(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh

(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh(Luận văn thạc sĩ) Kỹ thuật nội suy trong việc cải thiện tốc độ tạo ảnh

không G I I – – I I I I nhi t tình n – t Vi h th H H – T G H H G G n ph m c a trinh nghiên c u, tìm hi u c is ng d n ch b o c a th y môn, khoa b u hay cơng trình nghiên c u c làm lu n N u vi ph m, xin ch u m i trách nhi m I I .4 H HI H H G .1 H GI I HI U 1.1 T G 1.2 CH 1.3 T H H I G H H H G I G G G H G 2.1 BORN ITERATIVE METHOD (BIM) 2.2 DISTORTED BORN ITERATIVE METHOD (DBIM) 11 2.3 B I G 12 2.4 M H G H N BIM DBIM 14 2.4.1 14 2.4.2 18 2.4.3 21 H G 3.1 3.2 T H H G H 22 GI X G 4.1 M 4.2 V 22 I 24 28 H G HI H GI H I GI H G 28 41 .44 I I H H O 45 DANH BIM Born Iterative Method DBIM Distorted Born Iterative Method mm N ⃑ m/s ⃑ m/s ⃑ H ⃑ ⃑ Pa Pa ⃑ Pa rad/m 24 .25 .26 I .28 I - .28 I .30 I - .31 I .34 I - 34 I I 36 - 37 39 40 41 42 H H H 14 H H 14 H H 15 H 15 H H .16 H H 17 H H 17 H H 18 H H 19 H H 19 H H 20 H H 20 H I I 21 H th bi u di n m i liên h gi a s l n l p x sai s error (N1 = 10) 25 H th bi u di n m i liên h gi a s l n l p x sai s error (N1 =11) .26 H th bi u di n m i liên h gi a s l n l p x sai s error (N1 = 12) 27 H H .28 H 28 H 28 H 29 H 29 H H H I I 30 30 H 31 H 31 H 32 H 32 H H H I I 33 33 H .34 H 34) 35 H 35 H H I H I 36 36 H .37 H 38 H 38 H I I 39 H 40 H 40 H 41 H .42 H 30 43 H .43 1.1 (magnetic resonance imaging), Siêu âm (ultrasound) M m l n nh t c a CT cho phép kh o sát ph u trúc tinh t pc ng t , kí hi u MRI (magnetic resonance imaging) không t h u hi ng h p Hình nh CT cho ch ng r t t t Vì v y, hi E i ta k t h p CT v t o nh ch 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 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 Ngoài ra, giá c c a l n ch p CT r t I a c u trúc mô m õ i ct ob pháp khác, n MRI tr thành công c ch nh th i kỳ kh t b ng kim lo i c th c phát hi n) có th ch u ng c a t ng m d ng v i b nh nhân mang thai i, 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 d c tr c slice thickness) phân gi phân gi i G -mode 1.2 ồ H – E H Tuy – -11] H H H ồ I H – I 32 – õ H I I I (N = 22) I – – Conventional l ộ ế ợ 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 H 33 H : I Iter err 0.5056 0.2421 0.1641 0.1411 688 giây : I - Iter err 0.2744 0.1531 0.0854 57.4 giây H H H H H 34 H H ồ I H – I õ 35 – H I I 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 H H (N = 40) I Iter err 0.5498 0.2300 0.1616 0.1405 1730 giây 36 I - Iter err 0.2044 0.1260 0.0860 1379 giây H H H H h 4.24 H (N1 = 20, N = 40) 37 H (N1 = 20, N = 40) H ồ I õ H 25 – I 38 – H 25 I I 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 E E - conventional - propose 39 H 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 H 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% I I – Conventional – Propose H H H 4.28: 41 H 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% H H 42 H 30 H -23% -15% 43 ĩ 44 cy– F H G W IEEE 217, July 1984 F damentals of digital ultrasonic pp 195– 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 Z levels: Part I - W sidelobe IEEE 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, tomography for breast 5, pp 1375–1386, May 2005 ment of ultrasound H 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 IEEE 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, H tissue charac-terization using ultrasound speed and atten I vol 28, 2007, pp 147–154 [9] J Greenleaf, J Ylitalo, and J Gisvold, IEEE E 4, pp 27–32, December 1987 for ine and Biology Mag-azine, vol.6, no [10] M P Andre, H S Janee, P J Martin, G P Otto, B A Spivey , and D.A H -speed data acquisition in a diffraction tomography sys-tem employing largeInternational 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, F wave, nonI 2007, 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 ... n th phân gi d c tr c slice thickness) phân gi phân gi i G -mode 1.2 ồ H – E H Tuy – -11] H nội suy kết hợp với xấp xỉ Born nh m n xu t v i nh ng nghiên c u khác b môn ng nghiên c u ch p nh siêu