Tạo ảnh siêu mật độ sử dụng kết hợp tần số

́ ĐAỊ HOCC̣ QUÔC GIA HÀ NÔỊ TRƯỜNG ĐAỊ HOCC̣ CÔNG NGHÊ C̣ -  - NGUYỄN THỊ CÚC TẠO ẢNH SIÊU MẬT ĐỘ SỬ DỤNG KẾT HỢP TẦN SỐ LUÂṆ VĂN THACC̣ SĨ CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ, TRUYỀN THÔNG HÀ NÔỊ - 2017 ́ ĐAỊ HOCC̣ QUÔC GIA HÀ NÔỊ TRƯỜNG ĐAỊ HOCC̣ CÔNG NGHÊ C̣ -  - NGUYỄN THỊ CÚC TẠO ẢNH SIÊU MẬT ĐỘ SỬ DỤNG KẾT HỢP TẦN SỐ Ngành: Công Nghệ Kỹ thuật Điện tử, Truyền thông Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử Mã số: 60520203 LUÂṆ VĂN THACC̣ SĨ CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ, TRUYỀN THÔNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS TRẦN ĐỨC TÂN HÀ NÔỊ - 2017 LỜI CẢM ƠN Luâṇ văn này làkết quảcủa trình nghiên cứu lý luận và thực tiễn cá nhân tác giả dựa bảo, hướng dẫn tận tình PGS.TS Trần Đức Tân Thầy khơng quản khó khăn, thời gian, công sức để giúp hoàn thành luận văn này, nhân đây, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS Trần Đức Tân, thầy là người say mê nghiên cứu khoa học, có phương pháp nghiên cứu và có nhiều đóng góp cho nghiệp nghiên cứu khoa học Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến thầy, cô giáo vàbaṇ bètrong lớp K22 Kỹ thuật điện tử, Khoa Điêṇ Tử - Viêñ Thông, Trường ĐaịHocC̣ Cơng Nghê,C̣ĐaịHocC̣ Quốc Gia HàNơịđa ̃ cónhững nhâṇ xét, góp ýcho lṇ văn này tơi Luận văn hỗ trợ phần từ đề tài mã số CA.17.6A trung tâm Hỗ trợ Nghiên cứu châu Á tài trợ Cuối cùng xin gửi lời cảm ơn đến gia đinh ̀ tôi, quan công tác, những người đa ̃taọ điều kiêṇ cho hocC̣ tâpC̣ vànghiên cứu Gia đinh làđôngC̣ lưcC̣ cho vươṭ qua những thử thách, luôn ủng hô C̣ vàđôngC̣ viên hoàn thành luâṇ văn này LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luâṇ văn này là sản phẩm trình nghiên cứu, tìm hiểu cá nhân hướng dẫn và bảo thầy hướng dân, ̃ thầy cô bô C̣ môn, khoa và bạn bè Tôi không chép tài liệu hay cơng trình nghiên cứu người khác để làm luận văn này Nếu vi phạm, xin chịu trách nhiệm Hà Nội, ngày tháng 10 năm 2017 Người thực Nguyễn Thị Cúc MUCC̣ LUCC̣ LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN ́ ́ DANH MUCC̣ CÁC KÝ HIÊỤ VÀ CHỮ VIÊT TĂT DANH MUCC̣ CÁC BẢNG DANH MUCC̣ CÁC HÌNH VE ̀ LỜI NÓI ĐÂU CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT 1.1 Tác dụng sinh học và an toàn thiết bị chuẩn đoán siêu âm 1.1.1 Năng lượng chùm tia và cường độ chùm tia 1.1.2 Tác dụng sinh học sóng âm 1.1.3 Sự an toàn thiết bị siêu âm chuẩn đoán và những khuyến cáo 1.2 Đặc điểm lan truyền sóng siêu âm 1.3 Kỹ thuật phương pháp tạo hình siêu âm 1.3.1 Nguyên lý hoạt động siêu âm 1.3.2 Các loại kỹ thuật siêu âm 1.4 Đầu dò siêu âm 16 1.4.1 Hiệu ứng Áp - Điện 16 1.4.2 Cấu tạo đầu dò 16 1.4.3 Các loại đầu dò 17 