Explorando por Autor "Zenteno Valdiviezo, Omar Jonathan"

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A study of new methods and techniques for ultrasonic attenuation estimation
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-03-09) Zenteno Valdiviezo, Omar Jonathan; Lavarello Montero, Roberto Janniel
The pathological states of biological tissue are often related in attenuation changes of itself. Thus, information about attenuating properties of tissue is valuable for the physician and could be useful in ultrasonic diagnosis. However, accurate characterization of tissue pathologies using ultrasonic attenuation is strongly dependent on the accuracy of the algorithm that is used to obtain the attenuation coefficient estimates. In the present document, we derive a new attenuation estimation method which uses the analytical backscatter coefficient (BSC) diffraction compensation function for single-element transducers proposed by Chen et al. and compare it to a reference phantom attenuation estimation method. The accuracy of the two methods was evaluated. The results showed that an accurate attenuation coefficient mean value can be estimated by the two methods presenting a low mean percentile error (MPE<6%). However, the coefficient of variation of the estimates remains higher than the desired values (CV>62%). Moreover, to remove the inherent size of the ROI’s limitation due to the high variability of the estimator, the use of full angular spatial compounding was extended to the estimation of attenuation coefficients and its performance was experimentally evaluated using two physical phantoms. The results suggest that the variance and field of view of attenuation imaging can be significantly improved without sacrificing estimation accuracy. Based on these observations, the analytic diffraction compensation method was applied in an animal model to estimate the mean attenuation value of thyroids lobes. To reduce variability on the estimates, a three neighboring layer spatial compounding approach was applied. The results suggest the mean attenuation value can potentially discriminate a particular pathology on thyroid from malignant and normal tissues. The final conclusions lead to remark the potential of parametric imaging of tissue attenuation by the analytic diffraction compensation method in conjunction with spatial compounding as a useful tool for medical detection and diagnostic.
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Diseño de un sistema de formación de imágenes médicas ultrasónicas Modo-B
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2011-10-24) Zenteno Valdiviezo, Omar Jonathan
El presente documento de tesis tiene por objetivo el diseño de un módulo educativo en ultrasonografía Modo-B utilizando un emisor-receptor PANAMETRICS-NDT OLYMPUS 5800 y el desarrollo de un paquete de guías introductorias a la física e instrumentación del ultrasonido. Este trabajo se ha llevado a cabo a en el Laboratorio de Imágenes Médicas de la PUCP. La metodología implementada para el desarrollo comenzó con el diseño de un sistema de posicionamiento electrónico controlado por computadora, luego se implementaron funciones de control para el posicionador, funciones de captura por medio de un osciloscopio digital para el programa principal y finalmente una función encargada del procesamiento de la señal capturada. Todo el proceso se realizó utilizando el entorno de programación MATLAB y está contenido en una sola función principal que es utilizada en las experiencias de las guías junto a las funciones de control del posicionador. Para cuantificar la exactitud del sistema, se escanearon tres fantomas de hierro forjado dentro de los rangos focales del transductor escogido (PANAMETRICS NDT V306). En cada una de las pruebas se calculó la exactitud axial y lateral, comparando las medidas obtenidas con las magnitudes reales de los fantomas. Al finalizar el desarrollo de esta Tesis se logró implementar un sistema ultrasonográfico de posicionamiento dirigido por computadora con resolución de paso 0.05922” que genera imágenes en Modo-B con resolución axial y lateral menor a 0.25” y error de exactitud menor a 5%.
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Exploración de técnicas automáticas de detección de líneas-B en imágenes de ultrasonido para diagnóstico de neumonía en pacientes pediátricos
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-11-09) Eche Zapata, Grecia María Thais; Castañeda Aphan, Benjamín; Zenteno Valdiviezo, Omar Jonathan
La neumonía es la principal causa de muerte en niños menores de 5 años a nivel mundial. Los métodos radiológicos ionizantes (Rayos X y Tomógrafos computarizados) son considerados los estudios de referencia para su detección. Sin embargo, los pacientes son expuestos a radiación durante la prueba, y el riesgo de daño es mayor en poblaciones pediátricas. El presente trabajo analiza los histogramas de espacios intercostales extraídos de videos ultrasónicos de pulmón en niños, para su clasificación entre sanos y enfermos, dentro de un video. Para ello, se trabajó con 15 videos de pacientes enfermos y 15 videos de pacientes sanos. Los espacios intercostales (región de interés) se encuentran debajo de la línea pleural en cada cuadro de video. Para identificar la línea pleural se implementó un algoritmo basado en el análisis del centroide de la imagen, donde se obtuvo las áreas que conforman la zona pleural, y mediante interpolación, los puntos de dicha línea. Estos puntos fueron determinantes para la segmentación de los espacios intercostales, ya que marcaron la referencia de inicio para la segmentación. Finalmente, de dichos espacios segmentados, se extrajeron características numéricas de oblicuidad, curtosis, desviación estándar, energía y promedio. El potencial de clasificación de las propiedades fue evaluado individualmente, en pares, y en un solo grupo de 5. Para el análisis de una sola característica, el umbral óptimo de clasificación fue seleccionado por Curva ROC (receiver operator characteristic); para el estudio de las características en pares, se usó análisis SVM (support vector machine) usando kernel RBF; y para el estudio de las 5 características en simultáneo se usó PCA (principal component analaysis) para hallar las dos componentes principales y aplicar SVM para la clasificación. Los resultados revelaron que el promedio es el mejor discriminador cuando se analizaba una sola característica, con 77% de sensibilidad, 75% de especificidad y 75% de exactitud. Cuando se analizó características en pares, el promedio y oblicuidad permitieron la mejor clasificación con 93% de sensibilidad, 86% de especificidad y 88% de exactitud. Finalmente, analizando las 5 características en simultáneo, los resultados fueron: 100% de sensibilidad, 98% de especificidad y 98% de exactitud.