Thông tin tài liệu
IH QUỐ GI H N I Ờ Ệ - - ỜNG NGUYỄN M Ê ỨU T O Ả S ÊU ÂM À ỒI SỬ DỤ BIẾN D DÙ FD D U S Ệ KỸ THU ỆN TỬ - VIỄ À – 2018 SÓ IH QUỐ GI H N I Ờ Ệ - ỜNG NGUYỄN M Ê ỨU T O Ả S ÊU ÂM À ỒI SỬ DỤ BIẾN D DÙ FD D SÓ Ngành: ông Nghệ Kỹ thuật iện tử - Viễn thông huy n ngành: Kỹ thuật iện tử Mã số: 8510302.01 Ờ U S Ệ KỸ THU ỆN TỬ - VIỄ ỚNG DẪN KHOA H C: PGS.TS TRẦ À – 2018 Ứ Â Ờ Ó ẦU Trong năm gần đây, bệnh ung thƣ cƣớp nhiều sinh mạng nhiều ngƣời tr n giới Việt Nam quốc gia nằm vùng dịch tễ có tỷ lệ vi m gan cao n n có tỷ lệ ung thƣ gan cao.Theo báo cáo WHO vào năm 2016,Việt Nam đứng thứ hai tr n đồ ung thƣ giới, ngày có khoảng 315 ngƣời chết ung thƣ [2] Trong đóung thƣ gan bệnh phổ biến Ƣớc tính trung bình năm nƣớc có tr n 10.000 ca ung thƣ gan phát chiếm tỷ lệ cao giới.Ở quốc gia phát triển nhƣ nƣớc ta, bệnh thƣờng đƣợc chẩn đoán giai đoạn cuối n n biện pháp điều trị cao hất ghép gan khơng đạt hiệu cao ung thƣ xuất tạng khác, có khả lây lan vào gan ghép, tỷ lệ sống sót sau năm chƣa đến 10% Trong bệnh nhân ung thƣ gan đƣợc phát giai đoạn đầu đƣợc phẫu thuật triệt để ghép gan mang lại kết tốt Vì việc phát hiện, chuẩn đoán ung thƣ sớm vấn đề cần đƣợc quan tâm ể giúp ngƣời bệnh phát sớm u lạ thể, y học thƣờng sử dụng phƣơng pháp chụp ảnh si u âm Tuy nhi n, gan phận nằm sâu b n thể, khó để xác định ác phƣơng pháp nhƣ XRay, MRI hay chụp PET hay phẫu thuật sinh thiết cho kết tốt nhƣng lại tốn chi phí thời gian, ngồi cịn có ảnh hƣởng khơng tốt đến thể Vì vậy, việc sử dụng kỹ thuật sóng biến dạng đàn hồi phƣơng pháp hiệu đƣợc đƣa việc chuẩn đốn sớm ung thƣ Luận văn đƣợc trình bày ba chƣơng hương trình bày tổng quan lý thuyết si u âm, cấu tạo, nguy n tắt hoạt động máy si u âm, kỹ thuật tạo ảnh si u âm hương trình bày kĩ thuật tạo ảnh đàn hồi, sở ƣớc lƣợng tham số độ đàn hồi độ nhớt hương thực mơ lan truyền sóng sử dụng mơ hình FDTD, ƣớc lƣợng tham số độ đàn hồi độ nhớt mơ thuật tốn đảo ngƣợc đại số AHI từ tạo ảnh đàn hồi mơi trƣờng 2D qua mô MATLAB Luận văn thành công việc ƣớc lƣợng độ đàn hồi độ nhớt mơ phƣơng pháp FDTD sử dụng thuật tốn đảo ngƣợc đại số Helmholtz (AHI), từ dựng ảnh khối u môi trƣờng 2D Ờ ẢM Xuất phát từ ý nghĩa thực tế việc phát sớm ung thƣ giúp ngƣời bệnh chữa khỏi, giảm tỉ lệ tử vong bệnh này, luận văn kết trình nghi n cứu lý luận thực tiễn cá nhân tác giả dựa tr n bảo, hƣớng dẫn tận tình PGS.TS Trần ức Tân Thầy khơng quản khó khăn, thời gian, cơng sức để giúp tơi hồn thành luận văn Tơi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS Trần ức Tân ƣợc