ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ - - NGUYỄN THỊ CÚC TẠO ẢNH SIÊU MẬT ĐỘ SỬ DỤNG KẾT HỢP TẦN SỐ LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ, TRUYỀN THÔNG HÀ NỘI - 2017 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ - - NGUYỄN THỊ CÚC TẠO ẢNH SIÊU MẬT ĐỘ SỬ DỤNG KẾT HỢP TẦN SỐ Ngành: Công Nghệ Kỹ thuật Điện tử, Truyền thông Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử Mã số: 60520203 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ, TRUYỀN THÔNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS TRẦN ĐỨC TÂN HÀ NỘI - 2017 LỜI CẢM ƠN Luâ ̣n văn này là kế t quả trình nghiên cứu lý luận thực tiễn cá nhân tác giả dựa bảo, hướng dẫn tận tình PGS.TS Trần Đức Tân Thầy không quản khó khăn, thời gian, công sức để giúp hoàn thành luận văn này, nhân đây, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS Trần Đức Tân, thầy người say mê nghiên cứu khoa học, có phương pháp nghiên cứu có nhiều đóng góp cho nghiệp nghiên cứu khoa học Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đế n các thầ y, cô giáo và ba ̣n bè lớp K22 Kỹ thuật điện tử, Khoa Điê ̣n Tử - Viễn Thông, Trường Đa ̣i Ho ̣c Công Nghê ̣, Đa ̣i Ho ̣c Quố c Gia Hà Nô ̣i đã có những nhâ ̣n xét, góp ý cho luâ ̣n văn này của Luận văn hỗ trợ phần từ đề tài mã số CA.17.6A trung tâm Hỗ trợ Nghiên cứu châu Á tài trợ Cuố i cùng xin gửi lời cảm ơn đế n gia đình tôi, quan công tác, những người đã ta ̣o điề u kiêṇ cho ho ̣c tâ ̣p và nghiên cứu Gia điǹ h là đô ̣ng lực cho vượt qua những thử thách, luôn ủng hô ̣ và đô ̣ng viên hoàn thành luâ ̣n văn này LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luâ ̣n văn sản phẩm trình nghiên cứu, tìm hiểu cá nhân hướng dẫn bảo thầy hướng dẫn, thầ y cô bô ̣ môn, khoa bạn bè Tôi không chép tài liệu hay công trình nghiên cứu người khác để làm luận văn Nếu vi phạm, xin chịu trách nhiệm Hà Nội, ngày tháng 10 năm 2017 Người thực Nguyễn Thị Cúc MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ LỜI NÓI ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT 1.1 Tác dụng sinh học an toàn thiết bị chuẩn đoán siêu âm 1.1.1 Năng lượng chùm tia cường độ chùm tia 1.1.2 Tác dụng sinh học sóng âm 1.1.3 Sự an toàn thiết bị siêu âm chuẩn đoán khuyến cáo 1.2 Đặc điểm lan truyền sóng siêu âm 1.3 Kỹ thuật phương pháp tạo hình siêu âm 1.3.1 Nguyên lý hoạt động siêu âm 1.3.2 Các loại kỹ thuật siêu âm 1.4 Đầu dò siêu âm 16 1.4.1 Hiệu ứng Áp - Điện 16 1.4.2 Cấu tạo đầu dò 16 1.4.3 Các loại đầu dò 17 1.5 Siêu âm cắt lớp 19 CHƯƠNG NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG 21 2.1 Ảnh hưởng mật độ tới tạo ảnh 21 2.1.1 Ảnh hưởng mật độ trường áp suất bị tán xạ trụ tròn 23 2.2 Phương pháp lặp vi phân Born 24 2.3 Cách tiếp cận DBIM tần số kép (DF-DBIM) 27 2.4 Chất lượng thuật toán DF-DBIM 28 2.5 Bài toán ngươ ̣c 31 2.6 So sánh phương pháp tạo ảnh tương phản tạo ảnh mật độ 32 2.7 Mô tạo ảnh mật độ sử dụng DBIM 33 2.7.1 Kịch mô hàm mục tiêu 33 2.7.2 Kết mô hàm mục tiêu 33 2.8 Nhận xét 39 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT VÀ KẾT QUẢ 41 3.1 Phương pháp DF - DBIM 41 3.1.1 Kịch (Nt=34, Nr=23) 44 3.1.2 Kịch (Nt=17, Nr=11) 45 3.1.3 Kịch (Nt=20, Nr=16) 46 3.2 Mô DBIM DF - DBIM 48 3.3 Thay đổi mật độ với trường hợp kịch Nt=20, Nr=16 ( NF1 = 3, NF2 = 5) 51 KẾT LUẬN 53 TÀI LIỆU THAM KHẢO 55 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Ký hiêụ Ý nghiã Đơn vi ̣ DBIM Distorted Born Iterative Method 𝑁𝑡 Số lươ ̣ng máy phát 𝑁𝑟 Số lươ ̣ng máy thu ℎ mm Số lươ ̣ng ô (pixel) theo chiề u ̣c/ngang N 𝑐0 (𝑟⃑) Là kích thước của mô ̣t ô (pixel) m/s Vâ ̣n tố c truyề n sóng môi trường u Vâ ̣n tố c truyề n sóng đố i tươ ̣ng 𝑐1 (𝑟⃑) m/s 𝑂(𝑟⃑) (𝑟𝑎𝑑/𝑚)2 𝑝𝑖𝑛𝑐 (𝑟⃑) Pa Sóng tới (tín hiêụ tới) 𝑝(𝑟⃑) Pa Tín hiêụ tổ ng 𝑝 𝑠𝑐 (𝑟⃑) Pa Tín hiêụ tán xa ̣ 𝑘0 rad/m Số sóngtrong môi trường chuẩn 𝑘1 rad/m Số sóng đối tượng 𝜌0 kg.m-3 Mật độ môi trường đồng 𝜌 (𝑟⃗) kg.m-3 Mật độ đối tượng MoM DF Hàm mu ̣c tiêu Moment Dual Frequency DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1: So sánh phương pháp tạo ảnh không xét tới yếu tố mật độ 32 có xét tới yếu tố mật độ 32 Bảng 2.2: Kịch mô hàm mục tiêu 33 Bảng 3.1: Tham số mô kịch 43 Bảng 3.2: Mối liên hệ số phép đo số biến kịch 44 Bảng 3.3: Lỗi kịch tương ứng với giá trị NF1 sau tổng số vòng lặp 44 Bảng 3.4: Lỗi kịch tương ứng với giá trị NF1 sau vòng lặp kịch 44 Bảng 3.5: Lỗi kịch tương ứng với giá trị NF1 sau vòng lặp kịch 45 Bảng 3.6: Lỗi kịch tương ứng với giá trị NF1 sau vòng lặp kịch 46 Bảng 3.7: So sánh sử dụng riêng tần số f1, f2 kết hợp f1+f2 qua vòng lặp kịch 4: Nt=20 Nr=16 48 Bảng 3.8: Kết lỗi chuẩn hóa DF-DBIM sau vòng lặp mật độ khác 51 DANH MỤC CÁC HÌ NH VẼ Hình 1.1: Một ca siêu âm Hình 1.2: Ảnh siêu âm 2D 10 Hình 1.3: Ảnh siêu âm tim 4D 14 Hình 2.1: Cấ u hình ̣ đo liệu tán xạ 24 Hình 2.2: RMSEs tái tạo mật độ hình trụ với ΡR = 1/CR sử dụng cách tiếp cận DF-DBIM Tương ứng với giá trị vượt giới hạn Δϕ (a) 0.9π, (b) -0.9π, (c) 0.45π, (d) -0.45π Giới hạn dung sai DBIM thiết lập đến 0.1% 29 Hình 2.3: Tái tạo lại mật độ thực tế hình trụ với Δϕ = 0.9 π ΡR = 1/CR sử dụng DF-DBIM Tái tạo lại (màu xanh lam), lý tưởng (màu đỏ), tái tạo lại qua lọc giá trị trung bình (màu xanh lục) hiển thị thực tế Giới hạn dung sai DBIM thiết lập đến 0.1% 30 Hình 2.4: Kế t quả mô xây dựng hàm mục tiêu lý tưởng 34 Hình 2.5: Sơ đồ bố trí máy thu - máy phát kịch mô 34 Hình 2.6: Kế t quả khôi phu ̣c sau bước lă ̣p đầ u tiên (N = 40) 35 Hình 2.7: Kế t quả khôi phu ̣c sau bước lă ̣p thứ (N = 40) 36 Hình 