luận văn thạc sĩ nghiên cứu tạo ảnh siêu âm sử dụng sóng biến dạng trong môi trường có nhiễu​

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHÊ -  - NGUYỄN THỊ HOÀNG YẾN NGHIÊN CỨU TẠO ẢNH SIÊU ÂM SỬ DỤNG SĨNG BIẾN DẠNG TRONG MƠI TRƯỜNG CĨ NHIỄU ḶN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHÊ KỸ THUẬT ĐIÊN TỬ VIỄN THÔNG HÀ NỘI - 2020 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHÊ -  - NGUYỄN THỊ HOÀNG YẾN NGHIÊN CỨU TẠO ẢNH SIÊU ÂM SỬ DỤNG SĨNG BIẾN DẠNG TRONG MƠI TRƯỜNG CĨ NHIỄU Ngành: Cơng nghệ kỹ thuật Điện tử,Viễn thơng Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử Mã số: 8510302.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHÊ KỸ THUẬT ĐIÊN TỬ VIỄN THÔNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS TRẦN THỊ THÚY QUỲNH PGS.TS TRẦN ĐỨC TÂN HÀ NỘI - 2020 LỜI CẢM ƠN Trong suốt trình học tập, nghiên cứu hồn thành luận văn, tơi nhận hỗ trợ, giúp đỡ đóng góp quý báu thầy cơ, đồng nghiệp, gia đình, bạn Đầu tiên, tơi xin bày tỏ lịng cảm ơn tri ân sâu sắc đến TS Trần Thị Thúy Quỳnh PGS.TS Trần Đức Tân Với vai trò cán hướng dẫn khoa học, thầy cô không người hướng dẫn, giúp đỡ tơi hồn thành nội dung luận văn mà người định hướng, truyền cảm hứng, đam mê ý chí tâm đường nghiên cứu khoa học đầy gian khó Tơi cũng xin gửi lời cảm ơn đến thầy, cô giáo chuyên ngành Kĩ thuật điện tử, Khoa Điện tử - Viễn thông, Trường Đại học Công Nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội có những nhận xét, góp ý cho luận văn Tôi xin cám ơn hỗ trợ từ đề tài “Nghiên cứu phát triển thuật toán tìm kiếm đo độ đàn hồi mơ định lượng, ứng dụng chẩn đốn u lành ác tính”, mã số B2020 SP2-02 Cuối cùng xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè, đồng nghiệp ln động viên, chia sẻ những khó khăn học tập, cơng việc sống, giúp tơi hồn thành luận văn Hà Nội, ngày tháng 09 năm 2020 Nguyễn Thị Hồng Yến LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan luận văn sản phẩm trình nghiên cứu, tìm hiểu cá nhân hướng dẫn TS Trần Thị Thúy Quỳnh PGS.TS Trần Đức Tân Các nội dung nghiên cứu, kết luận văn trung thực, không chép công trình người khác Tất tài liệu tham khảo sử dụng luận văn ghi rõ nguồn gốc Nếu có sai sót, tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm Hà Nội, ngày tháng 09 năm 2020 Tác giả Nguyễn Thị Hoàng Yến MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIÊU VÀ CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC HÌNH ẢNH DANH MỤC BẢNG PHẦN MỞ ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP TẠO ẢNH SIÊU ÂM SÓNG BIẾN DẠNG 1.1 Nguyên lý siêu âm chẩn đoán 1.1.1 Cơ sở vật lý phương pháp tạo hình ảnh siêu âm 1.1.2 Phương pháp tạo hình siêu âm 1.1.3 Các kiểu siêu âm 1.2 Những kiến thức