ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ  VŨ HỒNG TUẤN HIỆP KHƠI PHỤC ẢNH SIÊU ÂM CẮT LỚP SỬ DỤNG DBIM HỖ TRỢ BỞI QUYẾT ĐỊNH NGƯỠNG 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 - 2016 LỜI CẢM ƠN Được phân công Khoa Điện tử Viễn thông - Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội đồng ý thầy giáo hướng dẫn PGS.TS Trần Đức Tân, thực đề tài “Khôi phục ảnh siêu âm cắt lớp sử dụng DBIM hỗ trợ định ngưỡng” Luận văn kết làm việc chăm ý kiến đóng góp, dẫn nhiệt tình thầy hướng dẫn thầy giáo PGS.TS Trần Đức Tân Tôi vinh hạnh làm việc thầy giáo hướng dẫn Do đặc thù công việc thường xuyên phải cơng tác xa, việc hồn thiện luận văn phải kéo dài thêm thời gian nhận bảo tận tình, chu đáo thầy giáo Tôi xin gửi lời cảm ơn đến thầy, cô bạn bè trong lớp K20-ĐTVT, môn Vi điện tử Vi hệ thống, Khoa Điện tử - Viễn thông, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội có nhận xét, góp ý q báu q trình tơi hồn thiện luận văn Đây đề tài dày công nghiên cứu với thầy hướng dẫn, vậy, tơi hy vọng rằng, tài liệu bổ ích cho người quan tâm lĩnh vực Tôi xin cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp, người thân cổ vũ, động viên, giúp đỡ tơi hồn thành luận văn Hà Nội, ngày 01 tháng năm 2016 Học viên Vũ Hồng Tuấn Hiệp LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi hướng dẫn khoa học thầy giáo PGS.TS Trần Đức Tân Các nội dung nghiên cứu, kết luận văn trung thực chưa cơng bố hình thức trước Tôi không chép tài liệu hay công trình nghiên cứu người khác để làm luận văn Nếu phát có gian lận tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm nội dung luận văn Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội không liên quan đến vi phạm tác quyền, quyền gây q trình thực (nếu có) Hà Nội, ngày 01 tháng năm 2016 Học viên Vũ Hoàng Tuấn Hiệp MỤC LỤC KÍ HIỆU VIẾT TẮT / GIẢI THÍCH Ý NGHĨA DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC HÌNH VẼ LỜI NÓI ĐẦU CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Tổng quan chẩn đoán hình ảnh 1.1.1 Chụp ảnh cắt lớp CT 1.1.2 Chụp cộng hưởng từ MRI 1.1.3 Chụp siêu âm 1.2 Siêu âm cắt lớp sử dụng tán xạ ngược 16 1.3 Tổ chức luận văn 17 CHƯƠNG NGUYÊN TẮC HOẠT ĐỘNG 18 2.1 Lặp vi phân Born (DBIM) 18 2.2 Bài toán ngược 23 2.3 Các phương pháp toán học nâng cao chất lượng khôi phục ảnh y sinh 25 CHƯƠNG HỆ THỐNG ĐỀ XUẤT 28 3.1 Đề xuất 28 3.2 Tìm giá trị ngưỡng A tối ưu 30 3.3 Các kết mô 30 KẾT LUẬN 41 TÀI LIỆU THAM KHẢO 42 PHỤC LỤC: CODE MATLAB DBIM 44 KÍ HIỆU VIẾT TẮT / GIẢI THÍCH Ý NGHĨA Kí hiệu Đơn vị BIM Ý nghĩa Born Iterative Method / Phương pháp lặp Born c0 m/s Vận tốc truyền sóng mơi trường c1 m/s Vận tốc truyền sóng đối tượng CT scanner Computer tomography scanner / Chụp X – quang cắt lớp DBIM Distorted Born Iterative Method / Phương pháp lặp vi phân Born H Mm Là đơn vị kích thước ô (pixel) k0 rad/m Số sóng MRI Magnetic Resonance Imaging / Chụp cộng hưởng từ N Số lượng ô (pixel) theo chiều dọc/ngang Nr Số lượng máy phát Nt Số lượng máy thu  O(r )  pinc (r )  p( r )  p sc (r ) ROI (rad / m)2 Hàm mục tiêu Pa Áp suất tới Pa Áp suất tổng Pa Áp suất tán xạ Region of Interest / Vùng quan tâm -1- DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.1: Kết thực nghiệm trường hợp khơng có nhiễu 32 Bảng 3.2: Kết thực nghiệm có nhiễu 35 Bảng 3.3: Bảng hình ảnh hàm mục tiêu sau lẫn lặp 39 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Ảnh chụp cắt lớp CT Hình 1.2: Ảnh chụp cơng hưởng từ (sọ não) Hình 1.3: Đầu dò siêu âm 10 Hình 1.4: Ảnh chụp siêu âm cắt lớp từ máy R7 Quantum 15 Hình 2.1: Cấu hình hệ đo DBIM 18 Hình 2.2: Mơ hình phương pháp DBIM 22 Hình 3.1: Cấu hình hệ đo thực tế 28 Hình 3.2: Hàm mục tiêu lý tưởng 31 -2- LỜI NÓI ĐẦU Trong y học, chẩn đốn hình ảnh phương pháp chẩn đốn cho phép bác sĩ quan sát hình ảnh phận thể cách trực quan nhất, từ đưa chẩn đốn xác bệnh lý để có biện pháp điều trị hiệu Ngày nay, với phát triển nhanh chóng khoa học kỹ thuật, ngành công nghệ thông tin - điện tử viễn thông, phương tiện chẩn đốn hình ảnh khơng ngừng cải tiến nhằm nâng cao độ xác, tính hữu ích ngày đóng vai trị quan trọng hệ thống y học Đặc biệt, bối cảnh bùng nổ bệnh ung thư, chẩn đốn hình ảnh sử dụng phương pháp phát sớm bệnh ung thư Một số phương pháp chẩn đốn hình ảnh phổ biến là: chụp X - quang, chụp cắt lớp (CT), chụp cộng hưởng từ (MRI), siêu âm… Thời gian gần đây, siêu âm trở thành phương pháp áp dụng rộng rãi với ưu điểm trội thực đơn giản, giá thành rẻ, không độc hại; nhiên phương pháp tạo ảnh truyền thống B-mode tồn nhược điểm chất lượng ảnh, ảnh sau tái tạo chưa rõ nét được, ảnh hưởng đến chất lượng, gây khó khăn cho việc chẩn đốn bệnh Do đó, phương pháp tạo ảnh cắt lớp bắt đầu quan tâm đáp ứng yêu cầu chất lượng độ xác, phương pháp chưa có nhiều ứng dụng thương mại gặp số khuyết điểm phải kể đến chất lượng tốc độ tính tốn Tạo ảnh siêu âm cắt lớp sử dụng tán xạ ngược dựa hai nguyên lý hoạt động lặp Born (Born Iterative Method - BIM) lặp vi phân Born (Distorted Born Iterative Method - DBIM), hai phương pháp cho tốt cho tạo ảnh tán xạ Trong đó, lặp vi phân Born có ưu điểm tốc độ hội tụ nhanh phương pháp tác giả lựa chọn để cải tiến Luận văn đề xuất phương pháp sử dụng ngưỡng giới hạn áp suất tán xạ để cải tiến phương pháp DBIM truyền thống (có thể áp dụng với BIM) giúp cho ảnh tạo có chất lượng tốt hẳn phương pháp ban đầu, với thời gian tính tốn giảm đáng kể Với kết thu qua thực nghiệm mô chứng minh phương pháp đề xuất cho kết tốt, khắc phục nhược điểm phương pháp truyền thống chất lượng khôi phục tốc độ tính tốn -3- CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Tổng quan chẩn đốn hình ảnh Chẩn đốn hình ảnh hay chẩn đốn bệnh thơng qua hình ảnh phương pháp quan trọng giúp cho bác sĩ người bệnh hiểu rõ hình thái, chức năng, cấu tạo sinh lý thể, để từ đưa phương án phòng ngừa điều trị bệnh cách hiệu Một số phương pháp chẩn đoán hình ảnh phổ biến như: X - quang, chụp cắt lớp - CT (Computed Tomography), cộng hưởng từ - MRI (Magnetic Resonance Imaging), siêu âm (Ultrasound),… 1.1.1 Chụp ảnh cắt lớp CT từ viết tắt Computed Tomography có nghĩa “chụp ảnh lát cắt tính tốn”, CT có khả tạo hình ảnh “xun qua” thể bệnh nhân CT cịn có tên gọi khác CAT (Computed axial tomography) Sơ lược nguyên lý Khi chụp X - quang, bệnh nhân đứng máy phát tia X phim Tia X có chất giống với ánh sáng - sóng điện từ, có bước sóng nhỏ, lượng lớn nên có khả đâm xuyên mạnh Khi tia X qua thể người, bị quan thể hấp thụ phần Năng lượng tia X giảm tuân theo định luật Beer [1, tr.13]: I = I0 exp(-μx), (1.1) đó: I0 , I lượng tia X tới sau qua vật hấp thu; μ hệ số suy giảm