Tạo ảnh mật độ sử dụng kỹ thuật tán xạ ngược

IH QU GI H N I Ờ - - NGUYỄN THANH NAM T O ẢNH MẬ Ộ SỬ DỤNG KỸ THUẬT Á X Ậ KỸ THUẬT N TỬ, TRUYỀ Ộ – 2016 ỢC IH QU GI H N I Ờ - - NGUYỄN THANH NAM T O ẢNH MẬ Ộ SỬ DỤNG KỸ THUẬT Á X Ng nh: ỢC ng Nghệ Kỹ thuật iện tử, Truyền th ng huy n ng nh: ỹ thuật iện tử Mã số: 60520203 Ậ KỸ THUẬ Ờ N TỬ, TRUYỀ ỚNG DẪN KHOA H C: PGS.TS TRẦ Ộ – 2016 Ứ Â i Ờ Ầ Trong năm gần đây, bệnh ung thư cướp nhiều sinh mạng người tr n giới Trong đó, ung thư vú thường gặp v gây tử vong h ng đầu phụ nữ ây l loại bệnh ung thư phổ biến phụ nữ thuộc tr n 140 quốc gia Tr n giới, 22 giây có người bị chẩn đoán mắc bệnh V phút, có phụ nữ qua đời ung thư vú.
Nếu phát trễ, phụ nữ bị ung thư vú di sống th m năm sau chẩn đoán Ở Việt Nam, xu hướng mắc ung thư vú người trẻ có dấu hiệu tăng l n v ung thư vú Việt Nam trẻ so với nước khác Cứ năm Việt Nam có khoảng 12.000 người phát mắc ung thư vú V 70% số chẩn đoán giai đoạn cuối n n tỷ lệ chữa khỏi bệnh thấp nước tr n giới Vì cần phải thừa nhận l việc phát sớm ung thư vú phụ nữ l m thay đổi rõ r ng bệnh sử tự nhi n bệnh cải thiện đáng kể khả ti n lượng bệnh ể giúp người bệnh phát sớm u lạ thể, nay, y học thường sử dụng phương pháp si u âm hụp ảnh si u âm ứng dụng rộng rãi cho ứng dụng lĩnh vực y tế Tuy nhi n, máy si u âm phương pháp l sử dụng tín hiệu phản hồi có nhược điểm l khó tái tạo cấu trúc có kích thước nhỏ bước sóng hụp ảnh si u âm cắt lớp sử dụng kĩ thuật tán xạ ngược lại thực điều n y Người ta nhận biết khối u lạ tín hiệu si u âm truyền qua tốc độ truyền thay đổi Trong trường hợp n y, phương pháp lặp vi phân Born (DBIM) ưa chuộng chúng cho phép xây dựng mối li n hệ tuyến tính tín hiệu si u âm đo với khác biệt tốc độ si u âm truyền qua khối u [1] Song với phương pháp kh i phục ảnh truyền thống, thường kh ng quan tâm đến thay đổi mật độ ρ [2] Tuy nhi n, thực nghiệm nghi n cứu cho thấy thay đổi mật độ tương đối m so sánh độ lớn để dẫn đến c thay đổi [3,4] Hiện có nhiều phương pháp tạo ảnh mật độ, song y u cầu chung phương pháp n y l tối ưu mặt thời gian v nâng cao chất lượng hình ảnh kh i phục Trong c ng trình [6], Lavarello v đồng nghiệp sử dụng tạo ảnh mật độ sử dụng phương pháp kết hợp tần số, sử dụng hai tập đo với hai tần số khác n n thời gian đo phải gấp đ i Luận văn n y th nh c ng việc khảo sát ảnh hưởng mật độ đến việc tái tạo hình ảnh đối tượng lạ v kh i phục hình ảnh sử dụng tán xạ ngược phương pháp lặp Vi phân Born (DBIM), từ đề xuất kỹ thuật nội suy để nâng cao chất lượng tạo ảnh v giảm thời gian tính toán ii Ờ Ả Xuất phát từ ý nghĩa thực tế việc phát sớm ung thư giúp người bệnh chữa khỏi, giảm tỉ lệ tử vong bệnh n y, luận văn l kết trình nghi n cứu lý luận v thực tiễn cá nhân tác giả dựa tr n bảo, hướng dẫn tận tình PGS.TS Trần ức Tân Thầy kh ng quản khó khăn, thời gian, c ng sức để giúp t i ho n th nh luận văn n y, nhân đây, t i xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS Trần ức Tân ược thầy hướng dẫn l niềm hạnh phúc cá nhân tác giả, lẽ thầy l nh giáo trẻ, mẫu mực, say m nghi n cứu khoa học, l người có phương pháp nghi n cứu, có nhiều đóng góp cho nghiệp nghi n cứu khoa học – l hình mẫu cho chúng t i noi theo T i xin gửi lời cảm ơn đến thầy, c giáo v bạn b lớp 21 Kỹ thuật điện tử, hoa iện Tử – Viễn Th ng, Trường ại Học ng Nghệ, ại Học Quốc Gia H Nội có nhận xét, góp ý cho luận văn n y t i uối c ng t i xin gửi lời cảm ơn đến gia đình t i, quan t i c ng tác, người tạo điều kiện cho t i học tập v nghi n cứu Gia đình l động lực cho t i vượt qua thử thách, lu n lu n ủng hộ v động vi n t i ho n th nh luận văn n y iii Ờ T i xin cam đoan luận văn n y l sản phẩm trình nghi n cứu, tìm hiểu cá nhân hướng dẫn v bảo thầy hướng dẫn, thầy c m n, khoa v bạn b T i kh ng chép t i liệu hay c ng trình nghi n cứu người khác để l m luận văn n y Nếu vi phạm, t i xin chịu trách nhiệm Nguyễn Thanh Nam iv Ụ Ờ Ờ Ụ Ụ Ầ i iii Ụ .iv Ụ Á Ữ Ắ v Ụ Á Ả vi Ụ Á vii ỔNG QUAN VỀ Y T qu siêu âm cắt lớp 1.1.1 Siêu âm gì? .1 1.1.2 Cơ sở vật lý siêu âm .2 1.1.3 Phân loại máy siêu âm 1.1.4 Cấu tạo máy siêu âm 1.1.5 Các loại kỹ thuật siêu âm (mode siêu âm) 1.2 Chụp cộ hưởng từ MRI 1.3 Kỹ thuật siêu âm cắt lớp dự trê kỹ thuật tá xạ ược ó óp luậ vă 10 chức uậ vă 10 YÊ ỘNG 11 2.1 Ả h hưởng mật độ tới tạo ảnh 11 2.1.1 Ảnh hưởng mật độ trường áp suất bị tán xạ trụ tròn 11 2.1.2 Ảnh hưởng biến đổi mật độ tái tạo tốc độ âm sử dụng DBIM 12 2.2 Phươ pháp ặp vi phâ or 14 2.3 Phươ pháp 17 2.4 So sá h phươ pháp tạo ả h tươ phả tạo ảnh mật độ 17 2.5 ô tạo ảnh mật độ sử dụng DBIM 18 2.5.1 Kịch mô hàm mục tiêu .18 2.5.2 Kết mô hàm mục tiêu .19 2.6 Nhậ xét 24 P P ÁP Ề XUẤT 25 Phươ pháp ội suy 25 3.1.1 Cơ sở phương pháp nội suy 25 3.1.2 Qui trình thực phương pháp nội suy 25 3.2 m iá tr x t i ưu 26 3.3 ô phỏ đá h iá mặt thời gian 30 3.4 ô phỏ đá h iá mặt chất ượng 32 Ậ 36 Ả 37 v Ụ hi u Á Ữ v Ắ h DBIM Distorted Born Iterative Method RMSE Root Mean Square Error RRE Relative Residual Error Số lượng máy phát Số lượng máy thu mm L kích thước Số lượng N (pixel) (pixel) theo chiều dọc ngang ⃑ m/s Vận tốc truyền sóng m i trường chuẩn ⃑ m/s Vận tốc truyền sóng đối tượng H m mục ti u ⃑ ⃑ ⃑ ⃑ ( ⃗) Pa Sóng tới (tín hiệu tới) Pa Áp suất tổng Pa Áp suất tán xạ rad/m Số sóngtrong m i trường chuẩn rad/m Số sóng đối tượng kg.m-3 Mật độ m i trường đồng (nước) kg.m-3 Mật độ đối tượng vi Ụ Á Ả Bảng 2.1 So sánh phương pháp tạo ảnh kh ng xét tới yếu tố mật độ v có xét tới yếu tố mật độ 17 Bảng 2.2 Kịch m h m mục ti u 18 Bảng 3.1 Kịch kh i phục ảnh mật độ với phương pháp đề xuất 27 Bảng 3.2 err ứng với giá trị x sau tổng số bước lặp l (N1 = 14) .27 Bảng 3.4: err DBIM qua bước lặp (N 27) .2 Bảng 3.5 err DBIM – ề xuất qua bước lặp (N1 = 14, N2 = 27) .2 vii Ụ Á Hình 1.1 Một ca si u âm thai Hình 1.2 ấu tạo máy si u âm b n ngo i (Máy si u âm D -70 Mindray) Hình 1.3 ầu dò si u âm Hình 1.4 Moment từ (Nguồn Internet) Hình 1.5 Sơ đồ máy MRI (Nguồn Internet) Hình 2.1 Ảnh hưởng tr n mẫu áp suất tán xạ tương ứng với v bán kính (a), , /4 (c) [17] 12 Hình 2.2.Tái tạo DBIM đối tượng với thay đổi mật độ [17] 13 Hình 2.3 ấu hình hệ đo 14 .14 Hình 2.4 Sơ đồ cấu hình sử dụng đo liệu phân tán 14 Hình 2.5 ết m xây dựng h m mục ti u lý tưởng 19 Hình 2.6 Sơ đồ bố trí máy thu – máy phát kịch m 19 Hình 2.7 ết kh i phục sau bước lặp đầu ti n (N 14) 20 Hình 2.8 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N = 14) 20 Hình 2.9 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N = 14) 21 Hình 2.10 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N = 14) 21 Hình 2.11 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N = 14) 22 Hình 2.12 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N = 14) 22 Hình 2.13 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N = 14) 23 Hình 2.14 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N = 14) 23 Hình 3.1 Sơ đồ bố trí máy thu – máy phát kịch m 27 Hình 3.2 thị biểu diễn mối li n hệ số lần lặp x v sai số err (N1 = 14) 28 Hình 3.3 ết kh i phục sau bước lặp đầu ti n (N1 = 14) 28 Hình 3.4 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N1 = 14) 29 Hình 3.5 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N1 = 14) 29 Hình 3.6 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N1 = 14) 30 Hình 3.7 H m mục ti u lý tưởng (N 27) .2 Hình 3.8 ết kh i phục sau bước lặp đầu ti n (N1 = 14, N = 27) 32 Hình 3.9 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N1 = 14, N = 27) 32 Hình 3.10 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N1 = 14, N = 27) 33 Hình 3.11 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N1 = 14, N = 27) 33 Hình 3.12 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N2 = 27, N = 27) 33 Hình 3.13 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N2 = 27, N = 27) 34 Hình 3.14 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N2 = 27, N = 27) 34 Hình 3.16 thị biểu diễn mối li n hệ số lần lặp x v sai số err (N=27) 35 TỔNG QUAN VỀ qu Y T siêu âm cắt lớp 1.1.1 Siêu âm gì? iêu âm (Ultrasound/Sonography) – l kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh kh ng xâm lấn, áp dụng phổ biến y tế, phương pháp tạo ảnh l sử dụng sóng si u âm (sóng âm tần số cao) để xây dựng v tái tạo hình ảnh cấu trúc b n thể Những hình ảnh n y cung cấp th ng tin có giá trị việc chẩn đoán v điều trị bệnh Do hình ảnh si u âm ghi nhận theo thời gian thực n n cho thấy hình ảnh cấu trúc v chuyển động phận b n thể kể hình ảnh dòng máu chảy mạch máu Hình 1.1 Một ca si u âm thai (Nguồn:http://choyte.com/sieu-am-la-gi-tong-quan-ve-nguyen-ly-hoat-dong-va-cau-tao-maysieu-am-2024.htm ) +Ứ dụ củ siêu âm: Si u âm thường sử dụng để : - hảo sát phận, quan thể : Ổ bụng tổng quát, Sản khoa, Tim mạch, Phụ khoa, Tiết niệu, Tiền liệt tuyến, Tuyến giáp, Tuyến vú, ác phận nhỏ, xương khớp, Tinh ho n … - Si u âm dẫn đường cho sinh thiết v hỗ trợ kỹ thuật y học khác + uyê hoạt độ củ siêu âm Si u âm dựa tr n tảng l nguy n lý định vị sóng si u âm (sonar) - kỹ thuật d ng để phát vật thể nước Trong si u âm, bác sỹ sử dụng đầu dò (transducer) tỳ sát l n da, đầu dò có chức vừa phát vừa thu sóng si u âm 25 P 3.1 Phươ P ÁP Ề XUẤT pháp ội suy 3.1.1 Cơ sở phương pháp nội suy Nội suy l phương pháp ước tính giá trị điểm liệu chưa biết phạm vi tập hợp rời rạc chứa số điểm liệu biết Trong lĩnh vực điện tử y sinh, phương pháp nội suy cho phép tạo ảnh tinh (ảnh có độ phân giải cao) tr n sở ảnh th (ảnh có độ phân giải thấp) th ng qua việc nội suy điểm tr n ảnh th , sau sử dụng phương pháp lặp ảnh tinh 3.1.2 Qui trình thực phương pháp nội suy Phương pháp nội suy gồm bước: ước 1: Gọi tổng số bước lặp trình l Niter Tìm số lần lặp tối ưu x trước nội suy, bước n y xác định số lần lặp với ma trận có kích thước N1×N1 l bao nhi u tổng số bước lặp Niter để thu ảnh có chất lượng tốt Bước 2: Áp dụng kh i phục cho v ng chia lưới có kích thước N1×N1 với x lần lặp, ta dễ r ng có hội tụ đối tượng Bước 3: Áp dụng ĩ thuật nội suy cho h m mục ti u kích thước N1×N1 thu bước 2, sau nội suy ta thu ma trận có kích thước N2×N2 (N2= 2N1) Bước 4: Cuối c ng sử dụng kết sau nội suy đưa trở lại DBIM v lặp (Niter - x) lần để tiếp tục trình kh i phục Thuật toá 1: m iá tr x t i ưu cho kết hôi phục t t For x đến 4, Proposed DBIM ∑ Tính err theo c ng thức ∑ ̂ | | Vẽ đồ thị err ứng với giá trị x end for Ở sử dụng phương pháp nội suy gần (Nearest neighbor) l phương pháp nội suy đơn giản v nhanh ó nhiều phương pháp nội suy bilinear, bicubic, spline…nhưng tập trung v o phương pháp nội suy gần yếu tố tiết kiệm thời gian tính toán [20] Vậy ta có thuật toán để kh i phục sau: huật toá 2: Phươ pháp ặp i phâ 1: họn giá trị khởi tạo ̅ v ̅ 2: while( { ) or ( or ( ̅ ), ) 26 3: Tính ̅ , ̅ , v ̅ , ̅ ̅ 4: Tính từ giá trị ̅ 5: Tính RRE tương ứng 6: Tính giá trị ̅ 7: tương ứng ̅ sử dụng (2.9) v (2.10) đo ̅ sử dụng c ng thức (2.14) sử dụng (2.12) ; } 8: Nội suy ̅ để thu ̅ 9: hởi tạo ̅ ̅ 10: while ( ) or ( ), { 11: Tính ̅ , ̅ , v ̅ , ̅ ̅ 12: Tính từ giá trị ̅ 13: Tính RRE tương ứng 14: Tính giá trị ̅ 15: tương ứng ̅ sử dụng (2.9) v (2.10) đo ̅ sử dụng c ng thức (2.14) sử dụng (2.12) ; } l ngưỡng sai số cho trước định ồn (noise floor) [19] 3.2 m iá tr x t i ưu Theo phương pháp đề xuất hương 3, trước hết ta phải tìm số lần lặp x tối ưu cho ma trận Với tổng số bước lặp trình l Ta có thuật toán để so sánh sau: 1: for x đến 4, 2: DBIM – Propose 3: Tính err theo c ng thức ∑ ∑ | ̂ | 4: Vẽ đồ thị err ứng với giá trị x 5: end for Như sau thực xong ưu Ta xét kịch sau: huật toá ta tìm giá trị x tối 27 ch bả : Bảng 3.1 Kịch kh i phục ảnh mật độ với phương pháp đề xuất Tần số sóng si u âm 0.64MHz ường kính v ng tán xạ 1mm N1 = 14 V ng tán xạ chia lưới N2 = 27 Số lượng máy phát 21 Số lượng máy thu 11 h nh lệch tốc độ truyền sóng 2% 0.15 detector transmiter 0.1 x-axis(m) 0.05 -0.05 -0.1 -0.15 -0.2 -0.2 -0.15 -0.1 -0.05 x-axis(m) 0.05 0.1 0.15 Hình 3.1 Sơ đồ bố trí máy thu – máy phát kịch m Thực huật toá ta thu bảng v đồ thị sau Bảng 3.2 err ứng với giá trị x sau tổng số bước lặp l (N1 = 14) x Err 0.4834 0.1859 0.0497 0.0438 28 0.5 0.45 0.4 0.35 error 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 1.5 2.5 interation 3.5 Hình 3.2 thị biểu diễn mối li n hệ số lần lặp x v sai số err (N1 = 14) 10 12 14 10 12 14 x 10 15 10  0 10  Hình 3.3 ết kh i phục sau bước lặp đầu ti n (N1 = 14) 15 29 10 12 14 10 12 14 x 10 15 10  15 10  Hình 3.4 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N1 = 14) 10 12 14 10 12 14 x 10 15 10  0 10  Hình 3.5 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N1 = 14) 15 30 10 12 14 10 12 14 x 10 15 10  10 15  Hình 3.6 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N1 = 14) hậ xét: Qua kịch tr n ta thấy giá trị err giảm qua giá trị x, yếu tố tiết kiệm thời gian n n ta sử dụng l số lần lặp tối ưu Vậy chọn v sử dụng phương pháp đề xuất 3.3 ô phỏ đá h iá mặt thời gian ch bả : Bảng 3.3 Kịch với phương pháp đề xuất Tần số sóng si u âm ường kính v ng tán xạ V ng tán xạ chia lưới 0.64MHz 5* c/f) N1 = 14 N2 = 27 Số lượng máy phát 40 Số lượng máy thu 20 h nh lệch tốc độ truyền sóng 1% Bước lặp tối ưu x=4 Nhiễu Gaussian 5% (SNR = 26 dB) 2.5 x 10 2.5 1.5 1.5 0.5  0.5 -0.5 -1 -1.5 -2 -4  -2 -2 -4 -2.5 -2.5  -2 -1.5 -1 -0.5 0.5 1.5 2.5  b) Hàm mục tiêu lý tưởng 2D a) Hàm mục tiêu lý tưởng 3D Hình 3.7 H m mục ti u lý tưởng (N 27) Ở ta hiểu thuật toán thực sau: thô + Với với bước lặp thường ta kh i phục hình ảnh cho v ng chia lưới 27×27 + Với phươ pháp đề xuất ta thu chất lượng ảnh tốt sau bước lặp cho v ng chia lưới 14×14 Sau áp dụng kỹ thuật nội suy, thu ma trận 27×27 v d ng DBIM để kh i phục sau bước lặp ới thườ ta có bảng kết err qua bước lặp Bảng 3.4: Bảng 3.4: err DBIM qua bước lặp (N Iter Err 0.3739 0.3725 0.3725 0.3725 27) 0.3725 0.3725 0.3725 0.3725 thời gian t nh toán phương pháp 135.2 giây ới phươ pháp đề xuất ta có err Bảng 3.5: Ở ta kh ng xét err bước lặp từ đến thực với ma trận N1 N1 Bảng 3.5 err DBIM – ề xuất qua bước lặp (N1 = 14, N2 = 27) Iter Err - - - - 0.4042 0.0637 0.0627 0.0627 thời gian t nh toán phương pháp giây Nhận xét: - Về mặt lỗi err: Qua bảng so sánh lỗi eer qua bước lặp phương pháp DBIM th ng thường v phương pháp đề xuất, ta nhận thấy với phương pháp DBIM th ng thường lỗi err bước lặp thứ nhỏ so với bước lặp thứ phương pháp đề 32 xuất, bước lặp lỗi eer nhanh chóng bị bão hòa giá trị 0.3725 òn phương pháp DBIM đề xuất lỗi bước lặp giảm dần v bão hòa err = 0.0627 Qua ta khẳng định Phương pháp DBIM đề xuất có hiệu việc giảm lỗi eer qua bước lặp so với phương pháp DBIM th ng thường - Về mặt hiệu thời gian: Từ tổng thời gian tính toán hai phương pháp ta nhận thấy sử dụng phương pháp đề xuất, thời gian giảm lần ô phỏ 3.4 đá h iá mặt chất ượng H m mục ti u kh i phục qua bước lặp phương pháp sau: 10 15 10 20 12 25 14 10 12 14 10 15 20 25 5 x 10 x 10 15 10 10 0 30 15 20 𝒃 – đề xuất 𝒂 10 7 – thô 30 20 10 thường Hình 3.8 Kết kh i phục sau bước lặp đầu ti n (N1 = 14, N = 27) 10 15 10 20 12 25 14 10 12 14 5 15 20 25 x 10 x 10 4 2 15 10 10 𝒂 0 – đề xuất 10 15 30 20 𝒃 10 0 – thô 10 20 thường Hình 3.9 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N1 = 14, N = 27) 30 33 10 15 10 20 12 25 14 10 12 14 5 15 20 25 x 10 x 10 4 2 15 10 10 5 15 10 30 20 𝒃 – đề xuất 𝒂 10 0 – thô 30 20 10 thường Hình 3.10 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N1 = 14, N = 27) 10 15 10 20 12 25 14 10 12 14 5 x 10 15 20 25 x 10 4 2 15 10 10 5 15 10 30 20 – đề xuất 𝒂 10 𝒃 – thô 30 20 10 thường Hình 3.11 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N1 = 14, N = 27) 5 10 10 15 15 20 20 25 25 10 15 20 25 5 x 10 15 20 25 x 10 4 2 30 10 20 10 𝒂 10 20 – đề xuất 30 30 20 10 𝒃 0 – thô 10 20 thường Hình 3.12 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N2 = 27, N = 27) 30 34 5 10 10 15 15 20 20 25 25 10 15 20 25 5 x 10 15 20 25 x 10 4 2 30 10 20 10 𝒂 10 0 30 30 20 20 – đề xuất 10 𝒃 – thô 30 20 10 thường Hình 3.13 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N2 = 27, N = 27) 5 10 10 15 15 20 20 25 25 10 15 20 25 15 20 25 x 10 x 10 4 2 30 10 5 20 10 𝒂 10 30 20 30 20 𝒃 – đề xuất 10 – thô 30 20 10 thường Hình 3.14 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N2 = 27, N = 27) 5 10 10 15 15 20 20 25 25 10 15 20 25 15 20 25 x 10 x 10 4 2 30 10 5 20 10 𝒂 10 – đề xuất 20 30 30 20 𝒃 10 0 – thô 10 20 thường Hình 3.15 ết kh i phục sau bước lặp thứ (N2 = 27, N = 27) 30 35 Ta vẽ đồ thị so sánh sai số err phương pháp đề xuất v phương pháp truyền thống, đồ thị cho hình 3.16 0.4 0.374 0.35 0.3738 0.3736 0.3 0.3734 error error 0.25 0.3732 0.2 0.373 0.15 0.3728 0.1 0.05 0.3726 1.5 (a) Phươ 2.5 interation 3.5 pháp DBI đề xuất 0.3724 1.5 (b) Phươ 2.5 interation pháp DBI thô 3.5 thường Hình 3.16 thị biểu diễn mối li n hệ số lần lặp x v sai số err (N=27) Nhậ xét: - Về chất lượng hình ảnh: Qua bước lặp, ta thấy sử dụng phương pháp DBIM th ng thường chất lượng hình ảnh khó tái tạo so với phương pháp đề xuất Dựa v o đồ thị biểu diễn mối li n hệ số lần lặp x v sai số err, ta nhận thấy lỗi err phương pháp đề xuất giảm qua bước lặp, chứng tỏ sai khác hình ảnh kh i phục v h m mục ti u lý tưởng nhỏ Qua ta khẳng định, chất lượng hình ảnh kh i phục cải thiện Như việc sử dụng phương pháp đề xuất cho chất lượng ảnh tốt v kh i phục nhanh so với phương pháp DBIM th ng thường 36 Ậ Luận văn n y th nh c ng việc giải b i toán kh i phục ảnh si u âm cắt lớp có ảnh hưởng mật độ v nâng cao chất lượng ảnh chụp si u âm cắt lớp cách ứng dụng kỹ thuật nội suy Ảnh hưởng thay đổi mật độ l yếu tố khó bỏ qua m nghi n cứu trước nhóm chưa quan tâm [2227] Ảnh kh i phục theo phương pháp đề xuất cho chất lượng tốt hẳn ảnh theo phương pháp truyền thống, thời gian tính toán giảm thiểu đáng kể Như việc sử dụng kỹ thuật nội suy việc cải thiện tốc độ tạo ảnh v chất lượng ảnh th nh c ng, tạo điều kiện áp dụng lĩnh vực y – sinh Bước đề xuất n y l việc thử nghiệm đề xuất tạo ảnh với liệu thực tế để áp dụng theo thời gian thực y tế v đề xuất cấu hình phần cứng tương ứng Trong trình nghi n cứu v ho n th nh luận văn, tác giả 01 c ng bố hội nghị nước: Nguyễn Thanh Nam, Chu Thị Phương Dung, Trần Đức Tân, “Tạo ảnh mật độ sử dụng tán xạ ngược kỹ thuật nội suy”, Kỷ yếu Hội nghị Khoa học liên trường điện tử viễn thông năm 2016, Học viện kỹ thuật quân sự, 2016, trang 60-65 37 Ả [1]C F Schueler, H Lee, and G Wade (1984), Fundamentals of digital ultrasonic processing, IEEE Transactions on Sonics and Ultrasonics, vol 31, no 4,pp 195–217 [2]A Macovski (1979), Ultrasonic imaging using arrays, Proceedings of the IEEE, vol 67, no 4, pp 484–495 [3]G S Kino (1987), Acoustic Waves: Devices, Imaging, and Analog Signal Processing Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall [4]Q Zhu and D Steinberg (1993), Wavefront amplitude distortion and imagesidelobe levels: Part I - Theory and computer simulations, IEEE Transac-tions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Contr ol, vol 40, no 6, pp 747–753 [5]N Duric, P Littrup, A Babkin, D Chambers, S Azevedo, A Kalinin, R.Pevzner, M Tokarev, E Holsapple, O Rama, and R Duncan (2005), Development of ultrasound tomography for breast imaging: Technical assessment, Medical Physics, vol 32, no 5, pp 1375–1386 [6]C Li, N Duric, and L Huang (2008), reast imaging using transmission ultrasound: Reconstructing tissue parameters of sound speed and attenuation, in International Conference on ioMedical Engineering and Informatics, vol 2, 2008, pp 708–712 [7]J.-W Jeong, T.-S Kim, D C Shin, S Do, M Singh, and V Z Marmarelis (2005), Soft tissue differentiation using multiband signatures of high resolution ul-trasonic transmission tomography, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol 24, no 3, pp 399–408 [8]S A Johnson, T Abbott, R Bell, M Berggren, D Borup, D Robinson,J Wiskin, S Olsen, and Hanover (2007), Noninvasive breast tissue charac-terization using ultrasound speed and attenuation, in Acoustical Imaging, vol 28, 2007, pp 147–154 [9]J Greenleaf, J Ylitalo, and J Gisvold (1987), Ultrasonic computed tomography for breast examination, IEEE Engineering in Medicine and Biology Mag-azine, vol.6, no 4, pp 27–32 [10]M P Andre, H S Janee, P J Martin, G P Otto, A Spivey , and D.A Palmer (1997), Highspeed 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 [11]J Wiskin, D orup, S Johnson, M erggren, T Abbott, and R Hanover (2007), Full wave, nonlinear, inverse scattering, in Acoustical Imaging, vol 28, 2007, pp.183–194 [12]W C Chew and Y M Wang (1990), Reconstruction of two-dimensional permittivity distribution using the distorted Born iterative method, IEEE Trans Med Imaging 9, pp 218–225 38 [13]D Borup, S Johnson, W Kim, and M Berggren (1992), Nonperturbative diffraction tomography via Gauss-Newton iteration applied