Ứng dụng kỹ thuật kết hợp tần số nhằm nâng cao chất lượng ảnh siêu âm cắt lớp (Luận văn thạc sĩ)Ứng dụng kỹ thuật kết hợp tần số nhằm nâng cao chất lượng ảnh siêu âm cắt lớp (Luận văn thạc sĩ)Ứng dụng kỹ thuật kết hợp tần số nhằm nâng cao chất lượng ảnh siêu âm cắt lớp (Luận văn thạc sĩ)Ứng dụng kỹ thuật kết hợp tần số nhằm nâng cao chất lượng ảnh siêu âm cắt lớp (Luận văn thạc sĩ)Ứng dụng kỹ thuật kết hợp tần số nhằm nâng cao chất lượng ảnh siêu âm cắt lớp (Luận văn thạc sĩ)Ứng dụng kỹ thuật kết hợp tần số nhằm nâng cao chất lượng ảnh siêu âm cắt lớp (Luận văn thạc sĩ)Ứng dụng kỹ thuật kết hợp tần số nhằm nâng cao chất lượng ảnh siêu âm cắt lớp (Luận văn thạc sĩ)Ứng dụng kỹ thuật kết hợp tần số nhằm nâng cao chất lượng ảnh siêu âm cắt lớp (Luận văn thạc sĩ)Ứng dụng kỹ thuật kết hợp tần số nhằm nâng cao chất lượng ảnh siêu âm cắt lớp (Luận văn thạc sĩ)
NG NG D NG K THU T K T H P T N S NH M NÂNG CAO CH T NG NH SIÊU ÂM C T L P Công Ngh K thu n T - Vi n Thông nt Mã s : 60 52 70 - 2013 kéo theo nh ng h l y ng b h y ho i, nhi u lo i b nh m i nguy hi t hi n, s u tr - m -Mode v ch ch ng nh v khôi ph c nh Các k t qu t t c s t t 2t ns xu t cho k t qu , c làm vi c th y, ch d n nhi t tình v i K T s h tr m t ph n t (CN.13.08) ch tài c c is n ph m c a trinh nghiên c u, tìm hi u ng d n ch b o c a th 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 ng .0 .4 .1 U .4 1.1 T 1.2 T NH Y SINH 16 17 2.1 L P VI PHÂN BORN (DBIM) 17 2.2 B 19 2.3 CH S PH QUÁT CHO CH NG NH .21 24 3.1 3.2 T .24 .25 .31 41 .42 PH L C 1: CODE MATLAB DBIM .44 PH L C 2: CODE MATLAB DBI XU T 51 BIM Born Iterative Method DBIM Distorted Born Iterative Method pháp L p vi phân Born mm N m/s m/s Pa Pa Pa rad/m p Born - x 26 x 27 x 28 x 29 err th c hi n f1 31 err th c hi n f2 31 err th c hi n k t h p t n s DF - DBIM (N = 22) .32 Q th c hi n f1 32 Q th c hi n f2 32 Q th c hi n DF - DBIM (N = 22) .32 Hình 1.1: Minh h a nguyên lý máy CT Hình 1.2: Moment t Hình 1.3: máy MRI nguyên lý siêu âm 13 17 c l p (máy phát = 44, máy thu = 22) 26 c l p (máy phát = 15, máy thu = 7) 27 c l p (máy phát = 22, máy thu = 11) 28 c l p (máy phát = 27, máy thu = 14) 29 (N = 22) 31 33 34 35 (N = 22) 36 37 38 .39 : M t c t th a hàm m c tiêu khôi ph c 39 1.1 v nh y sinh - (magnetic resonance imaging), Siêu âm (ultrasound) 1.1.1 Ch p c t l p CT CT t vi t t t c c t o t hai t ti ng Hy L ng graphy mô t V y có th hi u CT p nh lát c t b o hình th b nh nhân CT có tên g i khác CAT (Computed axial tomography) c nguyên lý: B p X-quang bao gi thu t viên b t b ng gi a m t máy phát tia X m t t m phim Sau ch p b n s th y phim k t qu có nh m nh t khác mơ t b n Tia X có b n ch t gi ng v i ánh sáng b n th y hàng ngày nt c sóng r t nh ng l n nên có kh tm b n, s b h p th m t ph ng tia X gi m tuân nh lu t Beer : I= ng tia exp(- (1.1) u sau s suy gi m n tính c a v t li ng tia X c a v t ch t m p th tia X khác Vì v kh s g m ng khác nhau, m nên phim s có vùng sáng t i mơ t ng lên phim khác b n m khác bi t ph c t -quang ng M cs d n b n phía bên tm tt i ta dùng máy thu (Máy thu ghi l i tín hi u Tia X máy thu s quay xung quanh b o quay v n n m m t m t ph l y d li u v lát c t Toàn b nh ng d li u g i d li u thô (raw data) Chúng ta không th hi c d li u Vì v y ph i dùng t i bi i d li u thơ thành hình nh Các thu t toán ng dùng bi i : filtered back-projection (v i b l c Laks hay Sheep-Logan) ho c expectation-maximization (EM) Các nh tái t o i ta ng dùng s HU (Hounsfield unit) hay g i s bi u th m c xám c a nh CT Hình 1.1: Minh h a nguyên lý máy CT Vi c bi i d li u thơ thành hình i vi c gi i r t nhi u c t p, v y c n máy tính m nh Vào th nên ta có th hi u thi t b u tiên c a Hounsfield m t vài gi l y thông tin thô m i lát c t m tái t o thành hình nh Hi n máy CT hi i có th l y thơng tin thô 256 lát c t m t lúc,kho ng cách gi a lát cát vào kho ng 1mm ch m t tái t o hình nh có kích t gi i thi u m t th h CT 320 lát c t Các máy CT có kh ng th i nhi u lát c c g i MS-CT (multi-slice CT) Hi n h u h u có ph n m m tái t o hình nh 3D t slice Các ph n m m cho phép bác s theo m i ng, có th c t l i nhi ng khác m: c s d ng r ng rãi cho hình nh r t s n cao, nhanh Nh ph n m m, có th s d ng d li u m t cách linh ho t p X quang b n khơng có c m giác ch p CT B n có th ch c m th u ph i n m m t vòng l n không ph i n m lâu M i ca ch p ng ch t n kho ng vài phút Trong m t s ng h p kh i u, m n ph i tiêm thêm ch t K s d ng k t h p t n s f1 f2 Tác gi cho ch cs cl pt i f1 cho vi c k t h p f1 f2 ng t t nh t c tham s ch c trình bày ph n 2.3 T t lu n c nh tái t o b i vi c s d ng k t h p t n s f1 f2, cho k t qu m t sai s tốn h c thơng d ng hay có xét c ut i ch s d ng m t t n s nv VHS (visual human system) k th p2t ns cY ngành chu 41 S of digital ultrasonic 217, July 1984 [2] N Duric, P Littrup, A Babkin, D Chambers, S Azevedo, A Kalinin, R.Pevzner, Development of ultrasound 5, pp 1375 1386, May 2005 [3] J.-W Jeong, T.tissue differentiation using multiband signatures of high resolution ul-trasonic 399 408, March 2005 [4] S A Johnson, T Abbott, R Bell, M Berggren, D Borup, D Robinson, J Wiskin, S Olsen, and B -terization using 154 [5 -sound: Reconstructing tissue param Conference on BioMedical Engineering and Informatics, vol 2, 2008, pp 708 712 [6] 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 [7] Lavarello Robert: New Developments on Quantitative Imaging Using Ultrasonic Waves University of Illinois at Urbana-Champaign, 2009 [8] http://en.wikipedia.org/wiki/Nonlinear_conjugate_gradient_method [9] M T Heath, Scientific Computing: An Introductory Survey New York, NY: McGraw-Hill, 2002 [10] 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 [11] http://www-stat.stanford.edu/~susan/courses/s60/split/node60.html [12] 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 42 [13] 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 [14] 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 [15] 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 [16] Zhou Wang, Student Member : A Universal Image Quality Index, IEEE Signal Processing Letters, Vol 9, No 3, March 2002 43 PH L C 1: CODE MATLAB DBIM c sai s c a phép khôi ph so sánh nh t c v i v t th ta c n có m t giá tr tham chi u c a thí nghi p g i hàm m c tiêu lý ng Hàm có th ct ob y ta có th t o hàm m c ng cho v t th hình tr v i t n s Hàm m ng ng ta t o c u hình h i vi c b trí máy phát máy thu xung quanh v t th : ng c n khơi ph c m t h thu t tốn 1: L ph i tính sau: vi u tiên , , ) 44 ng Tính tín hi u c a sóng t i p Tín hi u inc th c t có th r J k0 r rk vi t Matlab ta có c b ng cách l y hi u s c a tín hi u t i ng Còn mơ ph ng l i có th tính b d ng hàm m y theo h i tính hai ma tr n B C, ma tr n B C tính ma tr n h s c a hàm Green t pixel t i máy thu h s Green gi a pixel: calculate_B_matrix_DBIM: calculate_C_matrix_DBIM: 45 ng tham s c tính ), ) Vi c tính Áp D ) ta ph i áp d ng Tính i k t qu giá tr sai s : 46 u hàm khôi ph c 47 48 49 50 PH L C 2: CODE MATLAB xu t v n s d th c hi n DBIM l n v i t n s f1 f2 th xu xu t 51 XU T Ph L 52 53 54 55 ... t hi n sóng siêu âm ph n x Siêu âm ki u 2D:Hay g i siêu âm bình di n, ki u siêu âm hi n c s d ng ph bi n nh t t t c chun khoa.Có th nói siêu âm 2D m t cu c cách m ng ngành siêu âm ch u tiên... Ki c s d ng nhi u siêu âm tim m ch Siêu âm Dop t ti n b l n c a siêu âm ch cung c p thêm nh ng thông tin v huy ng, làm phong phú thêm giá tr c a siêu âm th c bi i v i siêu âm tim m ch Ki c gi... i siêu âm hình nh th i gian th c ( real time) T t c máy siêu âm hi u hình nh th i gian th c Siêu âm ki u TM c thông s siêu âm v kho ng cách, th i gian i v i nh ng c u trúc có chuy ng, nhi u siêu