. A., Traebert, J. Tran, B. X., Truelsen, T., Trujillo, U., Tura, A. K., Tuzcu, E. M. Uchendu, U. S., Ukwaja, K. N., Undurraga, E. A., Uthman, O. A. Dingenen, R. V., van Donkelaar, A., Vasankari, T., Vasconcelos, A. M. Venketasubramanian, N., Vidavalur, R., Vijayakumar, L., Villalpando, S. Violante, F. S., Vlassov, V. V., Wagner, J. A., Wagner, G. R. Wallin, M. T., Wang, L., Watkins, D. A., Weichenthal, S., Weiderpass, E. Weintraub, R. G., Werdecker, A., Westerman, R., White, R. A. Wijeratne, T., Wilkinson, J. D., Williams, H. C., Wiysonge, C. S. Woldeyohannes, S. M., Wolfe, C. D., Won, S., Wong, J. Q., Woolf, A. D.

Xavier, D., Xiao, Q., Xu, G., Yakob, B., Yalew, A. Z., Yan, L. L., Yano, Y., Yaseri, M., Ye, P., Yebyo, H. G., Yip, P., Yirsaw, B. D., Yonemoto, N., Yonga, G., Younis, M. Z., Yu, S., Zaidi, Z., Zaki, M. E., Zannad, F., Zavala, D. E., Zeeb, H., Zeleke, B. M., Zhang, H., Zodpey, S., Zonies, D., Zuhlke, L. J., Vos, T., Lopez, A. D., and Murray, C. J. // Lancet. — 2016.-Oct.-Vol. 388, no. 10053. —P. 1459-1544.

2. Clinical role, accuracy, and technical aspects of cardiovascular magnetic resonance imaging in infants [Text] / Tsai-Goodman, B., Geva, T., Odegard, K. C., Sena, L. M., and Powell, A. J. // The American Journal of Cardiology. — 2004. — Vol. 94.

3. Ultrafast compound doppler imaging: providing full blood flow characterization [Text] / Bercoff, J., Montaldo, G., Loupas, T., Savery, D., Meziere, F., Fink, M., and Tanter, M. // IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control. — 2011. — January. — Vol. 58, no. 1. —P. 134-147.

4. In vivo transthoracic ultrafast Doppler imaging of left intraventricular blood flow pattern [Text] / Osmanski, B. F., Pernot, M., Fink, M., and Tanter, M. // 2013 IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS). — [S. l. : s. n.]. —2013.—July.— P. 1741-1744.

5. Multi-Transmit Beam Forming for Fast Cardiac Imaging ;Experimental Validation and In Vivo Application [Text] / Tong, L., Ramalli, A., Jasaityte, R., Tortoli, P., and D'hooge, J. // IEEE Transactions on Medical Imaging. — 2014. — June. — Vol. 33, no. 6. — P. 1205-1219.

6. Ultrafast Cardiac Ultrasound Imaging Technical Principles, Applications, and Clinical Benefits [Text] / Cikes, M., Tong, L., R Sutherland, G., and D'hooge, J. // JACC. Cardiovascular imaging. — 2014. — 08. — Vol. 7.— P. 812-823.

7. Chang, L. W. Graphics processing unit-based high-frame-rate color doppler ultrasound processing [Text] / Chang, L. W., Hsu, K. H., and Li, P. C. // IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control. — 2009. — September. — Vol. 56, no. 9. — P. 1856-1860.

8. Phuong, T.-Y. Manycore GPU based high performance implementation of ultrasound color doppler imaging [Text] / Phuong, T.-Y. and Lee, J.-G. // International Journal of Control and Automation. — 2013. — 01. — Vol. 6. —P. 413-422.

9. Lenz, G. W. Retrospective cardiac gating: A review of technical aspects and future directions [Text] / Lenz, G. W., Haacke, E., and White, R. D. // Magnetic Resonance Imaging. — 1989. — Vol. 7.

10. An open-source real-time ultrasound reconstruction system for four-dimensional imaging of moving organs [Text] / Pace, D. F., Gobbi, D. G., Wedlake, C., Gumprecht, J., Boisvert, J., Tokuda, J., Hata, N., and Peters, T. M. // Insight Journal. — 2009. — P. 1-8.

11. Temporal Enhancement of Three Dimensional Echocardiography by Frame Reordering [Text] / Perrin, D. P., Vasilyev, N. V., Marx, G. R., and del Nido, P. J. // JACC Cardiovasc Imaging. — 2012. — P. 300-304.

12. Johnson, K. Introduction to rodent cardiac imaging [Text] // ILAR journal. — 2008. — Vol. 49, no. 1. — P. 27-34.

13. Wu, H. Phase-aware echocardiogram stabilization using keyframes [Text] / Wu, H., Huynh, T. T., and Souvenir, R. // Medical Image Analysis. — 2016. — 2017/03/27. — Vol. 35. — P. 172-180. — Access mode: http://dx.doi.org/10.1016/j-media.2016.06.039.

14. Real-time image-based rigid registration of three-dimensional ultrasound [Text] / Schneider, R. J., Perrin, D. P., Vasilyev, N. V., Marx, G. R., del Nido, P. J., and Howe, R. D. // Medical Image Analysis. — 2012. — Vol. 16.

15. Robust temporal alignment of multimodal cardiac sequences [Text] / Perissinotto, A., Queiros, S., Morais, P., Baptista, M. J., Monaghan, M., Rodrigues, N. F., D'hooge, J., Vilaca, J. a. L., and Barbosa, D. // Proc. SPIE. — [S. l. : s. n.]. —2015. —Vol. 9413. —P. 9.

16. Image-based temporal alignment of echocardiographic sequences [Text] / Danudibroto, A., Bersvendsen, J., Mirea, O., Gerard, O., D'hooge, J., and Samset, E. // Proc. SPIE. — [S. l. : s. n.]. — 2016. — Vol. 9790. — P. 7.

17. 2-Tier In-Plane Motion Correction and Out-of-Plane Motion Filtering for

Contrast-Enhanced Ultrasound [Text] / Casey, N. T., Mohammad, E., Robert, F. M., Yuko, K., and Andrew, C. K. // Investigative Radiology. — 2014.—Vol. 00, no. 00.

18. Schneider, R. J. Semi-Automatic Delineation of the Mitral Valve from Clinical Four-Dimensional Ultrasound Imaging [Text] : Ph. D. thesis ; Harvard University, Massachusetts, USA. — [S. l. : s. n.], 2011.

