Improved Ultrasound Blood Flow Imaging Using Model-based Regularisation

Abstract

Denne oppgaven består av to deler. Den første delen er en parametertest av et regulariseringsoppsett som kombinerer en fluidmekanisk modell med støyete blodhastighetsmålinger interpolert på et b-spline grid. Nøyaktigheten til dette oppsettet undersøkes ved å se på et simulert strømningsfelt i venstre ventrikkel til et voksent menneske. Simuleringen er basert på numerisk fluiddynamikk (CFD). Denne delen av oppgaven er en utvidelse av parameterstudien som ble utført i forfatterens prosjektoppgave. Ved bruk av simulerte data var det mulig å kvantifisere nøyaktigheten til den det rekonstruerte strømningsfeltet for ulike parametere. Denne oppgaven støtter i stor grad opp under konklusjonene i prosjektoppgaven. En reduksjon av andelen av de tilgjengelige dataene som brukes i hver iterasjon minker kjøretiden til optimaliseringsalgoritmen betydelig med liten innvirkning på det strømningsfeltet. Det ble også sett at parameterne som styrer den relative vekten av veggdata og modellvekt hadde betydelig innvirkning på systemets evne til å rekonstruere hastigheter i dropout-sonene.

Den andre delen av denne oppgaven undersøker den modell-baserte regulariseringsmetodens evne til å rekonstruere strømningsfelt i 2D fra andre datatyper enn de som er brukt i prosjektoppgaven. Målet er å undersøke om modellen kan brukes til å forbedre hastighetsestimater i et oppsett der lite data er tilgjengelig. Vektor Doppler er en metode som er brukt for å rekonstruere et todimensjonalt strømningsfelt fra flere farge Doppler-målinger ved å triangulere. Et Vektor Doppler oppsett ble simulert med utgangspunkt i CFD-modellen og det samme reguleringsoppsettet som over ble brukt til å rekonstruere strømningsfeltet fra disse målingene. Denne tilnærmingen viste at en forskjell i styringsvinkelen til transduseren hadde en betydelig innvirkning på resultatet av triangulering med Vektor Doppler data. På den annen side hadde styringsvinkelen liten innvirkning på det regulariserte vektor Doppler oppsettet. Vector Flow Mapping er en annen metode for å rekonstruere 2D strømningsfelt som baserer seg på fargedopplermålinger kombinert med veggdata og en divergensfri modell. Et vektor Doppler oppsett ble sammenlignet med et modifisert VFM oppsett der vår regulariseringsmetode ble benyttet, og det ble observert at disse metodene hadde en sammenlignbar evne til å rekonstruere hastigheter i x-retning.

This master thesis consists of two parts. The first part is a parameter study of a regularisation scheme that combines a fluid-mechanical model and noisy velocity estimates, fit to a b-spline grid. The efficacy of the regularisation scheme was assessed using the flow field within the left ventricle of an adult human heart, simulated using a computational fluid dynamics (CFD) model. This allowed for an expansion of the parameter study in the author's project thesis, and allowing for a quantification of the accuracy of the reconstruction due to the simulated data set. This master thesis supports the conclusions of the project thesis; reducing the portion of available data used per iteration reduced the computational cost of the algorithm while largely preserving the accuracy of the reconstruction. It was seen that parameters controlling the relative wall and model weighting were important for accurate reconstruction on dropout areas.

The second part of this master thesis explores the model-based regularisation's ability to reconstruct a 2D velocity field from other data types than that used in the project thesis. It aims to investigate whether the model can improve the velocity estimates of a setup where less data is available. Vector Doppler (VD) is a method used to reconstruct 2D velocity fields from several Color Doppler measurements with different Doppler angles by triangulation. A simulated Vector Doppler setup was defined using the CFD-model, and the flow field was reconstructed based on velocity fit Vector Doppler and Vector Doppler in combination with our regularisation scheme. This approach showed that a difference in the steering angle influenced the reconstruction of velocity data in the x-direction when velocity fit Vector Doppler was used. When the regularisation scheme was introduced, the accuracy of the reconstruction was similar for different steering angles.

Vector Flow Mapping (VFM) is a clinical available method for reconstruction of 2D velocity field using conventional Color Doppler in combination with wall boundaries and a divergence-free model. For comparison with Vector Doppler, a version of VFM was used based on one transmit angle and our regularisation scheme, and it was shown to be comparable to having two measurement available with a steering angle of 10 degrees for the velocity fit Vector Doppler.