tuyến tính vật liệu, đặc trưng cho khả làm suy giảm lượng tia X vật chất x chiều dày vật hấp thu tia X Các phận khác thể hấp thụ tia X khác [1, tr.33] Vì vậy, chùm tia X khỏi thể gồm tia có lượng khác nhau, mức độ tác động lên phim khác nên phim có vùng sáng tối mơ tả quan bên thể người chụp -4- CT dùng tia X có nhiều điểm khác biệt phức tạp chụp X - quang thông thường Một chùm tia X sử dụng “cắt” ngang qua thể người chụp Ở phía bên kia, thay đặt phim, người ta dùng máy thu để ghi lại tín hiệu [1, tr.53-54] Tia X máy thu quay xung quanh người chụp quỹ đạo quay nằm mặt phẳng để lấy liệu thô (raw data) lát cắt Dữ liệu thơ sau tính tốn biến đổi toán học để chuyển thành liệu hình ảnh cho ta quan sát Hiện nay, hầu hết máy CT có phần mềm tái tạo hình ảnh 3D từ lát cắt Các phần mềm cho phép bác sỹ quan sát quan bên thể theo hướng, cắt lại nhiều hướng khác Ưu điểm nhược điểm Ngày nay, CT ứng dụng rộng rãi khám lâm sàng để phát bệnh lý từ sọ não, đầu mặt cổ, tim, ngực, bụng, chậu, xương, mô mềm bệnh lý mạch máu não, cổ, mạch máu chi mạch máu tạng khác CT dùng để hướng dẫn phẫu thuật, xạ trị theo dõi sau phẫu thuật Kỹ thuật 3D-CT cho phép đánh giá xác vị trí tổn thương khơng gian chiều, từ định hướng tốt cho phẫu thuật xạ trị Hình 1.1: Ảnh chụp cắt lớp CT sọ não Các ưu điểm kỹ thuật CT là: o Hình ảnh rõ nét khơng có tượng nhiều hình chồng lên o Khả phân giải hình ảnh mơ mềm cao nhiều so với X - quang -5- o Thời gian chụp nhanh, cần thiết khảo sát, đánh giá bệnh cấp cứu khảo sát phận di động thể (phổi, tim, gan, ruột…) o Độ phân giải không gian xương cao nên tốt để khảo sát bệnh lý xương o Kỹ thuật dùng tia X, nên dùng để chụp cho bệnh nhân có chống định chụp cộng hưởng từ (Đặt máy tạo nhịp, van tim kim loại, máy trợ thính cố định, di vật kim loại…) Kỹ thuật CT tồn nhược điểm, cụ thể là: o Do khả đâm xuyên mạnh tia X nên CT khó phát tổn thương phần mềm MRI o CT khó phát tổn thương sụn khớp, dây chằng tổn thương tủy sống o Những quan tổn thương có độ đậm khó phát khó phân biệt CT o Độ phân giải hình ảnh CT thấp MRI, cấu trúc mơ mềm, CT khó phát tổn thương có kích thước nhỏ o CT kỹ thuật dùng tia X gây nhiễm xạ Mức độ nhiễm xạ lần chụp nằm giới hạn cho phép 1.1.2 Chụp cộng hưởng từ Chụp cộng hưởng từ (MRI) phương pháp thu hình ảnh quan thể sống quan sát lượng nước bên cấu trúc quan Ảnh mô mềm thể tạo từ cộng hưởng từ rõ nét so với ảnh từ phương pháp khác Nguyên lý Dựa vào nguyên tắc cấu tạo nguyên tử mômen tạo từ electron proton Cơ thể người cấu tạo chủ yếu từ nước (60-70%) mà thành phần phân tử nước ln có ngun tử hydro Về mặt từ tính, -6- giá kết mô phỏng: Lỗi tái tạo ảnh sau vòng lặp (càng nhỏ tốt), thời gian tái tạo ảnh Ta có bảng kết thực nghiệm sau: Ngưỡng giới hạn (A) Lỗi tái tạo ảnh từ vòng lặp đến vòng lặp 10 Thời gian (s) Mt 1.2128 0.7014 0.5669 0.3363 0.2032 0.1255 0.0733 0.0351 0.0198 106.3 1089x196 10-4 0.7305 0.8832 0.4844 0.2744 0.2000 0.0995 0.0435 0.0310 0.0223 106.0 1083x196 3×10-4 0.9220 0.5194 0.3297 0.2084 0.0990 0.0566 0.0250 0.0125 0.0076 105.0 1071x196 5×10-4 1.9314 0.9909 0.8064 0.3837 0.2300 0.1575 0.0588 0.0315 0.0179 104.7 1041x196 7×10-4 1.0376 0.7078 0.6711 0.4391 0.4103 0.2141 0.0742 0.0220 0.0094 103.5 1007x196 9×10-4 1.0655 0.5696 0.4093 0.1650 0.1231 0.1054 0.0599 0.0378 0.0183 102.0 971x196 