19. Noninvasive assessment of ejection intraventricular pressure gradients [Text] / Yotti, R., Bermejo, J., Antoranz, J. C., Rojo-Alvarez, J. L., Allue, C., Silva, J., Desco, M. M., Moreno, M., and Garci?a-Fernandez, M. A. // Journal of the American College of Cardiology.— 2004.—Vol. 43, no. 9.— P. 1654-1662.

20. Detection and correction of aliasing in ultrasonic measurement of blood flows with Ultrasonic-Measurement-Integrated simulation [Text] / Funamoto, K., Hayase, T., Saijo, Y., and Yambe, T. // Technology and Health Care. —2005.—Vol. 13, no. 4. — P. 331-344.

21. Direct quantification of mitral regurgitant flow volume by real-time three-dimensional echocardiography using dealiasing of color Doppler flow at the vena contracta [Text] / Plicht, B., Kahlert, P., Goldwasser, R., Janosi, R.-A., Hunold, P., Erbel, R., and Buck, T. // Journal of the American Society of Echocardiography. — 2008. — Vol. 21, no. 12. — P. 1337-1346.

22. James, C. N. A real-time four-dimensional Doppler dealiasing scheme [Text] / James, C. N. and Houze Jr, R. A. // Journal of Atmospheric and Oceanic technology. — 2001. — Vol. 18, no. 10.— P. 1674-1683.

23. Gao, J. A variational technique for dealiasing Doppler radial velocity data [Text] / Gao, J. and Droegemeier, K. K. // Journal of Applied Meteorology. — 2004. — Vol. 43, no. 6. — P. 934-940.

24. Unsupervised dealiasing and denoising of color-Doppler data. [Text] / Muth, S., Dort, S., Sebag, I. A., Blais, M.-J., and Garcia, D. // Medical Image Analysis. — 2011. — Vol. 15, no. 4. — P. 577-588.

25. Graph-cut based antialiasing for Doppler ultrasound color flow medical imaging [Text] / Yatchenko, A., Krylov, A., Gavrilov, A., and

Arkhipov, I. // Visual Communications and Image Processing (VCIP), 2011 IEEE. -[S. l. : s. n.]. - 2011. - Nov. - P. 1-4.

26. Тутыгин, В. С. Цифровая обработка коротких сигналов [Текст]. — [Б. м.] : Изд-во Политехнического ун-та, 2012.-ISBN: 978-5-7422-3723-5.

27. 3D ultrasound tracking of the left ventricle using one-step forward prediction and data fusion of collaborative trackers [Text] / Yang, L., Georgescu, B., Zheng, Y., Meer, P., and Comaniciu, D. // 2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. - [S. l. : s. n.].-2008.-June.-P. 1-8.

28. Patient-Specific Modeling and Analysis of the Mitral Valve Using 3D-TEE [Text] / Burlina, P., Sprouse, C., DeMenthon, D., Jorstad, A., Juang, R., Contijoch, F., Abraham, T., Yuh, D., and McVeigh, E. // Information Processing in Computer-Assisted Interventions: First International Conference, IPCAI 2010, Geneva, Switzerland, June 23, 2010. Proceedings / ed. by Navab, N., Jannin, P. - Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. - P. 135-146. - ISBN: 978-3-642-13711-2.-Access mode: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-13711-2_13.

29. Цвибель, В. Д. Ультразвуковое исследование сосудов [Текст] / Цви-бель, В. Д. и Пеллерито, Д. С. - 5 изд. - [Б. м.] : ВИДАР, 2010. -ISBN: 978-5-88429-119-5.

30. Nyquist, H. Certain Topics in Telegraph Transmission Theory [Text] // Transactions of the American Institute of Electrical Engineers. - 1928. -April.-Vol. 47, no. 2.-P. 617-644.

31. Wells, P. N. T. Ultrasonics in medicine and biology [Text] // Physics in Medicine and Biology. - 1977. - jul. - Vol. 22, no. 4. - P. 629-669. -Access mode: https://doi.org/10.1088i%12F0031-9155i%12F 22{%}2F4{%}2F001.

32. Зубарев, А. Диагностический ультразвук. Офтальмология [Текст] / Зубарев, А. и Гажонова, В. - [Б. м. : б. и.], 2002.

33. Котельников, В. А. О пропускной способности "эфира" и проволоки в электросвязи (Приложение) [Текст] // Успехи физических наук. -

2006. — T. 176, № 7. — C. 762-770.

34. DICOM standard [Text]. — 2019. — Access mode: http://www.dicoms tandard.org/.

35. Wallace, G. K. The JPEG still picture compression standard [Text] // Communications of the ACM. — 1991. — P. 30-44.

36. Ultrasound Imaging and Image Segmentation in the area of Ultrasound: A Review [Text] / Saini, K., Rohit, M., M.L.Dewal, Chauhan, K., Dewal, M., and Rohit, M. // Int J Adv Sci Technol. — 2010. — Vol. 24, no. November. — P. 41-60. — Access mode: http://www.sersc.org/ journals/IJAST/vol24/5.pdf.

37. Noble, J. Ultrasound image segmentation and tissue characterization [Text] // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part H, Journal of engineering in medicine. — 2010. — 02. — Vol. 224. — P. 307-16.

38. Council, N. R. Guide for the Care and Use of Laboratory Animals [Text]. — Washington, DC : The National Academies Press, 1996. — Access mode: https://www.nap.edu/catalog/5140/guide-for-the-care-and-use-of-laboratory-animals.

39. Robust spatio-temporal registration of 4D cardiac ultrasound sequences [Text] / Bersvendsen, J., Toews, M., Danudibroto, A., Wells, W. M., Urheim, S., Estepar, R. S. J., and Samset, E. // Proc. SPIE. — [S. l. : s. n.]. —2016.—Vol. 9790.— P. 7.

40. Zhang, W. Spatio-temporal Registration of Real Time 3D Ultrasound to Cardiovascular MR Sequences [Text] / Zhang, W., Noble, J. A., and Brady, J. M. // Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. — Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg. — 2007. — P. 343-350.

41. Farneback, G. Two-frame Motion Estimation Based on Polynomial Expansion [Text] // Proceedings of the 13th Scandinavian Conference on Image Analysis. — Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag. — 2003. — SCIA'03. — P. 363-370. — Access mode: http://dl.acm.org/citat ion.cfm?id=17 6397 4.17 64031.

42. Temporal enhancement of two-dimensional color doppler echocardiography [Text] / Terentjev, A. B., Settlemier, S. H., Perrin, D. P., del Nido, P. J., Shturts, I. V., and Vasilyev, N. V. // Proc. SPIE. — [S. l. : s. n.]. — 2016.—Vol. 9784.— P. 7.

