ECIT 2014 ECIT 2014 HỘI VÔ TUYẾN ĐIỆN TỬ VIỆT NAM KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC GIA 2014 VỀ ĐIỆN TỬ, TRUYỀN THÔNG VÀ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Trường Đại học Thông tin liên lạc Nha Trang, 18-19 tháng năm 2014 214109B00 978-604-67-0349-5 786 046 703495 MỤC LỤC Mục lục iii Lời chào mừng xi Ban tổ chức hội thảo xiii Ban chƣơng trình xiv Danh sách phản biện xvi Báo cáo mời: Hybridcast, Now in Japan - The most advanced service model starts to combine broadcast and web Shozo Fukui, National Institute of Information and Communications Technology (NICT) & Advanced Smart TV Promotion Committee, IPTV Forum Japan xviii ECIT-1A: Tiểu ban Kỹ thuật Truyền thông Đánh giá chất lượng mạng hợp tác MIMO môi trường vô tuyến nhận thức với kênh truyền đường can nhiễu không lý tưởng Nguyễn Hồng Giang, Võ Nguyễn Quốc Bảo, Nguyễn Lê Hùng Kết hợp lựa chọn nút chuyển tiếp tối ưu mạng hợp tác MIMO-SDM-OFDM Trần Văn Cảnh, Trần Xuân Nam, Nguyễn Vĩnh Hạnh, Trần Ngọc Trung Đánh giá tác động riêng méo phi tuyến gây khuếch đại công suất hệ thống MISO 2x1 STBC Nguyễn Tất Nam, Nguyễn Quốc Bình 16 Kết hợp lựa chọn nút ăng-ten cho kênh vô tuyến chuyển tiếp hai chiều MIMOSDM-PNC Vũ Đức Hiệp, Trần Xuân Nam 23 ECIT-1B: Tiểu ban Điện tử & Kỹ thuật máy tính Thiết kế ASIC biến đổi DCT nguyên 4x4 hai chiều trực tiếp tốc độ cao cho chuẩn H.264 Huỳnh Quốc Thịnh, Bùi Trọng Tú, Bùi An Đông 32 Kiến trúc mạch tích hợp VLSI hiệu suất cao cho ước lượng chuyển động H.264/AVC Nguyễn Lê Hoài Hương, Nguyễn Lê Mai Duyên, Nguyễn Thị Bích Hạnh, Nguyễn Văn Thọ 36 Kiến trúc mảng phần cứng tái cấu hình cho ứng dụng xử lý đa phương tiện truyền thông Nguyễn Kiêm Hùng 40 iii Thiết kế mơ hình hố xử lý lơ-gic mờ điều khiển tần số - điện áp Phan Hải Phong, Trần Xuân Tú 48 ECIT-2A: Tiểu ban Kỹ thuật Ăng-ten Truyền sóng Nghiên cứu so sánh tính chất anten khe lưỡng cực sóng rị lớp đế bán vơ hạn lớp đế thấu kính tần số terahertz Nguyễn Trương Khang, Nguyễn Thanh Tú, Đặng Lê Khoa, Huỳnh Văn Tuấn 54 Thiết kế anten mảng cho hệ thống thông tin vệ tinh Trương Ngọc Tân, Nguyễn Duy Khánh, Vũ Văn Yêm, Hoàng Thị Phương Thảo 59 Phân tích, thiết kế ăng-ten băng rộng dựa cấu trúc xoắn Wavelet fractal cho thu hệ thống định vị toàn cầu GNSS Nguyễn Hữu Trung, Phạm Thành Công, Nguyễn Minh Đức, Vũ Sơn Tùng 65 Anten mạng pha thích nghi sử dụng thuật tốn di truyền Hồng Đình Thun, Nguyễn Quốc Định, Lê Trọng Trung 70 Tối ưu mức cánh sóng bên mạng anten tuyến tính với khoảng cách khơng sử dụng thuật tốn di truyền Hồng Đình Thun, Nguyễn Quốc Định, Phan Trọng Đức 75 ECIT-2B: Tiểu ban Xử lý tín hiệu Hình ảnh Tính tốn phân tích số Poincaré đa giá trị bệnh nhân suy tim sung huyết Linh NguyenThanh, Duc TrinhQuang, Kien NguyenPhan, Hoang ChuDuc 79 Mô thực nghiệm kiểm chứng tạo liệu siêu âm cắt lớp Trần Quang Huy, Nguyễn Đình Chinh, Vũ Đình Long, Trần Đức Tân 85 Nghiên cứu phát triển phần mềm loại nhiễu phục vụ chẩn đoán điện não đồ Trần Đức Nghĩa, Hoàng Quang Khải, Nguyễn Hùng Phong, Trần Đức Tân, Nguyễn Linh Trung 90 Phân loại tư người mạng nơ-ron mờ Nông Thị Hoa, Nguyễn Xuân Hưng 95 Cải tiến phương pháp phân tích thành phần độc lập tách loại bỏ nhiễu cho tín hiệu điện tâm đồ ECG Nguyễn Ngọc Hùng, Hồ Anh Vũ, Dương Văn Tuấn, Bùi Trọng Tú 100 ECIT-3A: Tiểu ban Kỹ thuật Truyền thông iv Hội thảo quốc gia 2014 Điện tử, Truyền thông Công nghệ thông tin (ECIT2014) Mô thực nghiệm kiểm chứng tạo liệu siêu âm cắt lớp Nguyễn Đình Chinh, Vũ Đình Long, Trần Đức Tân Khoa Điện tử Viễn thông, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội, Việt Nam Trần Quang Huy Khoa Vật lý, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội Hà Nội, Việt Nam Email: tantd@vnu.edu.vn Email: tranquanghuy@hpu2.edu.vn bước sóng sóng tới bị tán xạ, tia tán xạ phát hướng từ bề mặt đối tượng Tín hiệu tán xạ thu máy thu chuyển thành tín hiệu điện, tín hiệu hiển thị hình sau khuếch đại xử lí Ảnh tạo máy quét siêu âm gọi siêu âm Siêu âm mơ hình sử dụng rộng rãi tạo ảnh y sinh tạo ảnh siêu âm cơng cụ an tồn, khơng xâm lấn khơng bị iơn hố để chẩn đoán lâm sàng Chụp ảnh siêu âm ứng dụng rộng rãi cho ứng dụng y tế Tuy nhiên, phương pháp máy siêu âm sử dụng tín hiệu phản hồi, có nhược điểm khơng thể tái tạo cấu trúc có kích thước nhỏ bước sóng Phương pháp siêu âm cắt lớp cho phép tạo ảnh có lợi nhiều so với phương pháp chụp X quang, chụp CT, chụp ảnh cộng hưởng từ, … 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 thanh, độ suy hao, mật độ ứng dụng để tìm đối tượng có kích thước nhỏ Phương pháp 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 Tuy nhiên phương pháp có độ phức tạp cao phải giải số lần lặp lớn sử dụng tốn ngược Có nhiều cơng trình nghiên cứu phương pháp làm giảm độ phức tạp cải thiện chất lượng ảnh khôi phục sử dụng phương pháp LSP (l1regularized least squares problem) thay cho phương pháp Tikhonov vấn đề giải toán ngược [6], sử dụng phép đo tuyến tính phép đo ngẫu nhiên việc tìm hình dạng hình học [7], … Trong báo này, chúng tơi thực mơ hình hoá hệ thống phát – thu siêu âm cắt lớp, sử dụng chùm Bessel bậc nguồn phát sóng âm từ máy phát, thiết lập phương trình sóng, phương trình sóng rời rạc sử dụng phương pháp moment (MoM), tính tốn áp suất tán xạ từ vật thể trụ trịn đặt mơi trường nước đồng Dữ liệu tán xạ thu từ mô với nhiều độ phân giải khác Tóm tắt—Chụp ảnh siêu âm cắt lớp kỹ thuật có nhiều tiềm ứng dụng; sử dụng kĩ thuật tán xạ ngược nên phát u có kích thước nhỏ bước sóng Tuy nhiên sử dụng kỹ thuật tán xạ ngược nên có độ phức tạp tính tốn lớn, rào cản lớn để thương mại hóa thiết bị sử dụng công nghệ Hiển nhiên độ phức tạp tăng yêu cầu tạo ảnh có độ phân giải cao Mục tiêu báo so sánh liệu thực nghiệm tín hiệu áp suất tán xạ thu đầu thu với kết mô với độ phân giải khác nhau, từ xác định độ phân giải ảnh phù hợp (là kết mô thực nghiệm sát nhau), cho phép cải tiến hiệu tạo ảnh siêu âm cắt lớp Từ khóa—Siêu âm; siêu âm cắt lớp; tán xạ ngược; phương pháp moment; hàm Green I GIỚI THIỆU Theo thống kê Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) hàng năm có khoảng 10 triệu phụ nữ giới tử vong mắc bệnh ung thư vú Nếu bệnh ung thư phát sớm cải thiện đáng kể khả sống sót, khoảng 25% [1] Do đó, kĩ thuật tạo ảnh khối u lạ cịn nhỏ (tức đường kính khối u nhỏ 5mm) cần thiết Kĩ thuật chụp X–quang tuyến vú sử dụng rộng rãi để tìm kiếm ung thư vú phụ nữ hậu mãn kinh Tuy nhiên, phụ nữ 50 tuổi kĩ thuật X–quang tuyến vú bị hạn chế mơ vú phụ nữ dày đặc Các mô dày đặc không cung cấp độ tương phản cần thiết để tạo ảnh khối u nhỏ Trong đó, kĩ thuật siêu âm lại thực điều Nó kĩ thuật thay cho kĩ thuật X-quang tuyến vú chẩn đoán ung thư vú [2] Phương pháp tạo ảnh siêu âm sử dụng sóng âm có tần số nằm khoảng từ MHz đến 20 MHz Sóng âm truyền qua mơ thể gặp đối tượng (khối u lạ) có kích thước nhỏ so với ISBN: 978-604-67-0349-5 85 Hội thảo quốc gia 2014 Điện tử, Truyền thông Công nghệ thông tin (ECIT2014) siêu âm, ω tần số góc (ω = 2πf), R bán kính đối tượng Giả sử có khơng gian vô hạn chứa môi trường đồng nhất, chẳng hạn mơi trường nước có số sóng k0 Phương trình truyền sóng hệ thống cho phương trình: so sánh với liệu thực nghiệm để kiểm chứng việc tạo liệu siêu âm cắt lớp Qua mơ kiểm chứng, tìm độ phân giải phù hợp, tức giá trị không lớn thu liệu mô tương đồng với liệu thực nghiệm tiến hành tạo ảnh với độ tin cậy cao độ phức tạp tính tốn nhỏ 𝛻 𝑝(𝑟⃗) + 𝑘02 𝑝(𝑟⃗) = −∅𝑖𝑛𝑐 (𝑟⃗) − 𝑂(𝑟⃗)𝑝(𝑟⃗) II MƠ HÌNH HĨA HỆ THỐNG PHÁT-THU SIÊU ÂM CĂT LỚP Trong đó, p(𝑟⃗) áp suất âm tổng, ∅inc (r⃗) nguồn âm r⃗ gọi vectơ vị trí Phương trình (2) giải cách sử dụng hàm Green 𝐺0 (r⃗): Sơ đồ cấu hình thu phát hệ chụp siêu âm cắt lớp phương pháp lặp vi phân Born bố trí hình 𝑝 𝑠𝑐 (𝑟⃗) = 𝑝(𝑟⃗) − 𝑝𝑖𝑛𝑐 (𝑟⃗) ⃗⃗⃗)𝑝(𝑟′ ⃗⃗⃗)𝐺0 (𝑟⃗, 𝑟⃗⃗⃗⃗′ ) 𝑑𝑟⃗⃗⃗⃗′ =∫Ω 𝑂(𝑟′ Đối tượng Máy thu Máy phát 91 mm 𝑝̅ 𝑠𝑐 = 𝐵̅ 𝐷(𝑂̅) 𝑝̅ Đối tượng cần khảo sát vật thể hình trụ trịn có kích thước nhỏ nằm mơi trường đồng vơ hạn (ở môi trường nước) Mục tiêu dựng ảnh vật thể trụ trịn, vùng quan tâm (ROI) Vùng ROI chia thành N×N vng (mỗi vng gọi pixel) có kích thước h Số lượng máy phát N t máy thu Nr Theo lí thuyết sóng âm, hàm mục tiêu O(r) (vật thể hình trụ tròn) xác định bởi: 𝑂(𝑟⃗) = { 1 ⃗≤𝑅 − ) 𝑛ế𝑢 𝑟 𝑐1 𝑐0 (5) Trong đó, 𝐼̅ ma trận đơn vị, D(.) tốn tử chéo hóa 𝐵̅ ma trận ứng với hệ số hàm Green G0(r,r’) từ điểm pixel tới máy thu, 𝐶̅ ma trận ứng với hệ số hàm Green G0(r,r’) pixel với Hai ma trận 𝐵̅ , 𝐶̅ tính tốn sử dụng phương trình: 𝐺(𝑟⃗, 𝑟⃗𝑚 𝑛 ) = ∫ 𝐺0 (𝑟⃗, ⃗⃗⃗⃗ 𝑟 ′ )𝑏𝑚𝑛 (𝑟⃗⃗⃗⃗′ ) 𝑑𝑟⃗⃗⃗⃗′ (6) Trong đó, 𝑏𝑚𝑛 (𝑟⃗⃗⃗⃗′ ) hàm sinc Chi tiết tính tốn phương trình tích phân rời rạc trình bày phần Phụ lục Trong toán ngược, cần xác định O(r⃗) biết tập phép đo trường âm 𝑝(𝑟⃗, 𝑘)ở vùng tán xạ Tuy nhiên, 𝑘(𝑟⃗) khơng biết, (3) khơng thể sử dụng để tính tốn hàm đối tượng 𝑝(𝑟⃗, 𝑘), r⃗ ∈ Ω Nếu hàm 𝑘(𝑟⃗) xem xét, (3) viết lại sau: (1) 𝑛ế𝑢 𝑟⃗ > 𝑅 Với c1 c0 tốc độ truyền sóng qua đối tượng tốc độ truyền mơi trường nước, f tần số sóng ISBN: 978-604-67-0349-5 (4) Và áp suất tán xạ bên vùng ROI tính bởi: Hình Cấu hình hệ đo 𝜔2 ( (3) Trong đó, 𝑝 𝑠𝑐 (𝑟⃗) áp suất tán xạ, 𝑝𝑖𝑛𝑐 (𝑟⃗) áp suất sóng tới gây nguồn ∅inc (r⃗) Ω vùng không gian đối tượng cần dựng ảnh Giả sử môi trường bao quanh đối tượng đồng nhất, hàm Green tỉ lệ với hàm Hankel bậc (2) 𝐻0 (𝑘0 𝑟) 𝑒 (−𝑖𝑘0 𝑟)/𝑟 với không gian hai chiều ba chiều Phương trình (3) tương ứng với phương trình tốn thuận, sử dụng để tính tốn áp suất điểm bên ngồi Ω, áp suất tổng tính tốn với r⃗ ∈ Ω Phương trình (3) rời rạc hố cách sử dụng phương pháp MoM [3] viết dạng ma trận, áp suất âm vùng ROI tính là: 𝑝̅ = (𝐼 ̅ − 𝐶̅ 𝐷(𝑂̅))𝑝𝑖𝑛𝑐 104 mm (2) 86 Hội thảo quốc gia 2014 Điện tử, Truyền thông Công nghệ thông tin (ECIT2014) 𝑝(𝑟, ⃗⃗⃗ 𝑘) = 𝑝𝑖𝑛𝑐,𝑘𝑟 (𝑟⃗) +∫Ω ∆𝑂(𝑟⃗⃗⃗⃗′ )𝑝(𝑟⃗⃗⃗⃗′ , 𝑘)𝐺𝑟 (𝑟⃗, ⃗⃗⃗⃗ 𝑟 ′ ) 𝑑𝑟⃗⃗⃗⃗′ âm 0.64 MHz, khoảng cách từ tâm đến máy phát 104 mm, khoảng cách từ tâm đến máy thu 91mm, nhiệt độ môi trường nước 18,10C Hình kết so sánh liệu mô (áp suất tán xạ 𝛥𝑝̅ 𝑠𝑐 ) có độ phân giải khác (N = 16, 32, 64) với liệu thực nghiệm Với độ phân giải thấp (N = 16) khác biệt mơ thực nghiệm nhận biết dễ dàng Với độ phân giải cao (N = 32 64) kết mơ thực nghiệm tương đồng Kết rằng, liệu mô liệu thực nghiệm tương đối phù hợp, đặc biệt áp xuất tán xạ đủ lớn (𝛥𝑝̅ 𝑠𝑐 ≥ 0.2) độ phân giải lớn (tức N lớn) đường liệu mơ bám sát đường liệu thực nghiệm Khi áp xuất tán xạ nhỏ (𝛥𝑝̅ 𝑠𝑐 < 0.2) tương đồng thực nghiệm mơ chưa cao (7) Trong đó, kí hiệu 𝑝(𝑟⃗⃗⃗⃗′ , 𝑘) đại diện cho áp suất âm hàm số sóng (wave number function) 𝑘(𝑟⃗), 𝑝𝑖𝑛𝑐,𝑘𝑟 (𝑟⃗) áp suất âm tới số sóng 𝑘𝑟 (𝑟⃗) ∆𝑂(𝑟⃗) = 𝑂(𝑟⃗) − 𝑂𝑟 (𝑟⃗) (8) 𝑂𝑟 (𝑟⃗) = k 2r (𝑟⃗) − k 20 (9) Để tốn ngược tuyến tính với hàm 𝑘(𝑟⃗) chưa biết, phương pháp xấp xỉ Born bậc 𝑝(𝑟, ⃗⃗⃗ 𝑘) ≈ ⃗⃗⃗ 𝑘𝑟 ) áp dụng: 𝑝𝑖𝑛𝑐,𝑘𝑟 (𝑟⃗) = 𝑝(𝑟, ≈ ∫ ∆𝑂(𝑟⃗⃗⃗⃗′ )𝑝(𝑟⃗⃗⃗⃗′ , 𝑘𝑟 )𝐺𝑟 (𝑟⃗, ⃗⃗⃗⃗ 𝑟 ′ ) 𝑑𝑟⃗⃗⃗⃗′ Ap suat tan xa chuan hoa 𝑝(𝑟, ⃗⃗⃗ 𝑘) − 𝑝(𝑟, ⃗⃗⃗ 𝑘𝑟 ) (10) Phương trình (10) phương trình tốn ngược Với lựa chọn 𝑘𝑟 (𝑟⃗), 𝑝(𝑟, ⃗⃗⃗ 𝑘𝑟 ) 𝐺𝑟 (𝑟⃗, 𝑟⃗⃗⃗⃗′ ) tính tốn cách sử dụng toán thuận, biến chưa biết (10) 𝑘(𝑟⃗) Phương trình (10) rời rạc hoá phương pháp MoM sau: ̅ =B ̅ D(p̅) M 0.6 0.4 0.2 50 100 150 300 350 400 N = 16 N = 32 N = 64 Thuc nghiem 0.9 (11) (12) 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 50 100 150 200 250 300 350 400 Goc ( ) Hình So sánh liệu mô thực nghiệm, sử dụng lọc trung bình Tham số mơ phỏng: Tần số f = 0.64MHz; Đường kính vùng tán xạ 10 mm; Độ tương phản 2%; Số điểm pixel N = 16, 32, 64 thể độ phân giải khác ảnh tái tạo Sóng tới (được phát từ máy phát) chùm Bessel bậc khơng gian hai chiều: Hình kết so sánh liệu mô liệu thực nghiệm sau sử dụng lọc trung bình liệu mô Kết rằng, đường liệu mô thực nghiệm tương đối phù hợp sau đường mô làm trơn IV (13) KẾT LUẬN Trong báo này, nghiên cứu xây dựng thành công mô hình phát – thu siêu âm cắt lớp, phương trình truyền sóng, sử dụng hàm Green để giải phương trình truyền sóng, sử dụng phương pháp moment để rời rạc hóa phương trình sóng, cuối tính tốn áp suất tán xạ thu đầu thu Chúng thực mô với nhiều độ phân giải khác để so sánh với liệu thực nghiệm để Trong 𝐽0 hàm Bessel bậc |𝑟 − 𝑟𝑘 | khoảng cách máy phát điểm thứ k vùng quan sát Dữ liệu thực nghiệm áp suất tán xạ (thu từ máy thu với bước dịch 10 khơng gian ứng với góc 1200) bóng đặt mơi trường nước có đường kính 0.3 mm (sai số 0.05 mm), tần số ISBN: 978-604-67-0349-5 250 Hình So sánh liệu mơ thực nghiệm KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 𝑝𝑖𝑛𝑐 (𝑟⃗) = 𝐽0 (𝑘0 |𝑟⃗– 𝑟⃗𝑘 |) 200 Goc (0) Trong 𝛥𝑝̅ 𝑠𝑐 = 𝑝̅ 𝑠𝑐,𝑚 − 𝑝̅ 𝑠𝑐 , 𝑝̅ 𝑠𝑐 vectơ ứng với giá trị trường tán xạ dự đoán 𝑝(𝑟, ⃗⃗⃗ 𝑘𝑟 ), 𝑝̅ 𝑠𝑐,𝑚 vectơ ứng với giá trị trường tán xạ đo ⃗⃗⃗ 𝑘), 𝛥𝑂̅ vectơ ứng với giá trị 𝛥𝑂(𝑟⃗) 𝑝(𝑟, III 0.8 Ap suat tan xa chuan hoa ̅ 𝛥𝑂̅ 𝛥𝑝̅ 𝑠𝑐 = 𝑀 N = 16 N = 32 N = 64 Thuc Nghiem 87 Hội thảo quốc gia 2014 Điện tử, Truyền thông Công nghệ thông tin (ECIT2014) Giá trị A xác định cách thiết lập đạo hàm bậc 𝐹 𝐶 (𝑥) 𝑌0 (𝑥) x = xz, A = 1.5931 