1.5 Siêu âm cắt lớp 19 CHƯƠNG NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG 21 2.1 Ảnh hưởng mật độ tới tạo ảnh 21 2.1.1 Ảnh hưởng mật độ trường áp suất bị tán xạ trụ tròn .23 2.2 Phương pháp lặp vi phân Born 24 2.3 Cách tiếp cận DBIM tần số kép (DF-DBIM) 27 2.4 Chất lượng thuật toán DF-DBIM 28 2.5 Bai toan ngươcC̣ 31 2.6 So sánh phương pháp tạo ảnh tương phản và tạo ảnh mật độ 2.7 Mô tạo ảnh mật độ sử dụng DBIM 32 33 2.7.1 Kịch bản mô hàm mục tiêu 33 2.7.2 Kết quả mô hàm mục tiêu 33 2.8 Nhận xét 39 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT VÀ KẾT QUẢ 41 3.1 Phương pháp DF - DBIM 41 3.1.1 Kịch bản (Nt=34, Nr=23) 44 3.1.2 Kịch bản (Nt=17, Nr=11) 45 3.1.3 Kịch bản (Nt=20, Nr=16) 3.2 Mô DBIM và DF - DBIM 46 3.3 = ̀ ́ 48 Thay đổi mật độ với trường hợp kịch bản Nt=20, Nr=16 ( NF= 3, NF 5) KẾT LUẬN 51 53 TÀI LIỆU THAM KHẢO 55 DANH MUCC̣ CAC Ky hiêu ́ ́ ́ KÝ HIÊỤ VÀ CHỮVIÊT TĂT Đơn vi C̣ DBIM Ý nghia ̃ Distorted Born Iterative Method SốlươngC̣ may phat ́ ℎ mm N m/s 0( ⃑) 1( ⃑) m/s ( /) ( ) ⃑ Pa ( ⃑) ( ⃑) ( ⃑) Pa Pa ́ SốlươngC̣ may thu ́ La kich thươc cua môṭô (pixel) ̀ ́ ́ ̉ SốlươngC̣ ô (pixel) theo chiều doc/ngangC̣ Vâṇ tốc truyền song môi trương không ́ ̀ có u Vâṇ tốc truyền song đối tươngC̣ Ham mucC̣ tiêu ́ ̀ Song tơi (tin hiêụ tơi) ́ ́ ́ Tin hiêụ tổng ́ Tin hiêụ tan xa C̣ ́ ́ ́ rad/m Sốsongtrong môi trường chuẩn rad/m Số sóng đối tượng kg.m-3 Mật độ mơi trường đồng kg.m-3 Mật độ đối tượng ́ () MoM DF Moment Dual Frequency DANH MUCC̣ CÁC BẢNG Bảng 2.1: So sánh phương pháp tạo ảnh không xét tới yếu tố mật độ 32 và có xét tới yếu tố mật độ 32 Bảng 2.2: Kịch bản mô hàm mục tiêu 33 Bảng 3.1: Tham số mô kịch bản 43 Bảng 3.2: Mối liên hệ giữa số phép đo và số biến kịch bản 44 sau tổng số Bảng 3.3: Lỗi kịch bản tương ứng với giá trị NF1 vòng lặp Bảng 3.4: Lỗi kịch bản tương ứng với giá trị NF 44 sau vòng lặp kịch bản 44 sau vòng lặp Bảng 3.5: Lỗi kịch bản tương ứng với giá trị NF kịch bản 45 sau vòng lặp Bảng 3.6: Lỗi kịch bản tương ứng với giá trị NF kịch bản 46 Bảng 3.7: So sánh sử dụng riêng tần số f1, f2 và kết hợp f1+f2 qua vòng lặp kịch bản 4: Nt=20 Nr=16 48 Bảng 3.8: Kết quả lỗi chuẩn hóa DF-DBIM sau vòng lặp mật độ khác 51 DANH MUCC̣ CÁC HÌNH VE Hình 1.1: Một ca siêu âm Hình 1.2: Ảnh siêu âm 2D Hình 1.3: Ảnh siêu âm tim 4D Hình 2.1: Cấu hinh đC̣ o dữ liệu tán xạ 10 14 24 ̀ sử dụng Hình 2.2: RMSEs tái tạo mật độ hình trụ với ΡR = 1/CR cách tiếp cận DF-DBIM Tương ứng với giá trị vượt giới hạn ϕ là (a) 0.9π, (b) -0.9π, (c) 0.45π, và (d) -0.45π Giới hạn dung sai DBIM thiết lập đến 0.1% 29 Hình 2.3: Tái tạo lại mật độ thực tế hình trụ với ϕ = 0.9 π và ΡR = 1/CR sử dụng DF-DBIM Tái tạo lại (màu xanh lam), lý