Vous êtes ici : Réunions » Réunion


Mot de passe : 

Mot de passe oublié ?
Détails d'identification oubliés ?

Signal et Imagerie Acoustique

Nous vous rappelons que, afin de garantir l'accès de tous les inscrits aux salles de réunion, l'inscription aux réunions est gratuite mais obligatoire.

Inscriptions closes à cette réunion.


36 personnes membres du GdR ISIS, et 36 personnes non membres du GdR, sont inscrits à cette réunion.
Capacité de la salle : 94 personnes.


L'acquisition et l'exploitation de données acoustiques est au coeur d'applications variées : échographie médicale, évaluation et contrôle non destructifs de matériaux, sismique, océanographie, ...

Si les modalités de mesure et les pratiques d'analyse associées diffèrent sensiblement d'une communauté scientifique à l'autre, elles partagent également de nombreuses similitudes. Outre la nature même des données, les problématiques liées à la formation d'image, au débruitage et aux problèmes inverses tiennent une place importante dans ces domaines. L'émergence de dispositifs de mesure toujours plus puissants s'accompagne également d'évolutions nécessaires dans les méthodes de traitement. L'acquisition et l'analyse de données multi-capteurs et multi-fréquences, l'imagerie 3D et les contraintes d'imagerie en temps réel, l'émergence de méthodes d'apprentissage automatique en sont quelques exemples.

L'objectif de la journée Signal et Imagerie Acoustique est de rassembler les acteurs de l'imagerie acoustique appliquée dans ces domaines afin d'améliorer leur fertilisation croisée.

La journée comportera 2 présentations invitées ainsi que des communications.

Nous privilégions le présentiel mais nous fournirons ultérieurement un lien Zoom pour pouvoir suivre la réunion en visio. Un buffet sur place sera organisé pour privilégier les échanges.

Lien Zoom : https://ec-lyon-fr.zoom.us/j/92958081648

Lieu : https://goo.gl/maps/VxhzH8brcy1WQ5Np8

Plan d'accès.



Accueil, introduction 9h30

- D. Kouamé (IRIT, exposé invité) 9h45-10h30
- N. Laroche (TPAC) 10h30-10h55

Pause 10h55-11h15

- N. Itare (LAUM) 11h15-11h40
- R. Dumas (Creatis) 11h40-12h05
- M. Marmonier (CEA) 12h05-12h30

Dejeuner 12h30-14h

- B. Drinkwater (Univ Bristol) 14h-14h45
- S. Salles (LIB) 14h45-15h10

Pause 15h10-15h30

- R. Leiba et F. Mbailassem (LVA) 15h30-15h55
- A. Besson (E-Scopics) 15h55-16h20
- O. Bouchakour (IEMN) 16h20-16h45

Résumés des contributions

Présentations invitées

Inverse problems in medical ultrasound imaging: Recent Advances and Open challenges

D. Kouamé, Université Toulouse III Paul Sabatier, IRIT, Toulouse

In the recent years, many important advances have been made in medical ultrasound imaging devices, especially in the optimization of high frame image acquisition and reconstruction systems.

However, medical ultrasound, unlike other medical imaging modalities, has not fully benefited from the most recent advances in image processing and analysis in general. This is mainly due to the intrinsic nature of ultrasound images, that limits the immediate translation of most recent developments.

Nevertheless, this is currently changing. There is nowadays a strong interest in medical ultrasound image processing for restoration, sparse representations, or machine learning.

This talk will focus on Inverse problems in ultrasound imaging through recent advances and open challenges.

What information can ultrasonic arrays extract from engineering structures?