thầy hƣớng dẫn vinh hạnh lớn cá nhân tác giả, lẽ thầy nhà giáo trẻ, mẫu mực, say m nghi n cứu khoa học, ngƣời có phƣơng pháp nghi n cứu, có nhiều đóng góp cho nghiệp nghi n cứu khoa học Tôi xin gửi lời cảm ơn đến thầy, cô giáo bạn b lớp K23 chuy n ngành Kỹ thuật điện tử, Khoa iện Tử – Viễn Thông, Trƣờng ại học ông nghệ, ại học Quốc gia Hà Nội có nhận xét, góp ý cho luận văn Luận văn đƣợc hỗ trợ phần từ đề tài mã số Hỗ trợ Nghi n cứu châu Á tài trợ .17.6 trung tâm uối xin gửi lời cảm ơn đến gia đình tơi, quan tơi cơng tác, ngƣời tạo điều kiện cho học tập nghi n cứu Gia đình động lực cho tơi vƣợt qua thử thách, luôn ủng hộ động vi n tơi hồn thành luận văn Ờ M Tôi xin cam đoan luận văn sản phẩm trình nghi n cứu, tìm hiểu cá nhân dƣới hƣớng dẫn bảo thầy hƣớng dẫn, thầy cô môn, khoa bạn b Tôi không chép tài liệu hay cơng trình nghi n cứu ngƣời khác để làm luận văn Nếu vi phạm, xin chịu trách nhiệm Nguyễn Mạnh ƣờng MỤC LỤC NH NG Ư G TỔNG QUAN VỀ Ý T YẾT 1.1 TỔNG QU N VỀ SIÊU ÂM 1.2 Ặ IỂM Ủ SÓNG SIÊU ÂM 1.3 MÁY SIÊU ÂM 10 1.4 CÁ LO I KỸ THUẬT SIÊU ÂM (MODE SIÊU ÂM) 13 1.5 KỸ THUẬT T O ẢNH SIÊU ÂM 14 Ư G 16 Á KỸ THUẬT TẠO À ỒI 16 2.1 TỔNG QU N VỀ KỸ THUẬT T O ẢNH SIÊU ÂM N HỒI 16 2.1.1 Siêu âm đàn hồi tĩnh 16 2.1.2 Siêu âm đàn hồi động 19 2.2 CƠ SỞ ƢỚ LƢỢNG 23 2.2.1 Giới thiệu 23 2.2.2 Complex Shear Modulus – Modul sóng trượt phức 24 2.2.3 Phương trình truyền sóng biến dạng 25 2.2.4 Ước lượng tham số CSM dựa mơ hình Kelvin-Voigt 25 Ư TẠO G .27 À ỒI SỬ D GS G ẾN DẠNG 27 3.1 GIỚI THIỆU 27 3.2 BIỂU DIỄN LAN TRUYỀN SÓNG BẰNG FDTD 27 3.3 ÁP DỤNG THUẬT TOÁN AHI Ể ƢỚ LƢỢNG CSM 30 3.4 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 31 KẾT LUẬN .43 TÀ ỆU THAM KH O .44 D NH MỤ Ký hiệu Á K HIỆU V ơn vị H VIẾT TẮT Ý nghĩa FDTD Sai phân hữu hạn tr n miền thời EKF Bộ lọc Kalman mở rộng CSM Modul sóng trƣợt phức Thuật tốn đảo ngƣợc đại số Helmholtz AHI m/s Vận tốc sóng biến dạng Pa Mật độ khối môi trƣờng Pa.s Pa Pa.s L Hz ộ đàn hồi nhớt môi trƣờng ộ đàn hồi môi trƣờng ộ nhớt môi trƣờng Tần số quét D 1.1 MỤ ẢNH Một ca si u âm ổ bụng 1.2 ấu tạo máy si u âm b n (Máy si u âm D -70 Mindray) 11 1.3 ầu dò si u âm 12 2.1 Hình ảnh khác biệt khối u môi trƣờng xung quanh 17 2.2 Sơ đồ thực nghiệm tạo đo sóng biến dạng 23 3.1 Vận tốc sóng khơng gian sử dụng phƣơng trình sóng 29 3.2 Vận tốc sóng khơng gian sử dụng FDTD 29 3.3 Vận tốc sóng theo thời gian điểm thứ 17 32 3.4 Vận tốc sóng theo miền không gian 33 3.5 Ƣớc lƣợng độ đàn hồi với tần số khác 34 3.6 Ƣớc lƣợng độ nhớt với tần số khác 34 3.7 Sai số ƣớc