| Zugriffsnummer | 24739 |
| Dokumenttyp | Dissertation |
| Peer Review | unbekannt |
| Sprache | Englisch |
| Titel | Signal analysis of quantitative ultrasound measurements at the proximal femur |
| Autor(in); Institution |
Dencks, Stefanie; 1.6, Schall, PTB-Braunschweig
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| Quelle/Jahr | (2010), Getr. Zählung |
| Schriftenreihe | Berichte aus der Medizintechnik |
| Dissertationsvermerk | Dissertation, Universität Bochum, 2009 |
| ISSN | 1431-1836 |
| ISBN | 978-3-8322-8890-7 |
| Verlag | Aachen: Shaker-Verlag |
| Klassifikationscode | PACS: 43.60.+d ; PACS: 43.80.+p |
| Zusammenfassung | For the prediction of osteoporotic fracture risk quantitative Ultrasound (QUS) is an alternative to techniques like X-ray absorptiometry or magnetic resonance tomography. In QUS measurements short pulses with center frequencies of 0.5 - 1 MHz are transmitted through bone. From the received signals characteristic transfer parameters associated with mechanical bone properties are determined. Within two research projects a device has been developed to transfer this technique from peripheral sites like the heel to the proximal femur, which is a main fracture site. In doing so, the conventional signal processing techniques for the calculation of the standard QUS parameters frequently failed due to multipath transmission of sound waves in bone. Therefore, the aim of this work is the development of a signal analysis which allows for characterizing sound paths separately. Based on theoretical considerations regarding sound propagation in bone and the introduction of the standard QUS parameters, the impact of multipath transmission to the calculation of these parameters is discussed. Analytically and with simulations errors are illustrated which arise from disregarding the existence of multiple sound paths. Furthermore, the ex vivo and in vivo measurement setups are shortly presented. Main focus of this work is put on the signal analysis. For the separation of superimposed signal components from different sound paths a model-based signal analysis is adapted from the area of non-destructive material testing to this specific task, at first. This algorithm is based on the analytical description of the received US pulses in the time domain as a superposition of several Gaussian-modulated cosines with additive white noise. Applying nonlinear optimization procedures using least-squares fits which are integrated in an iterative Space Alternating Generalized Expectation-maximization algorithm (SAGE) the difference between measured and modelled signal is minimized and, thus, the model parameters of each signal component are determined. Then, the transfer parameters are calculated from the shift of these parameters compared to a reference signal. However, this algorithm is limited to signals, which can be described as Gaussian modulated cosines in the time domain. To free the parameter estimation from this restriction a new signal analysis is developed, which is based on parametric models of the transfer function in the frequency domain. For this, ultrasound signals are transferred into the frequency domain and their underlying transfer functions are estimated via the iterative optimization procedure described above. Thus, the signal analysis is applicable to arbitrary signals and expandable to differing transfer models. Using exemplary signals the performance of the new algorithm is demonstrated also providing a basis for further research regarding the suitability of different signal designs to improve the accuracy of parameter estimation. For both algorithms, in the time and in the frequency domain, their accuracy and robustness are analyzed. For Gaussian noise the estimators are known to be unbiased and asymptotically efficient. Comparing the Cramér-Rao lower bounds with results of Monte Carlo Simulations it is shown, that also for finite data both algorithms approximate already well the true parameter values and have variances close to the lower bounds. Additionally, simulations are performed to evaluate the limitations and the errors to be expected for the parameters in case of superimposed signal components. Improved parameter estimation by signal separation is clearly demonstrated comparing the conventional signal processing techniques with the model-based signal analysis. The evaluation of data from ex vivo and in vivo measurements applying the new signal analysis proves the successful solution of the multipath transmission problem and demonstrates