43. Lucas, B. D. An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision [Text] / Lucas, B. D. and Kanade, T. // Proceedings of the 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence - Volume 2. — San Francisco, CA, USA : Morgan Kaufmann Publishers Inc. — 1981. — IJCAI'81. — P. 674-679. — Access mode: ht tp://dl.acm.org/citation.cfm?id=16232 64.1623280.

44. Dmitrienko, A. Multiplicity Considerations in Clinical Trials [Text] / Dmitrienko, A. and D'Agostino, R. B. // N Engl J Med. — 2018. — Vol. 378, no. 22.— P. 2115-2122.—Access mode: https://doi.org/10. 1056/NEJMra1709701.

45. Geyer Holly; Caracciolo, G. A. H. W. S. C. S. G. F. N. H.-J. K. B. N. J. S. P. P. Assessment of Myocardial Mechanics Using Speckle Tracking Echocardiography: Fundamentals and Clinical Applications [Text] // J Am Soc Echocardiogr. — 2010. — Vol. 23, no. 4. — P. 351-369. — Access mode: http://doi.org/10.1016/j-echo.2010.02.015.

46. Bohs L.N.; Trahey, G. E. A novel method for angle independent ultrasonic imaging of blood flow and tissue motion [Text] // IEEE Trans Biomed Eng. — 1991. — Vol. 38, no. 3. — P. 280-286. — Access mode: http: //doi.org/10.1109/10.133210.

47. Strain rate imaging using two-dimensional speckle tracking [Text] / Kaluzynski, K., Chen, X., Emelianov, S. Y., Skovoroda, A. R., and O'Donnell, M. // IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. — 2001.—Vol. 48, no. 4.— P. 1111-1123.

48. Farneback, G. Polynomial expansion for orientation and motion estimation [Text] : Ph.D. thesis ; Linkoping University Electronic Press. — [S. l. : s. n.], 2002.

49. Temporal enhancement of 2D color Doppler echocardiography sequences by fragment-based frame reordering and refinement [Text] /

Terentjev, A. B., Perrin, D. P., Settlemier, S. H., Zurakowski, D., Smirnov, P. O., del Nido, P. J., Shturts, I. V., and Vasilyev, N. V. // International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. — 2019. — apr. — Vol. 14, no. 4. — P. 577-586. — Access mode: https: //doi.org/10.1007/s11548-019-01926-0.

50. C. R. Hill J. C. Bamber, G. R. t. H. Physical Principles of Medical Ultrasonics [Text]. — 2nd ed ed. — [S. l.] : John Wiley & Sons, 2002. — ISBN: 9780471970026,0471970026.

51. From digital image processing of colour Doppler M-mode maps to noninvasive evaluation of the left ventricular diastolic function: a dedicated software package [Text] / Tonti, G., Riccardi, G., Denaro, F. M., Trambaiolo, P., and Salustri, A. // Ultrasound in medicine & biology. — 2000.—Vol. 26, no. 4.— P. 603-611.

52. Full motion and flow field recovery from echo Doppler data [Text] / Arigovindan, M., Suhling, M., Jansen, C., Hunziker, P., and Unser, M. // IEEE Transactions on Medical Imaging. — 2006. — Vol. 26, no. 1. — P. 31-45.

53. Yakhot, A. A reconstruction method for gappy and noisy arterial flow data [Text] / Yakhot, A., Anor, T., and Karniadakis, G. E. // IEEE transactions on medical imaging. — 2007. — Vol. 26, no. 12. —P. 1681-1697.

54. Shahin, A. Cooperation of fuzzy segmentation operators for correction aliasing phenomenon in 3D color doppler imaging [Text] / Shahin, A., Menard, M., and Eboueya, M. // Artificial intelligence in medicine. — 2000.—Vol. 19, no. 2.— P. 121-154.

55. Xu, Q. Mesocyclone-targeted Doppler velocity dealiasing [Text] / Xu, Q. and Nai, K. // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. — 2017. — Vol. 34, no. 4.— P. 841-853.

56. A Vortex-Based Doppler Velocity Dealiasing Algorithm for Tropical Cyclones [Text] / Chang, P.-L., Fang, W.-T., Lin, P.-F., and Yang, M.-J. // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. — 2019. — Vol. 36, no. 8. —P. 1521-1545.

57. Yatchenko, A. Cross-Frame Ultrasonic Color Doppler Flow Heart Image

Unwrapping [Text] / Yatchenko, A. and Krylov, A. // Functional Imaging and Modeling of the Heart / Ed. by van Assen, H., Bovendeerd, P., Delhaas, T. — [S. l.] : Springer International Publishing, 2015. — Vol. 9126 of Lecture Notes in Computer Science. — P. 265-272. — online; accessed: http://dx.doi.org/10.1007/97 8-3-319-20309-6_31.

58. Regularizing method for phase antialiasing in color doppler flow mapping [Text] / Yatchenko, A. M., Krylov, A. S., Sandrikov, V. A., and Kulagina, T. Y. // Neurocomputing. — 2014. — Vol. 139. — P. 77-83.

59. Oktamuliani, S. Correction of Aliasing in Color Doppler Echocardiography Based on Image Processing Technique in Echodynamography [Text] / Oktamuliani, S., Hasegawa, K., and Saijo, Y. // Proceedings of the 3rd International Conference on Biomedical Signal and Image Processing. — [S. l. : s. n.]. —2018.— P. 1-5.

60. Терентьев, А. Устранение алиасинга в допплеровской эхокардиогра-фии с помощью фильтрации субмаксимальных компонент скоростей [Текст] / Терентьев, А. и И.В., Ш. // Информационные технологии. — 2021. —Т. 27, № 2. —С. 97-101.

61. Алгоритмы. Построение и анализ [Текст] / Кормен, Т., Лейзерсон, Ч., Ривест, Р. и Штайн, К. — 2-е изд изд. — [Б. м.] : Вильямс, 2005. — ISBN: 5-8459-0857-4.

62. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений [Текст] / Гонсалес, Р. и Вудс, Р. — [Б. м.] : Техносфера, 2012.

63. Jahne, B. Principles of filter design [Text] / Jahne, B., Scharr, H., and Korkel, S. // Handbook of computer vision and applications. — 1999. — Vol. 2. —P. 125-151.