tưởng (màu đỏ), và tái tạo lại qua lọc và giá trị trung bình (màu xanh lục) hiển thị thực tế Giới hạn dung sai DBIM thiết lập đến 0.1% 30 Hình 2.4: Kết quảmơ xây dựng hàm mục tiêu lý tưởng 34 Hình 2.5: Sơ đồ bố trí máy thu - máy phát kịch bản mơ 34 Hình 2.6: Kết qua khôi phucC̣ sau bươc lăpC̣ (N = 40) 35 ̉ ́ Hình 2.7: Kết qua khôi phucC̣ sau bươc lăpC̣ thứ (N = 40) 36 ̉ ́ Hình 2.8: Kết qua khôi phucC̣ sau bươc lăpC̣ thứ (N =40) 37 ̉ ́ Hình 2.9: Kết qua khôi phucC̣ sau bươc lăpC̣ thứ (N =40) 38 ̉ ́ Hình 2.10: Kết qua lỗi sau bươc vòng lặp 39 ̉ ́ Hình 3.1: Lỗi chuẩn hóa giải thuật qua vòng lặp tương ứng với giá khác kịch bản 2(N = 20) 45 trị NF Hình 3.2: Lỗi chuẩn hóa giải thuật qua vòng lặp tương ứng với giá khác kịch bản 3(N =20) 46 trị NF Hình 3.3: Lỗi chuẩn hóa giải thuật qua vòng lặp tương ứng với giá 47 trị NF khác kịch bản 4(N =20) Hình 3.4: So sánh lỗi chuẩn hóa DF-DBIM và DBIM sau vòng lặp (kịch bản 4) Hình 3.5: Kết quả khơi phục giải pháp khác vòng lặp từ đến (Kịch bản 4) 48 48 50 50 Hình 3.6: So sánh lỗi chuẩn hóa DF-DBIM sau vòng lặp mật độ khác 52 ̀ ̀ ́ LƠI NOI ĐÂU Kỹ thuật y sinh là môn khoa học ứng dụng dựa nguyên lý bản kỹ thuật và ý tưởng thiết kế để đưa giải pháp y học Kỹ thuật y sinh là lĩnh vực tương đối mẻ, đa phần thành tựu đạt dừng mức độ nghiên cứu, bao phủ nhiều lĩnh vực khác nhau: chẩn đốn hình ảnh, xử lý hình ảnh, vật liệu sinh học với kỹ thuật sinh học, mơ hình hóa chiều…[26-30] Theo báo cáo gần đây, số bệnh ung thư Việt Nam đứng vị trí nhì thế giới Trong đó, ung thư vú thường gặp và gây tử vong hàng đầu phụ nữ Đây là bệnh hết sức phức tạp mà nhiều năm qua có nhiều nghiên cứu nguyên nhân, bệnh sinh và điều trị Ngày y học, chẩn đốn hình ảnh là phương pháp chẩn đoán cho phép người bác sĩ quan sát hình ảnh phận thể cách trực quan Từ đưa chẩn đốn xác bệnh lý để có biện pháp điều trị hiệu quả Trong đó, tạo ảnh siêu âm là công cụ an toàn, khơng bị iơn hố để chẩn đốn lâm sàng So với phương pháp X-ray, MRI, … phương pháp siêu âm cắt lớp cho phép tạo ảnh có lợi thế nhiều Hoạt động dựa tán xạ ngược và có khả giải quyết những cấu trúc nhỏ bước sóng sóng tới, trái ngược với phương pháp tạo ảnh truyền thống sử dụng phương pháp phản hồi Một số tính chất vật liệu, độ tương phản âm, mật độ, độ suy hao, ứng dụng để tìm đối tượng có kích thước nhỏ Kỹ thuật siêu âm cắt lớp sử dụng tán xạ ngược coi là những phương pháp chụp cắt lớp siêu âm mạnh mẽ và xác Có nhiều kỹ thuật siêu âm cắt lớp khác và những kỹ thuật là siêu âm cắt lớp sử dụng kết hợp tần số Tần số thấp f đảm bảo độ hội tụ giải thuật đến mức độ tương phản gần với giá trị thực, độ phân giải không gian thấp Tần số cao f2 cải thiện độ phân giải không gian nhiên