TẠO ẢNH SIÊU âm mật độ sử DỤNG kết hợp tần số

IH QU Ờ GI H N I Ọ Ệ - - NGUYỄN THỊ CÚC T O ẢNH SIÊU ÂM MẬ Ộ SỬ DỤNG KẾT HỢP TẦN SỐ Ậ CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ỆN TỬ, TRUYỀN THÔNG Ộ - 2017 IH QU Ờ GI H N I Ọ Ệ - - NGUYỄN THỊ CÚC T O ẢNH SIÊU ÂM MẬ Ộ SỬ DỤNG KẾT HỢP TẦN SỐ Ng nh: ng Nghệ Kỹ thuật iện tử, Truyền thông huy n ng nh: Kỹ thuật iện tử Mã số: 60520203 Ậ CÔNG NGHỆ KỸ THUẬ Ờ ỆN TỬ, TRUYỀN THÔNG ỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS TRẦ Ộ - 2017 ỨC TÂN Ờ ẢM Ơ Luận v n n y l k t qu trình nghiên cứu lý luận thực tiễn cá nhân tác gi dựa b o, hƣớng dẫn tận tình PGS.TS Trần ức Tân Thầy kh ng qu n khó kh n, thời gian, cơng sức để giúp tơi hồn thành luận v n n y, nhân đây, t i xin gửi lời c m ơn sâu sắc tới PGS.TS Trần ức Tân, thầy lu n l ngƣời say mê nghiên cứu khoa học, có phƣơng pháp nghiên cứu v có nhiều đóng góp cho nghiệp nghiên cứu khoa học T i c ng xin gửi lời c m ơn đ n thầy, c giáo v K22 Kỹ thuật điện tử, Kho Nghệ, iện Tử - Viễn Th ng, Trƣờng i Học Quốc Gi H N i có nh ng nhận x t, góp n lớp i Học ng cho luận v n n y củ t i Luận v n đƣợc hỗ trợ m t phần từ đề tài mã số CA.17.6A trung tâm Hỗ trợ Nghiên cứu châu Á tài trợ uối c ng t i xin gửi lời c m ơn đ n gi đ nh t i, qu n t i đ ng c ng tác, nh ng ngƣời t o điều kiện cho t i học tập v nghi n cứu Gi đ nh l đ ng lực cho t i vƣợt qu nh ng thử thách, lu n lu n ủng h v đ ng vi n t i ho n th nh luận v n n y Ờ M T i xin c m đo n luận v n n y l s n phẩm trình nghiên cứu, tìm hiểu củ cá nhân dƣới hƣớng dẫn b o thầy hƣớng dẫn, thầy c m n, kho v n T i kh ng s o ch p t i liệu hay cơng trình nghiên cứu củ ngƣời khác để làm luận v n N u vi ph m, xin chịu trách nhiệm Hà Nội, ngày tháng 10 năm 2017 Ngƣời thực Nguyễn Thị Cúc MỤ Ụ L I ẢM ƠN L I M O N NH M K HI U V NH M ẢNG NH M H NH V H VI T TẮT L I N I ẦU HƢƠNG TỔNG QUAN VỀ LÝ THUY T 1.1 Tác dụng sinh học an toàn thi t bị chuẩn đoán si u âm 1.1.1 N ng lƣợng ch m ti v cƣờng đ chùm tia 1.1.2 Tác dụng sinh học sóng âm 1.1.3 Sự an tồn thi t bị siêu âm chuẩn đốn v nh ng khuy n cáo 1.2 ặc điểm lan truyền sóng siêu âm 1.3 Kỹ thuật củ phƣơng pháp t o hình siêu âm 1.3.1 Nguyên lý ho t đ ng siêu âm 1.3.2 Các lo i kỹ thuật siêu âm 1.4 ầu dò siêu âm 16 1.4.1 Hiệu ứng Áp - iện 16 1.4.2 Cấu t o đầu dò 16 1.4.3 Các lo i đầu dò 17 1.5 Siêu âm cắt lớp 19 HƢƠNG NGUYÊN L HO T NG 21 2.1 Ảnh hƣởng mật đ tới t o nh 21 2.2 Phƣơng pháp lặp vi phân Born 24 2.3 Cách ti p cận DBIM tần số kép (DF-DBIM) 27 2.4 Chất lƣợng thuật toán DF-DBIM 28 2.5 i toán ngƣợc 31 2.6 So sánh phƣơng pháp t o nh tƣơng ph n t o nh mật đ 32 2.7 Mô t o nh mật đ sử dụng DBIM 33 2.7.1 Kịch b n mô hàm mục tiêu 33 2.7.2 K t qu mô hàm mục tiêu 33 2.8 Nhận xét 39 HƢƠNG PHƢƠNG PH P Ề XUẤT VÀ K T QUẢ 41 3.1 Phƣơng pháp F - DBIM 41 3.1.1 Kịch b n (Nt=34, Nr=23) 44 3.1.2 Kịch b n (Nt=17, Nr=11) 45 3.1.3 Kịch b n (Nt=20, Nr=16) 46 3.2 Mô DBIM DF - DBIM 48 3.3 Th y đổi mật đ với trƣờng hợp kịch b n Nt=20, Nr=16 ( = 3, = 5) 51 K T LUẬN 53 TÀI LI U