Ứng dụng kỹ thuật trải rộng phổ trong tạo ảnh siêu âm cắt lớp

TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI KHOA VẬT LÝ *** LƢU HOÀNG ANH ỨNG DỤNG KỸ THUẬT TRẢI RỘNG PHỔ TRONG TẠO ẢNH SIÊU ÂM CẮT LỚP Chuyên ngành: Vật lý kĩ thuật KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Hà Nội, 2018 TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI KHOA VẬT LÝ *** LƢU HOÀNG ANH ỨNG DỤNG KỸ THUẬT TRẢI RỘNG PHỔ TRONG TẠO ẢNH SIÊU ÂM CẮT LỚP Chuyên ngành: Vật lý kĩ thuật KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: Th.S Trần Quang Huy Hà Nội, 2018 LỜI CẢM ƠN Trƣớc tiên, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Th.S Trần Quang Huy, Khoa Vật lý Trƣờng Đại học Sƣ phạm Hà Nội 2, thầy tận tình bảo, giúp đỡ tơi hồn thành tốt khóa luận tốt nghiệp Đồng thời, xin chân thành cảm ơn thầy cô giáo thuộc Trƣờng Đại học Sƣ phạm Hà Nội nói chung thầy, khoa Vật Lý nói riêng dạy dỗ suốt bốn năm học cung cấp cho từ kiến thức đến kiến thức chuyên sâu, nhƣ kĩ thực hành, thực nghiệm tạo điều kiện cho tơi hồn thành tốt khóa luận Qua đây, tơi gửi lời cảm ơn tới gia đình, bạn bè ngƣời thân động viên, giúp đỡ suốt trình học tập nhƣ q trình làm khóa luận Tôi xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày 15 tháng 05 năm 2018 Sinh viên thực Lƣu Hồng Anh LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan khóa luận tơi tự tìm hiểu nghiên cứu dƣới hƣớng dẫn Th.S Trần Quang Huy Đề tài khơng trùng với kết khóa luận trƣớc Nếu sai tơi xin hồn toàn chịu trách nhiệm Hà Nội, ngày 15 tháng 05 năm 2018 Sinh viên thực Lƣu Hoàng Anh MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Mục đích nghiên cứu Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tƣợng nghiên cứu 3.2 Phạm vi nghiên cứu Nhiệm vụ nghiên cứu Phƣơng pháp nghiên cứu Cấu trúc khóa luận PHẦN : NỘI DUNG CHƢƠNG TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan chẩn đốn hình ảnh 1.1.1.Chụp ảnh cắt lớp 1.1.2.Chụp cộng hƣởng từ 1.1.3 Chụp siêu âm 1.2 Siêu âm cắt lớp sử dụng tán xạ ngƣợc 17 CHƢƠNG ỨNG DỤNG KỸ THUẬT TRẢI RỘNG PHỔ TRONG SIÊU ÂM CẮT LỚP 20 2.1 Lặp vi phân born (DBIM) 20 2.2 Kỹ thuật trải rộng phổ 23 CHƢƠNG : KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 27 3.1 Tham số mô 27 3.2 Kết mô 27 PHẦN : KẾT LUẬN CHUNG 35 TÀI LIỆU THAM KHẢO 36 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1: Ảnh chụp cắt lớp CT sọ não Hình 1.2: Ảnh chụp cơng hƣởng từ (sọ não) Hình 1.3: Đầu dò siêu âm 10 Cấu hình hệ đo 19 Hình 2.2: Tạo ảnh MRI: Lỗi chuẩn hóa theo tỉ số nén khơng sử dụng kỹ thuật kích thích