cấu hình lớn và chi phí lớn Với trường hợp số lượng máy phát, máy thu nhỏ giúp giảm thiểu cấu hình phần cứng và chi phí nhỏ Và số máy phát, máy thu trung bình để giảm chi phí mà chất lượng đảm bảo Bảng 3.2: Mối liên hệ số phép đo số biến kịch Kịch bản 400 400 400 782 187 320 1.955 0.468 0.8 Tham số Số biến(N×N) Số phép đo(Nt×Nr) Số phép đo/số biến Bảng 3.3: Lỗi kịch tương ứng với giá trị 1 sau tởng sớ vòng lặp Lỗi Kịch 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 3.1.1 Kịch (Nt=34, Nr=23) Bảng 3.4: Lỗi kịch tương ứng với giá trị sau vòng lặp kịch Err 1 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 giải thuật qua vòng lặp tương ứng với giá trị khác kịch 2(N = 20) Tất cả trường hợp lỗi chuẩn hóa giảm sau vòng lặp và trường hợp Nf1 = cho chất lượng tốt 3.1.2 Kịch (Nt=17, Nr=11) Bảng 3.5: Lỗi kịch tương ứng với giá trị sau vòng lặp kịch Err 1 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 giải thuật qua vòng lặp tương ứng với giá trị khác kịch 3(N =20) Tất cả trường hợp lỗi chuẩn hóa giảm sau vòng lặp và trường hợp Nf1 = cho chất lượng tốt 3.1.3 Kịch (Nt=20, Nr=16) Bảng 3.6: Lỗi kịch tương ứng với giá trị sau vòng lặp kịch 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 giải thuật qua vòng lặp tương ứng với giá trị khác kịch 4(N =20) Tất cả trường hợp lỗi chuẩn hóa giảm sau vòng lặp và trường hợp Nf1 = cho chất lượng tốt Nhận xét: Lỗi chuẩn hóa phương pháp mật độ kết hợp tần số vòng lặp tương ứng với giá trị khác kịch bản 2, 3, mơ tả tương ứng Hình 3.1, 3.2, 3.3 và Bảng 3.4, 3.5, 3.6 biểu thị lỗi kịch bản tương ứng với giá trị sau Niter vòng lặp Dựa vào kết quả mô phỏng, giá trị phụ thuộc vào số lượng Nt và Nr Nếu Nt và Nr nhỏ (Hình 3.1), lớn và kết quả phụ thuộc vào f1; Nt và Nr lớn (Hình 3.2) kết quả phụ thuộc vào f Trong trường hợp này, phương pháp kết hợp tần số không tốt phương pháp sử dụng tần số Trong thực tế, N t×Nr > N×N số phương trình lớn số biến, và hội tụ giải thuật mật độ kết hợp tần số đảm bảo Trong trường hợp có tần số cao f làm cho hiệu suất tốt Ngược lại, Nt×Nr < N×N 47 số phương trình nhỏ số biến, hội tụ giải thuật đạt việc sử dụng tần số thấp f Nếu Nt và Nr là giá trị trung bình (Hình 3.3) lựa chọn để sử dụng tối ưu cả hai tần số f và f2 Chúng ta thấy rằng, giải thuật mật độ kết hợp tần số thực có ý nghĩa với giá trị trung bình Nt và Nr Vì vậy, chúng tơi chọn kịch bản để tiếp tục nghiên cứu khảo sát 3.2 Mô DBIM DF - DBIM Trong kịch bản 4, Niter thiết lập là và giá trị vòng lặp tốt tương ứng với tần số là 1= 3, 2= Bảng 3.7: So sánh sử dụng riêng tần số f1, f2 kết hợp f1+f2 qua vòng lặp kịch 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 DF-DBIM DBIM sau vòng lặp (kịch 4) 48 