Aplicación de redes neuronales en tomografía computarizada por ultrasonido

Abstract

En este trabajo se desarrolló un sistema de reconstrucción de imágenes en el marco de la tomografía computarizada por ultrasonido, utilizando técnicas de aprendizaje profundo para la estimación de mapas de velocidad, asociados a la propagación de ondas acústicas. Se abordó el diseño y entrenamiento de diferentes arquitecturas de redes neuronales y se evaluó su desempeño. Para esto, se generó un conjunto de datos sintético mediante simulaciones y se realizó la adquisición de sinogramas reales mediante un sistema experimental que utiliza un transductor de inmersión.

This work developed an image reconstruction system within the framework of Ultrasound Computed Tomography, utilizing deep learning techniques for the estimation of velocity maps associated with acoustic wave propagation. The design and training of different neural network architectures were addressed, and their performance was evaluated. To this end, a synthetic dataset was generated through simulations, and the acquisition of real sinograms was performed using an experimental system that employs an immersion transducer.