Acoustic nonlinearity parameter estimation using the depletion method and full angular spatial compounding for enhanced ultrasound imaging in breast computational models

• Autor: Miranda Zárate, Erik David
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2026
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Tesis
• Lenguaje: inglés
• OAI Identifier: oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/33352
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/33352
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Mamas--Enfermedades--Diagnóstico; Diagnóstico por imágenes; Imágenes--Ultrasonido; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

Las anomalías del tejido mamario constituyen una preocupación significativa para la salud pública, resaltando la urgencia de desarrollar técnicas avanzadas de imágenes para facilitar un diagnóstico temprano. Por consiguiente, el ultrasonido mamario resulta beneficioso pues proporciona información sobre tejidos blandos a través de parámetros acústicos. En este contexto, el parámetro de no linealidad acústica(B/A) es relevante, dado que los tejidos mamarios anómalos tienden a exhibir valores de B/A menores en comparación con un tejido sano. Este trabajo de tesis presenta una nueva metodología para mejorar la adquisición de imágenes por ultrasonido mamario mediante la integración del marco de trabajo del método de reducción de la amplitud de la banda fundamental, el cual estima valores acumulativos del B/A que posteriormente se transforman en estimaciones locales mediante la formulación de un problema inverso estabilizado con regularización de variación total (TV, por sus siglas en inglés), con un promediado espacial angular completo (FASC, por sus siglas en inglés), una técnica que mejora la calidad de la imagen al aprovechar múltiples ángulos de adquisición. A partir de esta combinación, se supera las limitaciones del método sin FASC al mejorar la resolución espacial, disminuir el ruido e incrementar la claridad de la imagen. Para evaluar el rendimiento del método propuesto, se efectuaron simulaciones numéricas del tejido mamario con un valor de B/A uniforme de 10, e inclusiones con valores de 5.5, 6.5 y 8.0. Se generaron mapas de B/A para comparar el enfoque FASC con imágenes de vista única, inicialmente sin regularización y luego con regularización TV. El método combinado FASC+TV demostró una reducción de ruido superior, una delimitación más precisa y una disminución de varianza. Estos resultados destacan el potencial del método para mejorar la caracterización de tejidos al proporcionar mapas de B/A más precisos.