THAM KHẢO 55 MỤ ệu Ệ Ữ n vị DBIM Ế Ắ n Distorted Born Iterative Method Số lƣợng máy phát Số lƣợng máy thu mm L k ch thƣớc củ m t Số lƣợng N m/s ⃑ pixel pixel theo chiều dọc ng ng Vận tốc truyền sóng m i trƣờng khơng có u m/s ⃑ H m mục ti u ⃑ ⃑ ⃑ ⃑ ( ⃗) MoM DF Vận tốc truyền sóng đối tƣợng Pa Sóng tới t n hiệu tới Pa T n hiệu tổng Pa T n hiệu tán x rad/m Số sóngtrong m i trƣờng chuẩn rad/m Số sóng đối tƣợng kg.m-3 Mật đ củ m i trƣờng đồng kg.m-3 Mật đ đối tƣợng Moment Dual Frequency MỤ Ả B ng 2.1: So sánh phƣơng pháp t o nh không xét tới y u tố mật đ có xét tới y u tố mật đ 32 B ng 2.2: Kịch b n mô hàm mục tiêu 33 B ng 3.1: Tham số mô kịch b n 43 B ng 3.2: Mối liên hệ gi a số ph p đo v số bi n kịch b n 44 B ng 3.3: Lỗi kịch b n tƣơng ứng với giá trị sau tổng số vòng lặp 44 B ng 3.4: Lỗi kịch b n tƣơng ứng với giá trị sau vòng lặp kịch b n 44 B ng 3.5: Lỗi kịch b n tƣơng ứng với giá trị sau vòng lặp kịch b n 45 B ng 3.6: Lỗi kịch b n tƣơng ứng với giá trị sau vòng lặp kịch b n 46 B ng 3.7: So sánh sử dụng riêng tần số f1, f2 k t hợp f1+f2 qua vòng lặp kịch b n 4: Nt=20 Nr=16 48 B ng 3.8: K t qu lỗi chuẩn hóa DF-DBIM sau vòng lặp mật đ khác 51 DANH MỤ Hình 1.1: M t ca siêu âm Hình 1.2: Ảnh siêu âm 2D 10 Hình 1.3: Ảnh siêu âm tim 4D 14 H nh 1: ấu h nh hệ đo d liệu tán x 24 Hình 2.2: RMSEs tái t o mật đ hình trụ với sử dụng cách ti p cận DF- IM Tƣơng ứng với giá trị vƣợt giới h n Δϕ (a) 0.9 , (b) -0.9 , (c) 0.45 , (d) -0.45 Giới h n dung s i IM đƣợc thi t lập đ n 0.1% 29 Hình 2.3: Tái t o l i mật đ thực t hình trụ với Δϕ = 0.9 sử dụng DF-DBIM Tái t o l i m u x nh l m , l tƣởng (màu đỏ), tái t o l i qua b lọc giá trị trung bình (màu xanh lục đƣợc hiển thị thực t Giới h n dung s i IM đƣợc thi t lập đ n 0.1% 30 H nh 4: K t qu m xây dựng hàm mục ti u l tƣởng 34 H nh 5: Sơ đồ bố trí máy thu - máy phát kịch b n mô 34 H nh 6: K t qu kh i phục s u ƣớc lặp đầu ti n N 35 H nh 7: K t qu kh i phục s u ƣớc lặp thứ (N = 40) 36 H nh 8: K t qu kh i phục s u ƣớc lặp thứ (N =40) 37 H nh 9: K t qu kh i phục s u ƣớc lặp thứ (N =40) 38 H nh : K t qu lỗi s u ƣớc v ng lặp 39 Hình 3.1: Lỗi chuẩn hóa gi i thuật qua vòng lặp tƣơng ứng với giá trị khác kịch b n (N = 20) 45 Hình 3.2: Lỗi chuẩn hóa gi i thuật qua vòng lặp tƣơng ứng với giá trị khác kịch b n (N =20) 46 Hình 3.3: Lỗi chuẩn hóa gi i thuật qua vòng lặp tƣơng ứng với giá trị khác kịch b n (N =20) 47 Hình 3.4: So sánh lỗi chuẩn hóa DF-DBIM DBIM sau vòng lặp (kịch b n 4) 48 Hình 3.5: K t qu khôi phục gi i pháp khác vòng lặp từ đ n (Kịch b n 4) 50 Hình 3.6: So sánh lỗi chuẩn hóa DF-DBIM sau vòng lặp mật đ khác 52 Ờ Ầ Kỹ thuật y sinh m t b môn khoa học ứng dụng dựa nguyên l n kỹ thuật v tƣởng thi t k để đƣ r gi i pháp y học Kỹ thuật y sinh m t lĩnh vực tƣơng đối mẻ, đ phần thành tựu đ t đƣợc dừng mức đ nghiên cứu, bao phủ nhiều lĩnh vực khác nhau: chẩn đoán h nh nh, xử lý hình nh, vật liệu sinh học với kỹ thuật sinh học, mơ hình hóa chiều…[26-30] Theo m t báo cáo gần đây, số bệnh ung thƣ Việt