lan truyền sóng biến dạng 1.2.1 Khái niệm sóng biến dạng 1.2.2 Nguyên lý tạo đo vận tốc hạt sóng biến dạng 1.3 Phương pháp tạo ảnh siêu âm đàn hồi sóng biến dạng chẩn đoán bệnh 1.4 Ứng dụng siêu âm sóng biến dạng chẩn đốn xơ gan 1.5 Tính tốn Module shear phức theo mơ hình Kelvin–Voigt 1.6 Tổng quan nghiên cứu ước lượng tạo ảnh đàn hồi nhớt mô CHƯƠNG TẠO ẢNH SIÊU ÂM SỬ DỤNG SÓNG BIẾN DẠNG TRONG MƠI TRƯỜNG CĨ NHIỄU GAUSS 2.1 Biểu diễn lan truyền sóng biến dạng sử dụng phương pháp sai phân hữu hạn miền thời gian (FDTD) 2.2 Nhiễu ảnh siêu âm 2.3 Lọc nhiễu ảnh 2D lọc LMS 2.4 Ước lượng độ đàn hồi nhớt sử dụng lọc thích nghi bình phương trung bình tối thiểu kết hợp thuật toán Biến đổi ngược đại số Helmholtz 33 2.5 Xây dựng kịch mô tạo ảnh siêu âm sử dụng sóng biến dạng mơi trường có nhiễu gauss kết 34 CHƯƠNG ƯỚC LƯỢNG CSM TRONG MƠI TRƯỜNG CĨ NHIỄU GAUSS VÀ HIÊN TƯỢNG PHẢN XẠ 40 3.1 Ảnh hưởng tượng phản xạ sóng biến dạng đến ước lượng CSM 40 3.2 Khảo sát ảnh hưởng tượng phản xạ việc ước lượng CSM 40 3.2.1 Xây dựng kịch mô 40 3.2.2 Kết mô 42 KẾT LUẬN 46 DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN 46 TÀI LIÊU THAM KHẢO 47 DANH MỤC CÁC KÝ HIÊU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Từ viết Nghĩa tiến tắt AHI Algebraic Helmho ARF Acoustic Radiatio ARFI Acoustic Radiatio Impulse CSM Complex Shear M CT Computed Tomog FDTD Finite Difference T LMS Least Mean Squar MLEF Maximum Likelih Filter MRI Magnetic Resonan SW Shear Wave SWEI Shear Wave Elasti UT Ultrasound Tomog DANH MỤC HÌ Hình 1.1 Tốc độ lan truyền mô thường gặp [2] Hình 1.2 Xác định độ sâu của giao diện nơi tạo phản hồi[2] Hình 1.3 Hiện tượng khúc Hình 1.4 Độ giảm thấu củ Hình 1.5 Cấu tạo đầu dị Hình 1.6 Ba loại đầu dị p Hình Xơ gan qua giai đoạ Hình Giá trị độ nhớt gan Hình Giá trị độ đàn hồi ga Hình Vận tốc hạt nút căng ứng xuất mặt phẳng (x,y)[17] 29 Hình 2.2 Bộ lọc LMS Hình 2.3 Lưu đồ thuật tốn lọc LMS Hình Lưu đồ giải thuật ước tính 2D - CSM sử dụng AHI Hình 2.5 Ảnh 2D lý tưởng độ đàn hồi mơ Hình 2.6 Ảnh 2D lý tưởng độ nhớt mô Hình 3.1 Ảnh đàn hồi lý tưởng Hình 3.2 Ảnh độ nhớt lý tưởng Hình 3.3 Vận tốc sóng hạt theo khơng gian Hình 3.4 Vận tốc sóng phản xạ khơng gian Hình 3.5 Vận tốc sóng hạt khơng có phản xạ Hình 3.6 Vận tốc sóng hạ Hình 3.7 Ước lượng đàn Hình 3.8 Ước lượng đàn Hình 3.9 Ước lượng độ n Hình 3.10 Ước lượng độ nhớt khơng có phản xạ DANH MỤC BẢNG Bảng 1 Các mức độ xơ hóa gan (độ đàn hồi gan: kPa) Bảng 2.1 Thống số giá trị đàn hồi độ nhớt mô 35 Bảng 2 So sánh sai số chuẩn hóa sử dụng lọc LMS không sử dụng lọc 39 Bảng Sai số chuẩn hóa sử dụng lọc LMS với mức độ nhiễu giảm dần 39 Bảng 3.1 Giá trị trở kháng âm số tổ chức, quan thể người 40 Bảng 3.2 Bảng