lƣợng độ đàn hồi với tần số khác 35 3.8 Sai số ƣớc lƣợng độ nhớt với tần số khác 36 3.9 Ảnh độ đàn hồi lý tƣởng 38 3.10 Ảnh độ nhớt lý tƣởng 39 3.11 Ảnh độ đàn hồi khôi phục 40 3.12 Ảnh độ nhớt khôi phục 40 3.13 Ảnh độ đàn hồi khơi phục ( có nhiễu ) 41 3.14 Ảnh độ nhớt khôi phục ( có nhiễu ) 42 D MỤ ẢNG Bảng 3.1 Thông số độ nhớt độ đàn hồi mô hình mơ 31 Bảng 3.2 Sai số tối đa ƣớc tính SM vùng mơi trƣờng 35 TỔNG QUAN VỀ Ý 11 UYẾT quan siêu âm Siêu âm (Ultrasound/Sonography) – kỹ thuật chẩn đốn hình ảnh khơng xâm lấn đƣợc áp dụng phổ biến y tế Phƣơng pháp tạo ảnh sử dụng sóng si u âm (sóng âm có tần số cao) để xây dựng tái tạo hình ảnh cấu trúc b n thể Những hình ảnh thu đƣợc cung cấp thơng tin hữu ích việc chẩn đoán điều trị bệnh Do hình ảnh si u âm đƣợc ghi nhận theo thời gian thực n n cho thấy hình ảnh cấu trúc chuyển động phận b n thể ngƣời kể hình ảnh dịng máu chảy mạch máu [5] Hình 1.1 Một ca si u âm ổ bụng1 + Mục đích siêu âm? - Khảo sát phận, quan thể ngƣời nhƣ : si u âm ổ bụng tổng quát, sản khoa, tim mạch, phụ khoa, tiết niệu, tiền liệt tuyến, tuyến giáp, tuyến vú, phận nhỏ, xƣơng khớp, tinh hồn … http://sieuam.phongkhambaoanh.com/sieu-am-bung-tong-quat-phat-hien-duoc-benh-gi/ 32 Áp dụng mơ hình FDTD[13] để mơ lan truyền sóng biến dạng mơ Trong đó, ta chia mơi trƣờng thành 200 điểm ( = 0,1 mm), điểm lấy 2000 mẫu với = 0,01 ms Hình3.3 cho thấy vận tốcsóngtheo thời gian điểm thứ điểm thứ 17 Nó đồ thị hình sin theo thời gian.Dễ dàng nhận thấy, bi n độ vận tốc sóng biến dạng thu đƣợc điểm thứ 17 suy giảm nhiều so với điểm thứ Hình 3.4 vận tốc sóngtrong khơng giansuy giảm mạnh kể từ điểm 120 , ƣớc lƣợng giá trị SM đến điểm 120 ( từ điểm 120 đến 200 vận tốc sóng biến dạng thu đƣợc gần ) Hình 3.3 Vận tốc sóng theo thời gian điểm thứ 17 33 ’ Hình 3.4 Vận tốc sóng theo miền khơng gian Ta thực ƣớc tính SM với tần số rung khác 100 Hz, 200 Hz,300 Hzvà hiển thị tất kết tr n biểu đồ Hình 3.5 cho thấy ƣớc lƣợng độ đàn hồi tƣơng ứng với tần số khác kim rung Hình 3.6 cho thấy ƣớc lƣợng độ nhớt tƣơng ứng với tần số khác kim rung Kết cho thấy chất lƣợng ƣớc lƣợng CSM tốt tần số 200 Hz Kết cho thấy độ đàn hồi ƣớc tính theo sát độ co giãn lý tƣởng, đặc biệt khoảng từ điểm đến điểm 50 iều giải thích phƣơng trình sóng Navier đƣợc áp dụng tốt môi trƣờng ối với môi trƣờng không đồng nhất, ƣớc lƣợng SM có nhiều lỗi 34 Hình 3.5 Ƣớc lƣợng độ đàn hồi với tần số khác Hình 3.6 Ƣớc lƣợng độ nhớt với tần số khác 35 Sử dụng sai số lớn để đánh giá chất lƣợng ƣớc tính SM vùng môi trƣờng ác kết đƣợc