trải rộng phổ (đƣờng màu xanh) sử dụng kỹ thuật trải rộng phổ (đƣờng màu đen) [3] 23 Hình 3.1 Cấu hình đo hệ thống tạo ảnh 26 Hình 3.2 Hàm mục tiêu lý tƣởng 27 Hình 3.3 Ảnh khơi phục sử dụng phƣơng pháp DBIM sau vòng lặp 27 Hình 3.4 Ảnh khơi phục sử dụng phƣơng pháp DBIM sau vòng lặp 28 Hình 3.5 Ảnh khơi phục sử dụng phƣơng pháp DBIM sau vòng lặp 28 Hình 3.6 Ảnh khơi phục sử dụng phƣơng pháp DBIM sau vòng lặp 29 Hình 3.7 Ảnh khơi phục sử dụng phƣơng pháp DBIM sau vòng lặp 29 Hình 3.8 Ảnh khôi phục sử dụng phƣơng pháp CE-DBIM sau vòng lặp 30 Hình 3.9 Ảnh khơi phục sử dụng phƣơng pháp CE-DBIM sau vòng lặp 30 Hình 3.10 Ảnh khôi phục sử dụng phƣơng pháp CE-DBIM sau vòng lặp 31 Hình 3.11 Ảnh khơi phục sử dụng phƣơng pháp CE-DBIM sau vòng lặp 31 Hình 3.12 Ảnh khôi phục sử dụng phƣơng pháp CE-DBIM sau vòng lặp 32 Hình 3.13 So sánh lỗi chuẩn hóa phƣơng pháp DBIM CE-DBIM 33 PHẦN MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Trong y học, chẩn đốn hình ảnh phƣơng pháp chẩn đốn cho phép bác sĩ quan sát hình ảnh phận thể cách trực quan nhất, từ đƣa chẩn đốn xác bệnh lý để có biện pháp điều trị hiệu Ngày nay, với phát triển nhanh chóng khoa học kỹ thuật, phƣơng tiện chẩn đốn hình ảnh khơng ngừng đƣợc cải tiến nhằm nâng cao độ xác, tính hữu ích ngày đóng vai trò quan trọng hệ thống y học Đặc biệt, bối cảnh bùng nổ bệnh ung thƣ, chẩn đốn hình ảnh đƣợc sử dụng nhƣ phƣơng pháp phát sớm bệnh ung thƣ Một số phƣơng pháp chẩn đốn hình ảnh phổ biến là: chụp X - quang, chụp cắt lớp (CT), chụp cộng hƣởng từ (MRI), siêu âm… Thời gian gần đây, siêu âm trở thành phƣơng pháp đƣợc áp dụng rộng rãi với ƣu điểm trội thực đơn giản, giá thành rẻ, không độc hại; nhiên phƣơng pháp tạo ảnh truyền thống nhƣ B-mode tồn nhƣợc điểm chất lƣợng ảnh, ảnh sau đƣợc tái tạo chƣa rõ nét đƣợc, ảnh hƣởng đến chất lƣợng, gây khó khăn cho việc chẩn đốn bệnh Do đó, phƣơng pháp tạo ảnh cắt lớp bắt đầu đƣợc quan tâm đáp ứng đƣợc yêu cầu chất lƣợng độ xác, nhƣng phƣơng pháp chƣa có nhiều ứng dụng thƣơng mại gặp số khuyết điểm phải kể đến chất lƣợng tốc độ tính toán Tạo ảnh siêu âm cắt lớp sử dụng tán xạ ngƣợc dựa hai nguyên lý hoạt động lặp Born (Born Iterative Method - BIM) lặp vi phân Born (Distorted Born Iterative Method - DBIM), hai phƣơng pháp đƣợc cho tốt cho tạo ảnh tán xạ Trong đó, lặp vi phân Born có ƣu điểm tốc độ hội tụ nhanh phƣơng pháp tác giả lựa chọn để cải tiến Luận văn đề xuất phƣơng pháp sử dụng kỹ thuật kích thích trải rộng phổ để cải tiến phƣơng pháp DBIM truyền thống (có thể áp dụng đƣợc với BIM) giúp cho ảnh