Do đó, hệ số (3) diễn đạt sau: tìm độ phân giải tối thiểu đảm bảo tương đồng kết mô thực nghiệm, đảm bảo độ phức tạp tính toán nhỏ (N = 32 kịch đề xuất) Chúng tơi hồn tồn sử dụng kịch mô để tiếp tục phát triển giải thuật nhằm nâng cao chất lượng tốc độ tính tốn ảnh chụp siêu âm cắt lớp 𝐺(𝑟⃗, 𝑟⃗𝑚 𝑛 ) = ∫ − 𝑖𝑌0𝐸 (𝑘0 𝜎))𝑠𝑖𝑛𝑐 ( LỜI CÁM ƠN − 𝑚) 𝑠𝑖𝑛𝑐( Nhóm tác giả xin gửi lời cám ơn tới PGS Michael Oelze, trường ĐH Illinois Urbana Champain (UIUC) cho phép sử dụng liệu thực nghiệm Phương trình sóng rời rạc sử dụng phương pháp moment hàm sinc không gian hai chiều [4] 𝑠𝑖𝑛𝜋𝑥 𝜋𝑥 −𝑖 𝐶 𝑥′ (𝐻0 (𝑘0 𝜎) 𝑠𝑖𝑛𝑐 ( ℎ 𝑦′ − 𝑚) 𝑠𝑖𝑛𝑐( − 𝑛)𝑑𝑟⃗⃗⃗⃗′ ℎ (14) (15) 𝐺 (1) (𝑟⃗, 𝑟⃗𝑚 𝑛 ) = = 𝐻02 (𝑥) + 𝑖𝑌0𝐸 (𝑥) −1 𝐸 𝑥′ 𝑌0 (𝑘0 𝜎)𝑠𝑖𝑛𝑐 ( ℎ 𝑦′ − 𝑚) 𝑠𝑖𝑛𝑐( − 𝑛))𝑑𝑟⃗⃗⃗⃗′ ℎ (16) ISBN: 978-604-67-0349-5 (22) (23) 𝐺 (2) (𝑟⃗, 𝑟⃗𝑚 𝑛 ) 2𝜋 𝑥𝑧 𝑘0 𝜎𝑐𝑜𝑠∅ + (𝑥 − 𝑚ℎ) −𝑌0𝐸 (𝑘0 𝜎) (24) ) 𝑠𝑖𝑛𝑐 ( ℎ 𝜎𝑠𝑖𝑛∅ + (𝑦 − 𝑛ℎ) 𝑠𝑖𝑛𝑐( ) ℎ = ∫ 𝑑∅ ∫ 𝑑𝜎 (17) (18) Do đó, phương pháp xấp xỉ với hệ số (3) cho bởi: 𝐺(𝑟⃗, 𝑟⃗𝑚𝑛 ) Trong đó, 𝐹 𝐶 (𝑥) hàm khơng có điểm kì dị gốc Điểm xz chọn 3.9577 Để thuận tiện cho q trình tính tốn, hàm 𝐹 𝐶 (𝑥) chọn là: 𝑥 𝐹 𝐶 (𝑥) = 𝐴𝑠𝑖𝑛𝑐( ) 𝑥𝑧 −𝑖 𝐶 ℎ 𝐻0 (𝑘0 |𝑟⃗ − 𝑟⃗𝑚 𝑛 |) 𝐺 (2) (𝑟⃗, 𝑟⃗𝑚 𝑛 ) = ∫ 𝐶 (𝑥), |𝑥| ≤ 𝑥𝑧 𝑌 (𝑥) − 𝐹 𝑌0𝐸 (𝑥) = { 0, 𝑛𝑔ượ𝑐 𝑙ạ𝑖 (21) Tích phân thứ hai là: Để tính tốn tích phân, ta cần sử dụng hàm để loại bỏ điểm kì dị hàm Hankel gốc Do đó, hàm giới hạn 𝐻0𝐶 (𝑥) định nghĩa: 𝐻0𝐶 (𝑥) (20) Do tính chất trực giao, tích phân thứ phân tích lại sau: Kích thước h nhỏ so với bước sóng để đảm bảo tính thống q trình lấy mẫu Tích phân tính tốn trường hợp hai chiều là: −𝑖 (2) 𝐺(𝑟⃗, 𝑟⃗𝑚 𝑛 ) = ∫ 𝐻0 (𝑘0 |𝑟⃗ − 𝑟⃗′|)𝑏𝑚𝑛 (𝑟⃗⃗⃗⃗′ ) 𝑑𝑟⃗⃗⃗⃗′ 𝑦′ − 𝑛)𝑑𝑟⃗⃗⃗⃗′ ℎ 𝐺 (1) (𝑟⃗, 𝑟⃗𝑚 𝑛 ) = ∫ Các hàm sinc dùng để tính tán xạ âm ngược, tương ứng với lựa chọn 𝑏𝑚𝑛 (𝑟⃗⃗⃗⃗′ ): 𝑠𝑖𝑛𝑐(𝑥) = 𝑥′ ℎ Trong đó, 𝜎 = |r⃗– r⃗⃗⃗′ | Tích phân phân tích thành tích phân, chúng phân tích riêng biệt Tích phân thứ là: PHỤ LỤC 𝑥 𝑦 𝑏𝑚𝑛 (𝑟⃗⃗⃗⃗′ ) = 𝑠𝑖𝑛𝑐 ( − 𝑚) 𝑠𝑖𝑛𝑐( − 𝑛) ℎ ℎ −𝑖 𝐶 (𝐻0 (𝑘0 𝜎) 2𝜋 𝐺 (1) (𝑟⃗, 𝑟⃗𝑚𝑛 ) + 𝐺 (2) (𝑟⃗, 𝑟⃗𝑚𝑛 ), |𝑟⃗ − 𝑟⃗𝑚𝑛 | < 𝑘0 = { 𝐺 (1) (𝑟⃗, 𝑟⃗𝑚𝑛 ), 𝑛𝑔ượ𝑐𝑙ạ𝑖 (19) 88 (25) Hội thảo quốc gia 2014 Điện tử, Truyền thông Công nghệ thông tin (ECIT2014) TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] R Highnam, M Brady, and B Shepstone, “A representation for mammographic image processing,”Med Image Anal., vol 1, no 1, pp 1–18, 1996 E L Madsen, J A Zagzebski, G R Frank, J F Greenleaf, and P L Carson, “Anthropomorphic breast phantoms for assessing ultrasonic imaging system performance and for training ultrasonographers: Part two,” J Clin Ultrasound, vol 10, pp.91–100, 1982 W C Chew and Y M Wang, “Reconstruction of twodimensional permittivity distribution using the distorted Born iterative method,” IEEETransactions on Medical Imaging, vol 9, no 2, pp 218–225, June 1990 M Tracy and S Johnson, “Inverse scattering solutions by a sinc basis, multiple source, moment method - Part II: Numerical ISBN: 978-604-67-0349-5 View publication stats [5] [6] [7] 89 evaluations,” UltrasonicImaging, vol 5, no 4, pp 376–392, October 1983 Haddadin OS, Ebbini ES (1995) Solution to the inverse scattering problem using a modified distorted Born iterative algorithm Proceedings of IEEE Ultrasonics Symposium, 14111414 Tan Tran-Duc, Nguyen Linh-Trung, Michael L Oelze, and Minh N Do “Application of l1 Regularization for High-Quality Reconstruction of Ultrasound Tomography”, 4th International Conference on Biomedical Engineering in Vietnam, IFMBE Proceedings 40, pp 309–312, 2013 Tan Tran-Duc, Nguyen Linh-Trung, and Minh N Do “Modifed Distorted Born Iterative Method for Ultrasound Tomography by Random Sampling”, 2012 International Symposium on Communications and Information Technologies (ISCIT), pp 1065 – 1068, 2012 ... Tan Tran-Duc, Nguyen Linh-Trung, and Minh N Do “Modifed Distorted Born Iterative Method for Ultrasound Tomography by Random Sampling”, 2012 International Symposium on Communications and Information... chƣơng trình xiv Danh sách phản biện xvi Báo cáo mời: Hybridcast, Now in Japan - The most advanced service model starts to combine broadcast and web Shozo Fukui, National... to the inverse scattering problem using a modified distorted Born iterative algorithm Proceedings of IEEE Ultrasonics Symposium, 14111414 Tan Tran-Duc, Nguyen Linh-Trung, Michael L Oelze, and