10-3 1.0640 0.4388 0.4596 0.1634 0.0954 0.0318 0.0183 0.0113 0.0070 101.6 949x196 3×10-3 0.3990 0.3052 0.2736 0.2620 0.2585 0.2612 0.2601 0.2595 0.2589 89.9 387x196 Bảng 3.1: Kết thực nghiệm trường hợp khơng có nhiễu Nhận xét: + Việc tăng ngưỡng giới hạn có tác dụng giảm kích thước cho ma trận Mt làm cho thời gian xử lý giảm dần Tuy nhiên, kết lỗi khơng ổn định, có trường hợp cho lỗi bé + Việc tăng ngưỡng giới hạn đến mức định Nếu tăng nhiều gây lỗi lớn - Kịch 2: Có nhiễu Thiết lập nhiễu Gauss 5% (đặt noise_flg = 0) Lần lượt đặt ngưỡng giới hạn A = (khơng có ngưỡng giới hạn); 10-4; 3×10-4; 5×10-4; 7×10-4; 9×10-4; 10-3; 3×10-4 Ứng với giá trị ngưỡng giới hạn A, có tác dụng nhiễu nên lỗi tái tạo ảnh thay đổi khác nên phải tiến hành thực nghiệm nhiều lần (ít 10 lần) - 32 - Ta có bảng kết thực nghiệm sau: Ngưỡng giới hạn (A) 10-4 3×10-4 Lỗi tái tạo ảnh từ vịng lặp đến vịng lặp 10 Thời gian (s) Mt 1089×196 1.3360 0.9267 0.6078 0.5189 0.2652 0.1552 0.0590 0.0245 0.0181 108.2 1.0201 0.7726 0.3985 0.1776 0.1017 0.0714 0.0400 0.0227 0.0136 107.9 1.1708 0.9100 0.4274 0.2577 0.0841 0.0455 0.0203 0.0099 0.0040 108.4 0.9936 1.0079 0.4743 0.2813 0.1006 0.0579 0.0346 0.0253 0.0160 126.7 1.2562 0.8311 0.4324 0.3768 0.2592 0.1357 0.1129 0.0559 0.0377 112.3 2.4265 0.6692 0.5292 0.2036 0.0648 0.0289 0.0131 0.0086 0.0050 108.9 1.2529 0.8047 0.6313 0.3796 0.1568 0.0815 0.0447 0.0209 0.0160 109.0 1.1151 0.7768 0.3260 0.1162 0.0387 0.0221 0.0100 0.0054 0.0022 108.7 1.0672 1.0941 0.7521 0.4400 0.1947 0.1249 0.0599 0.0263 0.0196 108.7 1.2507 0.8238 0.4327 0.2758 0.0771 0.0375 0.0183 0.0094 0.0036 108.8 1.9421 0.9553 0.5202 0.2870 0.1565 0.0767 0.0332 0.0151 0.0071 110.2 1083×196 1.0798 0.8351 0.4440 0.1974 0.1387 0.0850 0.0550 0.0406 0.0287 109.0 - 1.5734 0.9605 0.4191 0.3415 0.1622 0.0872 0.0524 0.0348 0.0252 111.9 0.9311 0.8430 0.4534 0.1467 0.0650 0.0281 0.0175 0.0133 0.0089 109.0 1.1225 1.0181 0.5626 0.7047 0.2495 0.2283 0.1134 0.0548 0.0346 108.9 1.4634 1.0828 0.3614 0.3254 0.1352 0.0941 0.0407 0.0255 0.0123 108.6 1.2904 1.0708 0.4304 0.5521 0.2395 0.1376 0.0762 0.0525 0.0381 108.5 0.7630 0.5029 0.2634 0.2319 0.1151 0.0455 0.0331 0.0217 0.0138 111.9 0.9015 0.6623 0.3535 0.1333 0.0767 0.0401 0.0218 0.0164 0.0115 109.6 1.5220 0.8970 0.3402 0.2477 0.1078 0.0468 0.0224 0.0160 0.0102 109.3 1.3505 0.6583 0.4474 0.3769 0.1550 0.1288 0.0686 0.0364 0.0190 108.1 2.0951 0.5810 0.3642 0.1973 0.1287 0.0727 0.0287 0.0199 0.0135 111.0 1.2859 0.5884 0.3745 0.2955 0.0818 0.0590 0.0317 0.0172 0.0080 108.4 1.0267 0.8400 0.5013 0.3428 0.1287 0.0835 0.0575 0.0414 0.0248 108.0 - 33 - 1071×196 5×10-4 7×10-4 1.7907 0.6101 0.3121 0.1992 0.0893 0.0488 0.0321 0.0190 0.0105 106.2 1.6910 0.9193 0.5719 0.2285 0.1516 0.0832 0.0491 0.0321 0.0226 107.6 1.4840 0.7616 0.6445 0.3743 0.1108 0.0333 0.0182 0.0078 0.0064 106.7 1.4880 0.7293 0.2523 0.1275 0.0753 0.0410 0.0318 0.0186 0.0133 106.5 1.6981 1.3767 0.6801 0.4709 0.3218 0.1648 0.0884 0.0611 0.0416 107.2 1.2902 1.1099 0.5649 0.4988 0.2388 0.0965 0.0537 0.0232 0.0091 106.3 0.8250 0.6139 0.3446 0.1740 0.1349 0.0950 0.0361 0.0229 0.0143 107.1 1.2654 0.7309 0.4018 0.2633 0.1684 0.1122 0.0505 0.0220 0.0154 105.4 1.4944 0.6112 0.3492 0.3240 0.1662 0.0965 0.0361 0.0186 0.0129 105.4 0.9849 0.7071 0.3486 0.1299 