СПИСОК ИЛЛЮСТРАЦИЙ

1.1 Схематичное изображение А-режима ультразвукового исследования................................ 17

1.2 Данные сканирования вдоль одного луча в В-режиме..... 17

1.3 Данные сканирования в М-режиме................ 18

1.4 Схематичное изображение линейного датчика и направления лучей при съёмке.......................... 20

1.5 Схематичное изображение конвексного датчика и направления лучей при съёмке........................ 20

1.6 Схематичное изображение датчика с фазированной решёткой

и направления лучей при съёмке................. 21

1.7 Схема съёмки кровотока в сосуде с помощью ультразвукового датчика. Внутри сосуда изображена отражающая уль-

тразвук частица, движущаяся со скоростью v, угол между лучом, формируемым датчиком, и направлением движения частицы 0, изначальная частота сигнала /0, частота отражённого сигнала fR........................... 22

1.8 Режим непрерывноволновой допплерографии (нижняя часть картинки). Объектом съёмки является регурги-тация (обратный кровоток) в двустворчатом аортальном клапане. Изображение взято с сайта Википедия (https://commons.wikimedia.org/wiki/File: Bicuspid_aortic_valve, _severe_aortic_regurgi tation_E00858_(CardioNetworks_ECH0pedia).jpg) и использовалось без изменения на основании лицензии Creative Commons BY-SA 3.0 (https://creativecommon s.org/licenses/by-sa/3.0/deed.en) .......... 23

1.9 Режим импульсноволновой допплерографии. Объектом съёмки является полая вена. Изображение взято с сайта Вики-педия (https://commons.wikimedia.org/wiki/File: Doppler_ultrasound_image_of_inferior_vena_ca va_110321140522_1407370.jpg) и использовалось без изменения на основании лицензии Creative Commons BY-SA 3.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa /3.0/deed.en) ......................... 25

1.10 Иллюстрация причины возникновения алиасинга. Изначальный сигнал (чёрная линия) считывается с недостаточно высокой частотой (точки). Вывод об итоговом сигнале (серая линия) получается неверным и получаемая частота — ниже исходной............................... 26

1.11 Режим спектральной допплерографии. Объектом съёмки является сонная артерия. Изображение взято с сайта Википедия (https://ru.rn.wikipedia.org/wik i/\T2A\CYRF\T2A\cyra\T2A\cyrishrt\T2A\cyrl: SpectralDopplerA.jpg) и использовалось без изменения на основании лицензии Creative Commons BY-SA 2.5 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2-5/deed.en)............................ 27

1.12 Кадр в режиме цветной допплерографии. Правый желудочек сердца свиньи. Скорости в сторону датчика обозначаются оттенками красного, от датчика - синим. Величина скорости по цвету может быть определена с помощью шкалы в правом верхнем углу............................. 28

1.13 Кадр двухмерной цветной допплерографии, содержащий али-асинг. Область с алиасингом помечена зелёным прямоугольником. Скорости от датчика высокой амплитуды отображаются как скорости в сторону датчика высокой амплитуды. . . 29

1.14 Режим энергетической допплерографии. Объектом съёмки является почечная артерия. Изображение взято с сайта Ви-кипедия (https://commons.wikimedia.org/wiki/Fil e:RA_stenoz_doppler.jpg) и использовалось без изменения на основании лицензии Creative Commons BY-SA 2.5 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa /2.5/deed.en) ......................... 30

1.15 Схема структуры файла в формате DICOM и его элементов. . 31

1.16 Один из кадров набора данных двухмерной допплеровской эхокардиографии. Центральную часть занимает сектор ультразвуковых данных с нарисованным поверх него сектором данных кровотока. В правом верхнем углу располагается шкала соответствия скоростей кровотока и цвета на изоб-

ражении............................... 33

1.17 Фрагмент ЭКГ с размеченными на нём зубцами........ 35

1.18 Иллюстрация данных В-режима и кровотока, содержащихся в приватных тегах, для некоторого кадра и итогового изображения двухмерной допплеровской эхокардиографии..... 37

2.1 Упрощённая схема перспективного и ретроспективного кадрирования. В верхней части изображены процессы сбора данных, отметки в виде вертикальных пунктирных линий соответствуют временам начала съемки кадров. Снизу изображены результаты применения методов, собранные в один сердечный цикл............................. 42

2.2 Иллюстрация временной непоследовательности кадров после перестановки. Наклонные линии обозначают прогресс съёмки кадров с течением времени. После перестановки видно пересечение этих линий с отметками начала следущих кадров. 44

2.3 Иллюстрация оптического потока. Оценка передвижения пикселов при переходе от левого изображения к правому. Оптический поток проиллюстрирован стрелками, отображённым для блоков исходного изображения............. 45

2.4 Схема алгоритма.......................... 47

2.5 Схема алгоритма выравнивания фрагментов сердечных циклов. Исходный набор кадров разбивается на последовательности, которые потом фильтруются и выравниваются во времени для формирования единственного цикла.......... 51

2.6 Диаграмма действий алгоритма, основанного на перестановке фрагментов с перечислением альтернатив на различных шагах. Для упрощения восприятия все условия в диаграмме

— выбор альтернативы....................... 52

2.7 Автоматически определённые границы подпоследовательностей с помощью функции Ф. В качестве опорного кадра был выбран первый............................ 56

2.8 Использованные виды интерполяции. Каждый рисунок содержит по два интеполированных фрагмента, выровненных по времени............................... 57

2.9 Результаты сравнения частоты кадров итоговых наборов для различных альтернатив алгоритма. Для сравнения каждой пары использовался двусторонний ^критерия Уэлча. Планки погрешностей указывают границы 95% доверительного интервала. р-значения: сн - р >= 0,01, *р < 0,01, **р < 0,001, ***р< 0,0001............................ 70

2.10 Результаты сравнения межкадровой разницы итоговых наборов для различных альтернатив алгоритма. Для сравнения каждой пары использовался двусторонний ^критерия Уэлча. Планки погрешностей указывают границы 95% доверительного интервала. р-значения: сн - р >= 0,01, *р < 0,01, **р< 0,001, ***р < 0,0001.................... 71

2.11 Результаты сравнения расстояния Минковского между соседними кадрами итоговых наборов для различных альтернатив алгоритма. Для сравнения каждой пары использовался двусторонний ^критерия Уэлча. Планки погрешностей указывают границы 95% доверительного интервала. р-значения: сн -

р >= 0,01, *р < 0,01, **р < 0,001, ***р < 0,0001........ 75

2.12 Результаты сравнения нормализованной корреляции между соседними кадрами итоговых наборов для различных альтернатив алгоритма. Для сравнения каждой пары использовался двусторонний ^критерия Уэлча. Планки погрешностей указывают границы 95% доверительного интервала. р-значения:

сн - р>= 0,01, *р < 0,01, **р < 0,001, ***р < 0, 0001..... 76

2.13 Результаты рангов сравнения частоты кадров итоговых наборов для различных альтернатив алгоритма. Для сравнения каждой пары использовался двусторонний ^критерия Уэлча. Планки погрешностей указывают границы 95% доверительного интервала. р-значения: сн - р >= 0,01, *р < 0,01, **р< 0,001, ***р < 0,0001.................... 78

2.14 Результаты сравнения рангов межкадровой разницы итоговых наборов для различных альтернатив алгоритма. Для сравнения каждой пары использовался двусторонний ^критерия Уэлча. Планки погрешностей указывают границы 95% доверительного интервала. р-значения: сн - р >= 0,01, *р <

0,01, **р < 0,001, ***р < 0,0001................. 79

2.15 Результаты сравнения расстояния Ь\ итоговых наборов для различных альтернатив алгоритма. Для сравнения каждой пары использовался двусторонний ^критерия Уэлча. Планки погрешностей указывают границы 95% доверительного интервала. р-значения: сн - р >= 0,01, *р < 0,01, **р < 0,001, ***р< 0,0001............................ 80

2.16 Результаты сравнения стабильности фрагментов итоговых наборов для различных альтернатив алгоритма. Для сравнения каждой пары использовался двусторонний ^критерия Уэл-ча. Планки погрешностей указывают границы 95% доверительного интервала. р-значения: сн - р >= 0,01, *р < 0,01, **р< 0,001, ***р < 0,0001.................... 81

2.17 Результаты сравнения межкадровой разницы различных алгоритмов увеличения временного разрешения для тестовых наборов данных. С помощью непараметрического ^критерия Манна-Уитни производилось попарное сравнение выборок с альтернативной гипотезой о том, что значения слева статистически достоверно больше правых. Результаты представлены в виде диаграммы размаха. Усы диаграммы расширены до 1, 5 межквартильных размахов в обе стороны ([$1 — 1,5 * ЩВ,, + 1,5 * ЩЩ). Отдельно обозначены значения, не попавшие в этот интервал (выбросы). р-значения:

сн - р >= 0,01, *р < 0,01, **р < 0,001, ***р < 0,0001..... 83

2.18 Результаты сравнения нормализованной корреляции между кадрами для различных алгоритмов увеличения временного разрешения для тестовых наборов данных. С помощью непараметрического ^критерия Манна-Уитни производилось попарное сравнение выборок с альтернативной гипотезой о том, что значения слева статистически достоверно меньше правых. Результаты представлены в виде диаграммы размаха. Усы диаграммы расширены до 1,5 межквартильных размахов в обе стороны ([^1 — 1,5 * + 1,5 * ЩЩ). Отдельно обозначены значения, не попавшие в этот интервал (выбросы). р-значения: сн - р >= 0,01, *р < 0,01, **р < 0,001, ***р< 0,0001............................ 84

2.19 Результаты сравнения расстояния Минковского между кадрами для различных алгоритмов увеличения временного разрешения для тестовых наборов данных. С помощью непараметрического и-критерия Манна-Уитни производилось попарное сравнение выборок с альтернативной гипотезой о том, что значения слева статистически достоверно больше правых. Результаты представлены в виде диаграммы размаха. Усы диаграммы расширены до 1,5 межквартильных размахов в обе стороны ([фх — 1,5 * + 1,5 * ЩЩ). Отдельно обозначены значения, не попавшие в этот интервал (выбросы). р-значения: сн - р >= 0,01, *р < 0,01, **р < 0,001, ***р< 0,0001............................ 85

2.20 Исходные кадры 408 и 409 набора #6 (а) и кадры, появившиеся между ними после применения алгоритма с перестановкой фрагментов (б). Кадры демонстрируют правый желудочек сердца и регургитацию в пульмональном клапане........ 88

2.21 Схематичное изображение распределения кадров во времени в итоговой последовательности после перестановки. На рисунке результаты обработки набора #2, с помощью лучшей альтернативы алгоритма, основанного на перестановке фрагментов................................ 92

3.1 Схема алгоритма обработки. В качестве предварительного шага происходит разметка масок. Далее для каждого кадра происходит расчет взаимных весов с другими кадрами в каждом элементе маски. После этого значение каждого пиксела подсчитывается путем взвешивания соответствующих пиксе-

лов всех кадров...........................100

3.2 Разметка маски данных В-режима, сопоставленная с кадром. Пикселы вне основного сектора имеют нулевое значение маски. Веса для пикселов маски с одним и тем же значением одинаковы..............................100

3.3 Сравнение времен обработки одного кадра, усредненное по наборам данных для различных алгоритмов. Для предложенного алгоритма указаны различные значения количества секторов в маске пр. В качестве значений погрешности изображены среднеквадратические отклонения.............105

3.4 Усреднённые по наборам данных показатели абсолютного отклонения для различного количества секторов. В качестве значений погрешности изображены среднеквадратические отклонения...............................106

4.1 Оригинальный кадр последовательности набора данных #6, разбиение его данных кровотока на компоненты, маска пикселов с алиасингом и итоговое изображение...........122

4.2 Пример неполного устранения алиасинга на фрагменте кадра

22 из набора #2..........................124

4.3 Пример некорректного устранения алиасинга на кадре 37 из набора #4..............................124

4.4 Пример некорректного устранения алиасинга на фрагменте кадра 22 из набора #4.......................125

4.5 Разбиение фрагмента кадра 22 из набора #4 на компоненты с помощью 8- и 4-смежностей. В случае 4-смежности решена проблема смежности с большой областью над регионом неверно определённого алиасинга.................126

Б.1 Диаграмма действий работы программного комплекса.....178

Б.2 Диаграмма основных классов разработанного программного комплекса. Соответствие разработанным методам: перестановка кадров с использованием оптического потока

— AdvancedReordererStabШzer, перестановки фрагментов — CycleReorderer, устранение непоследовательности с помощью маскирования — MaskWeighter, устранение алиасинга

— DealiasingPreprocessor.....................180

СПИСОК ТАБЛИЦ

2.1 Корреляция между значениями различных функций оценки для оригинальных тестовых наборов данных и средняя корреляция по наборам. Условные обозначения: К - нормализованная корреляция, М - расстояние Минковского, О - оптический поток. После подчёркивания идёт выбор данных - Т -ткани, данные В-режима, В - всё, В-режим + данные кровотока. Цифра 5 присутствует в названиях функций, в которых предварительно использовался медианный фильтр 5 х 5. . . . 67