minh họa Bảng dƣới Bảng 2: Sai số lớn nhấtƣớc tính SM vùng mơi trƣờng iểm khảo sát 1-50 51-74 76-120 Sai số độ đàn hồi Sai số độ nhớt ± 9.2 ± 0.038 ± 136.3 ± 0.02 ± 86 ± 0.08 Hình 3.7 Sai số ƣớc lƣợng độ đàn hồi với tần số khác 36 Hình 3.8 Sai số ƣớc lƣợng độ nhớt với tần số khác Trong thí nghiệm này, ta kiểm tra với số tần số rung động (100 Hz, 200 Hz 300 Hz) thấy tần số kích thích 200 Hz đƣa ƣớc tính độ đàn hồi độ nhớt tốt Do ta thực hiệnƣớc lƣợng CSM vị trí khơng gian, sau mở rộng đến loạt vị trí khơng gian tr n tia với tần số kích thích 200 Hz 37 Tạo ảnh không gian 2D Kịch tạo ảnh nhƣ sau: - Môi trƣờng gồm 120 x 120 điểm, kim rung điểm (0,0) - Khối u xuất mơi trƣờng có kích thƣớc 40x40 , tâm điểm ( 40,40) - Thực tạo ảnh tình khơng có nhiễu có nhiễu trắng - Tần số kích thích : 200 Hz - Thực mơ lan truyền sóng khơng gian sử dụng mơ hình FDTD Từ vận tốc hạt thu đƣợc ta thực ƣớc lƣợng đƣợc độ nhớt độ đàn hồi điểm môi trƣờng, từ dựng ảnh khối u mơi trƣờng 2D - Mơ sử dụng Matlab Theo đó, để mơ qua trình truyền sóng biến dạng kim rung thu vận tốc hạt hệ thống si u âm Doppler Tuy nhi n luận văn không thực mô hệ si u âm Doppler mà lí tƣởng hóa trình việc gán vận tốc hạt thu hệ Doppler tín hiệu vận tốc hạt lan truyền thực tế cộng th m nhiễu Ta thực mơ lan truyền sóng biến dạng khơng gian sử dụng mơ hình FDTD %=================== xay dung ham van toc su dung FDTD =================== for t=1:n vz(1,1)= A*cos(w*(t-1)*dt); % Van toc tai nguon (diem dau) theo thoi gian t vz(1,2)= A*cos(w*(t-1)*dt + dx/(2*pi)); % Van toc tai nguon (diem dau) theo thoi gian t vz(2,1)= A*cos(w*(t-1)*dt + dx/(2*pi)); % Van toc tai nguon (diem dau) theo thoi gian t vz(2,2)= A*cos(w*(t-1)*dt + dx/(2*pi)); % Van toc tai nguon (diem dau) theo thoi gian t for i=2:128 for j=2:128 sgm_zx(i,j) = sgm_zx(i,j) + mu1(i,j)*dt/dx*(vz(i+1,j)-vz(i,j)) + eta(i,j)/dx*(vz(i+1,j)-vz(i,j)) - eta(i,j)/dx*(temp(i+1,j)-temp(i,j)); sgm_zy(i,j) = sgm_zy(i,j) + mu1(i,j)*dt/dy*(vz(i,j+1)-vz(i,j)) + eta(i,j)/dy*(vz(i,j+1)-vz(i,j)) - eta(i,j)/dy*(temp(i,j+1)-temp(i,j)); temp(i,j) = vz(i,j); vz(i,j) = vz(i,j) + dt/(rho*dx)*(sgm_zx(i,j)-sgm_zx(i-1,j)) + dt/(rho*dy)*(sgm_zy(i,j)-sgm_zy(i,j-1)); end end 38 Từ vận tốc hạt thu đƣợc từ mơ hình FDTD, ta thực ƣớc lƣợng thông số độ đàn hồi độ nhớt điểm khảo sát mô sử dụng phƣơng pháp đảo ngƣợc đại số AHI %=============================== AHI ===================================== %==================== Bien doi Fourier cua Vz_time ======================= L=length(vz_time(:,1,1)); FFT_v = zeros(L,120,120); Vz_w = zeros(120,120); for i=1:120 for j=1:120 xx = vz_time(1:L,i,j) ; % khung thoi gian su dung FFT_v(:,i,j) = fft(xx); % du lieu da loc temp = linspace(0,1/dt,L); [ai,bi]=min(abs(temp-frq)); Vz_w(i,j) = FFT_v(bi,i,j); end end % - Bien doi Laplace Lap_Vz = 4*del2(Vz_w); Lap_Vz = (10^6)*Lap_Vz; % Boi vi delta(x) = 1mm => d2(x)= 10^(-6) for i=1:120 for j=1:120 mu_est(i,j) = (-rho*w^2*Vz_w(i,j))/Lap_Vz(i,j); mu1_est(i,j) = real(mu_est(i,j)); eta_est(i,j) = imag(mu_est(i,j))/w; end end Từ thông số độ nhớt độ đàn hồi thu đƣợc điểm ta thực khơi phục hình ảnh khối u Ảnh đàn hồi lý tƣởng độ nhớt lý tƣởng thu đƣợc trình bày hình 3.9 3.10 tƣơng ứng Ideal-elasticity image 20 40 60 80 100 120 20 40 60 80 100 120 Hình 3.9 : Ảnh độ đàn hồi lý tƣởng 39 Ideal-viscosity image 20 40 60 80 100 120 20 40 60 80 100 120 Hình 3.10 : Ảnh độ nhớt lý tƣởng Ảnh độ đàn hồi độ nhớt khôi phục thu đƣợc mô tả nhƣ hình 3.11 3.12 tình khơng có nhiễu tác động vào vận tốc hạt thu đƣợc ó thể thấy ảnh thu đƣợc xác vị trí khối u (theo kịch bản), đồng thời hình dáng khối u đƣợc khôi phục nguy n vẹn Tại vùng gần kim rung (phạm vi 80 x 80 chất lƣợng ảnh khôi phục tốt ) Tại vùng xa kim rung (kim rung vị trí (0,0)) dễ thấy sai lỗi xuất nhiều lúc vận tốc hạt thu đƣợc nhỏ ( suy hao ) dẫn đến sai số trình ƣớc lƣợng 40 Etimated-elasticity image 20 40 60 80 100 120 20 40 60 80 100 120 Hình 3.11 : Ảnh độ đàn hồi khôi phục Estimated-viscosity image 20 40 60 80 100 120 20 40 60 80 100 120 Hình 3.12 Ảnh độ nhớt khơi phục 41 Tƣơng tự nhƣ vậy, với kết khôi phục ảnh độ nhớt tình khơng có nhiễu (tuy nhi n tồn sai lỗi hệ thống) Tuy nhi n ƣớc lƣợng độ nhớt xác độ đàn hồi (do giá trị độ nhớt nhỏ, n n sai số gây dễ thấy hơn) Trong trƣờng hợp có th m nhiễu trắng, ảnh độ đàn hồi khơi phục có nhiễu trắng nhƣ hình 3.13, ảnh độ nhớt khơi phục có nhiễu trắng nhƣ hình 3.14 ó thể nhận thấy: Ảnh khơi phục lại đƣợc khối u vị trí giống nhƣ kịch Tuy nhi n ảnh đàn hồi tình có nhiễu trắng , sai lỗi vùng xa kim rung rõ nét (lúc tín hiệu truyền tới nhỏ, cộng th m nhiễu vị trí đẫn đến ƣớc lƣợng xác) Etimated-elasticity image 20 40 60 80 100 120 20 40 60 80 100 Hình 3.13 Ảnh độ đàn hồi khơi phục ( có nhiễu ) 120 42 Estimated-viscosity image 20 40 60 80 100 120 20 40 60 80 100 120 Hình 3.14 Ảnh độ nhớt khơi phục ( có nhiễu ) Ảnh độ nhớt tình có nhiễu trắng sai lỗi vùng xa kim rung trầm trọng (lúc tín hiệu truyền tới nhỏ) 43 KẾT LU N Luận văn tìm hiểu si u âm sóng biến dạng nguy n tắc để ƣớc lƣợng độ đàn hồi độ nhớt Thành công việc ƣớc lƣợng