tạo đƣợc có chất lƣợng tốt hẳn phƣơng pháp ban đầu, với lỗi chuẩn hóa giảm thiểu đáng kể tỉ số nén tăng dần, đặc biệt tỉ số nén lớn lỗi chuẩn hóa giảm Với kết thu đƣợc qua thực nghiệm mô chứng minh phƣơng pháp đề xuất cho kết tốt, chất lƣợng ảnh đƣợc cải thiện đáng kể sử dụng kỹ thuật trải rộng phổ Xuất phát từ điều tơi chọn đề tài “Ứng dụng kỹ thuật trải rộng phổ tạo ảnh siêu âm cắt lớp” Mục đích nghiên cứu Đề tài nghiên cứu phƣơng pháp sử dụng kỹ thuật kích thích trải rộng phổ tạo ảnh siêu âm cắt lớp giúp cho chất lƣợng ảnh cải thiện đáng kể so với phƣơng pháp DBIM thông thƣờng Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tƣợng nghiên cứu Mơ hình tạo ảnh siêu âm cắt lớp, mơ hình CE-DBIM 3.2 Phạm vi nghiên cứu Lĩnh vực tạo ảnh siêu âm cắt lớp ứng dụng chẩn đoán y khoa Nhiệm vụ nghiên cứu - Nghiên cứu kỹ thuật trải rộng phổ tạo ảnh siêu âm cắt lớp - So sánh kỹ thuật trải rộng phổ tạo ảnh siêu âm cắt lớp với phƣơng pháp DBIM thơng thƣờng Phƣơng pháp nghiên cứu - Lí thuyết kết hợp với mơ Cấu trúc khóa luận Phần 1: Mở đầu Phần 2: Nội dung - Chƣơng 1: Tổng quan - Chƣơng : Ứng dụng kỹ thuật trải rộng phổ siêu âm cắt lớp - Chƣơng 3: Kết thảo luận PHẦN : NỘI DUNG CHƢƠNG TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan chẩn đốn hình ảnh Chẩn đốn hình ảnh hay chẩn đốn bệnh thơng qua hình ảnh phƣơng pháp quan trọng giúp cho bác sĩ ngƣời bệnh hiểu rõ hình thái, chức năng, cấu tạo sinh lý thể, để từ đƣa phƣơng án phòng ngừa điều trị bệnh cách hiệu Một số phƣơng pháp chẩn đốn hình ảnh phổ biến nhƣ: X - quang, chụp cắt lớp - CT (Computed Tomography), cộng hƣởng từ - MRI (Magnetic Resonance Imaging), siêu âm (Ultrasound),… 1.1.1 Chụp ảnh cắt lớp CT từ viết tắt Computed Tomography có nghĩa “chụp ảnh lát cắt tính tốn”, CT có khả tạo hình ảnh “xun qua” thể bệnh nhân CT có tên gọi khác CAT (Computed axial tomography) Lịch sử Chụp cắt lớp vi tính (CLVT) hay gọi chụp CT scanner (CT), kỹ thuật đƣợc phát minh nhà vật lý ngƣời Anh Godfrey Hounsfield bác sĩ Allan Cormack vào năm 1972 Vào năm 1979, Hounsfied Cormack đƣợc nhận giải Nobel vật lý nhờ ứng dụng CT y học khoa học Máy CT đƣợc đƣa vào ứng dụng lâm sàng vào năm 1974-1976, lúc máy CT đƣợc dùng để chụp sọ não, thời gian chụp lát cắt vài Từ năm 80 trở sau, CT đƣợc ứng dụng rộng rãi lâm sàng, đƣợc áp dụng cho tất phận thể, thời gian chụp nhanh chất lƣợng hình ảnh cao Các hệ máy CT không ngừng đƣợc cải tiến, từ máy lát cắt, đến hệ máy chụp xoắn ốc (Spiral CT) đến hệ máy đa lát cắt (2, 4, 6….320, 640 lát cắt) Bằng phƣơng pháp moment (MoM) áp suất