Vòng lặp Sử dung f1 Sử dung f2 49 Sử dung kếthợp f1+f2 Vòng lặp Sử dung f1 Sử dung f2 Sử dung kếthợp f1+f2 Hình 3.5: Kết khơi phục giải pháp khác vòng lặp từ đến (Kịch 4) Nhận xét: Trong Hình 3.4 và Hình 3.5 cho thấy hiệu suất lỗi chuẩn hóa ba giải pháp khác (sử dụng f1, sử dụng f2, và kết hợp f1 với f2) 50 kịch bản để kiểm chứng hiệu quả phương pháp đề xuất Chúng ta dễ dàng nhận thấy lỗi chuẩn hóa giảm 44% so với phương pháp DBIM truyền thống sử dụng tần số Đây cũng kết quả cho thấy, giải pháp kết hợp tần số tận dụng tần số thấp và tần số cao Nó cho tốc độ hội tụ tốt và lỗi chuẩn hóa giảm Vì vậy, sử dụng kết hợp tần số cho thấy kết quả là tốt 3.3 Thay đổi mật độ với trường hợp kịch Nt=20, Nr=16 ( = 3, = 5) Bảng 3.8: Kết lỗi chuẩn hóa DF-DBIM sau vòng lặp mật độ khác Mật độ Kết 0.009 0.4831 0.2696 0.2458 0.01 0.4831 0.2696 0.02 0.3119 0.1974 0.1744 0.1647 0.1591 0.2458 0.3315 0.2101 0.1811 0.1689 0.1624 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 DF-DBIM sau vòng lặp mật độ khác Nhận xét: Mật độ càng nhỏ độ xác càng cao, mật độ lớn độ sai số càng lớn Tuy nhiên vị trí bước chuyển tần số f sang f2 mật độ càng cao giá trị lỗi càng thấp 52 KẾT LUẬN Trong luận văn này, phân tích ảnh hưởng phương pháp kết hợp hai tần số đến chất lượng tạo ảnh mật độ siêu âm cắt lớp dựa vào độ tán xạ Ảnh hưởng thay đổi mật độ kết hợp tần số bỏ qua mà những nghiên cứu trước nhóm chưa quan tâm [5, 19, 2123].Trong thực tế, chất lượng khôi phục phụ thuộc nhiều vào tham số số máy phát, máy thu, vùng chia lưới , mức độ tán xạ, số vòng lặp, tần số…Bằng việc thiết lập kịch bản mô cho điều khiển chi phí tính tốn, số vòng lặp 1được xác định để thu hiệu suất tốt Giải thuật DF-DBIM có ý nghĩa trường hợp số vòng lặp, số máy thu, máy phát là giá trị trung bình Nếu số máy thu, máy phát lớn q nhỏ, giải thuật DFDBIM khơng cho kết quả khôi phục tốt so với phương pháp sử dụng tần số Dựa vào kết quả thực tế, lựa chọn kịch bản số máy thu, máy phát trung bình để phân tích sâu Với kịch bản này, giá trị = 3, = 5, cho lỗi chuẩn hóa giảm 44% so với phương pháp DBIM truyền thống sử dụng tần số Cơng trình này phát triển nữa việc sử dụng dữ liệu thực nghiệm, trước đưa vào ứng dụng thực tế Trong trình nghiên cứu và hoàn thành luận văn, tác giả 03 công bố hội nghị nước: Trần Quang Huy, Nguyễn Thị Cúc, Nguyễn Hồng Minh, “Phát sớm u lạ phục vụ chuẩn đoán ung thư vú sử dụng kỹ thuật siêu âm cắt lớp”, Advances in applied and engineering physics IV, trang 49, 2015 Mã số T32 Thi Cuc Nguyen, Hong Minh Nguyen, Tien Anh Nguyen, Quang Huy Tran, “Bilinear Interpolation for Enhanced Reconstruction of the DBIM Approach”, 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 Quang