đƣợc độ đàn hồi độ nhớt điểm tr n mô cần khảo sát sử dụng phƣơng pháp HI với tập liệu ứng với tần số kích hoạt khác nhau: 100Hz, 200Hz, 300Hz lựa chọn đƣợc tần số 200Hz để ƣớc lƣợng CSM Tạo ảnh đàn hồi sử dụng FDTD mơi trƣờng khơng đồng tình khơng có nhiễu có nhiễu Hƣớng nghi n cứu tiếp theo: đề xuất phƣơng án loại nhiễu hiệu sử dụng mơ hình truyền sóng FDTD; Thực tạo ảnh 3D 44 À ỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1]http://thanhanmed.com/cau-tao-cua-may-sieu-am/ [2]http://vietnamnet.vn/vn/thoi-su/ung-thu-viet-nam/ [3] http://www.nguyenthienhung.com/2011/12/tao-hinh-hoi-mo-bang-sieu-am [4] PGS TS Nguyễn Văn Thiện, GS TSKH Phan Sỹ học”, nhà xuất Y học, năm 2011 n, “Vật lý lý sinh y [5] Ths Nguyễn Thanh Nam, “Tạo ảnh mật độ sử dụng tán xạ ngƣợc” luận văn tốt nghiệp trƣờng đại học ông nghệ, ại học Quốc gia Hà Nội, năm 2016 [6] Nguyễn Phƣớc Bảo Quân, “Siêu âm bụng tổng quát”, nhà xuất Y học, năm 2010 Tiếng Anh [7] Bercoff, J., Criton, A., Bacrie, C., Souquet, J., Tanter, M., Gennisson, J., Deffieux, T., Fink, M., Juhan, V., Colavolpe, A et al.: ShearWave elastography: a new real time imaging mode for assessing quantitatively soft tissue viscoelasticity In: Ultrasonics Symposium, IUS IEEE, pp 321– 324 (2008) [8] J Bercoff, M Tanter, and M Fink, “Supersonic shear imaging: a newtechnique for soft tissue elasticity mapping,” IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, vol 51, no 4, pp 396–409, 2004 [9] S hen, M Fatemi, and J F Greenleaf, “Remote measurement of material properties from radiation force induced vibration of an embedded sphere,” Journal of the Acoustical Society of America, vol 112, pp 884–889, 2002 [10] T Hasegawa, “ coustic-radiation force on a solid elastic sphere,” Journal of the Acoustical Society of America, vol 46, pp 1139–1143, 1969 [11] Josef Jaros: Ultrasound Elastography, University of Kuopio, Finland [12] P J Mc racken, Manduca, J Felmlee, and R L Ehman, “Mechanical transient-based magnetic resonance elastography,” Magnetic Resonance in Medicine, vol 53, no 3, pp 628–639, 2005 [13] K R Nightingale, M L Palmeri, R W Nightingale, and G E Trahey,“On the feasibility of remote palpation using acoustic radiation 45 force,” Journal of the Acoustical Society of America, vol 110, p 625, 2001 [14]M Orescanin, et al, “Shear Modulus Estimation With vibrating With Needle Stimulation”, IEEEUltrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control 57, 1358-1367 (2010) [15] M Orescanin and M F Insana, “Model-based complex shear modulus