0.0704 0.0378 0.0127 0.0106 0.0069 105.2 0.9036 0.8691 0.6642 0.2734 0.2074 0.1144 0.0839 0.0476 0.0197 105.9 0.8155 0.8008 0.4693 0.1353 0.0773 0.0598 0.0295 0.0115 0.0072 105.3 1.0148 0.6225 0.3548 0.3002 0.1380 0.0907 0.0424 0.0230 0.0144 105.7 1.7737 0.6484 0.3904 0.1625 0.0556 0.0231 0.0120 0.0058 0.0035 105.9 1.1426 1.4418 0.6779 0.8285 0.4688 0.3153 0.2385 0.1968 0.0815 105.3 0.8475 1.1422 0.6223 0.3071 0.2178 0.1632 0.0813 0.0450 0.0189 105.7 0.8350 0.5518 0.5124 0.2752 0.1528 0.0775 0.0320 0.0179 0.0127 105.9 1.8079 0.8153 0.7940 0.5436 0.2890 0.2023 0.1296 0.0614 0.0326 104.4 1.0847 0.6572 0.3650 0.1216 0.0752 0.0464 0.0225 0.0136 0.0078 104.2 1.0244 0.6754 0.3439 0.1449 0.0842 0.0516 0.0301 0.0218 0.0139 104.7 0.8148 0.3324 0.2036 0.0931 0.0567 0.0286 0.0166 0.0085 0.0033 104.8 4.0761 0.7024 0.5455 0.4836 0.2446 0.0896 0.0445 0.0339 0.0188 104.4 1.3285 0.7187 0.3309 0.1865 0.1029 0.0525 0.0303 0.0180 0.0113 104.3 1.1960 0.6504 0.3573 0.3463 0.1743 0.0799 0.0418 0.0213 0.0163 104.5 0.9840 0.5784 0.4221 0.2062 0.1274 0.1354 0.0672 0.0361 0.0134 104.1 0.8550 1.4237 0.4197 0.1811 0.1606 0.0819 0.0347 0.0302 0.0212 104.7 1.0174 0.6852 0.3436 0.1322 0.0741 0.0412 0.0189 0.0146 0.0091 104.3 0.9936 0.6746 0.3083 0.1221 0.0710 0.0538 0.0316 0.0236 0.0140 104.5 - 34 - 1041×196 1007×196 9×10-4 10-3 3×10-3 1.2841 0.5819 0.2617 0.1923 0.1124 0.0736 0.0337 0.0202 0.0146 103.5 1.3034 1.0933 0.4116 0.2950 0.2243 0.0991 0.0703 0.0333 0.0178 103.3 1.0786 0.7469 0.3510 0.1759 0.1032 0.0784 0.0487 0.0362 0.0239 103.2 1.1505 0.7941 0.4037 0.3192 0.1779 0.1014 0.0680 0.0394 0.0251 103.7 1.2889 0.7788 0.2976 0.1428 0.0606 0.0468 0.0283 0.0139 0.0046 104.1 1.6821 0.6947 0.3538 0.2645 0.2394 0.0864 0.0497 0.0200 0.0185 103.7 1.1284 0.6181 0.3346 0.2013 0.1214 0.0822 0.0384 0.0248 0.0177 103.5 0.9673 0.6160 0.3051 0.1042 0.0561 0.0491 0.0305 0.0232 0.0120 103.3 1.6913 0.9314 0.3444 0.1994 0.1212 0.0639 0.0379 0.0237 0.0183 103.5 1.0715 0.9641 0.7841 0.4023 0.1199 0.0921 0.0703 0.0451 0.0264 103.3 1.5510 0.6603 0.3501 0.1986 0.1339 0.0714 0.0472 0.0301 0.0222 103.1 0.7866 0.7616 0.3095 0.0879 0.0651 0.0382 0.0236 0.0155 0.0113 102.2 1.0609 0.4736 0.2428 0.0918 0.0587 0.0407 0.0199 0.0115 0.0046 99.7 1.1230 0.5179 0.2529 0.1065 0.0773 0.0332 0.0218 0.0126 0.0105 100.0 2.5809 0.7446 0.4264 0.1225 0.0741 0.0432 0.0262 0.0129 0.0101 102.4 1.1368 1.0377 0.8973 0.4095 0.1969 0.1584 0.0841 0.0400 0.0206 100.6 0.8857 0.5459 0.2414 0.0937 0.0692 0.0342 0.0225 0.0180 0.0131 100.2 1.2005 0.5240 0.1998 0.1388 0.0876 0.0576 0.0303 0.0150 0.0089 102.0 1.2618 1.0647 0.4717 0.3383 0.1196 0.0598 0.0301 0.0146 0.0071 100.8 1.1960 0.5668 0.4765 0.3537 0.1376 0.1015 0.0475 0.0273 0.0123 100.2 1.2847 0.6498 0.2394 0.1075 0.0761 0.0517 0.0308 0.0184 0.0099 100.7 1.0980 0.5625 0.4553 0.2374 0.0942 0.0607 0.0316 0.0198 0.0101 100.6 0.7748 0.2805 0.2731 0.2608 0.2580 0.2634 0.2623 0.2608 0.2582 88.1 0.9644 0.3812 0.2551 0.2522 0.2550 0.2584 0.2598 0.2608 0.2609 88.3 0.8503 0.2675 0.2485 0.2543 0.2570 0.2591 0.2604 0.2613 0.2614 88.8 Bảng 3.2: Kết thực nghiệm có nhiễu - 35 - 971×196 949×196 387×196 Nhận xét: + Khi tăng dần ngưỡng giới hạn kích thước ma trận Mt giảm dần điều có nghĩa số lượng phương trình hệ giảm dần thời gian tạo ảnh rút ngắn, lỗi tái