Mejora de imágenes 2D de elasticidad y viscosidad
un enfoque de eliminación de ruido para la eliminación de ruido reflejado y aleatorio
Introducción: Actualmente, las imágenes de elastografía por ondas de corte (SWE) se utilizan ampliamente para la detección temprana de diversos tipos de cáncer, como el de hígado, mama, tiroides y próstata. Esto desempeña un papel fundamental en el tratamiento del cáncer. Las imágenes SWE se basan en la estimación del módulo de corte complejo (CSM), que depende de dos parámetros de las propiedades tisulares in vivo: elasticidad y viscosidad.
Problema: El ruido reflejado, el ruido aleatorio y el ruido de moteado afectan la calidad de las imágenes de ultrasonido. Objetivo: Simular la propagación de ondas de corte mediante el método de diferencias finitas en el dominio del tiempo (FDTD), eliminando el ruido y reconstruyendo las imágenes de elasticidad y viscosidad de los tejidos.
Metodología: En este estudio, utilizamos varios filtros de ruido para eliminar el ruido no deseado. Se empleó un filtro direccional para eliminar el ruido reflejado, un filtro LMS para eliminar el ruido aleatorio y un filtro de mediana para eliminar el ruido de moteado. Posteriormente, se aplicó el algoritmo AHI para estimar la elasticidad y la viscosidad del tejido.
Resultados: Se estimaron imágenes 2D de elasticidad y viscosidad, las cuales se filtraron, lo que mejoró la calidad de las imágenes. Se utilizó el Error Cuadrático Medio (RMSE) para evaluar la efectividad de la estimación.
Conclusión: Los resultados obtenidos incluyen imágenes 2D de elasticidad y viscosidad tisular, lo que demuestra la efectividad del filtro en la eliminación de ruido y del algoritmo AHI en la estimación. Originalidad: Se proponen filtros para la eliminación de ruido (consisten en ruido reflejado) antes de aplicar el algoritmo AHI para estimar la elasticidad y la viscosidad tisular.
Limitación: El modelo se aplica con un rango limitado de valores de parámetros en el escenario de entrada.
Cómo citar
Licencia
Derechos de autor 2025 Ingeniería Solidaria
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Compromiso ético y cesión de derechos
El autor debe declarar que su trabajo es original e inédito y que no se ha postulado a evaluación simultánea para su publicación por otro medio. Además, debe asegurar que no tiene impedimentos de ninguna naturaleza para la concesión de los derechos previstos en el contrato.
El autor se compromete a esperar el resultado de evaluación de la revista Ingeniería Solidaria, antes de considerar su presentación a otro medio; en caso de que la respuesta de publicación sea positiva, adicionalmente, se compromete a responder por cualquier acción de reivindicación, plagio u otra clase de reclamación que al respecto pudiera sobrevenir por parte de terceros.
Asimismo, debe declarar que, como autor o coautor, está de acuerdo por completo con los contenidos presentados en el trabajo y ceder todos los derechos patrimoniales, es decir, su reproducción, comunicación pública, distribución, divulgación, transformación, puesta a disposición y demás formas de utilización de la obra por cualquier medio o procedimiento, por el término de su protección legal y en todos los países del mundo, al Fondo Editorial de la Universidad Cooperativa de Colombia, de manera gratuita y sin contraprestación presente o futura.
[1] S. Song, N. M. Le, Z. Huang, T. Shen, and R. K. Wang, “Quantitative shear-wave optical coherence elastography with a programmable phased array ultrasound as the wave source,” Optics Letters, vol. 40, pp. 5007–5010, 2015. DOI: https://doi.org/10.1364/OL.40.005007
[2] T. Deffieux, J. L. Gennisson, J. Bercoff, and M. Tanter, “On the effects of reflected waves in transient shear wave elastography,” IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, vol. 58, no. 10, pp. 2032–2035, Oct. 2011, doi: 10.1109/TUFFC.2011.2052. DOI: https://doi.org/10.1109/TUFFC.2011.2052
[3] Q. H. Luong, S.-H. Nguyen, D.-N. Tran, C. M. Nguyen, and D.-T. Tran, “Viscoelastic estimation of soft tissue in the presence of Gaussian and reflection noises impacting shear wave propagation,” in Proc. 12th Int. Conf. Control, Automation and Information Sciences (ICCAIS), Hanoi, Vietnam, 2023, pp. 622–627, doi: 10.1109/ICCAIS59597.2023.10382326. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCAIS59597.2023.10382326
[4] D. Crosby et al., “Early detection of cancer,” Science, vol. 375, no. 6586, Mar. 2022, doi: 10.1126/science.aay9040. DOI: https://doi.org/10.1126/science.aay9040
[5] B. Bohunicky and S. A. Mousa, “Biosensors: The new wave in cancer diagnosis,” Nanotechnology, Science and Applications, vol. 4, pp. 1–10, 2010, doi: 10.2147/NSA.S13465. DOI: https://doi.org/10.2147/NSA.S13465
[6] J. M. Chang et al., “Clinical application of shear wave elastography (SWE) in the diagnosis of benign and malignant breast diseases,” Breast Cancer Research and Treatment, vol. 129, no. 1, pp. 89–97, Aug. 2011, doi: 10.1007/s10549-011-1627-7. DOI: https://doi.org/10.1007/s10549-011-1627-7
[7] Y. Zheng, S. Chen, W. Tan, R. Kinnick, and J. F. Greenleaf, “Detection of tissue harmonic motion induced by ultrasonic radiation force using pulse-echo ultrasound and Kalman filter,” IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, vol. 54, no. 2, pp. 290–300, Feb. 2007, doi: 10.1109/TUFFC.2007.243. DOI: https://doi.org/10.1109/TUFFC.2007.243
[8] H. Zhao, B. Qiang, C. Amador Carrascal, P. Song, M. W. Urban, R. Kinnick, J. Greenleaf, and S. Chen, “Measure elasticity and viscosity using the out-of-plane shear wave,” in Proc. IEEE Int. Ultrasonics Symposium (IUS), 2012, doi: 10.1109/ULTSYM.2012.0053. DOI: https://doi.org/10.1109/ULTSYM.2012.0053
[9] S. H. Nguyen, Q. H. Luong, D. N. Tran, and D. T. Tran, “Evaluating the improvement in shear wave speed estimation affected by reflections in tissue,” in Intelligent Systems and Networks, Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 752, 2023.