B. Drinkwater, University of Bristol, Bristol, UK

Ultrasonics is one of the most widely used non-destructive testing methods due to its ability to receive signals from defects hidden deep within engineering structures. This talk reviews the recent dramatic increase in the use of ultrasonic arrays, capable of forming accurate and intuitive images of the interior of the structure. The high resolution now possible in array images means that smaller defects can be detected, and their shape extracted. The ever-increasing power of computers means that the full matrix capture dataset can be rapidly captured and analysed to extract the maximum available information. Of particular importance is the defect scattering behaviour, as this is the fingerprint that encodes the properties of the defect. As an ultrasonic array illuminates each defect from a range of angles it thereby examines a small portion of the defect's scattering matrix. These scattered signals are useful as they encode information about the characteristics of the defect. The question then is, given some array reflectivity measurements can the defect be characterised and sized uniquely? The full answer to this question is still unclear, but fortunately, in most NDT applications, something definite is known about the possible defect types. This knowledge unlocks the problem and leads to the general approach described here in which array scattering data is compared to simulations of scattering from possible defects. The closest match is then the characterisation result. Here it is shown that using this approach accurate characterisation is possible even for defects that are fractions of a wavelength in size.

In any real ultrasonic array inspection, some noise is always present, and this sets a lower limit on what characterisation performance is possible. But also, as defects become smaller relative to the wavelength, their scattering behaviours become increasingly similar. When taken together, these two pieces of information set limits on the characterisation performance that can be achieved with any linear imaging algorithm.

Recently it has been shown that the same ultrasonic array data that can be used for the above linear imaging and characterisation, also contains information about the nonlinearity of the defects. The nonlinear information encodes new characterisation information such as crack tip closure which is crucial in structural integrity assessments. The exciting prospect is that this new information can be obtained from commercially available array equipment at little additional cost, a rare case of physics giving something for nothing.


Deconvolution of ultrasonic images with a spatially variant PSF for resolution and contrast enhancement in nondestructive testing

N. Laroche1, S. Bourguignon2, J. Idier2, E. Carcreff1, A. Duclos3
1 The Phased Array Company (TPAC), Nantes
2 Nantes Université, École Centrale Nantes, CNRS, LS2N, Nantes
3 Laboratoire d'Acoustique de l'Université du Mans (LAUM), Institut d'Acoustique-Graduate School (IA-GS), CNRS, Le Mans Université

Ultrasonic imaging is a common technique for detecting and characterizing flaws in industrial components. Phased array probes which generally contain a high number of transducers are used to acquire data. Then, it is possible to compute ultrasonic images from a single position of the sensor. The Full Matrix Capture (FMC) procedure consists in successively acquiring the signals from all emitter- transmitter pairs. This technique is largely used in NDT despite its large amount of collected data and its slow acquisition process. The Total Focusing Method (TFM) is commonly used to compute the image by linearly delaying and summing the FMC data. Ultrasonic transducers have a limited frequency bandwidth. Thus, standard beamforming algorithms that are based on linear summation (e.g. the TFM) have limited resolution due to the oscillating nature of the transducers? ultrasonic responses.

We propose to account for the waveforms of the transducers in a linear model where the radio-frequency data are directly linked to the unknown reflectivity map. Such model depends on the number of collected signals and its inversion is a computationally expensive procedure. In the proposed method, the raw data are first projected in the space domain in order to decrease the size of the problem. The resulting model directly links the reflectivity map to the beamformed image through a 2D convolution with a PSF that is spatially variant due to the geometry of inspection and the ultrasonic waveforms. This model is affected by a non-stationary and colored noise that also depends on the geometry of inspection. Our solution includes an interpolated model for both the spatially variant PSF and for the noise covariance. In order to limit the computational burden, a whitening strategy is considered. The proposed inverse problem being ill-posed, the regularization of the convolution model is performed by favoring sparsity and spatial continuity in the resulting images.

The proposed method is applied to experimental data acquired with a 128-elements probe pulsing at 10 MHz and with an inter-element space of 0.3 mm. The inspection is conducted on a 304 stainless steel sample which contains 41 closely spaced side drilled holes whose edge-to-edge distance varies from 2.25 m to 0.1 mm. The detection and separation of subwavelength defects that are distant from each other by 0.6 mm (i.e. three times less than the Rayleigh criterion) are successfully performed.

More details can be found in the article: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03147256.

