Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28093
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorMedeiros, Renan Antonio Corrêa-
dc.date.accessioned2022-04-18T20:41:59Z-
dc.date.available2022-04-18T20:41:59Z-
dc.date.issued2019-11-27-
dc.identifier.citationMEDEIROS, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28093-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectUltrassompt_BR
dc.subjectProcessamento de sinaispt_BR
dc.subjectRaspberry Pi (Computador)pt_BR
dc.subjectPython (Linguagem de programação de computador)pt_BR
dc.subjectUltrasonicspt_BR
dc.subjectSignal processingpt_BR
dc.subjectRaspberry Pi (Computer)pt_BR
dc.subjectPython (Computer program language)pt_BR
dc.titleProcessamento digital de sinais de ultrassom embarcado no Raspberry Pipt_BR
dc.title.alternativeUltrasound digital signal processing embedded on Raspberry Pipt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.contributor.advisor1Assef, Amauri Amorin-
dc.contributor.referee1Assef, Amauri Amorin-
dc.contributor.referee2Rosa, Marcelo de Oliveira-
dc.contributor.referee3Schneider, Fábio Kurt-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programBacharelado em Engenharia Elétricapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
Aparece nas coleções:CT - Engenharia Elétrica

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
CT_COELE_2019_2_21.pdf2,25 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.