tổng đƣợc tính: ̅ ̅ ( ̅ ( ̅ )) (2.6) p suất tán xạ: ( ̅) ̅ ̅ (2.7) Hai biến chƣa biết ̅ ̅ công thức (2.6) (2.7), trƣờng hợp áp dụng xấp xỉ Born loại theo (2.6), (2.7) ta có: ̅ Với ̅ ̅ Ở ( ̅) ̅ ̅ ̅ (2.8) ( ̅ ) B ứng với hệ số G0(r,r’) từ pixel tới máy thu, ma trận C ứng với hệ số G0(r,r’) pixel, I ma trận đơn vị, D(.) ma trận tốn tử chéo hóa Với phát thu, có ma trận ̅ giá trị vô Thấy vector chƣa biết ̅ có hƣớng giá trị với số pixel RIO Hàm mục tiêu (Object function) đƣợc tính cách lặp: ̅ Với ̅ ̅ ( ) ̅( ̅( ) ) (2.9) giá trị hàm mục tiêu bƣớc bƣớc trƣớc ̅ đƣợc tìm quy tắc Tikhonov: ̅ Trong ả p p ̅ ( ệ ̅‖ ̅̅̅̅ ̅ ‖ ̅ ) ‖ ̅‖ ứ ̅ [2] 21 (2.10) ả ậ hu : Lặp vi phân Born 1: Chọn giá trị khởi tạo ̅ ̅ ) or( RRE <  ), 2: while( { 3: Tính ̅ , ̅ , ̅ ,và ̅ tƣơng ứng ̅ sử dụng (2.6) (2.7) 4: Tính 5: Tính RRE tƣơng ứng 6: Tính giá trị ̅ sử dụng (2.9) 7: ̅ từ giá trị ̅ đo đƣợc giá trị tiên đoán ̅ sử dụng công thức (2.11) ; } ‖ ̅ ‖ ⁄‖ ̅ ‖ (2.11) 2.2 Kỹ thuật trải rộng phổ Kỹ thuật trải rộng phổ đƣợc ứng dụng áp dụng thành công tạo ảnh cộng hƣởng từ, nhƣ cơng trình [3] Hình 2.2 biểu thị lỗi chuẩn hóa theo tỉ số nén khơng sử dụng kỹ thuật kích thích trải rộng phổ (đƣờng màu xanh) sử dụng kỹ thuật trải rộng phổ (đƣờng màu đen) ứng dụng tạo ảnh cộng hƣởng từ, ta thấy lỗi chuẩn hóa giảm thiểu đáng kể tỉ số nén tăng dần, đặc biệt tỉ số nén lớn lỗi chuẩn hóa giảm Điều cho thấy chất lƣợng ảnh đƣợc cải thiện đáng kể sử dụng kỹ thuật trải rộng phổ 22 Hình 2.2: Tạo ảnh MRI: Lỗi chuẩn hóa theo tỉ số nén khơng sử dụng kỹ thuật kích thích trải rộng phổ (đƣờng màu xanh) sử dụng kỹ thuật trải rộng phổ (đƣờng màu đen) [3] Điểm mấu chốt phƣơng pháp kỹ thuật siêu âm cắt lớp ma trận hàm sóng tới pinc đƣợc tiền điều chế bới tín hiệu chirp tuyến tính P( x, y)  exp[i (w x x  wy y )] , wx , wy tốc độ tín hiệu chirp Ƣu điểm phƣơng pháp làm cho phổ đối tƣợng quan tâm đƣợc trải rộng hơn, nhờ ta dễ dàng q trình thu thập khơi phục ảnh Phổ tín hiệu trƣớc điều chế (a) sau điều chế (b) [3] 23 Tín hiệu chirp Chƣơng trình code ma trận sóng tới đƣợc kích thích tín hiệu chirp for l=transmiter pinc=besselj(0,ko*sqrt((K1(l)-pix').^2+(K2(l)-pix).^2)); PINC=[PINC ; pinc]; end; % Dieu che voi tin hieu chirp N=20; N1=400; N2=20; w=4/(N1*N2); no=1; for j1=1:N1 for j2=1:N2 24 dis(j1,j2)=abs(no-j1)*abs(no-j1)+abs(no-j2)*abs(no-j2); % dis= x2 + y2 end; end PINC=PINC.