2.8: Kế t quả khôi phu ̣c sau bước lă ̣p thứ (N =40) 37 Hình 2.9: Kế t quả khôi phu ̣c sau bước lă ̣p thứ (N =40) 38 Hình 2.10: Kế t quả lỗi sau bước vòng lặp 39 Hình 3.1: Lỗi chuẩn hóa giải thuật qua vòng lặp tương ứng với giá trị NF1 khác kịch 2(N = 20) 45 Hình 3.2: Lỗi chuẩn hóa giải thuật qua vòng lặp tương ứng với giá trị NF1 khác kịch 3(N =20) 46 Hình 3.3: Lỗi chuẩn hóa giải thuật qua vòng lặp tương ứng với giá trị NF1 khác kịch 4(N =20) 47 Hình 3.4: So sánh lỗi chuẩn hóa DF-DBIM DBIM sau vòng lặp 48 (kịch 4) 48 Hình 3.5: Kết khôi phục giải pháp khác vòng lặp 50 từ đến (Kịch 4) 50 Hình 3.6: So sánh lỗi chuẩn hóa DF-DBIM sau vòng lặp mật độ khác 52 LỜI NÓI ĐẦU Kỹ thuật y sinh môn khoa học ứng dụng dựa nguyên lý kỹ thuật ý tưởng thiết kế để đưa giải pháp y học Kỹ thuật y sinh lĩnh vực tương đối mẻ, đa phần thành tựu đạt dừng mức độ nghiên cứu, bao phủ nhiều lĩnh vực khác nhau: chẩn đoán hình ảnh, xử lý hình ảnh, vật liệu sinh học với kỹ thuật sinh học, mô hình hóa chiều…[26-30] Theo báo cáo gần đây, số bệnh ung thư Việt Nam đứng vị trí nhì giới Trong đó, ung thư vú thường gặp gây tử vong hàng đầu phụ nữ Đây bệnh phức tạp mà nhiều năm qua có nhiều nghiên cứu nguyên nhân, bệnh sinh điều trị Ngày y học, chẩn đoán hình ảnh phương pháp chẩn đoán cho phép người bác sĩ quan sát hình ảnh phận thể cách trực quan Từ đưa chẩn đoán xác bệnh lý để có biện pháp điều trị hiệu Trong đó, tạo ảnh siêu âm công cụ an toàn, không bị iôn hoá để chẩn đoán lâm sàng So với phương pháp X-ray, MRI, … phương pháp siêu âm cắt lớp cho phép tạo ảnh có lợi nhiều Hoạt động dựa tán xạ ngược có khả giải cấu trúc nhỏ bước sóng sóng tới, trái ngược với phương pháp tạo ảnh truyền thống sử dụng phương pháp phản hồi Một số tính chất vật liệu, độ tương phản âm, mật độ, độ suy hao, ứng dụng để tìm đối tượng có kích thước nhỏ Kỹ thuật siêu âm cắt lớp sử dụng tán xạ ngược coi phương pháp chụp cắt lớp siêu âm mạnh mẽ xác Có nhiều kỹ thuật siêu âm cắt lớp khác kỹ thuật siêu âm cắt lớp sử dụng kết hợp tần số Tần số thấp f1 đảm bảo độ hội tụ giải thuật đến mức độ tương phản gần với giá trị thực, độ phân giải không gian thấp Tần số cao f2 cải thiện độ phân giải không gian nhiên cấu hình lớn chi phí lớn Với trường hợp số lượng máy phát, máy thu nhỏ giúp giảm thiểu cấu hình phần cứng chi phí nhỏ Và số máy phát, máy thu trung bình để giảm chi phí mà chất lượng đảm bảo Bảng 3.2: Mối liên hệ số phép đo số biến kịch Kịch Tham số Số biến(N×N) 400 400 400 Số phép đo(Nt×Nr) 782 187 320 Số phép đo/số biến 1.955 0.468 0.8 Bảng 3.3: Lỗi kịch tương ứng với giá trị 𝑁𝑓1 sau tổng số vòng lặp 𝑁𝑓1 0.0679 0.0582 0.0604 0.0653 0.0796 0.1103 0.2331 Kịch 0.4296 0.3414 0.3189 0.3159 0.3136 0.3189 0.3876 Kịch 0.2610 0.1627 0.1591 0.1669 0.1739 