Processamento digital de sinais de ultrassom embarcado no Raspberry Pi
The B-mode ultrasound technique represents one of the main modalities of imaging to aid medical diagnosis. The great advantage of using ultrasound in medicine is the non-invasive technique and non-ionizing radiation, which make the method painless and safe. To improve the quality of the generated im...
| Autor principal: | Medeiros, Renan Antonio Corrêa |
|---|---|
| Formato: | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) |
| Idioma: | Português |
| Publicado em: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
2022
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28093 |
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riut-1-280932022-04-19T06:08:12Z Processamento digital de sinais de ultrassom embarcado no Raspberry Pi Ultrasound digital signal processing embedded on Raspberry Pi Medeiros, Renan Antonio Corrêa Assef, Amauri Amorin Assef, Amauri Amorin Rosa, Marcelo de Oliveira Schneider, Fábio Kurt Ultrassom Processamento de sinais Raspberry Pi (Computador) Python (Linguagem de programação de computador) Ultrasonics Signal processing Raspberry Pi (Computer) Python (Computer program language) CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA The B-mode ultrasound technique represents one of the main modalities of imaging to aid medical diagnosis. The great advantage of using ultrasound in medicine is the non-invasive technique and non-ionizing radiation, which make the method painless and safe. To improve the quality of the generated image, new approaches and techniques for digital signal processing based on hardware and software platforms are expected. This work deals with the study and implementation of ultrasound signal processing algorithms in the Raspberry Pi embedded system. The developed steps include: digital filtering, coherent summation, demodulation and envelope detection, and logarithmic compression, where the scan conversion step was performed in the Matlab software after the data has been processed in Raspberry Pi. To validate the implemented algorithm, we used data sampled with frequency of 40 MHz, obtained by simulation and through the ULTRA-ORS research platform. Qualitative and quantitative analysis using the cost functions of the Normalized Root Mean Squared Error (NRMSE) and the Normalized Residual Sum of Squares (NRSS) show that the Python algorithm implemented in Raspberry Pi presents results compatible with the reference adopted in Matlab and validated in previous studies. All NRMSE results were less than 10% and NRSS results were close to zero, indicating excellent agreement with the Matlab model. A técnica do ultrassom em Modo B representa uma das principais modalidades de geração de imagem para auxílio ao diagnóstico médico. A grande vantagem de utilizar a ultrassonografia na medicina está na técnica não-invasiva e na radiação não-ionizante, que tornam o método indolor e seguro. Para melhorar a qualidade da imagem gerada, são esperadas novas abordagens e técnicas de processamento digital de sinais baseadas em plataformas de hardware e software. Neste trabalho são abordados o estudo e a implementação dos algoritmos de processamento de sinais de ultrassom no sistema embarcado Raspberry Pi. As etapas desenvolvidas incluem: filtragem digital, somatório coerente, demodulação com detecção de envoltória e compressão logarítmica, sendo a etapa de conversão de varredura realizada no software Matlab, após os dados serem processados no Raspberry Pi. Para validação do algoritmo implementado foram utilizados dados amostrados com frequência de 40 MHz, obtidos por simulação e através da plataforma de pesquisa ULTRA-ORS. As análises qualitativas e quantitativas utilizando as funções de custo da raiz quadrada do erro quadrático médio normalizado (NRMSE) e da soma residual dos quadrados normalizado (NRSS), demostram que o algoritmo desenvolvido em linguagem de programação Python, implementado no Raspberry Pi, apresenta resultados compatíveis com o modelo de referência adotado no Matlab e validado em estudos prévios. Todos os resultados do NRMSE foram menores que 10% e do NRSS foram próximos de zero, indicando uma excelente concordância com o modelo do Matlab. 2022-04-18T20:41:59Z 2022-04-18T20:41:59Z 2019-11-27 bachelorThesis MEDEIROS, Renan Antonio Corrêa. Processamento digital de sinais de ultrassom embarcado no Raspberry Pi. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2019. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28093 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Brasil Bacharelado em Engenharia Elétrica UTFPR |
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Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
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The B-mode ultrasound technique represents one of the main modalities of imaging to aid medical diagnosis. The great advantage of using ultrasound in medicine is the non-invasive technique and non-ionizing radiation, which make the method painless and safe. To improve the quality of the generated image, new approaches and techniques for digital signal processing based on hardware and software platforms are expected. This work deals with the study and implementation of ultrasound signal processing algorithms in the Raspberry Pi embedded system. The developed steps include: digital filtering, coherent summation, demodulation and envelope detection, and logarithmic compression, where the scan conversion step was performed in the Matlab software after the data has been processed in Raspberry Pi. To validate the implemented algorithm, we used data sampled with frequency of 40 MHz, obtained by simulation and through the ULTRA-ORS research platform. Qualitative and quantitative analysis using the cost functions of the Normalized Root Mean Squared Error (NRMSE) and the Normalized Residual Sum of Squares (NRSS) show that the Python algorithm implemented in Raspberry Pi presents results compatible with the reference adopted in Matlab and validated in previous studies. All NRMSE results were less than 10% and NRSS results were close to zero, indicating excellent agreement with the Matlab model. |
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MEDEIROS, Renan Antonio Corrêa. Processamento digital de sinais de ultrassom embarcado no Raspberry Pi. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2019. |
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