*exp(j*pi*w*dis); save PINC_2D_matrix PINC 25 CHƢƠNG : KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Tham số mô Tần số f = 0.5 MHz, độ tƣơng phản âm 10%, nhiễu 0,1%, khoảng cách máy phát máy thu đến tâm đối tƣợng 60mm, số vòng lặp = 5, đƣờng kính đối tƣợng 10 mm, số điểm chia lƣới N = 20, số máy phát Np = 20, số máy thu Nt = 20 3.2 Kết mô Detector Transmiter Object 0.05 0.04 0.03 y-axis (m) 0.02 0.01 -0.01 -0.02 -0.03 -0.04 -0.05 -0.06 -0.04 -0.02 x-axis (m) 0.02 0.04 0.06 Hình 3.1 Cấu hình đo hệ thống tạo ảnh Hình 3.1 thể cấu hình đo hệ thống tạo ảnh mơ phỏng, 20 máy phát, 20 máy thu đƣợc bố trí vòng tròn xung quanh đối tƣợng 26 Ideal object function Percent of the sound contrast 10 1 0 -1 -1   Hình 3.2 Hàm mục tiêu lý tƣởng Hình 3.2 hàm mục tiêu lí tƣởng tức u lạ môi trƣờng đồng cần Percent of the sound contrast đƣợc khôi phục 10 1 0 -1 -1   Hình 3.3 Ảnh khôi phục sử dụng phƣơng pháp DBIM sau vòng lặp 27 Percent of the sound contrast 10 1 0 -1 -1   Percent of the sound contrast Hình 3.4 Ảnh khơi phục sử dụng phƣơng pháp DBIM sau vòng lặp 10 1 0 -1 -1   Hình 3.5 Ảnh khơi phục sử dụng phƣơng pháp DBIM sau vòng lặp 28 Percent of the sound contrast 10 1 0 -1 -1   Percent of the sound contrast Hình 3.6 Ảnh khơi phục sử dụng phƣơng pháp DBIM sau vòng lặp 10 1 0 -1 -1   Hình 3.7 Ảnh khôi phục sử dụng phƣơng pháp DBIM sau vòng lặp Hình 3.3; 3.4; 3.5; 3.6; 3.7 kết khơi phục từ vòng lặp đến vòng lặp sử dụng phƣơng pháp DBIM , dễ dàng thấy ảnh khơi phục từ vòng lặp sang vòng lặp hiệu rõ rệt, ảnh khơi phục đƣợc cải thiện qua vòng lặp 29 Percent of the sound contrast 10 1 0 -1 -1   Percent of the sound contrast Hình 3.8 Ảnh khơi phục sử dụng phƣơng pháp CE-DBIM sau vòng lặp 10 1 0 -1 -1   Hình 3.9 Ảnh khơi phục sử dụng phƣơng pháp CE-DBIM sau vòng lặp 30 Percent of the sound contrast 10 1 0 -1 -1   Percent of the sound contrast Hình 3.10 Ảnh khôi phục sử dụng phƣơng pháp CE-DBIM sau vòng lặp 10 1 0 -1 -1   Hình 3.11 Ảnh khơi phục sử dụng phƣơng pháp CE-DBIM sau vòng lặp 31 Percent of the sound contrast 10 1 0 -1 -1   Hình 3.12 Ảnh khôi phục sử dụng phƣơng pháp CE-DBIM sau vòng lặp Hình 3.8; 3.9; 3.10; 3.11; 3.12 kết khôi phục ảnh sử dụng phƣơng pháp CE-DBIM từ vòng lặp đến vòng lặp Ta thấy ảnh khơi phục đƣợc cải thiện qua vòng lặp Tốc độ hội tụ ảnh vòng lặp sau tốt vòng lặp trƣớc, qua vòng lặp 3,4,5 ta thấy rõ tƣơng đồng ảnh khôi phục ảnh lí tƣởng Rõ ràng số vòng lặp tăng chất lƣợng ảnh đƣợc cải thiện Tuy nhiên, độ phức tạp hệ thống lại tăng Vì vậy, ngƣời ta tìm thoả hiệp số vòng lặp cần thiết ảnh khơi phục có chất lƣợng phù hợp 32 0.55 DBIM 0.5 CE-DBIM Normalized error 0.45 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 1.5 2.5 3.5 Number of iterations 4.5 Hình 