Direction of Arrival estimation of an Unmanned Aerial Vehicle using beamforming adapted to its signature

N. Itare, J-H. Thomas, K. Raoof
Laboratoire d'Acoustique de l'Université du Mans (LAUM), UMR 6613, Institut d'Acoustique-Graduate School (IA-GS), CNRS, Le Mans Université

The use of microphones operating together can provide maps of a region around a source, leading to its location. This principle can be used to track, for example, the trajectory of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV), the movement of which results in the emission of sound by the action of the motors. In this case, it can be interesting to exploit the knowledge that we have of drones in order to improve the accuracy of the localization, even in the presence of disturbing noise. In this presentation, we explain the method used and apply it to real
trajectories. Thus, a 3D antenna has been designed which provides acoustic signals to a processing algorithm.
The method chosen to estimate the UAV's Direction Of Arrival (DOA) is beamforming with an adaptation to its signature using a time-frequency representation of the focused signal in one direction. This time-frequency image enables to select some specific frequency content to compute the source energy. This technique proves
to be a good enhancement of time domain Delay and Sum Beamforming (DSB) to solve the inverse problem of finding the source from acoustic signals measured. In addition, the ability to easily select frequency zones in the time-frequency plane makes the method less sensitive to noise from disturbing sources. The performance of the proposed approach is evaluated on two UAV's trajectories, a simple one and a more complex. Steered Response Power with Phase Transformation (SRP-PHAT) has also been evaluated on one of these trajectories and shows better performance than classical DSB, but a slight lower performance than the approach using the time-frequency representation.

Estimation ultrasonore de la vitesse 3D des écoulements sanguins par dépointage de la méthode des Oscillations Transverses 3D

R. Dumas, B. Pialot, F. Varray
Univ Lyon, INSA-Lyon, Universite Claude Bernard Lyon 1, CNRS, Inserm, CREATIS, Lyon

Avec l'apparition des sondes matricielles 2D, l'imagerie ultrasonore évolue actuellement vers le rendu 3D. Notamment, de nouvelles méthodes ont été récemment proposées pour mesurer en 3D la vitesse des écoulements de sang in-vivo. Dans cette étude, nous proposons un dépointage de la méthode des oscillations transverses (3D-TOs), méthode reconnue pour estimer des déplacements en latéral (axe x) et en azimuth (axe y) par marquage des images ultrasonores 3D. Dans le cas de flux paraboliques mono-orientés dans le plan xy, il est montré en simulation que les erreurs moyennes en norme et en orientation sont toutes deux minimales uniquement lorsque le flux est parfaitement porté selon x ou y. Un angle de dépointage est introduit à 3D-TOs lors du marquage des images ultrasonores 3D avec pour objectif d'avoir un estimateur 3D de la vitesse quelque soit l'orientation du flux en latéral / azimut. L'angle de dépointage introduit permet d'obtenir une orientation quelconque à l'apodisation utilisée par 3D-TOs. Il est montré en simulation que la méthode proposée réduit de moitié l'erreur moyenne en orientation relativement à 3D-TOs.

Imagerie ultrasonore 3D temps réel par reconstruction rapide dans le domaine de Fourier appliquée au contrôle non destructif

M. Marmonier1, S. Robert1, J. Laurent1, C. Prada2
1 Université Paris-Saclay, CEA, List, Palaiseau
2 Institut Langevin, ESPCI Paris, CNRS, Université PSL, Paris

En Contrôle Non Destructif (CND) par ultrasons, la plupart des systèmes d'acquisition disposent de modalités d?imagerie sophistiquées, comme la Total Focusing Method (TFM) ou le Plane Wave Imaging (PWI). Ces méthodes restent cependant restreintes à l?imagerie 2D en raison du volume de données à traiter et du nombre de points à reconstruire dans le cas 3D. En effet, le nombre de voxels d?une image 3D est généralement deux ordres de grandeur supérieurs au nombre de pixels d?une image 2D. De plus, comme les sondes matricielles dédiées à l?imagerie 3D comportent au minimum 16×16 éléments, le nombre de signaux à traiter devient lui aussi problématique. Pourtant, l?imagerie 3D en temps réel présente des enjeux importants en CND, comme améliorer le diagnostic de défauts ayant une géométrie 3D (ex : fissures de corrosion sous contrainte, retassures, porosités).