2.2 Корреляция между значениями различных функций оценки для тестовых наборов данных, обработанных с помощью ретроспективного кадрирования, и средняя корреляция по наборам. Условные обозначения: К - нормализованная корреляция, М - расстояние Минковского, О - оптический поток. После подчёркивания идёт выбор данных - Т - ткани, данные В-режима, В - всё, В-режим + данные кровотока. Цифра 5 присутствует в функциях, в которых предварительно использовался медианный фильтр 5 х 5. ................ 68

2.3 Данные частоты кадров при применении метода, основанного на перестановке фрагментов. Указаны исходное, максимально возможное (при условии сохранения всех кадров) и итоговое значения частоты. Кроме того, в таблице указаны исходное количество циклов, находящееся в наборах и количество от-

фильтрованных алгоритмом фрагментов............. 86

2.4 Рекомендованные частоты съёмки в зависимости от пульса и

продолжительности эксперимента................. 93

3.1 Доверительные интервалы для оценок ошибок вычисления

интенсивности одного пиксела..................107

А.1 Рекомендованная частота съёмки для различных значений пульса и предполагаемой продолжительности эксперимента. Знак ' — в начале обозначает, что данная комбинация параметров не рекомендуется для съёмки и даёт не лучшие результаты..............................159

Б.1 Основные характеристики разработанного программного комплекса ...............................177

158

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ТАБЛИЦА РЕКОМЕНДОВАННОЙ ЧАСТОТЫ

СЪЁМКИ

Пульс 30 45 60 75 90 120

50

51

52

53

54

55

56

21,19,23, 21,19,23, 21,19,23, 21,19,23, 21,19,23, 21,19,23, 22, 18 22, 18 22, 18 22, 18 22, 18 22, 18

22,18,20, 23,20,19, 19,23,21, 21,19,23, 19,23,20, 19,23,21,

14,12 21,14 22,20 20,22 21,22 20,22

20,21,23, 20,21,23, 20,21,23, 21,20,23, 21,20,23, 21,20,19,

18, 22 19, 18 19, 18 19, 18 19, 18 23, 18

23.21.20, 20,22,10, 17,24,12, 18,16,12, 23,21,14, 19,20,23,

10, 14 23, 14 11, 15 15, 17 18, 10 21, 22 19, 23, 20, 19, 23, 20, 19, 23, 20, 19, 23, 20, 19, 23, 20, 19, 23, 20,

22, 14 22, 13 22, 14 22, 13 22, 14 22, 14

20.19.21, 20,19,21, 21,20,23, 21,20,19, 20,21,19, 21,20,19,

23, 18 23, 18 19, 18 23, 18 23, 18 23, 18 19,13,23, 19,23,11, 19,23,13, 19,23,13, 19,23,13, 19,23,13,

11, 17 13, 17 11, 17 11, 17 11, 17 11, 17

Пульс

57

58

59

60 61 62 63

30 45 60 75 90 120

21, 22, 11, 20, 23, 21, 20, 21, 23, 21, 23, 20, 21, 20, 23, 20, 21, 23,

12, 20 18, 24 18, 24 24, 22 18, 22 18, 24

12, 10, 15, 23, 24, 19, 22, 21, 20, 23, 19, 24, 23, 21, 19, 23, 19, 21,

17, 16 11, 16 13, 18 22, 21 22, 20 20, 22

24, 18, 23, 21, 23, 11, 16, 15, 10, 22, 20, 13, 24, 18, 14, 21, 23, 19,

11, 14 19, 24 17, 11 12, 17 22, 20 24, 11

, 19, 24, 23, 19, 24, 23, 19, 24, 23, 19, 24, 23, 19, 24, 23, -, 19, 24, 23

21, 20 21, 20 21, 20 21, 20 21, 20 21, 20

21, 24, 19, 19, 18, 17, 10, 15, 16, 23, 20, 11, 21, 24, 22, 19, 21, 18,

22, 18 16, 21 17, 13 12, 10 23, 20 24, 14

10, 15, 17, 18, 13, 11, 23, 21, 24, 23, 21, 18, 23, 19, 24, 23, 19, 24,

16, 12 16, 10 19, 22 24, 19 21, 22 21, 20

23, 19, 20, 20, 22, 23, 20, 23, 19, 23, 19, 20, 23, 19, 20, 20, 23, 19,

22, 10 19, 11 22, 11 22, 17 22, 11 22, 11

Пульс

64

65

66

67

68

69

70

30 45 60 75 90 120

19, 23, 11, 19, 23, 21, 19, 23, 21, 23, 19, 21, 23, 19, 21, 23, 19, 21

17, 21 11, 17 11, 13 11, 13 11, 13 13, 11

23, 24, 22, 23, 24, 19, 19, 23, 24, 23, 19, 24, 23, 19, 24, 23, 19, 24

19, 18 21, 22 20, 21 22, 20 22, 20 20, 22

21, 19, 20, 21, 20, 23, 21, 23, 19, 21, 23, 20, 21, 23, 19, 21, 23, 19

24, 23 24, 19 20, 24 19, 24 20, 24 20, 24

15, 10, 11, 18, 21, 10, 12, 19, 10, 20, 14, 13, 20, 15, 14, 19, 22, 21

18, 21 15, 11 16, 17 23, 24 13, 23 18, 20

20, 19, 23, 19, 23, 20, 23, 19, 20, 23, 19, 20, 23, 19, 20, 23, 19, 20

24, 22 24, 18 24, 21 24, 21 21, 24 21, 24

24, 21, 17, 21, 19, 20, 19, 20, 21, 21, 20, 24, 21, 19, 24, 21, 19, 20

12, 10 18, 22 18, 24 19, 22 20, 18 18, 24

20, 23, 19, 23, 20, 19, 20, 23, 19, 23, 20, 19, 23, 20, 19, 23, 20, 19

18, 24 18, 24 18, 24 18, 24 18, 24 18, 24

Пульс 30 45 60 75 90 120

71

72

73

74

75

76

77

19, 15, 22, 19, 22, 24, 16, 12, 10, 23, 20, 14, 23, 18, 20, 21, 19, 24,

10, 16 11, 10 21, 15 13, 16 15, 14 22, 23 23, 19, 13, 23, 19, 13, 23, 19, 13, 23, 19, 13, 23, 19, 13, 23, 19, 13,