N m đ ng đứng vị trí nhì th giới Trong đó, ung thƣ vú thƣờng gặp gây tử vong hàng đầu phụ n ây l m t bệnh h t sức phức t p mà nhiều n m qu có nhiều nghiên cứu nguyên nhân, bệnh sinh v điều trị Ngày y học, chẩn đoán h nh nh m t phƣơng pháp chẩn đoán cho ph p ngƣời ác sĩ quan sát hình nh b phận củ thể m t cách trực quan Từ đƣ r chẩn đốn ch nh xác bệnh l để có biện pháp điều trị hiệu qu Trong đó, t o nh siêu âm m t cơng cụ an tồn, khơng bị i n hoá để chẩn đoán lâm s ng So với phƣơng pháp X-r y, MRI, … th phƣơng pháp si u âm cắt lớp cho phép t o nh có lợi th nhiều Ho t đ ng dựa tán x ngƣợc có kh n ng gi i quy t nh ng cấu trúc nhỏ ƣớc sóng sóng tới, trái ngƣợc với phƣơng pháp t o nh truyền thống sử dụng phƣơng pháp ph n hồi M t số tính chất vật liệu, nhƣ đ tƣơng ph n âm, mật đ , đ suy h o, đƣợc ứng dụng để t m r đối tƣợng có k ch thƣớc nhỏ Kỹ thuật siêu âm cắt lớp sử dụng tán x ngƣợc đƣợc coi m t nh ng phƣơng pháp chụp cắt lớp siêu âm m nh mẽ xác Có nhiều kỹ thuật siêu âm cắt lớp khác m t nh ng kỹ thuật l si u âm cắt lớp sử dụng k t hợp tần số Tần số thấp f1 đ m b o đ h i tụ gi i thuật đ n m t mức đ tƣơng ph n gần với giá trị thực, nhƣng đ phân gi i không gian thấp Tần số cao f2 c i thiện đ phân gi i không gian nhiên cấu hình lớn chi phí lớn Với trƣờng hợp số lƣợng máy phát, máy thu nhỏ giúp gi m thiểu cấu hình phần cứng chi phí nhỏ Và số máy phát, máy thu trung nh để gi m chi phí mà chất lƣợng đƣợc đ m b o Bảng 3.2: M i liên hệ s phép đo s bi n k ch Kịch b n Tham số Số bi n (N×N) 400 400 400 Số ph p đo (Nt×Nr) 782 187 320 Số ph p đo số bi n 1.955 0.468 0.8 Bảng 3.3: Lỗi k ch tương ng với giá tr sau t ng s vòng lặp 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 k ch tương ng với giá tr sau vòng lặp k ch 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 c a giải thuật qua vòng lặp tương ng với giá tr khác k ch (N = 20) Tất c trƣờng hợp lỗi chuẩn hóa gi m sau vòng lặp v trƣờng hợp cho chất lƣợng tốt 3.1.2 Kịch (Nt = 17, Nr = 11) Bảng 3.5: Lỗi k ch tương ng với giá tr sau vòng lặp k ch 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 c a giải thuật qua vòng lặp tương ng với giá tr khác k ch (N = 20) Tất c trƣờng hợp lỗi chuẩn hóa gi m sau vòng lặp v trƣờng hợp cho chất lƣợng tốt 3.1.3 Kịch (Nt = 20, Nr = 16) Bảng 3.6: Lỗi k ch tương ng với giá tr sau vòng lặp k ch 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 c a giải thuật qua vòng lặp tương ng với giá tr khác k ch (N = 20) Tất c trƣờng hợp lỗi chuẩn hóa gi m sau vòng lặp v trƣờng hợp cho chất lƣợng tốt Nhận xét: Lỗi chuẩn hóa củ phƣơng pháp mật đ k t hợp tần số vòng lặp tƣơng ứng với giá trị khác kịch b n 2, 3, đƣợc mô t tƣơng ứng Hình 3.1, 3.2, 3.3 B ng 3.4, 3.5, 3.6 biểu thị lỗi kịch b n tƣơng ứng với giá trị k t qu mô phỏng, giá trị nhỏ (Hình 3.1), sau Niter vòng lặp Dựa vào phụ thu c vào số lƣợng Nt Nr N u Nt Nr lớn k t qu phụ thu c vào f1; Nt Nr lớn (Hình 3.2) k t qu phụ thu c vào f2 Trong trƣờng hợp n y, phƣơng pháp k t hợp tần số không tốt phƣơng