reconstruction: Bayesian approach,” in IEEE Ultrasonics Symposium (IUS) IEEE, 2010, pp 61–64 [16] M Orescanin, Y Wang, and M F Insana, “3D fdtd simulation of shearwaves for evaluation of complex modulus imaging,” IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control, vol 58, no 2, pp 389–398, 2011 [17] S Papazoglou, U Hamhaber, J Braun, and I Sack, “ lgebraic helmholtz inversion in planar magnetic resonance elastography,” Physics in medicine and biology, vol 53, no 12, p 3147, 2008 [18] R Sinkus et al“Viscoelastic shear properties of in vivo breast lesions measured by MRelastography,” Magnetic Resonance Imaging, vol 23, no 2, pp 159–165, 2005 [19] A P Sarvazyan et al “Shear wave elasticity imaging: a new ultrasonic technologyof medical diagnostics,” Ultrasound in medicine & biology, vol 24,no 9, pp 1419–1435, 1998 [20] K C Siegmann et al “Diagnostic value of MR elastography in addition to contrast-enhanced MR imaging of the breast–initial clinical results,” European Radiology, vol 20, no 2, pp 318–325, 2010 [21]G R Torr, “The acoustic radiation force,” American Journal of Physics, vol 52, pp 402–408, 1984 [22]TranDuc Tan,Luong Quang Hai, Nguyen Manh Cuong,“ omplex Shear Modulus Estimation Using Extended Kalman Filters,” in Journal ofScience and Technology- N 179(10-2016)-Military University of Science and Technology [23]TranDuc Tan et al “ Estimation of elasticity and viscosity inheterogeneos medium using FDTD method & AHI algorithm”, AdvancedTechnologies for Communications (ATC), 2016 International Conference 46 [24] TranDuc Tan et al“Complex Shear Modulus Estimation using Integration of LMS/AHI Algorithm”, International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA), ISSN 2156-5570, Vol 9, No 8, 2018, pp 584-589 [25] TranDuc Tan, Cuong Nguyen Manh, Tran Duc-Tan, “Detection and Classification of Soft Tissues using Complex Shear Modulus Estimation and Decision Tree Algorithm”, The International Conference on Advanced Technologies for Communications, Viet nam, IEEE, 2017, pp 198-201 [26] S K Venkatesh et al “MR elastography of liver tumors: Preliminary results,” American Journal of Roentgenology, vol.190, no 6, pp 1534– 1540, 2008 [27] Welch, G., Bishop, G.: An Introduction to the Kalman filter University of North Carolina, Chapel Hill (2006) [28] M Yin et al “Quantitative assessmentof hepatic fibrosis in an animalmodel with magnetic resonance elastography,” Magnetic Resonance in Medicine, vol 58, no 2, pp 346–353,2007
Ngày đăng: 23/09/2020, 22:10
Xem thêm:
