Nâng cao chất lượng ảnh chụp siêu âm cắt lớp dùng phương pháp nội suy (Khóa luận tốt nghiệp)

Nâng cao chất lượng ảnh chụp siêu âm cắt lớp dùng phương pháp nội suy (Khóa luận tốt nghiệp)Nâng cao chất lượng ảnh chụp siêu âm cắt lớp dùng phương pháp nội suy (Khóa luận tốt nghiệp)Nâng cao chất lượng ảnh chụp siêu âm cắt lớp dùng phương pháp nội suy (Khóa luận tốt nghiệp)Nâng cao chất lượng ảnh chụp siêu âm cắt lớp dùng phương pháp nội suy (Khóa luận tốt nghiệp)Nâng cao chất lượng ảnh chụp siêu âm cắt lớp dùng phương pháp nội suy (Khóa luận tốt nghiệp)Nâng cao chất lượng ảnh chụp siêu âm cắt lớp dùng phương pháp nội suy (Khóa luận tốt nghiệp)Nâng cao chất lượng ảnh chụp siêu âm cắt lớp dùng phương pháp nội suy (Khóa luận tốt nghiệp)Nâng cao chất lượng ảnh chụp siêu âm cắt lớp dùng phương pháp nội suy (Khóa luận tốt nghiệp)Nâng cao chất lượng ảnh chụp siêu âm cắt lớp dùng phương pháp nội suy (Khóa luận tốt nghiệp)

khơng - nhi t tình n t Vi h th T c is n ph m c a trinh nghiên c u, tìm hi u ng d n ch b o c a th y môn, khoa b nghiên c u c u hay cơng trình làm lu n N u vi ph m, xin ch u m i trách nhi m .4 .1 U .5 1.1 T 1.2 C 1.3 T 2.1 BORN ITERATIVE METHOD (BIM) 2.2 DISTORTED BORN ITERATIVE METHOD (DBIM) 2.3 B N BIM 2.4 M DBIM 2.4.1 14 2.4.2 18 2.4.3 21 22 3.1 3.2 T X .28 4.1 M 4.2 V 44 O .45 DANH BIM Born Iterative Method DBIM Distorted Born Iterative Method mm N m/s m/s Pa Pa Pa rad/m 24 .25 .26 28 - .28 30 - .31 34 - 34 36 - 37 39 40 41 42 .8 14 .14 15 .15 .16 17 17 18 19 19 20 20 21 th bi u di n m i liên h gi a s l n l p x sai s error (N1 = 10) 25 th bi u di n m i liên h gi a s l n l p x sai s error (N1 =11) .26 th bi u di n m i liên h gi a s l n l p x sai s error (N1 = 12) 27 28 28 .28 .29 .29 .30 30 31 31 32 32 33 33 .34 34) 35 35 36 36 .37 38 38 39 40 40 .41 .42 30 43 .43 1.1 (magnetic resonance imaging), Siêu âm (ultrasound) M m l n nh t c a CT cho phép kh o sát ph tinh t không t h u hi pc u trúc ng t , kí hi u MRI (magnetic resonance imaging) ng h p Hình nh CT cho ch ng r t t t Vì v y, hi i ta k t h p CT v t o máy quét CT/PET v a cho hình nh gi i ph u v a kh c b nh nhân Tia X có kh t o nh ch c ch d ng tia X có tác h i x i v i s c kho c a bào, v ng l n có th Ngồi ra, giá c c a m i l n ch p CT r t a c u trúc mô m i pháp khác, n MRI tr thành công c ch kh th c phát hi n) có th ch u d ng v i b nh nhân mang thai i, ct ob nh th i k t b ng kim lo i c ng c a t ng m u, tr th t c n thi t Siêu âm (ultrasound) m o sát hình nh h c b ng cách cho m t ph n c ti p xúc v i sóng âm có t n s t o hình th Siêu âm khơng s d ng phóng x ion hóa (nh nh siêu âm c ghi nh n theo th i gian th c nên có th cho th y hình nh c u trúc s chuy ng c a b ph k c hình y m ch máu l -mode - ng cách nh nh t gi a hai v t ph n x mà chúng có th phân bi t rõ tín hi u d i hi n th phân gi phân gi phân gi i d c tr c slice thickness) - -mode 1.2 Tuy - -11] 32 (N = 22) Conventional l Simulation parameters: Frequency = 1MHz N1 = 17, x = 1, N2 = 34 N = 34 Diameter of scatter area = 5*landa Percent of sound contrast 1% 5% Gaussian noise (SNR = 26 dB)Detector = 34, Transmiter = 64 33 : Iter err 0.5056 0.2421 0.1641 0.1411 688 giây : Iter err 0.2744 0.1531 0.0854 57.4 giây 34 35 Simulation parameters: Frequency = 1MHz N1 = 20, x = 1, N2 = 40 N = 40 Diameter of scatter area = 5*landa Percent of sound contrast 1% 5% Gaussian noise (SNR = 26 dB) Detector = 40, Transmiter = 80 (N = 40) Iter err 0.5498 0.2300 0.1616 0.1405 1730 giây 36 Iter err 0.2044 0.1260 0.0860 1379 giây h 4.24 (N1 = 20, N = 40) 37 (N1 = 20, N = 40) 25 38 25 4.12: T N 20 22 24 26 28 30 Err1 0.1059 0.1004 0.1015 0.1321 0.1340 0.1470 Err2 0.0346 0.0475 0.0180 0.0336 0.0319 0.0467 - conventional - propose 39 4.13: T N 20 22 24 26 28 30 Err1 0.1779 0.1778 0.1461 0.1792 0.1493 0.1673 