pháp sử dụng m t tần số Trong thực t , Nt×Nr > N×N số phƣơng tr nh lớn số bi n, h i tụ gi i thuật mật đ k t hợp tần số đƣợc đ m b o Trong trƣờng hợp nhƣ có tần số cao f2 l m cho hiệu suất tốt Ngƣợc l i, Nt×Nr < N×N 47 số phƣơng tr nh nhỏ số bi n, h i tụ gi i thuật đ t đƣợc việc sử dụng tần số thấp f1 N u Nt Nr giá trị trung bình (Hình 3.3) đƣợc lựa chọn để sử dụng tối ƣu c hai tần số f1 f2 Chúng ta thấy rằng, gi i thuật mật đ k t hợp tần số thực có nghĩ với giá trị trung bình Nt Nr Vì vậy, chúng tơi chọn kịch b n để ti p tục nghiên cứu kh o sát 3.2 Mô DBIM DF - DBIM Trong kịch b n 4, Niter đƣợc thi t lập giá trị vòng lặp tốt tƣơng ứng với tần số thứ = tần số thứ hai = Bảng 3.7: So sánh sử dụng riêng tần s f1, f2 k t hợp f1 + f2 qua vòng lặp k ch 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 c a DF-DBIM DBIM sau vòng lặp (k ch 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: K t khôi phục c a giải pháp khác vòng lặp từ đ n (K ch 4) Nhận xét: Trong Hình 3.4 Hình 3.5 cho thấy hiệu suất lỗi chuẩn hóa ba gi i pháp khác (sử dụng f1, sử dụng f2, k t hợp f1 với f2) 50 kịch b n để kiểm chứng hiệu qu củ phƣơng pháp đề xuất Chúng ta dễ dàng nhận thấy lỗi chuẩn hóa gi m 44% so với phƣơng pháp truyền thống sử dụng m t tần số IM ây c ng k t qu cho thấy, gi i pháp k t hợp tần số tận dụng đƣợc tần số thấp tần số cao Nó cho tốc đ h i tụ tốt v lỗi chuẩn hóa gi m Vì vậy, sử dụng k t hợp tần số cho thấy k t qu tốt 3.3 y đổi mật độ vớ trường hợp kịch Nt = 20, Nr = 16 ( = 3, = 5) Bảng 3.8: K t lỗi chuẩn hóa c a 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 c a DF-DBIM sau vòng lặp mật độ khác Nhận xét: Mật đ nhỏ th đ xác cao, mật đ lớn đ sai số lớn Tuy nhiên t i vị tr mật đ cao giá trị lỗi thấp 52 ƣớc chuyển tần số f1 sang f2 KẾT LUẬN Trong luận v n n y, chúng t i phân t ch nh hƣởng củ phƣơng pháp k t hợp hai tần số đ n chất lƣợng t o nh mật đ siêu âm cắt lớp dựa vào đ tán x Ảnh hƣởng th y đổi mật đ k t hợp tần số bỏ qua đƣợc mà nh ng nghiên cứu trƣớc củ nhóm c n chƣ qu n tâm [5, 19, 2123].Trong thực t , chất lƣợng khôi phục phụ thu c nhiều vào tham số nhƣ số máy phát, máy thu, v ng chi lƣới , mức đ tán x , số vòng lặp, tần số… ằng việc thi t lập kịch b n mô cho điều khiển chi phí tính tốn, số vòng lặp đƣợc xác định để thu đƣợc hiệu suất tốt Gi i thuật DF-DBIM có nghĩ trƣờng hợp số vòng lặp, số máy thu, máy phát giá trị trung bình N u số máy thu, máy phát lớn q nhỏ, gi i thuật DFDBIM khơng cho k t qu khôi phục tốt so với phƣơng pháp sử dụng m t tần số Dựa vào k t qu thực t , chúng t i lựa chọn kịch b n số máy thu, máy phát trung nh để phân t ch sâu Với kịch b n này, giá trị 5, cho lỗi chuẩn hóa gi m 44% so với phƣơng pháp = 3, IM truyền thống sử dụng m t tần số Cơng trình đƣợc phát triển n a việc sử dụng d liệu thực nghiệm, trƣớc đƣợc đƣ v o ứng dụng thực t Trong trình nghiên cứu hoàn thành luận v n, tác gi 03 công bố t i h i nghị nƣớc: Trần Quang Huy, Nguyễn Thị Cúc, Nguyễn Hồng Minh “ hát sớm u lạ phục vụ chuẩn đoán