0.2086 0.3037 Lỗi Kịch 2 3.1.1 Kịch (Nt=34, Nr=23) Bảng 3.4: Lỗi kịch tương ứng với giá trị 𝑁𝑓1 sau vòng lặp kịch 𝑁𝑓1 Err 0.4038 0.2892 0.1557 0.1173 0.0975 0.0844 0.0750 0.0679 0.4038 0.2747 0.2576 0.1220 0.0881 0.0730 0.0641 0.0582 0.4038 0.2747 0.2420 0.2649 0.1176 0.0824 0.0682 0.0604 0.4038 0.2747 0.2420 0.2268 0.2538 0.1157 0.0798 0.0653 0.4038 0.2747 0.2420 0.2268 0.2194 0.2508 0.1148 0.0796 0.4038 0.2747 0.2420 0.2268 0.2194 0.2142 0.2386 0.1103 0.4038 0.2747 0.2420 0.2268 0.2194 0.2142 0.2099 0.2331 44 Hình 3.1: Lỗi chuẩn hóa giải thuật qua vòng lặp tương ứng với giá trị 𝑁𝑓1 khác kịch 2(N = 20) Tất trường hợp lỗi chuẩn hóa giảm sau vòng lặp trường hợp Nf1 = cho chất lượng tốt 3.1.2 Kịch (Nt=17, Nr=11) Bảng 3.5: Lỗi kịch tương ứng với giá trị 𝑁𝑓1 sau vòng lặp kịch 𝑁𝑓1 Err 0.6154 0.4945 0.4366 0.4309 0.4300 0.4298 0.4298 0.4296 0.6154 0.4366 0.4257 0.3554 0.3451 0.3426 0.3418 0.3414 0.6154 0.4366 0.4007 0.4145 0.3321 0.3214 0.3194 0.3189 0.6154 0.4366 0.4007 0.3940 0.3868 0.3282 0.3186 0.3159 0.6154 0.4366 0.4007 0.3940 0.3909 0.3827 0.3224 0.3136 0.6154 0.4366 0.4007 0.3940 0.3909 0.3888 0.3777 0.3189 0.6154 0.4366 0.4007 0.3940 0.3909 0.3888 0.3871 0.3876 45 Hình 3.2: Lỗi chuẩn hóa giải thuật qua vòng lặp tương ứng với giá trị 𝑁𝑓1 khác kịch 3(N =20) Tất trường hợp lỗi chuẩn hóa giảm sau vòng lặp trường hợp Nf1 = cho chất lượng tốt 3.1.3 Kịch (Nt=20, Nr=16) Bảng 3.6: Lỗi kịch tương ứng với giá trị 𝑁𝑓1 sau vòng lặp kịch 𝐍𝐟𝟏 Err 0.4831 0.3928 0.3027 0.2812 0.2720 0.2668 0.2634 0.2610 0.4831 0.2696 0.3184 0.2045 0.1808 0.1711 0.1659 0.1627 0.4831 0.2696 0.2458 0.3136 0.1999 0.1748 0.1646 0.1591 0.4831 0.2696 0.2458 0.2436 0.3137 0.2026 0.1774 0.1669 0.4831 0.2696 0.2458 0.2436 0.2411 0.3113 0.1969 0.1739 0.4831 0.2696 0.2458 0.2436 0.2411 0.2387 0.3301 0.2086 0.4831 0.2696 0.2458 0.2436 0.2411 0.2387 0.2364 0.3037 46 Hình 3.3: Lỗi chuẩn hóa giải thuật qua vòng lặp tương ứng với giá trị 𝑁𝑓1 khác kịch 4(N =20) Tất trường hợp lỗi chuẩn hóa giảm sau vòng lặp trường hợp Nf1 = cho chất lượng tốt Nhận xét: Lỗi chuẩn hóa phương pháp mật độ kết hợp tần số vòng lặp tương ứng với giá trị 𝑁𝑓1 khác kịch 2, 3, mô tả tương ứng Hình 3.1, 3.2, 3.3 Bảng 3.4, 3.5, 3.6 biểu thị lỗi kịch tương ứng với giá trị 𝑁𝑓1 sau Niter vòng lặp Dựa vào kết mô phỏng, giá trị 𝑁𝑓1 phụ thuộc vào số lượng Nt Nr Nếu Nt Nr nhỏ (Hình 3.1), 𝑁𝑓1 lớn kết phụ thuộc vào f1; Nt Nr lớn (Hình 3.2) kết phụ thuộc vào f2 Trong trường hợp này, phương pháp kết hợp tần số không tốt phương pháp sử dụng tần số Trong thực tế, Nt×Nr > N×N số phương trình lớn số biến, hội tụ giải thuật mật độ kết hợp tần số đảm bảo Trong trường hợp có tần số cao f2 làm cho hiệu suất tốt Ngược lại, Nt×Nr < N×N 47 số phương trình nhỏ số biến, hội