Restauration conjointe des images ultrasonores fondamentales et harmoniques

L'imagerie ultrasonore conserve sa place parmi les principales modalités d'imagerie en raison de ses capacités à révéler l'anatomie et à inspecter le mouvement des organes et le flux sanguin en temps réel, d'un manière non invasive et non ionisante, avec un faible coût, une facilité d'utilisation et une grande vitesse de reconstruction des images. Néanmoins, l'imagerie ultrasonore présente des limites intrinsèques en termes de résolution spatiale. L'amélioration de la résolution spatiale des images ultrasonores est un défi actuel et de nombreux travaux ont longtemps porté sur l'optimisation du dispositif d'acquisition. L'imagerie ultrasonore à haute résolution atteint cet objectif grâce à l'utilisation de sondes spécialisées, mais se confronte aujourd'hui à des limites physiques et technologiques. L'imagerie harmonique est la solution intuitive des spécialistes pour augmenter la résolution lors de l'acquisition. Cependant, elle souffre d'une atténuation en profondeur. Une solution alternative pour améliorer la résolution est de développer des techniques de post-traitement comme la restauration d'images ultrasonores. L'objectif de cette thèse est d'étudier la non-linéarité des échos ultrasonores dans le processus de restauration et de présenter l'intérêt d'incorporer des images US harmoniques dans ce processus. Par conséquent, nous présentons une nouvelle méthode de restauration d'images US qui utilise les composantes fondamentales et harmoniques de l'image observée. La plupart des méthodes existantes sont basées sur un modèle linéaire de formation d'image. Sous l'approximation de Born du premier ordre, l'image RF est supposée être une convolution 2D entre la fonction de réflectivité et la réponse impulsionelle du système. Par conséquent, un problème inverse résultant est formé et résolu en utilisant un algorithme de type ADMM. Plus précisément, nous proposons de récupérer la fonction de reflectivité inconnue en minimisant une fonction composée de deux termes de fidélité des données correspondant aux composantes linéaires (fondamentale) et non linéaires (première harmonique) de l'image observée, et d'un terme de régularisation basé sur la parcimonie afin de stabiliser la solution. Pour tenir compte de l'atténuation en profondeur des images harmoniques, un terme d'atténuation dans le modèle direct de l'image harmonique est proposé sur la base d'une analyse spectrale effectuée sur les signaux RF observés. La méthode proposée a d'abord été appliquée en deux étapes, en estimant d'abord la réponse impulsionelle, suivi par la fonction de réflectivité. Dans un deuxième temps, une solution pour estimer simultanément le réponse impulsionelle et la fonction de réflectivité est proposée, et une autre solution pour prendre en compte la variabilité spatiale du la réponse impulsionelle est présentée. L'intérêt de la méthode proposée est démontré par des résultats synthétiques et in vivo et comparé aux méthodes de restauration conventionnelles.Ultrasound imaging maintains its position among the leading imaging modalities because of its abilities to reveal anatomy and inspect organ movement and blood flow in real time, with noninvasive, non-ionizing risk, low cost, ease of use, and high speed of image reconstruction. Nevertheless, ultrasound imaging has some intrinsic limitations in terms of its spatial resolution. Improving the spatial resolution of ultrasound images is a current challenge and many works have long been concerned with the optimization of the acquisition device. High-resolution ultrasound imaging achieves this goal through the use of specialized probes, but is now encountering physical and technological limitations.Harmonic imaging is the intuitive solution for specialists to increase the resolution during acquisition. However, it suffers from attenuation at depth. An alternative solution to improve resolution is to develop post-processing techniques as restoration of ultrasound images. The objective of this PhD thesis is to investigate the non-linearity of ultrasound echoes in the restoration process and present the interest of incorporating harmonic US images into the process. Therefore, we present a new US image restoration method that utilizes the fundamental and harmonic components of the observed image. Most of the existing methods are based on a linear image formation model. Under the first-order Born approximation, the RF image is assumed to be a 2D convolution between the TRF and the point spread function of the system. Therefore, a resulting inverse problem is formed and solved using an ADMM-like algorithm. More specifically, we propose to recover the unknown TRF by minimizing a function composed of two data fidelity terms corresponding to the linear (fundamental) and nonlinear (first harmonic) components of the observed image, and a sparsity-based regularization term to stabilize the solution. To account for the attenuation in the depth of harmonic images, an attenuation term in the direct model of the harmonic image is proposed based on a spectral analysis performed on the observed RF signals. The proposed method was first applied in a two- step manner: first estimating PSF, followed by estimating TRF. In a second step, a solution to simultaneously estimate the PSF and the TRF is proposed, and another solution to account for the spatial variability of the PSF is presented. The interest of the proposed method is shown on synthetic and in vivo results and compared with the conventional restoration methods