tạo ảnh đảm bảo nhỏ, đáp ứng yêu cầu đề thuật toán + Việc tăng ngưỡng giới hạn đến mức định Nếu tăng nhiều gây lỗi tái tạo ảnh lớn, điều có nghĩa ảnh tái tạo khơng cịn phản ánh tính xác ảnh gốc + Trong trường hợp đặt ngưỡng cho áp suất tán xạ A = 7×10-4 cho kết có nhiều trường hợp có lỗi tái tạo ảnh nhỏ có thời gian tạo ảnh (hay thời gian tính tốn phương pháp DBIM đề xuất) nhỏ tương đối so với thời gian tính tốn phương pháp DBIM truyền thống + Ứng với giá trị ngưỡng khác khoảng (10-4 đến 10-3) có trường hợp cho lỗi ảnh tái tạo tương đương với không đặt ngưỡng, tác giả lựa chọn ngưỡng tối ưu A = 7×10-4 có trường hợp cho lỗi tạo ảnh bé trường hợp thử nghiệm Tính toán hiệu thời gian: Thời gian tạo ảnh (hay thời gian tính tốn DBIM) trường hợp khơng đặt ngưỡng giới hạn cho áp suất tán xạ trung bình 110,7 (s) Thời gian tạo ảnh tường hợp đặt ngưỡng giới hạn cho áp suất tán xạ A = 7×10-4 trung bình 104,4 (s) Hiệu mặt thời gian sử dụng phương pháp DBIM đề xuất: T 110,  104,  100%  5, 7% T1 110, Do máy tính mơ với kích thước ảnh tái tạo nhỏ (14×14) nên chưa thấy rõ hiệu thời gian (5,7%) Trong thực tế kích - 36 - thước ảnh thường lớn nhiều so với mô hiệu mặt thời gian lớn Hình ảnh hàm mục tiêu đối tượng sau lần lặp dùng phương pháp DIBM có đặt ngưỡng giới hạn cho áp suất tán xạ A = 7×10-4 Trong cột số bước lặp, cột hình dạng tương ứng Bước lặp Tái tạo hàm mục tiêu có đặt ngưỡng giới hạn cho áp suất tán xạ - 37 - Tái tạo hàm mục tiêu trường hợp không đặt ngưỡng giới hạn - 38 - 10 Bảng 3.3: Bảng hình ảnh hàm mục tiêu sau lẫn lặp Dựa vào hình ảnh thu từ mơ qua lần lặp thứ 10 ta thấy hàm mục tiêu mô đối tượng trường hợp đặt ngưỡng giống với hàm mục tiêu mô đối tượng trường hợp không đặt ngưỡng tương đối giống với hàm mục tiêu lý tưởng hình 3.2 Điều cho thấy, phương pháp áp dụng để khơi phục đối tượng hồn tồn xác đảm bảo yêu cầu đề - 39 - Như vậy, việc sử dụng phương pháp đề xuất cho hiệu mặt tiết kiệm thời gian, đồng thời đảm bảo độ xác, hình ảnh đối tượng sau tái tạo giống với trường hợp không đặt ngưỡng Điều có ý nghĩa thực tế mà độ phân giải thực tế lớn gấp nhiều lần với độ phân giải mô phỏng, yêu cầu thời gian quan trong chẩn đoán bệnh ngành y tế Tuy nhiên, để khảo sát thời gian tiết kiệm cịn phụ thuộc nhiều yếu tố khách quan cấu hình máy tính, số lượng mẫu khảo sát… Cùng với phương pháp khác để nâng cao chất lượng ảnh chụp, phải đảm bảo thời gian tính tốn chụp ảnh siêu âm cắt lớp sử dụng tán xạ ngược nhỏ tác giả trước ứng dụng kỹ thuật kết hợp tần số, thay đổi số lượng máy phát, máy thu, sử dụng phương pháp nội suy kết hợp với xấp xỉ Born… phương pháp đặt ngưỡng giới hạn cho tín hiệu áp suất tán xạ góp phần hoàn thiện cho hướng nghiên cứu chụp ảnh siêu âm cắt lớp Khoa Điện tử Viễn thông - 40 - KẾT LUẬN Luận văn thành công việc rút ngắn thời gian tạo ảnh siêu âm cách đặt ngưỡng giới hạn để loại bỏ bớt số phương trình đo áp suất tán xạ ý nghĩa hạn chế số lượng phép tính tốn Trong đó, đảm bảo chất lượng ảnh y sinh theo phương pháp không đặt ngưỡng Việc khôi phục ảnh sau thực phương pháp Moore - Penrose Pseudoinverse Như việc đặt ngưỡng giới hạn việc cải thiện tốc độ tạo ảnh thành công Bước đề xuất việc thử nghiệm đề xuất tạo ảnh với liệu thực tế để áp dụng theo thời gian thực y tế - 41 - TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Trường