Err2 0.0534 0.0779 0.0347 0.0710 0.0597 0.1217 40 4.2 ng 4.14: T N 20 22 24 26 28 30 T1 46.16 71.68 113.87 178.12 264.18 390.23 T2 36.12 57.35 89.50 139.21 211.47 301.07 10.04 14.33 23.67 38.91 52.71 89.16 21.75% 20% 20.79% 21.84% 19.95% 22.85% Conventional Propose 4.28: 41 4.15: T N 20 22 24 26 28 30 T1 75.24 124.23 194.00 291.38 435.25 620.29 T2 66.46 105.47 164.89 249.68 370.34 525.68 8.78 18.76 29.11 41.7 64.91 91.64 11.67% 15.10% 15.01% 14.31% 14.91% 14.77% 42 .30 -23% -15% 43 cy 44 damentals of digital ultrasonic pp 195 217, July 1984 dings of the IEEE, vol 67, no 4, pp 484 495, April 1979 [3] G S Kino, Acoustic Waves: Devices, Imaging, and Analog Signal Processing Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1987 sidelobe levels: Part I E Transac-tions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Contr ol, vol 40, no 6, pp 747 753, November 1993 [5] N Duric, P Littrup, A Babkin, D Chambers, S Azevedo, A Kalinin, R.Pevzner, M Tokarev, E Holsapple, O Rama, ment of ultrasound tomography for breast 5, pp 1375 1386, May 2005 using transmission ultra-sound: Reconstructing tissue parameters o in International Conference on BioMedical 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, tissue differentiation using multiband signatures of high resolution ul-trasonic ransactions on Medical Imaging, vol 24, no 3, pp 399 408, March 2005 [8] S A Johnson, T Abbott, R Bell, M Berggren, D Borup, D Robinson, J Wiskin, tissue charac-terization using ultrasound speed and atten vol 28, 2007, pp 147 154 [9] J Greenleaf, J Ylitalo, and J Gisvold, for ine and Biology Mag-azine, vol.6, no 4, pp 27 32, December 1987 [10] M P Andre, H S Janee, P J Martin, G P Otto, B A Spivey , and D.A -speed data acquisition in a diffraction tomography sys-tem employing largenternational Journal of Imaging Systems and Technology, vol 8, no 1, pp 137 147, 1997 [11] J Wiskin, D Borup, S Johnson, M Berggren, T Abbott, and R Hanover, wave, non2007, pp.183 194 45 [12] 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 [13] Lavarello Robert: New Developments on Quantitative Imaging Using Ultrasonic Waves University of Illinois at Urbana-Champaign, 2009 [14] http://en.wikipedia.org/wiki/Nonlinear_conjugate_gradient_method [15] M T Heath, Scientific Computing: An Introductory Survey New York, NY: McGraw-Hill, 2002 [16] Lavarello R, Oelze M (2008) A study on the reconstruction of moderate contrast targets using the distorted Born iterative method IEEE Transaction of Ultrasonic, Ferroelectric, and Frequency Control 55:112-124 [17] Devaney AJ (1982) Inversion formula for inverse scattering within the Born approximation Optics Letters 7:111-112 [18] http://tech-algorithm.com/articles/nearest-neighbor-image-scaling/ [19] Martin, R., Noise power spectral density estimation based on optimal smoothing and minimum statistics, IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, Vol 9, 2001, pp 504 - 512 [20] 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 [21] 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 [22] 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 [23] 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 46 ... sát hình nh h c b ng cách cho m t ph n c ti p xúc v i sóng âm có t n s t o hình th Siêu âm khơng s d ng phóng x ion hóa (nh nh siêu âm c ghi nh n theo th i gian th c nên có th cho th y hình nh... trúc mô m i pháp khác, n MRI tr thành công c ch kh th c phát hi n) có th ch u d ng v i b nh nhân mang thai i, ct ob nh th i k t b ng kim lo i c ng c a t ng m u, tr th t c n thi t Siêu âm (ultrasound)... c slice thickness) - -mode 1.2 Tuy - -11] n i suy k t h p v i x p x Born nh m n xu t v i nh ng nghiên c u khác b môn ng nghiên c u ch p nh siêu âm c t l p t -23] 1.3 2.1 Born Iterative Method