the diagnostic power of QUS measurements at the proximal femur. Für die Abschätzung des osteoporotischen Frakturrisikos stellt der quantitative Ultraschall (QUS) eine kostengünstige und schonende Alternative zu anderen Verfahren wie z.B. Röntgentechniken oder der Magnetresonanztomographie dar. Bei QUS Messungen werden kurze Schallimpulse mit Mittenfrequenzen zwischen 0,5 und 1 MHz durch den Knochen transmittiert. Aus den empfangenen Signalen werden die charakteristischen Übertragungsparameter des Knochens bestimmt, die mit seiner mechanischen Festigkeit assoziiert sind. Im Rahmen von zwei Forschungsprojekten wurde ein Scanner entwickelt, um diese Technik, die bisher an peripheren Messorten wie der Ferse eingesetzt wurde, auch am proximalen Femur anwenden zu können, da dieser einer der Hauptfrakturorte ist. Auf Grund der komplexen Mehrwegeausbreitung von Schallwellen im Knochen schlug jedoch die konventionelle Signalverarbeitung häufig fehl. Ziel dieser Arbeit ist deswegen die Entwicklung einer Signalanalyse, die eine Charakterisierung der einzelnen Schallwege ermöglicht. Aufbauend auf einer Zusammenstellung theoretischer Überlegungen zur Schallausbreitung im Knochen und der Darstellung der QUS Standardparameter werden zunächst die Auswirkungen einer Mehrwegeausbreitung auf die Berechnung dieser Parameter analytisch und mit Hilfe von Simulationen veranschaulicht und diskutiert. Außerdem werden die Messaufbauten für die ex vivo und in vivo Messungen kurz dargestellt. Schwerpunkt der Arbeit ist die Signalanalyse. Für die Zerlegung eines QUS-Transmissionssignals in die Signalkomponenten verschiedener Schallausbreitungswege wird zunächst eine modellbasierte Signalanalyse aus dem Bereich der zerstörungsfreien Materialprüfung an die konkrete Problemstellung adaptiert. Der Algorithmus beruht auf einer analytischen Beschreibung des empfangenen Ultraschallpulses im Zeitbereich als Überlagerung mehrerer Gaborpulse mit additivem, normalverteiltem, weißem Rauschen. Mit Hilfe von nichtlinearen Optimierungsalgorithmen basierend auf Kleinste Quadrate Schätzern, die in einen iterativen Space-Alternating-Generalized-Expectation-Maximization-Algorithmus (SAGE) integriert sind, werden die Differenz zwischen gemessenem und modelliertem Signal minimiert und so die Modellparameter für jede Signalkomponente bestimmt. Aus der Verschiebung der Parameter zwischen Referenzsignal und Transmissionssignal können anschließend die Übertragungsparameter berechnet werden. Dieses Verfahren ist auf Signale beschränkt, die analytisch im Zeitbereich beschreibbar sind. Um diese Restriktion aufzuheben, wird ein neues Verfahren unter Anwendung parametrischer Modellansätze zum Übertragungsverhalten im Frequenzbereich entwickelt. Dafür werden die Ultraschallsignale in den Frequenzbereich transformiert und die Übertragungsfunktionen des zwischenliegenden Gewebes durch den oben beschriebenen, iterativen Optimierungsalgorithmus bestimmt. Damit ist das Verfahren für beliebige Signalformen einsetzbar und prinzipiell für abweichende Übertragungsmodelle erweiterbar. Unter Verwendung von Beispielsignalen werden die Leistungsfähigkeit des neuen Algorithmus veranschaulicht und Grundlagen für die Untersuchung der unterschiedlichen Eignung von Schallpulsformen zur Verbesserung der Signalanalyse in Bezug auf die Genauigkeit der Parameterschätzung gelegt. Sowohl das Zeit- als auch das Frequenzbereichverfahren werden in Hinsicht auf ihre Genauigkeit und ihre Robustheit untersucht. Für normalverteiltes Rauschen im Zeit bzw. Frequenzbereich ist bekannt, dass die eingesetzten Schätzer asymptotisch wirksam und erwartungstreu sind. Der Vergleich der theoretisch berechneten Cramér-Rao Schranken mit den Ergebnissen aus Monte-Carlo-Simulationen zeigt, dass beide Verfahren bereits für die verfügbare endliche Anzahl von Abtastwerten die richtigen Parameterwerte und die minimal zu realisierende Varianz annähernd erreichen. Zur Evaluierung der Grenzen dieser Algorithmen bzw. zur Bestimmung der zu erwartenden Fehler für die einzelnen Parameter im Falle von überlagerten Wellen werden Simulationen durchgeführt. Durch den Vergleich der konventionellen Verfahren mit der modelbasierten Signalanalyse kann eine deutliche Verbesserung der Parameterschätzung durch Signalzerlegung demonstriert werden. Die Auswertung von ex vivo und in vivo Daten mit Hilfe der entwickelten Signalanalyseverfahren bestätigt die erfolgreiche Lösung des Problems der Mehrwegeausbreitung und die damit gewonnene medizinische Aussagekraft von QUS-Messungen am proximalen Femur. |