Đại học Y Hà Nội (2005), Bài giảng chẩn đốn hình ảnh, Nhà xuất Y học [2] Võ Tấn Đức, Nguyễn Quang Thái Dương (2004), Siêu âm chẩn đoán, Nhà xuất Y học, Chi nhánh Tp Hồ Chính Minh [3] Hồng Anh, Ngun lý siêu âm chẩn đoán, Bài giảng chuyên đề, 18 trang, http://tailieu.vn 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, July 1984 [5] A Macovski, “Ultrasonic imaging using arrays”, Proceedings of the IEEE, vol 67, no 4, pp 484–495, April 1979 [6] G S Kino, Acoustic Waves: Devices, Imaging, and Analog Signal Processing Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1987 [7] Q Zhu and B D Steinberg, “Wavefront amplitude distortion and image sidelobe levels: Part I - Theory and computer simulations”, IEEE Transac-tions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Contr ol, vol 40, no 6, pp 747– 753, November 1993 [8] J Greenleaf, J Ylitalo, and J Gisvold, “Ultrasonic computed tomography for breast examination”, IEEE Engineering in Medicine and Biology Mag-azine, vol.6, no 4, pp 27–32, December 1987 [9] M P Andre, H S Janee, P J Martin, G P Otto, B A Spivey , and D.A Palmer, “High-speed data acquisition in a diffraction tomography sys-tem employing large-scale toroidal arrays”, International Journal of Imaging Systems and Technology, vol 8, no 1, pp 137–147, 1997 [10] J Wiskin, D Borup, S Johnson, M Berggren, T Abbott, and R Hanover, “Full wave, non-linear, inverse scattering”, in Acoustical Imaging, vol 28, 2007, pp.183–194 - 42 - [11] R J Lavarello and M L Oelze: Tomographic Reconstruction of ThreeDimensional Volumes Using the Distorted Born Iterative Method IEEE Transactions on Medical Imaging, 28, 2009, pp 1643-1653 [12] Lavarello Robert: New Developments on Quantitative Imaging Using Ultrasonic Waves University of Illinois at Urbana-Champaign, 2009 [13] William W Hager & HongChao Zhang: A survey of nonlinear conjugate gradient methods Pacific journal of Optimization, 2(1), 35-58, 2006 [14] M T Heath, Scientific Computing: An Introductory Survey New York, NY: McGraw-Hill, 2002 [15] Tran Duc Tan, N Linh-Trung, M L Oelze, M N Do, Application of L1 regularization for high-quality reconstruction of ultrasound tomography, International Federation for Medical and Biological Engineering (IFMBE), NXB SPRINGER, ISSN: 1680-0737, Volume 40, 2013, pp 309-312 [16] Tran Duc Tan, Nguyen Linh-Trung, Minh N Do, Modified Distorted Born Iterative Method for Ultrasound Tomography by Random Sampling, The 12th International Symposium on Communications and Information Technologies (ISCIT 2012), Australia, 2012, pp 1065-1068 [17] Tran Duc Tan, Automated Regularization Parameter Selection in Born Iterative Method for Ultrasound Tomography, Vietnam Conference on Control and Automation (VCCA-2011), ISBN 978-604-911-020-7, 2011, pp.786-791 [18] Tran Duc Tan, Gian Quoc Anh, Improvement of Distorted Born Iterative Method for Reconstructing of Sound Speed, Vietnam Conference on Control and Automation (VCCA-2011), ISBN 978-604-911-020-7, 2011, pp.798-803 - 43 - PHỤC LỤC: CODE MATLAB DBIM Hàm mục tiêu – đối tượng: for m=1:N for n=1:N dis=sqrt(pix_X(m,n)^2+pix_Y(m,n)^2); if dis>.5*7.3e-3 else 1/(co^2)); end; end; SC(m,n)=0; SC(m,n)=(2*pi*f)^2*(1/(c1^2)- end; Sau có hàm mục tiêu lý tưởng ta tạo cấu