2 resultados para Signal-to Noise Ratio (SNR)

em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna


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Lo scopo di questo lavoro è la caratterizzazione fisica del flat panel PaxScan4030CB Varian, rivelatore di raggi X impiegato in un ampio spettro di applicazioni cliniche, dalla radiografia generale alla radiologia interventistica. Nell’ambito clinico, al fine di una diagnosi accurata, è necessario avere una buona qualità dell’immagine radiologica mantenendo il più basso livello di dose rilasciata al paziente. Elemento fondamentale per ottenere questo risultato è la scelta del rivelatore di radiazione X, che deve garantire prestazioni fisiche (contrasto, risoluzione spaziale e rumore) adeguati alla specifica procedura. Le metriche oggettive che misurano queste caratteristiche sono SNR (Signal-to-Noise Ratio), MTF (Modulation Transfer Function) ed NPS (Noise Power Spectrum), che insieme contribuiscono alla misura della DQE (Detective Quantum Efficiency), il parametro più completo e adatto a stabilire le performance di un sistema di imaging. L’oggettività di queste misure consente anche di mettere a confronto tra loro diversi sistemi di rivelazione. La misura di questi parametri deve essere effettuata seguendo precisi protocolli di fisica medica, che sono stati applicati al rivelatore PaxScan4030CB presente nel laboratorio del Centro di Coordinamento di Fisica Medica, Policlinico S.Orsola. I risultati ottenuti, conformi a quelli dichiarati dal costruttore, sono stati confrontati con successo con alcuni lavori presenti in letteratura e costituiscono la base necessaria per la verifica di procedure di ottimizzazione dell’immagine radiologica attraverso interventi sul processo di emissione dei raggi X e sul trattamento informatico dell’immagine (Digital Subtraction Angiography).

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The problem of localizing a scatterer, which represents a tumor, in a homogeneous circular domain, which represents a breast, is addressed. A breast imaging method based on microwaves is considered. The microwave imaging involves to several techniques for detecting, localizing and characterizing tumors in breast tissues. In all such methods an electromagnetic inverse scattering problem exists. For the scattering detection method, an algorithm based on a linear procedure solution, inspired by MUltiple SIgnal Classification algorithm (MUSIC) and Time Reversal method (TR), is implemented. The algorithm returns a reconstructed image of the investigation domain in which it is detected the scatterer position. This image is called pseudospectrum. A preliminary performance analysis of the algorithm vying the working frequency is performed: the resolution and the signal-to-noise ratio of the pseudospectra are improved if a multi-frequency approach is considered. The Geometrical Mean-MUSIC algorithm (GM- MUSIC) is proposed as multi-frequency method. The performance of the GMMUSIC is tested in different real life computer simulations. The performed analysis shows that the algorithm detects the scatterer until the electrical parameters of the breast are known. This is an evident limit, since, in a real life situation, the anatomy of the breast is unknown. An improvement in GM-MUSIC is proposed: the Eye-GMMUSIC algorithm. Eye-GMMUSIC algorithm needs no a priori information on the electrical parameters of the breast. It is an optimizing algorithm based on the pattern search algorithm: it searches the breast parameters which minimize the Signal-to-Clutter Mean Ratio (SCMR) in the signal. Finally, the GM-MUSIC and the Eye-GMMUSIC algorithms are tested on a microwave breast cancer detection system consisting of an dipole antenna, a Vector Network Analyzer and a novel breast phantom built at University of Bologna. The reconstruction of the experimental data confirm the GM-MUSIC ability to localize a scatterer in a homogeneous medium.