Huy, “Khôi phục ảnh siêu âm cắt lớp sử dụng kỹ thuật nội suy song khối”, Hội thảo khoa học liên trường điện tử - viễn thông năm 2016 Kỷ niệm 50 năm truyền thống khoa vô tuyến 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 văn tốt nghiệp trường đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, năm 2016 [2] Nguyễn Phước Bảo Quân Siêu âm bụng tổng quát Nhà xuất bản Y học, năm 2010 [3] Nguyễn Văn Thiện, Phan Sỹ An Vật lý lý sinh y học Nhà xuất bản Y học, năm 2011 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 and W Chew, “Ultrasonic imaging by local shape function method with CGFFT,” IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, vol 43, no 5, pp 956-969, September 1996 [7] J Mamou, M L Oelze, W D O’Brien, Jr., and J F Zachary, “Identifying ultrasonic scattering sites from three-dimensional impedance maps,” Journal 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, and F R Gosset, “A method for in vitro mapping of ultrasonic speed and density in breast tissue,” Ultrasonic Imaging, 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 and W D O’Brien, Jr., “Application of three scattering models to the characterization of solid tumors in mice,” Ultrasonic Imaging, vol 28, no 2, pp 83-96, April 2006 [11] M J Berggren, S A Johnson, B L Carruth, W W Kim, F Stenger, and 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 A Goss, R L Johnston, and F Dunn, “Comprehensive compilation of empirical ultrasonic properties of mammalian tissues,” Journal 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 Medical 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, and B Hanover, “Noninvasive breast tissue characterization using ultrasound speed and attenuation,” in Acoustical Imaging, vol 28, pp 147-154, (2007) 56 [18] S Kwon and 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 Cavicchi, S Johnson, and W D O’Brien, 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 C Chew and J H Lin, “A frequency-hopping approach for microwave imaging of large inhomogeneous bodies,” IEEE Microwave and 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 ... tốn và tạo ảnh dài Do đó, sử dụng phương pháp tạo ảnh siêu âm mật độ sử dụng kết hợp tần số và làm giảm thời gian tạo ảnh giúp y học việc phát sớm ung thư vú phụ nữ Việc sử dụng siêu âm... tác giả sử dụng tần số, chưa tận dụng triệt để ưu thế kết hợp tần số thấp và tần số cao Tần số thấp f1 đảm bảo độ hội tụ giải thuật đến mức độ tương phản gần với giá trị thực, độ phân... lớp siêu âm mạnh mẽ và xác Có nhiều kỹ thuật siêu âm cắt lớp khác và những kỹ thuật là siêu âm cắt lớp sử dụng kết hợp tần số Tần số thấp f đảm bảo độ hội tụ giải thuật đến mức độ tương