11, 17 11, 17 11, 17 11, 17 11, 17 11, 17 17,18,21, 21,11,12, 14,10,13, 20,24,22, 18,23,20, 19,21,14,

13, 12 13, 10 12, 16 15, 14 17, 24 18, 23

21,16,17, 24,14,20, 21,19,23, 24,21,19, 23,19,21, 23,19,21,

12, 18 11, 15 22, 18 20, 14 24, 22 24, 22 23, 19, 24, 23, 19, 24, 23, 19, 24, 23, 19, 24, 23, 19, 24, 23, 19, 24,

22, 18 22, 14 22, 14 22, 14 22, 14 22, 14

20, 14, 23, 24, 23, 20, 23, 24, 20, 23, 24, 20, 23, 20, 24, 23, 20, 24, 21, 22 14, 21 14, 21 21, 14 21, 18 21, 18

18, 19, 10, 10, 18, 12, 17, 16, 12, 23, 20, 12, 19, 18, 23, 24, 19, 18,

12, 13 19, 13 10, 15 17, 16 20, 13 23, 15

Пульс 30 45 60 75 90 120

78

79

80 81 82

83

84

23,19,21, 23,21,24, 23,19,21, 23,19,21, 23,19,21, 23,19,21,

14, 24 19, 18 24, 20 24, 22 24, 20 24, 20

23, 24, 20, 24, 20, 22, 17, 12, 16, 13, 18, 17, 23, 14, 15, 19, 24, 23,

21, 14 21, 11 11, 10 12, 16 13, 18 20, 22 23,19,21, 23,19,21, 23,19,21, 23,19,21, 23,19,21, 23,19,21,

11, 15 11, 15 11, 15 11, 15 11, 15 11, 15

19, 14, 11, 23, 20, 11, 23, 20, 19, 20, 23, 19, 23, 19, 20, 23, 20, 19,

22, 10 19, 17 14, 17 14, 11 14, 11 14, 11 15,13,16, 24,21,23, 19,20,24, 23,18,24, 19,20,23, 23,19,20,

10,12 11,18 23,21 21,19 18,24 18,24

19, 20, 11, 20, 14, 11, 18, 16, 10, 24, 13, 18, 19, 24, 15, 23, 21, 18,

14, 15 22, 17 12, 11 16, 10 13, 18 20, 14

23, 19, 24, 23, 19, 24, 23, 19, 24, 23, 19, 24, 23, 19, 24, 23, 19, 24,

18, 20 18, 20 18, 20 18, 20 20, 18 20, 18

Пульс

85

86

87

88

89

90

91

30 45 60 75 90 120

23, 14, 24, 23, 19, 21, 23, 19, 24, 23, 19, 24, 23, 19, 24, 23, 19, 24

20, 19 14, 24 21, 14 21, 14 14, 21 21, 14

12, 16, 17, 23, 21, 20, 19, 23, 21, 23, 21, 20, 23, 19, 21, 23, 19, 21

19, 10 14, 22 20, 14 19, 14 20, 14 20, 18

24, 14, 11, 23, 14, 19, 23, 19, 24, 23, 19, 24, 23, 19, 24, 23, 19, 24

10, 13 20, 22 20, 18 14, 18 14, 18 14, 18

21, 23, 17, 21, 23, 19, 21, 23, 19, 21, 23, 19, 21, 23, 19, 21, 23, 19

13, 19 17, 13 17, 13 17, 13 17, 13 17, 13

10, 20, 24, 18, 24, 10, 12, 15, 10, 19, 13, 16, 20, 19, 13, 23, 21, 18

18, 14 20, 21 23, 17 22, 15 10, 16 14, 11

23, 20, 19, 23, 20, 19, 23, 20, 19, 23, 20, 19, 23, 20, 19, 23, 20, 19

14, 11 14, 11 14, 11 14, 11 14, 11 14, 11

19, 12, 10, 18, 10, 12, 22, 16, 15, 23, 11, 22, 19, 23, 17, 20, 18, 24

17, 18 17, 19 10, 12 16, 15 12, 10 19, 15

Пульс 30 45 60 75 90 120

92

93

94

95

96

97

98

20, 18, 14, 18, 20, 14, 18, 19, 20, 18, 19, 20, 19, 18, 20, 19, 18, 20,

19, 22 19, 24 14, 24 14, 24 14, 24 14, 24

21,20,24, 23,19,14, 23,18,19, 23,18,21, 23,21,20, 23,21,18,

10,15 18,24 21,14 20,19 18,19 19,20

11, 17, 18, 23, 14, 20, 19, 23, 18, 23, 14, 19, 23, 19, 18, 23, 19, 18,

13, 15 22, 10 24, 15 20, 18 14, 24 14, 24

20, 23, 18, 18, 23, 20, 23, 18, 20, 23, 18, 20, 23, 18, 20, 23, 18, 20,

21, 11 14, 21 14, 11 14, 21 14, 21 14, 11

23, 19, 11, 23, 19, 11, 23, 19, 11, 23, 19, 11, 23, 19, 11, 23, 19, 11,

15,21 21,15 15,21 15,21 15,21 15,21

10, 16, 13, 20, 10, 16, 13, 21, 17, 23, 18, 24, 23, 18, 24, 19, 14, 23,

17,12 14,13 16,19 22,21 22,12 20,15

18, 22, 17, 23, 11, 13, 18, 19, 20, 23, 18, 19, 23, 18, 19, 23, 18, 19, 12,20 12,10 23,24 20,11 20,24 20,24

Пульс 30 45 60 75 90 120

99

100 101 102

103

104

105

23, 10, 14, 23, 14, 19, 23, 19, 20, 23, 14, 19, 23, 19, 14, 23, 19, 14, 16, 17 20, 13 14, 13 20, 13 20, 13 20, 13

23,18,21, 23,18,21, 23,18,21, 23,18,21, 23,18,21, 23,18,21,

14, 19 14, 19 14, 19 14, 19 14, 19 14, 19

20,21,14, 11,12,24, 10,24,12, 18,23,16, 21,20,14, 19,21,20,

15,12 15,14 15,13 10,24 18,22 17,11

23, 18, 19, 23, 14, 18, 23, 18, 19, 23, 14, 18, 23, 18, 14, 23, 18, 14, 14, 21 19, 21 14, 21 19, 21 19, 21 19, 21

24, 14, 19, 18, 22, 17, 12, 15, 21, 20, 23, 16, 14, 19, 20, 18, 22, 14, 17,21 21,15 10,24 13,12 11,24 17,19