[10] D.-T. Tran, N. Ha, H. Luong, D.-N. Tran, and A. Shankar, “Shear complex modulus imaging utilizing frequency combination in the least mean square/algebraic Helmholtz inversion,” Multimedia Tools and Applications, pp. 1–18, 2023, doi: 10.1007/s11042-023-17061-7. DOI: https://doi.org/10.1007/s11042-023-17061-7
[11] S. L. Lipman, N. C. Rouze, M. L. Palmeri, and K. R. Nightingale, “Evaluating the improvement in shear wave speed image quality using multidimensional directional filters in the presence of reflection artifacts,” IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, vol. 63, no. 8, pp. 1049–1063, Aug. 2016, doi: 10.1109/TUFFC.2016.2558662. DOI: https://doi.org/10.1109/TUFFC.2016.2558662
[12] M. Orescanin, Y. Wang, and M. F. Insana, “3-D FDTD simulation of shear waves for evaluation of complex modulus imaging,” IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, vol. 58, no. 2, pp. 389–398, Feb. 2011, doi: 10.1109/TUFFC.2011.1816. DOI: https://doi.org/10.1109/TUFFC.2011.1816
[13] R. P. Carbente, J. M. Maia, and A. A. Assef, “Image reconstruction utilizing median filtering applied to elastography,” BioMedical Engineering OnLine, vol. 18, p. 22, 2019, doi: 10.1186/s12938-019-0641-6. DOI: https://doi.org/10.1186/s12938-019-0641-6
[14] S. Garg, R. Vijay, and S. Urooj, “Statistical approach to compare image denoising techniques in medical MR images,” Procedia Computer Science, vol. 152, pp. 367–374, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.05.004. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.05.004
[15] E. Maksuti et al., “Influence of wall thickness and diameter on arterial shear wave elastography: A phantom and finite element study,” Physics in Medicine & Biology, vol. 62, p. 2694, 2017, doi: 10.1088/1361-6560/aa591d. DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6560/aa591d
[16] P. Quispe, S. E. Romero, and B. Castaneda, “Feasibility of a deep learning approach to estimate shear wave speed using the framework of reverberant shear wave elastography: A numerical simulation study,” in Proc. 44th Annu. Int. Conf. IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), Glasgow, UK, 2022, pp. 3895–3898, doi: 10.1109/EMBC48229.2022.9871532. DOI: https://doi.org/10.1109/EMBC48229.2022.9871532
[17] D. Liu and E. S. Ebbini, “Viscoelastic property measurement in thin tissue constructs using ultrasound,” in Proc. IEEE Ultrasonics Symposium, New York, NY, USA, 2007, pp. 436–439, doi: 10.1109/ULTSYM.2007.118. DOI: https://doi.org/10.1109/ULTSYM.2007.118
[18] A. Callejas, A. Gomez, I. H. Faris, J. Melchor, and G. Rus, “Kelvin–Voigt parameters reconstruction of cervical tissue-mimicking phantoms using torsional wave elastography,” Sensors, vol. 19, no. 15, p. 3281, 2019, doi: 10.3390/s19153281. DOI: https://doi.org/10.3390/s19153281
[19] T. Q. Huy, V. D. Nguyen, and D. T. Tran, “The efficiency of applying compressed sampling and multi-resolution into ultrasound tomography,” Ingeniería Solidaria, vol. 15, no. 3, pp. 1–16, Sep. 2019, doi: 10.16925/2357-6014.2019.03.08. DOI: https://doi.org/10.16925/2357-6014.2019.03.08