Cette communication présente les derniers travaux de recherche menés au CEA List visant à développer un prototype d?imageur 4D pour le CND. Pour maximiser les cadences d?imagerie en 3D, des algorithmes de reconstruction dans le domaine de Fourier sont considérés en raison de leur moindre complexité algorithmique. Une étude comparative entre les deux méthodes temporelles, TFM et PWI, et leurs équivalents dans le domaine fréquentiel, nommés k-TFM et k-PWI, est présentée. Les performances des algorithmes en termes de qualité d'image, de cadence d?imagerie et de besoins en mémoire vive sont comparées. Les quatre méthodes sont évaluées expérimentalement en imageant un réseau 3D de porosités sphériques de 0,8 mm de diamètre contenues dans un échantillon en acier élaboré par fabrication additive à l?aide d?un procédé de fusion laser par lit de poudre.

Mapping pulsatile blood flow direction and velocity in the human tibial cortical bone with ultrasound

S. Salles1, G. Renaud1,2
1 Sorbonne Université, CNRS, INSERM, Laboratoire d'Imagerie Biomedicale, Paris
2 Department of Imaging Physics, Delft University of Technology, The Netherlands

Intraosseous blood circulation is considered to be a key actor in bone growth and remodeling, bone metabolism, fracture healing and joint diseases. Yet our knowledge of intraosseous blood flow remains extremely scarce compared to other organs, because of a lack of suitable and accurate noninvasive investigation tools for its in vivo quantification.
The in vivo assessment of intraosseous blood flow in humans has been attempted with dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging and dynamic positron emission tomography. A drawback of these methods is their inability to measure the direction and pulsatile nature of blood flow. In addition to this, they rely on the slow perfusion of a contrast agent or radiotracer that is not confined to the vasculature.
Our team recently proved that ultrasound is capable of imaging inside the diaphysis of a long bone with a conventional clinical probe, unlike common belief. Capitalizing on this, we showed that ultrasound can measure the direction and velocity of pulsatile blood flow, after spatial averaging over the tibial cortex. Here, we now explore the feasibility of mapping pulsatile blood flow direction and velocity in the human tibial cortex with ultrasound.
Unlike traditional ultrasound imaging, our approach relies on the transmission of steered plane waves. Each image was reconstructed with a delay-and-sum algorithm that corrects for the effect of wave refraction at the outer surface of the tibia and wave speed anisotropy in cortical bone. After suppression of stationary signal in the images, pulsatile blood flow in cortical bone is revealed. Using a phase-based approach to estimate the motion between two consecutive images, blood flow velocity and direction was estimated at each pixel in the cortex of the tibia, and each instant of a 5 second acquisition.

Utilisation des techniques de formation de voies dans le contexte de la lutte contre le bruit des transports

R. Leiba, F. Mbailassem
Laboratoire Vibrations Acoustique (LVA), INSA Lyon

Le domaine des transports étant une source importante de bruit dans le contexte urbain mais aussi rural, il est important d'identifier précisément les sources de bruit induites par nos transports routier, ferroviaire ou aérien.
Les techniques d'imagerie au passage ont émergé lors de la démocratisation des systèmes multivoies et des puissances de calculs associés à la fin du XXème siècle. Néanmoins les techniques d'imagerie acoustique traditionnelle (la formation de voie) ont des limites bien connues : la résolution spatiale en basse fréquence et la présence de lobes secondaires.
Depuis 15 ans des techniques dites de "déconvolution d'antenne" ont été proposés dans la littérature pour "nettoyer" le champ acoustique reconstruit de la réponse de l'antenne de microphones. Cette présentation entend présenter des résultats de techniques de déconvolution d'antenne de type Clean avec une approche fréquentielle (sur des véhicules routiers) et avec une approche temporelle (sur des avions au survol).