3.13 So sánh lỗi chuẩn hóa phƣơng pháp DBIM CE-DBIM Khi lỗi chuẩn hóa lớn, ảnh khơi phục ảnh lí tƣởng khác nhiều, hay chất lƣợng khôi phục ảnh Và ngƣợc lại, lỗi chuẩn hóa nhỏ, ảnh khơi phục với ảnh lí tƣởng khác ít, hay chất lƣợng khơi phục ảnh tốt Hình 3.12 cho thấy số phép đo tăng dần, lỗi chuẩn hố giảm đáng kể Điều thể chất lƣợng ảnh khôi phục dần đƣợc cải thiện Kết cho thấy với số máy phát, số máy thu số vòng lặp, phƣơng pháp CE-DBIM tốt so với phƣơng pháp DBIM thông thƣờng 33 PHẦN : KẾT LUẬN CHUNG Luận văn thành công việc nâng cao chất lƣợng khôi phục ảnh siêu âm cách sử dụng kỹ thuật trải rộng phổ Sử dụng phƣơng pháp làm phổ tín hiệu ma trận sóng tới đƣợc trải rộng nên ta dễ dàng thu thập khôi phục ảnh Đồng thời sử dụng phƣơng pháp CE – DBIM, sau vòng lặp lỗi chuẩn hóa giảm 75% so với phƣơng pháp DBIM thông thƣờng Kết cho thấy số máy phát, số máy thu số vòng lặp, phƣơng pháp CE – DBIM tốt so với phƣơng pháp DBIM thông thƣờng Bƣớc đề xuất việc thử nghiệm đề xuất tạo ảnh với liệu thực tế để áp dụng theo thời gian thực y tế 34 TÀI LIỆU THAM KHẢO * Tài liệu tiếng Việt Vũ Hồng Tuấn Hiệp, 2016 “Khơi phục ảnh siêu âm cắt lớp sử dụng DBIM hỗ trợ định ngƣỡng” Trần Thanh Huyền, 2016 “Xây dựng mơ hình mô hệ thống tạo ảnh siêu âm cắt lớp” * Tài liệu tiếng Anh Tran, Duc-Tan, et al "Spread spectrum in chaotic compressed sensing with application to MRI." Advanced Technologies for Communications (ATC), 2011 International Conference on IEEE, 2011 Roozbeh Arshadi, Alfred C.H Yu, and Richard S.C Cobbold, 2007 “CODED EXCITATION METHODS FOR ULTRASOUND HARMONIC IMAGING” * Tài liệu Internet http://www.benhhoc.com/bai/2424-Nguyen-ly-co-ban-ve-sieu-amchan-doan.html http://choyte.com/sieu-am-la-gi-tong-quan-ve-nguyen-ly-hoat-dongva-cau-tao-may-sieu-am-2024.htm https://cdha2013.wordpress.com/2013/07/30/nguyen-ly-chup-conghuong-tu/ http://chandoanhinhanh.info/vai-tro-cua-ky-thuat-sieu-am-trong-chandoan-hinh-anh-y-hoc 35 ... hình tạo ảnh siêu âm cắt lớp, mơ hình CE-DBIM 3.2 Phạm vi nghiên cứu Lĩnh vực tạo ảnh siêu âm cắt lớp ứng dụng chẩn đoán y khoa Nhiệm vụ nghiên cứu - Nghiên cứu kỹ thuật trải rộng phổ tạo ảnh siêu. .. đáng kể sử dụng kỹ thuật trải rộng phổ 22 Hình 2.2: Tạo ảnh MRI: Lỗi chuẩn hóa theo tỉ số nén không sử dụng kỹ thuật kích thích trải rộng phổ (đƣờng màu xanh) sử dụng kỹ thuật trải rộng phổ (đƣờng... tốt để khôi phục ảnh siêu âm 18 CHƢƠNG ỨNG DỤNG KỸ THUẬT TRẢI RỘNG PHỔ TRONG SIÊU ÂM CẮT LỚP 2.1 Lặp vi phân born (DBIM) Hình 2.1 sơ đồ cấu hình thu phát hệ chụp siêu âm cắt lớp h Cấu hình hệ