Calibration of a large array of ultrasound sensors

封面

如何引用文章

全文:

详细

The paper presents a method for calibration of planar circular arrays of sensors used in ultrasound tomography, which enables the estimation of sensor coordinates and signal reception/transmission delays. The method uses an ultrasound wave propagation model and is based on the triangulation approach to identify the model parameters. At each iteration of the method, the estimates of coordinates and delays are recalculated separately from each other by solving systems of linear equations of low dimensionality. Simulation over synthetic data demonstrated high efficiency and accuracy of the approach: It is noise-resistant and is capable of operating in diverse conditions, including non-ideal model of ultrasound wave propagation. The proposed approach can be easily scaled to calibrate devices with large nuber of sensors, which makes it relevant to correct industrial practical implementation. This method can significantly improve the accuracy of ultrasound imaging results, making it a valuable tool for a variety of applications, such as medical diagnostics, robotics, etc.

作者简介

Oleg Granichin

Saint Petersburg State University

Email: oleg_granichin@mail.ru
Saint Petersburg

Olga Granichina

Russian State Pedagogical University in the name of A. I. Herzen

Email: olga_granichina@mail.ru
Saint Petersburg

Stepan Trofimov

Saint Petersburg State University

Email: steve.trofimov@gmail.com
Saint Petersburg

Pavel Shcherbakov

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences, RAS, Moscow; Moscow Institute of Physics and Technology

Email: cavour118@mail.ru
Dolgoprudny

参考

  1. ГРАНИЧИН О.Н., ЩЕРБАКОВ П.С. Об одном подходе к ре-шению задачи о калибровке большого массива ультразву-ковых датчиков // В Cб. материалов XIV Всероссийскогосовещания по проблемам управления (ВСПУ-2024), Россия,Москва, ИПУ РАН, 17–20 июня 2024. – 2024.
  2. CAMPI M., GARATTI S. Compression, generalization andlearning // Journal of Machine Learning Research. – 2023. –Vol. 24, No. 339. – P. 1–74.
  3. CS ´ AJI B.C., CAMPI M.C., WEYER E. Sign-perturbedsums: A new system identification approach for constructingexact non-asymptotic confidence regions in linear regressionmodels // IEEE Trans. on Signal Processing. – 2014. – Vol. 63,No. 1. – P. 169–181.
  4. DURIC N., LITTRUP P., POULO L. et al. Detection of breastcancer with ultrasound tomography: First results with theComputed Ultrasound Risk Evaluation (CURE) prototype //Medical physics. – 2007. – Vol. 34, No. 2. – P. 773–785.
  5. EROFEEVA V., GALYAMINA V., GRANICHIN O. et al.Detection of specific areas and densities for ultrasoundtomography // Cybernetics and Physics. – 2019. – Vol. 8,No. 3. – P. 121–127.
  6. FANG X., WU Y., SONG J. et al. Zone-shrinking Fresnel zonetravel-time tomography for sound speed reconstruction in breastUSCT // Sensors. – 2020. – Vol. 20, No. 19. – P. 5563.
  7. GRANICHIN O., EROFEEVA V., IVANSKIY Y. et al.Simultaneous perturbation stochastic approximation-based consensus for tracking under unknown-but-boundeddisturbances // IEEE Trans. on Automatic Control. – 2021. –Vol. 66, No. 8. – P. 3710–3717.
  8. GRANICHIN O., SCHERBAKOV P., MING Y. A Calibrationalgorithm for a large circular array of ultrasound transducers //Proc. of the Int. Workshop on Medical Ultrasound Tomography(MUST), 10-12 June 2024, Amsterdam, Netherlands. – 2024.
  9. GR ¨ OHL J., SCHELLENBERG M., DREHER K. et al. Deeplearning for biomedical photoacoustic imaging: A review //Photoacoustics. – 2021. – Vol. 22. – P. 100241.
  10. JOVANOVIC I. Inverse problems in acoustic tomography:theory and applications. – Suisse: EPFL, 2008. – 139 c.
  11. LENOX M.W., WISKIN J., LEWIS M. et al. Imagingperformance of quantitative transmission ultrasound // Journalof Biomedical Imaging. – 2015. – Vol. 2015. – P. 773–785.
  12. LIN L., ZHANG Y., HU P. et al. High-speed three-dimensionalphotoacoustic computed tomography for preclinical researchand clinical translation // Nature communications. – 2021. –Vol. 12. – P. 882.
  13. RAHAMAN J., PRAKASH R., RANJBARAN M. et al.Transducer misplacement compensation for in-lab-made 3Dphotoacoustic tomography systems using nature-inspiredalgorithms // Photons Plus Ultrasound: Imaging and Sensing. –2023. – Vol. 12379. – P. 123790W.
  14. RAJENDRAN P., PRAMANIK M. Deep-learning-based multi-transducer photoacoustic tomography imaging without radiuscalibration // Optics Letters. – 2023. – Vol. 46, No. 18. –P. 4510–4513.
  15. ROY O., JOVANOVI ´ C I., DURI ´ C N. et al. Robustarray calibration using time delays with application toultrasound tomography // Medical Imaging: UltrasonicImaging, Tomography, and Therapy. – 2011. – Vol. 7968. –P. 46–56.
  16. RUITER N.V., ZAPF M., HOPP T. et al. 3D ultrasoundcomputer tomography of the breast: A new era? // EuropeanJournal of Radiology. – 2012. – Vol. 81. – P. S133–S134.
  17. SASTRY K., ZHANG Y., HU P. et al. A method for thegeometric calibration of ultrasound transducer arrays witharbitrary geometries // Photoacoustics. – 2023. – Vol. 32. –P. 100520.
  18. SONG J., WANG S., ZHOU L. et al. A prototype system forultrasound computer tomography with ring array // 2nd IETInt. Conf. on Biomedical Image and Signal Processing (ICBISP-2017). – 2017. – P. 1–4.
  19. SONG J., ZHANG Q., ZHOU L. et al. Design andimplementation of a modular and scalable research platform forultrasound computed tomography // IEEE Trans. on Ultrasonics,Ferroelectrics and Frequency Control. – 2021. – Vol. 69,No. 1. – P. 62–72.
  20. WANG S., ZENG L., SONG J. et al. Variational modedecomposition for ultrasound computed tomography // MedicalImaging: Ultrasonic Imaging and Tomography. – 2020. –Vol. 11319, No. 19. – P. 140–145.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».