tụ giải thuật đạt việc sử dụng tần số thấp f1 Nếu Nt Nr giá trị trung bình (Hình 3.3) 𝑁𝑓1 lựa chọn để sử dụng tối ưu hai tần số f1 f2 Chúng ta thấy rằng, giải thuật mật độ kết hợp tần số thực có ý nghĩa với giá trị trung bình Nt Nr Vì vậy, chọn kịch để tiếp tục nghiên cứu khảo sát 3.2 Mô DBIM DF - DBIM Trong kịch 4, Niter thiết lập giá trị vòng lặp tốt tương ứng với tần số 𝑁𝑓1 = 3, 𝑁𝑓2 = Bảng 3.7: So sánh sử dụng riêng tần số f1, f2 kết hợp f1+f2 qua vòng lặp kịch 4: Nt=20 Nr=16 Tần số Err f1 0.4831 0.2696 0.2458 0.2436 0.2411 0.2387 0.2364 0.2345 f2 0.6848 0.4489 0.4037 0.3858 0.3768 0.3707 0.3661 0.3625 f1+f2 0.4831 0.2696 0.2458 0.3136 0.1999 0.1748 0.1646 0.1591 Hình 3.4: So sánh lỗi chuẩn hóa DF-DBIM DBIM sau vòng lặp (kịch 4) 48 Vòng lặp Sử dụng f1 Sử dụng f2 49 Sử dụng kết hợp f1+f2 Vòng lặp Sử dụng f1 Sử dụng f2 Sử dụng kết hợp f1+f2 Hình 3.5: Kết khôi phục giải pháp khác vòng lặp từ đến (Kịch 4) Nhận xét: Trong Hình 3.4 Hình 3.5 cho thấy hiệu suất lỗi chuẩn hóa ba giải pháp khác (sử dụng f1, sử dụng f2, kết hợp f1 với f2) 50 kịch để kiểm chứng hiệu phương pháp đề xuất Chúng ta dễ dàng nhận thấy lỗi chuẩn hóa giảm 44% so với phương pháp DBIM truyền thống sử dụng tần số Đây kết cho thấy, giải pháp kết hợp tần số tận dụng tần số thấp tần số cao Nó cho tốc độ hội tụ tốt lỗi chuẩn hóa giảm Vì vậy, sử dụng kết hợp tần số cho thấy kết tốt 3.3 Thay đổi mật độ với trường hợp kịch Nt=20, Nr=16 ( 𝑵𝒇𝟏 = 3, 𝑵𝒇𝟐 = 5) Bảng 3.8: Kết lỗi chuẩn hóa DF-DBIM sau vòng lặp mật độ khác Mật độ Kết 0.009 0.4831 0.2696 0.2458 0.3119 0.1974 0.1744 0.1647 0.1591 0.01 0.4831 0.2696 0.2458 0.3315 0.2101 0.1811 0.1689 0.1624 0.02 0.4831 0.2696 0.2458 0.3061 0.2071 0.1819 0.1705 0.1642 0.03 0.4831 0.2696 0.2458 0.3335 0.2118 0.1826 0.1704 0.1641 0.04 0.4831 0.2696 0.2458 0.3313 0.2067 0.1790 0.1684 0.1627 0.05 0.4831 0.2696 0.2458 0.3114 0.2107 0.1861 0.1741 0.1671 0.06 0.4831 0.2696 0.2458 0.3154 0.2124 0.1872 0.1756 0.1688 0.07 0.4831 0.2696 0.2458 0.3124 0.2113 0.1888 0.1779 0.1714 0.08 0.4831 0.2696 0.2458 0.3312 0.2159 0.1879 0.1756 0.1689 0.09 0.4831 0.2696 0.2458 0.3332 0.2167 0.1901 0.1785 0.1719 0.1 0.4831 0.2696 0.2458 0.3052 0.2124 0.1883 0.1780 0.1727 51 Hình 3.6: So sánh lỗi chuẩn hóa DF-DBIM sau vòng lặp mật độ khác Nhận xét: Mật độ nhỏ độ xác cao, mật độ lớn độ sai số lớn Tuy nhiên vị trí bước chuyển tần số f1 sang f2 mật độ cao giá trị lỗi thấp 52 KẾT LUẬN Trong luận văn này, phân tích ảnh hưởng phương pháp kết hợp hai tần số đến chất lượng tạo ảnh mật độ siêu âm cắt lớp dựa vào độ tán xạ Ảnh hưởng thay đổi mật độ kết hợp tần số bỏ qua mà nghiên cứu trước nhóm chưa quan tâm [5, 19, 2123].Trong thực tế, chất lượng khôi phục phụ thuộc nhiều vào tham số số máy phát, máy thu, vùng chia lưới , mức độ tán xạ, số vòng lặp, tần số…Bằng việc thiết lập kịch mô cho điều khiển chi phí tính toán, số vòng lặp 𝑁𝑓1 xác định để thu hiệu suất tốt Giải thuật DF-DBIM có ý nghĩa trường hợp số vòng lặp, số máy thu, máy phát giá trị trung bình Nếu số máy thu, máy phát lớn nhỏ, giải thuật DFDBIM không cho kết khôi phục tốt so với phương pháp sử dụng tần số Dựa vào kết thực tế, lựa chọn kịch số máy thu, máy phát trung bình để phân tích sâu Với kịch này, giá trị 𝑁𝑓1 = 3, 𝑁𝑓2 = 5, cho lỗi chuẩn hóa giảm 44% so với phương pháp DBIM truyền thống sử dụng tần số Công trình phát triển việc sử dụng liệu thực nghiệm, trước đưa vào ứng dụng thực tế Trong trình nghiên cứu hoàn thành luận văn, tác giả 03 công bố hội nghị nước: Trần Quang Huy, Nguyễn Thị Cúc, Nguyễn Hồng Minh, “Phát sớm u lạ phục vụ chuẩn đoán ung thư vú sử dụng kỹ thuật siêu âm cắt lớp”, Advances in applied and engineering physics IV, trang 49, 2015 Mã số T32 Thi Cuc Nguyen, Hong Minh Nguyen, Tien Anh Nguyen, Quang Huy Tran, “Bilinear Interpolation for Enhanced Reconstruction of the DBIM Approach”, Proceedings of 2016 National Conference on Electronics, Communications and Information Technology, 2-25 page, 2016 Nuber 31 53 Nguyễn Hồng Minh, Nguyễn Thị Cúc, Trần Quang Huy, “Khôi phục ảnh siêu âm cắt lớp sử dụng kỹ thuật nội suy song khối”, Hội thảo khoa học liên trường điện tử - viễn thông năm 2016 Kỷ niệm 50 năm truyền thống khoa vô tuyến điện tử, trang 66, 2016, tiểu ban 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Nguyễn Thanh Nam Tạo ảnh mật độ sử dụng tán xạ ngược Luận văn tốt nghiệp trường đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, năm 2016 [2] Nguyễn Phước Bảo Quân Siêu âm bụng tổng quát Nhà xuất Y học, năm 2010 [3] Nguyễn Văn Thiện, Phan Sỹ An Vật lý lý sinh y học Nhà xuất Y học, năm 2011 Tiếng Anh [4] C F Schueler, H Lee, and G Wade Fundamentals of digital ultrasonic processing IEEE Transactions on Sonics and Ultrasonics, vol 31, no 4,pp 195-217, (1984) [5] Huy, T Q., Tan, T D., & Linh-Trung, N (2014, October) An improved distorted born iterative method for reduced computational complexity and enhanced image reconstruction in ultrasound tomography In 2014 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC 2014) (pp 703-707) IEEE [6] J Lin and W Chew, “Ultrasonic imaging by local shape function method with CGFFT,” IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, vol 43, no 5, pp 956-969, September 1996 [7] J Mamou, M L Oelze, W D O’Brien, Jr., and J F Zachary, “Identifying ultrasonic scattering sites from three-dimensional impedance maps,” Journal of the Acoustical Society of America, vol 117, no 1, pp 413-423, January 2005 [8] J N Yang, A D Murphy, E L Madsen, J A Zagzebski, K W Gilchrist, G R Frank, M C Macdonald, C A Millard, A Faraggi, C A Jaramillo, and F R Gosset, “A method for in vitro mapping of ultrasonic speed and density in breast tissue,” Ultrasonic Imaging, vol 13, no 1, pp 91-109, January 1991 55 [9] Lavarello Robert, New Developments on Quantitative Imaging Using Ultrasonic Waves, University of Illinois at Urbana-Champaign, 2009 [10] M L Oelze and W D O’Brien, Jr., “Application of three scattering models to the characterization of solid tumors in mice,” Ultrasonic Imaging, vol 28, no 2, pp 83-96, April 2006 [11] M J Berggren, S A Johnson, B L Carruth, W W Kim, F Stenger, and P K Kuhn, “Ultrasound inverse scattering solutions from transmission and/or reflection data,” in Proceedings of the SPIE, vol 671, pp 114- 121, (1986) [12] M T Heath, Scientific Computing: An Introductory Survey, New York, NY: McGraw-Hill, (2002) [13] Quang-Huy, T., & Duc-Tan, T Sound contrast imaging using uniform ring configuration of transducers with reconstruction In Advanced Technologies for Communications (ATC), 2015 International Conference on (pp 149-153) IEEE, October 2015 [14] R J Lavarello and M L Oelze, Tomographic Reconstruction of Three- Dimensional Volumes Using the Distorted Born Iterative Method IEEE Transactions on Medical Imaging, 28, 2009, pp 1643-1653, (2009) [15] S A Goss, R L Johnston, and F Dunn, “Comprehensive compilation of empirical ultrasonic properties of mammalian tissues,” Journal of the Acoustical Society of America, vol 64, no 2, pp 423-457, August 1978 [16] S A Johnson and F Stenger, “Ultrasound tomography by Galerkin or moment methods,” in Lecture Notes in Medical Informatics, Vol 23: Selected Topics in Image Science, O Nalcioglu and Z Cho, Eds New York, NY: Springer-Verlag, pp 254-275, (1984) [17] S A Johnson, T Abbott, R Bell, M Berggren, D Borup, D Robinson, J Wiskin, S Olsen, and B Hanover, “Noninvasive breast tissue characterization using ultrasound speed and attenuation,” in Acoustical Imaging, vol 28, pp 147-154, (2007) 56 [18] S Kwon and M Jeong, “Ultrasound inverse scattering determination of speed of sound, density and absorption,” in Proceedings of the IEEE Ultrasonics Symposium, pp 1631-1634, (1998) [19] Tran-Duc, T., Linh-Trung, N., & Do, M N Modified distorted Born iterative method for ultrasound tomography by random sampling In Communications and Information Technologies (ISCIT), 2012 International Symposium on (pp 1065-1068) IEEE, October 2012 [20] T Cavicchi, S Johnson, and W D O’Brien, Jr., “Application of the sinc basis moment method to the reconstruction of infinite circular cylinders,” IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, vol 35, no 1, pp 22-33, January 1988 [21] Tran-Duc, T., Linh-Trung, N., Oelze, M L., & Do, M N Application of l1 Regularization for High-Quality Reconstruction of Ultrasound Tomography In 4th International Conference on Biomedical Engineering in Vietnam (pp 309-312) Springer Berlin Heidelberg, (2013) [22] Tran, Q H., & Tran, D T Ultrasound Tomography in Circular Measurement Configuration using Nonlinear Reconstruction Method International Journal of Engineering and Technology (IJET), 7(6), 2207-2217, (2015) [23] Tran, Q H., Tran, D T., Huynh, H T., Ton-That, L., & Nguyen, L T Influence of dual-frequency combination on the quality improvement of ultrasound tomography Simulation, 92(3), 267-276, (2016) [24] W C Chew and J H Lin, “A frequency-hopping approach for microwave imaging of large inhomogeneous bodies,” IEEE Microwave and Guided Wave Letters, vol 5, no 12, pp 440-441, December 1995 [25] Yu-Hong Dai, Nonlinear Conjugate Gradient Methods, State Key Laboratory of Scientific and Engineering Computing, Institute of Computational Mathematics and Scientific/Engineering Computing, Academy 57 of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, Zhong Guan Cun Donglu 55, Beijing, 100190, P.R China [26] Tran Duc Tan, Dinh Van Phong, Truong Minh Chinh and Nguyen LinhTrung, "Accelerated parallel magnetic resonance imaging with multi-channel chaotic compressed sensing," The 2010 International Conference on Advanced Technologies for Communications, Ho Chi Minh City, 2010, pp 146-151 doi: 10.1109/ATC.2010.5672695 [27] Tran-Duc T., Wang Y., Linh-Trung N., Do M.N., Insana M.F (2013) Complex Shear Modulus Estimation Using Maximum Likelihood Ensemble Filters In: Toi V., Toan N., Dang Khoa T., Lien Phuong T (eds) 4th International Conference on Biomedical Engineering in Vietnam IFMBE Proceedings, vol 49 Springer, Berlin, Heidelberg [28] Nguyen Linh-Trung, Truong Minh-Chinh, Tan Tran-Duc, Ha Vu Le, Minh Ngoc Do, Chaotic Compressed Sensing and Its Application to Magnetic Resonance Imaging, Vol 3, No 3-4 (Jul-Dec, 2013), [29] T Minh-Chinh, T Tran-Duc, N Linh-Trung, M Luong and M N Do, "Enhanced SWIFT acquisition with chaotic compressed sensing by designing the measurement matrix with hyperbolic-secant signals," 2012 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, San Diego, CA, 2012, pp 380-383 doi: 10.1109/EMBC.2012.6345948 [30] Thuy-Duong N.T., Linh-Trung N., Tran-Duc T., Boashash B (2013) Separation of Nonstationary EEG Epileptic Seizures Using Time-FrequencyBased Blind Signal Processing Techniques In: Toi V., Toan N., Dang Khoa T., Lien Phuong T (eds) 4th International Conference on Biomedical Engineering in Vietnam IFMBE Proceedings, vol 49 Springer, Berlin, Heidelberg 58 ... sử dụng phương pháp tạo ảnh siêu âm mật độ sử dụng kết hợp tần số