ung thư vú sử dụng kỹ thuật siêu âm cắt lớp” Adv nces in applied and engineering physics IV, trang 49, 2015 Mã s T32 Thi Cuc Nguyen, Hong Minh Nguyen, Tien Anh Nguyen, Quang Huy Tran, “Bi ine r Interpo tion for Enh nced econstruction of the DBIM Appro ch” 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 Qu ng Hu “ h i phục ảnh siêu âm cắt lớp sử dụng kỹ thuật nội suy song kh i” Hội thảo khoa học i n trường điện tử - viễn th ng năm 2016 ỷ niệm 50 năm tru ền th ng khoa vô n 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 v n tốt nghiệp trƣờng đ i học Công nghệ, i học Quốc gia Hà N i, n m 16 [2] Nguyễn Phƣớc B o Quân Siêu âm bụng t ng quát Nhà xuất b n Y học, n m2 [3] Nguyễn V n Thiện, Phan Sỹ An Vật lý lý sinh y học Nhà xuất b n Y học, n m 11 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 nd W hew, “Ultrasonic imaging by local shape function method with CGFFT,” IEEE Tr ns ctions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, vol 43, no 5, pp 956-969, September 1996 [7] J M mou, M L Oelze, W O’ rien, Jr , nd J F Z ch ry, “Identifying ultrasonic scattering sites from three-dimensional impedance maps,” Journ l 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, nd F R Gosset, “A method for in vitro mapping of ultrasonic speed and density in breast tissue,” Ultr sonic Im ging, 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 nd W O’ rien, Jr , “Application of three scattering models to the characterization of solid tumors in mice,” Ultr sonic Im ging, vol 28, no 2, pp 83-96, April 2006 [11] M J Berggren, S A Johnson, B L Carruth, W W Kim, F Stenger, nd 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 Goss, R L Johnston, nd F unn, “Comprehensive compilation of empirical ultrasonic properties of mammalian tissues,” Journ l 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 Medic l 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, nd H nover, “Noninvasive breast tissue characterization using ultrasound speed and attenuation,” in Imaging, vol 28, pp 147-154, (2007) 56 coustic l [18] S Kwon nd 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 vicchi, S Johnson, nd W O’ rien, 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 hew nd J H Lin, “A frequency-hopping approach for microwave imaging of large inhomogeneous bodies,” IEEE Microw ve nd 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 ... phƣơng pháp t o nh siêu âm mật đ sử dụng k t hợp tần số làm gi m thời gian t o nh giúp y học việc phát sớm ung thƣ vú phụ n Việc sử dụng siêu âm cắt lớp dự tr n th y đổi mật đ để đem l i nhiều... cách khác, α phụ thu c vào tần số siêu âm f, mật đ m i trƣờng ρ v tốc đ lan truyền siêu âm v 1.3 Kỹ thuật củ p n p áp tạo hình siêu âm 1.3.1 Nguyên lý hoạt động siêu âm ầu d đƣợc kích thích xung... m t nh ng phƣơng pháp chụp cắt lớp siêu âm m nh mẽ xác Có nhiều kỹ thuật siêu âm cắt lớp khác m t nh ng kỹ thuật l si u âm cắt lớp sử dụng k t hợp tần số Tần số thấp f1 đ m b o đ h i tụ gi i thuật