hình hệ đo với việc bố trí máy phát, máy thu vật thể: Cấu hình hệ đo: %=======THIET LAP VI TRI MAY PHAT(k1,k2)============ k2=-104e-3*cosd(phi_p(trans1)) %toa x k1= 104e-3*sind(phi_p(trans1)) %tao y %========THIET LAP VI TRI MAY THU(KK2,KK1)=========== phi=-60+phi_p(trans1):60+phi_p(trans1); KK2=cosd(-phi)*(No); % toa x KK1=sind(-phi)*(No); %toa y %=========VE CAU HINH MAY THU======================= if iter==1 % Neu iter=1 thi logic va nguoc lai logic figure(100) %Figure 100.Thiet lap may phat va may thu hold on; grid on; plot(0,0,'o',k2,k1,'.k',KK2,KK1,'.r'); %pause; legend('Object area','Transmiter','Receiver') - 44 - end; Lặp vi phân Born, để viết chương trình Matlab ta có hàm phải tính sau: - Tín hiệu sóng tới pinc: %=========THIET LAP HAM SONG TOI BESSEL============== PINC = []; for l=transmiter pinc = besselj(0,ko*sqrt((k1-pix_Y).^2+(k2-pix_X).^2)); PINC = [PINC ; pinc]; End; save PINC_2D_matrix PINC sc Tín hiệu p thực tế đo cách lấy hiệu số tín hiệu máy thu có đối tượng khơng có đối tượng Cịn mơ sc p lại tính phương trình (2.7) sử dụng hàm mục tiêu lý tưởng Như theo phương trình ta cịn phải tính hai ma trận B C, ma trận B C mà ma trận hệ số hàm Green từ pixel tới máy thu hệ số Green pixel: Cách tính ma trận B: BB=[]; for l=detector B=-.25*j*h*h*besselj(0,ko*sqrt((KK1(l)-pix').^2+ KK2(l)-pix).^2)); BB=[BB ; B]; BB_SC=[BB_SC ; B_SC]; BB_SC1=[BB_SC1 ; B_SC1]; end; save BB_2D_matrix BB Cách tính ma trận C: CC=[]; % giua cac pixel for l1=1:N for l2=1:N C=-.25*j*h*h*besselj(0,ko*sqrt((k(l1)pix').^2+(k(l2) -pix).^2)); CC=[CC ; C]; - 45 - end; end; save CC_2D_matrix CC Sau tính tốn ta có liệu tán xạ, thực thu tín liệu tán xạ: Tại đây, tác giả đề xuất phương án đặt ngưỡng giới hạn tín hiệu áp suất tán xạ thu nhằm hạn chế số lượng tín hiệu thu được, từ rút ngắn thời gian tạo ảnh y sinh, phải đảm bảo chất lượng cho ảnh: %====THU DU LIEU OVER-CIRCLE, UNG VI TRI MAY PHAT======= for dec1 = 1:length(phi) p_sc,p,B] = create_data_func_cavichi2(N,SC,SC1,u,uu); u = u + 1; % tang index cua detector if (abs(p_sc)> A) % dat gioi han nguong A p_sc_t = [p_sc_t; p_sc]; M = reshape(B.*p,1,N*N);%using predict presure matrix end; Mt = [Mt;M]; % add more detector end; % end of dec1, may thu Khôi phục liệu tán xạ: Ở lựa chon phương pháp toán học Moore – Penrose Pseudoinverse để khôi phục liệu tán xạ %=KHOI PHUC DU LIEU SU DUNG "Moore- Penrose Pseudoinverse= SC1 = pinv(Mt)*p_sc_t; %returns the pseudoinverse of Mt Pseudoinverse is also called the Moore-Penrose inverse SC1 = reshape(SC1,N,N); %chuyen ma tran SC1 la ma tran NxN figure; %Figure2,3,4,5,6,7,8 la ket qua khoi phuc sau 1,2,3,4,5,6,7 buoc lap surf(X,Y,abs(SC1)); %3-D shaded surface plot - 46 - ... nước, cách sử dụng cho cặp vợ chồng siêu âm khối u Cuối cùng, hạn chế chụp siêu âm cắt lớp sử dụng tán xạ ngược tốc độ tính tốn chất lượng ảnh tái tạo Phương pháp chụp cắt lớp sử dụng tán xạ... rút ngắn thời gian tái tạo ảnh siêu âm cắt lớp phải đảm bảo chất lượng ảnh khơi phục để áp dụng tạo ảnh y tế, tác giả đưa phương pháp hỗ trợ định ngưỡng áp dụng cho DBIM - Lặp vi phân Born Nội... Hà Nội đồng ý thầy giáo hướng dẫn PGS.TS Trần Đức Tân, thực đề tài ? ?Khôi phục ảnh siêu âm cắt lớp sử dụng DBIM hỗ trợ định ngưỡng? ?? Luận văn kết làm việc chăm ý kiến đóng góp, dẫn nhiệt tình thầy