Playing with Inverse Problems at E-Scopics

A. Besson, B. Heriard-Dubreuil, F. Wintzenrieth, F. Maurice, C. Cohen Bacrie.
E-Scopics, Saint-Cannat, France

At E-Scopics, we aim at democratizing ultrasound imaging with a simple concept: a digital ultrasound probe and an Ultrasound Software engine running on PC, Tablets, and soon Smartphones and the cloud.
The challenge of hyper-portability, the availability of massive amounts of raw data and the unlimited computing power available for our software-based architecture enables deep investigation of inverse problem approaches for Ultrasound imaging. In this presentation, I will discuss two applications: CNN-based B-Mode imaging and speed of sound estimation.The first one is a research performed in collaboration with LTS 5 at EPFL where convolutional neural networks (CNN) are used to denoise the back projection solution obtained with a reduced number of unfocused insonifications. By clever choices of network architectures and rigorous training routines, we have managed to shrink the heaviness of the CNNs in order to make them operate in real time. The second one exploits remarkable tomographic properties of ultrasound speckle when analyzed using a fully angular point of view. This allows us to drastically simplify the shape of tomographic projections such that direct estimation of the local speed of sound can be achieved in real-time with a reduced number of insonifications.

Resynchronisation en post traitement des signaux issus d'un réseau de capteurs ultrasonores indépendants : étude de la symétrie des fonctions de Green reconstruites par corrélation de bruit

O. Bouchakour, L. Chehami, E. Moulin
Université Polytechnique des Hauts de France, Laboratoire IEMN, Valenciennes

Le Contrôle Santé Structurel (Structural Health Monitoring ou SHM) suscite un fort intérêt dans la communauté industrielle et fait l'objet de recherches actives au niveau international. La propagation d'ondes ultrasonores guidées dans les structures est dans ce domaine l'une des méthodes les plus prometteuses. Cependant, ces méthodes de SHM ultrasonore nécessitent ordinairement des sources contrôlées et synchronisées avec les récepteurs et n'exploitent en général que les premiers paquets d'onde des signaux enregistrés après propagation dans le milieu. Cela nécessite une électronique complexe et peu économe en énergie, difficilement compatible avec les contraintes du SHM, tout en n'apportant des informations que sur une partie limitée de la structure. L'idée générale est alors de mettre en oeuvre des solutions de traitement collectif des signaux ultrasonores permettant de suivre l'état d'une structure tout en limitant le caractère intrusif des instrumentations associées. En particulier, nous proposons d'aborder la possibilité d'utiliser un ensemble de capteurs ultrasonores indépendants les uns des autres. En particulier, on s'intéressera à la possibilité de resynchronisation en post-traitement des signaux issus des différents capteurs à partir de procédures de corrélation acoustique. Ceci réduira alors notablement la complexité du système de réseau de capteurs à implémenter pour l'imagerie de défauts.
Des expériences préliminaires ont été conduites au laboratoire sur une plaque d'aluminium. Un bruit est généré en frottant sur des petites surfaces de la plaque. Un réseau de 8 capteurs piézo-électriques est utilisé pour la collecte de données ultrasonores. L'inter-corrélation entre les différentes paires de récepteurs est calculée pour reconstruire à partir du bruit les fonctions de Green entre ces paires-là. Dans un premier temps, on s'est intéressé à l'étude de la qualité des fonctions d'inter-corrélation de bruit. Ensuite, à la resynchronisation des récepteurs en post traitement en se basant sur la symétrie des fonctions d'inter-corrélation préalablement calculées.

Date : 2022-06-21

Lieu : SCAI - Amphithéâtre Durand (bâtiment Esclangon), Faculté des sciences et ingénierie, Sorbonne Université (campus Jussieu).

Thèmes scientifiques :
A - Méthodes et modèles en traitement de signal

Inscriptions closes à cette réunion.

Accéder au compte-rendu de cette réunion.

(c) GdR 720 ISIS - CNRS - 2011-2022.