의료용 광음향 이미지 시스템의 음향수신부 하드웨어 및 소프트웨어 구현 :Hardware and software implementation of acoustic receiving part for photoacoustic medical imaging system

Enkhbat, Batbayar

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자료유형: 학위논문

저자정보: Enkhbat, Batbayar (전북대학교, 전북대학교 일반대학원)

지도교수: 함운철

발행연도: 2019

저작권: 전북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수6

초록· 키워드

광음향(PA:Photoacoustic) 토모그래피는 제한된 깊이에서 높은 공간분해능과 콘트라스트의 이미지를 제공할 수 있는 이미징 처리 방법이다. 의료 PA 처리 특성의 2가지 주요 요소는 변환기와 백엔드 처리 시스템으로, 변환기는 레이저 펄스를 전송하여 반사된 초음파 신호를 수집하고, 백엔드 처리 시스템으로 최종 재구성된 이미지를 생성한다. 2장에서는 FFT를 사용 하는 기존의 k-wave 알고리즘 및 본 연구에서 제안하는 2d, 3d 재구성 알고리즘을 설명한다. 개발한 알고리즘의 주요 목표는 초음파 프로브의 각 센서 요소와 탐색 점 사이의 거리인 기하 정보를 활용하여 탐색 영역 내의 음향 소스의 존재 여부를 평가하는 것이다. 2d 제안 알고리즘은 1D 음향 검출기 요소에 해당하는 탐색 영역의 호 길이를 계산하고, 이와 유사하게 3d 알고리즘은 2d 초음파 프로브 해당 변환기의 탐색 영역에서 곡면의 표면적을 추정하는 알고리즘이다. 이 방법들은 원시 신호의 노이즈를 줄이면서 재구성된 이미지를 개선하는 데 필요한 알고리즘이다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘을 사용하는 임베디드 시스템의 수신부 구현을 설명한다. 다양한 초음파 신호 처리 어플리케이션을 테스트하고 평가하기 위해, AFE5816 장치 기반의 TI AFE5816 EVM 및 Zynq-7000 SoC 기반 Xilinx ZC702 EVM을 사용하여 16채널 시스템을 구현하고 TGC(Time Gain Compensation) 방법을 2가지 데모로 설명하였다. 또한 AXI-Lite 인터페이스를 통해 Zynq-7000 SoC의 사용자 어플리케이션으로 제어 및 구성될 수 있는 지적 재산 코어 (IP코어)는 PA 이미징 시스템에 사용되는 저전압 차동 신호 (LVDS)를 통해 AFE 장치로부터 디지털화된 다중채널 미가공 데이터를 수신할 수 있다. 본 논문에서는 시스템의 블록 다이어그램과 하드웨어 설계흐름 및 SoC의 IP코어를 설명하였다. 마지막으로, 제안된 2차원 알고리즘의 3가지 시뮬레이션인 기본 시뮬레이션, 아크 길이 계산 알고리즘 시뮬레이션 및 기존 k-wave 알고리즘 시뮬레이션을 진행한 후, 각 결과값의 이미지 품질을 비교하여 제시하였다. 시뮬레이션 결과, 아크 길이 계산을 재구성한 알고리즘의 유효성을 입증했다. 또한 제안된 알고리즘과 k wave 알고리즘의 피크신호 및 잡음비를 비교하고, CUDA C 프로그램을 사용하여 MATLAB의 제안된 2차원 ~비교하였다.

Photoacoustic (PA) tomography is a quickly growing imaging method that can deliver images with high-contrast and high-spatial resolution at a limited depth. Medical PA processing characteristics two main components: A transducer is required to transmit laser pulses, acquire the reflected ultrasound signals, and a back-end processing system that will generate the final reconstructed image.
In the chapter-2, several image reconstruction algorithms are explained such as conventional k-wave algorithm in which FFT should be used and the 2D, 3D proposed reconstruction algorithms. The main goal of the proposed algorithms is to evaluate the existence possibility of acoustic source within a search area by using the geometric information which is the distance between each sensor element of ultrasound probe and corresponding searching point. In 2D proposed algorithm, an algorithm that is calculated the arc length of searching area corresponding to an element of 1D acoustic detector, is discussed. Similarly, in 3D algorithm, an algorithm that is estimate the surface area of a curved sphere of searching region corresponding transducer in 2D ultrasound probe. These small methods are needed to reduce the noise of raw signal while to improve reconstructed images. In this thesis, I also introduce an implementation of the receiving part of proposed embedded system which uses the proposed algorithms. In order to effortlessly test and evaluate a wide variety of ultrasonic signal processing applications, 16-channel system is implemented and demonstrated by using TI AFE5816 Evaluation module (EVM) based on AFE5816 device and Xilinx ZC702 EVM based on Zynq-7000 SoC. Additionally, time gain compensation (TGC) method is described with two different demonstration. Furthermore, the developed intellectual property core (IP-core), which can be controlled and configured by a user application on Zynq-7000 System-On-Chip (SoC) via AXI-Lite Interface, that can receive multichannel digitized raw signals from Analog-Front-End (AFE) device via Low Voltage Differential Signal (LVDS), is used for the PA imaging systems. Besides, block diagram of the system, the hardware design flow, and the developed IP-core in the SoC are fully described in this thesis. In the end, the three simulation results of the 2D proposed algorithm are presented while compared the image quality of the proposed algorithm with and without calculating arc length and conventional k-wave algorithm. Simulation results of different simulations proved the effectiveness of the proposed reconstruction algorithm with arc length calculation. In addition, peak signal-to-noise-ratio of the proposed algorithm is compared k-wave algorithm while the computation time of 2D proposed algorithm in Matlab is compared its implementation by using CUDA C program.

#Photo-acoustic image #ultrasound system #reconstruction algorithm #k-wave #medical imaging #NON-FFT

1 Introduction 1
1.1 Motivation 1
1.2 Background 3
1.3 Literature review 6
1.4 Problem statement 8
1.5 Outline 9
2 Image reconstruction algorithms 10
2.1 Widely used image reconstruction methods 10
2.1.1 Radon transform and Back projection methods 10
2.1.2 Wave equation with single frequency 15
2.2 K-wave conventional image reconstruction algorithm 18
2.2.1 k-wave toolbox 18
2.2.2 Review of the k-space pseudospectral method 18
2.3 The proposed image reconstruction algorithms 21
2.3.1 Two-dimensional image reconstruction algorithm 21
2.3.2 Algorithm for Calculating arc length 22
2.3.3 Three-dimensional image reconstruction algorithm 25
2.3.4 Algorithm for calculating the surface area of a curved sphere 27
3 Hardware implementation 29
3.1 System overview 29
3.1.1 Review of the AFE5816 Analog-Front-End device 30
3.1.2 Testing Time Gain Compensation (TGC) method 31
3.2 Demonstration of 16-channel system 35
3.2.1 Hardware design flow by using Vivado 38
3.2.2 The developed intellectual property core 39
3.2.3 Demonstration results 41
4 Software implementation 44
4.1 Simulation result 44
4.1.1 K-wave and the proposed algorithms implementation on Matlab 44
4.1.2 SNR of the reconstruction algorithms 48
4.1.3 Implementation of the proposed algorithm using CUDA C 49
5 Conclusion and Future work 52
5.1 Conclusion 52
5.2 Future work 53
References 55
국문초록 61
Acknowledgement 63

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