23,15,17, 23,11,17, 23,11,17, 23,11,17, 23,11,17, 23,11,17,

21,11 19,21 19,21 19,21 19,21 19,21

23, 18, 22, 23, 18, 20, 23, 18, 20, 23, 18, 20, 23, 18, 20, 23, 18, 20,

20, 11 22, 13 22, 13 22, 13 22, 11 22, 13

Пульс 30 45 60 75 90 120

106

107

108

109

110 111 112

10,12,17, 18,20,16, 23,21,14, 23,18,20, 23,18,21, 23,18,21,

19, 13 24, 15 22, 19 21, 14 14, 22 14, 22 21,18,23, 18,16,19, 15,13,19, 20,11,22, 21,23,20, 18,21,23,

13, 16 12, 13 12, 17 15, 13 10, 11 14, 24 23, 14, 19, 23, 14, 19, 23, 14, 19, 23, 14, 19, 23, 14, 19, 23, 14, 19,

22, 13 22, 13 22, 13 22, 13 22, 13 22, 13

13, 12, 15, 13, 12, 23, 10, 20, 17, 21, 16, 20, 21, 15, 16, 23, 14, 18,

23,19 15,14 22,11 10,17 20,10 19,22

23, 18, 13, 18, 23, 13, 23, 18, 20, 18, 23, 20, 23, 18, 20, 18, 23, 20,

20, 24 20, 24 13, 24 13, 24 13, 24 13, 24 21, 19, 18, 23, 14, 22, 23, 19, 21, 23, 19, 21, 23, 19, 14, 23, 19, 14,

14, 22 15, 21 14, 18 14, 18 21, 18 21, 18 23,11,17, 23,11,17, 23,11,19, 23,11,19, 23,11,19, 23,11,19,

19, 15 19, 15 17, 15 17, 15 17, 15 17, 15

Пульс

113

114

115

116

117

118 119

30 45 60 75 90 120

23, 14, 15, 23, 14, 19, 21, 11, 20, 16, 21, 11, 24, 16, 21, 23, 14, 19

19, 12 15, 12 22, 10 20, 22 11, 20 15, 12

18, 23, 22, 23, 22, 18, 18, 23, 22, 23, 22, 18, 23, 18, 22, 23, 18, 22

21, 24 24, 14 24, 21 24, 14 24, 21 24, 14

22, 18, 24, 18, 22, 14, 18, 22, 14, 18, 22, 14, 18, 22, 14, 18, 22, 14

20, 14 24, 21 24, 11 24, 11 24, 11 24, 11

23, 12, 18, 23, 14, 18, 23, 14, 18, 23, 14, 18, 23, 14, 18, 23, 14, 18

15, 22 12, 22 22, 12 22, 12 22, 12 22, 12

23, 14, 17, 23, 22, 20, 22, 23, 11, 22, 23, 11, 22, 23, 20, 22, 23, 11

20, 16 17, 16 14, 20 20, 14 14, 11 20, 14

12, 15, 21, 23, 11, 24, 22, 18, 23, 23, 22, 18, 22, 18, 23, 22, 18, 23

16, 10 17, 21 14, 11 24, 11 14, 24 24, 14

18, 19, 22, 22, 23, 19, 15, 13, 12, 24, 11, 20, 18, 24, 11, 23, 22, 18

23, 12 18, 12 19, 10 16, 10 19, 20 12, 13

Пульс 30 45 60 75 90 120

120

121 122

123

124

125

126

23, 15, 11, 23, 15, 11, 23, 15, 11, 23, 15, 11, 23, 15, 11, 23, 15, 11, 19, 21 19, 21 19, 21 19, 21 19, 21 19, 21

14, 13, 21, 23, 21, 13, 17, 16, 10, 24, 17, 10, 14, 24, 13, 23, 18, 14,

23, 12 14, 18 20, 19 16, 20 17, 10 12, 15 21,15,20, 18,23,22, 18,14,23, 23,18,22, 23,18,22, 23,22,18,

16,10 11,17 12,22 24,11 14,24 24,14

24, 23, 18, 23, 18, 14, 22, 23, 24, 23, 22, 18, 23, 18, 24, 23, 22, 18,

14, 11 22, 11 18, 14 24, 14 22, 14 24, 14

23, 18, 12, 23, 18, 22, 23, 18, 22, 23, 18, 14, 23, 18, 14, 23, 18, 14,

24, 22 24, 14 14, 24 22, 24 22, 24 22, 24 18, 22, 23, 18, 22, 23, 23, 18, 22, 23, 24, 18, 23, 18, 22, 23, 18, 24,

24, 19 24, 14 24, 14 22, 14 24, 14 22, 14

22,23,11, 23,22,17, 23,22,11, 23,22,17, 23,22,11, 23,22,11,

17, 13 11, 13 17, 13 11, 13 17, 13 17, 13

Пульс

127

128

129

130

131

132

133

30 45 60 75 90 120

11, 22, 20, 22, 14, 19, 12, 21, 16, 23, 17, 15, 11, 23, 17, 22, 24, 12

21, 19 24, 21 13, 10 18, 12 20, 15 14, 13

23, 15, 17, 23, 15, 19, 23, 19, 15, 23, 19, 15, 23, 19, 15, 23, 19, 21

19, 21 21, 17 21, 11 21, 11 21, 11 15, 11

23, 22, 12, 23, 24, 14, 23, 24, 22, 23, 22, 24, 23, 22, 24, 23, 22, 24

21, 13 11, 17 14, 11 11, 17 14, 11 14, 11

23, 22, 14, 23, 14, 22, 23, 14, 22, 23, 14, 22, 23, 14, 22, 23, 14, 22

12, 18 20, 12 12, 18 20, 12 12, 18 12, 18

23, 16, 15, 18, 21, 19, 24, 19, 13, 17, 12, 24, 23, 15, 16, 22, 24, 18

10, 19 16, 15 20, 21 19, 20 17, 10 23, 14

23, 24, 14, 23, 24, 14, 23, 24, 14, 23, 24, 14, 23, 24, 14, 23, 24, 14

17, 18 17, 18 17, 18 17, 18 17, 18 17, 18

24, 22, 11, 22, 13, 16, 15, 23, 16, 18, 12, 17, 24, 18, 11, 22, 23, 24

13, 10 10, 20 13, 10 15, 23 10, 20 13, 18

Пульс

134

135

136

137

138

139

140

30 45 60 75 90 120

13, 19, 24, 14, 22, 23, 24, 20, 15, 23, 22, 14, 23, 22, 24, 23, 22, 14