A study of statistical models used for ultrasonic tissue characterization

Resumo: O diagnóstico médico por ultra-som vem sendo amplamente difundido, tornando-se referência em muitos exames clínicos, destacando-se as imagens em modo-B, capazes de representar a anatomia de tecidos e órgãos de forma não-invasiva, em tempo real e sem a utilização de radiação ionizante. Entretanto, o speckle, artefato inerente aos sistemas que utilizam fontes coerentes como nos sistemas de ultra-som, degrada a qualidade das imagens, podendo reduzir bastante a capacidade de detecção de lesões pelo médico. A caracterização de tecidos por ultra-som visa extrair informações de relevância clínica sobre as reais características da estrutura biológica sob investigação e que não podem ser facilmente percebidas por inspeção visual. Neste trabalho foi realizado um estudo comparativo entre os principais modelos de distribuição estatística encontrados na literatura e adotados na caracterização de tecidos por ultra-som. Foram utilizadas funções densidade de probabilidade que melhor representassem o padrão de brilho existente em uma dada região de uma imagem. Os resultados indicaram a versatilidade da distribuição Composta (K-Nakagami) em modelar diferentes condições de espalhamento existentes nos tecidos, mostrando-se uma forte candidata para a caracterização de tecidos por ultra-som. Entretanto, usando o conceito de espalhadores equivalentes, pôde ser mostrado que a abordagem estatística utilizada não fornece parâmetros quantitativos conclusivos sobre a estrutura investigada, mas uma contribuição conjunta de vários fatores, entre eles a densidade e a distribuição de amplitudes dos espalhadores acústicosAbstract: Ultrasound medical diagnosis has been widely used and has become a reference in many clinical examinations, especially B-mode imaging, capable of representing tissue and organ anatomy without ionizing radiation in a non-invasive way and in real-time. However, speckle, an inherent artifact of systems that use coherent sources like ultrasound systems, degrades image quality, leading to subjective and possibly misleading diagnostics. Ultrasonic tissue characterization aims to extract clinical relevant information of the biological structure characteristics under investigation and that cannot be easily achieved by visual inspection. In this dissertation it was carried out a comparative study of the most popular models of statistics distributions found in literature and commonly adopted in ultrasonic tissue characterization. It has been used probability density functions that better represented the brightness pattern of a given region of an ultrasound image. The results indicated the versatility of the Compound distribution (K-Nakagami) in modeling different scattering conditions of tissues, revealing itself a good model for use in ultrasonic tissue characterization. However, using the concept of equivalent scatterers, it could be shown that the statistics approach does not supply conclusive quantitative parameters of the structure under investigation, being a joint contribution of many factors such as density and amplitude distribution of the acoustic scatterer