to the scattering integral equation, Ultrason Imaging 14, pp 69–85 [14]S A Goss, R L Johnston, and F Dunn (1978), Comprehensive compilation of empirical ultrasonic properties of mammalian tissues, J Acoust Soc Am.64, pp 423–457 [15]S A Goss, R L Johnston, and F Dunn (1980), Compilation of empirical ultrasonic properties of mammalian tissues II, J Acoust Soc Am 68, 93–108 [16] R J Lavarello and M L Oelze (2009), Tomographic Reconstruction of ThreeDimensional Volumes Using the Distorted Born Iterative Method IEEE Transactions on Medical Imaging, 28, 2009, pp 1643-1653 [17] Lavarello Robert (2009),New Developments on Quantitative Imaging Using Ultrasonic Waves, University of Illinois at Urbana-Champaign [18] Yu-Hong Dai,Nonlinear Conjugate Gradient Methods, State Key Laboratory of Scientific and Engineering Computing, Institute of Computational Mathematics and Scientific/Engineering Computing, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, Zhong Guan Cun Donglu 55, Beijing, 100190, P.R China [19] M T Heath (2002), Scientific Computing: An Introductory Survey, New York, NY: McGraw-Hill [20] http://tech-algorithm.com/articles/nearest-neighbor-image-scaling/ [21] Van Phong, D., Linh-Trung, N., Tan, T D., Le, H V., & Do, M N (2011, March) Fast image acquisition in magnetic resonance imaging by chaotic compressed sensing In 2011 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro (pp 85-88) IEEE [22] Tran-Duc, T., Linh-Trung, N., & Do, M N (2012, October) 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 [23] Tran, Q H., Tran, D T., Huynh, H T., Ton-That, L., & Nguyen, L T (2016) Influence of dual-frequency combination on the quality improvement of ultrasound tomography Simulation, 92(3), 267-276 [24] Quang-Huy, T., & Duc-Tan, T (2015, October) Sound contrast imaging using uniform ring configuration of transducers with reconstruction In Advanced Technologies for Communications (ATC), 2015 International Conference on (pp 149153) IEEE 39 [25] Tran, Q H., & Tran, D T (2015) Ultrasound Tomography in Circular Measurement Configuration using Nonlinear Reconstruction Method International Journal of Engineering and Technology (IJET), 7(6), 2207-2217 [26] 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 [27] Tran-Duc, T., Linh-Trung, N., Oelze, M L., & Do, M N (2013) 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 ... 11 2.1 Ả h hưởng mật độ tới tạo ảnh 11 2.1.1 Ảnh hưởng mật độ trường áp suất bị tán xạ trụ tròn 11 2.1.2 Ảnh hưởng biến đổi mật độ tái tạo tốc độ âm sử dụng DBIM ... [17] 2.1.2 Ảnh hưởng biến đổi mật độ tái tạo tốc độ âm sử dụng DBIM ể xem xét ảnh hưởng biến đổi mật độ tái tạo tốc độ âm sử dụng DBIM, m thực hi n hình trụ tròn đồng tâm để xác định ảnh hưởng... lớp sử dụng tán xạ ngược l tốc độ tính toán v chất lượng ảnh tái tạo Phương pháp chụp cắt lớp sử dụng tán xạ ngược đánh giá l cho kết xác v khả quan phương pháp chụp si u âm trước vấn đề tốc độ