số sai số chuẩn hóa ước lượng CSM 44 PHẦN MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Ung thư bệnh quái ác ngày cướp sinh mạng hàng ngàn người giới Tại Việt Nam, số người mắc ung thư gia tăng nhanh chóng trở thành nỗi lo tồn xã hội Theo WHO, tổ chức Y tế giới, năm 2018 Việt Nam xếp vị trí 99/185 quốc gia vùng lãnh thổ với tỉ lệ mắc ung thư 151,4/100.000 dân Xếp thứ 19 châu Á thứ khu vực Đông Nam Á Năm 2000 Việt Nam có khoảng 68.000 ca ung thư mắc Năm 2010 lên tới 126.000 ca mắc ung thư Đến năm 2018, số mắc tăng lên gần 165.000 ca/96,5 triệu dân [11]Và ước tính đến năm 2020 số ca ung thư mắc Việt Nam 189.000 người Như số ca mắc ung thư Việt Nam tăng dần theo năm tăng với số chóng mặt Việt Nam quốc gia nằm vùng dịch tễ có tỉ lệ viêm gan cao Ung thư gan đứng đầu loại ung thư phổ biến với số mắc năm 2018 25.335 ca.[5] Tỷ lệ sống trung bình bệnh nhân ung thư gan vòng năm sau chẩn đoán khoảng % Nếu phát điều trị bệnh giai đoạn đầu, có khoảng 19% bệnh nhân có khả sống năm Tiên lượng sống năm cho bệnh nhân ung thư gan giai đoạn giảm xuống khoảng 6,5% Đến giai đoạn cuối, tỷ lệ sống sót sau năm bệnh nhân ung thư gan khoảng 3,5% [1] Những số đáng báo động cho thấy việc tầm sốt chẩn đốn sớm bệnh ung thư nói chung ung thư gan nói riêng những vấn đề có tính chất định đến hiệu điều trị người bệnh Nhiều nghiên cứu khoa học cho thấy ung thư gan phát triển xơ gan Theo chuyên gia y tế, chẩn đốn xơ gan những tiêu chí quan trọng việc định điều trị, theo dõi diễn biến bệnh tiên lượng bệnh Trong chẩn đoán xơ gan, sinh thiết gan xem tiêu chuẩn vàng Tuy nhiên, sinh thiết phương pháp xâm lấn gây đau dễ gây biến chứng như: Chảy máu, nhiễm khuẩn Các biến chứng nguy hiểm xảy 1% - 5% bệnh nhân, với tỷ lệ tử vong ghi nhận từ 1:1000 đến 1:10 0000 [13] Thêm vào xác mẫu sinh thiết cũng vấn đề dẫn đến sai lệch đánh giá xơ gan… Những hạn chế sinh thiết gan dẫn đến nhu cầu phát triển đánh giá xơ hóa gan khơng xâm lấn phù hợp để sàng lọc, theo dõi điều trị bệnh Với phát triển khoa học, kỹ thuật siêu âm sóng biến dạng giúp bác sĩ chẩn đoán độ xơ hoá gan, độ cứng khối u Siêu âm sóng biến dạng kỹ thuật ngành siêu âm, giúp xác định độ đàn hồi quan, tổn thương Kỹ thuật thực siêu âm thường quy máy siêu âm có tính siêu âm sóng biến dạng Phương pháp siêu âm nâng độ đặc hiệu chẩn đoán, giúp cho thu hẹp định sinh thiết mà khơng bỏ sót tổn thương Tuy nhiên q trình tạo ảnh siêu âm sóng biến dạng ln chịu ảnh hưởng nhiễu Gauss tượng phản xạ làm giảm chất lượng hình ảnh đề tài đề xuất “Nghiên 36 Vận tốc hạt lý tưởng vị trí đo khơng gian mơ mơ hình hóa theo phương pháp FDTD Kết hợp với nhiễu Gauss, mơ cho vận tốc hạt đo vị trí siêu âm Doppler Hình 2.8 hình 2.9 đưa hai đồ thị vận tốc hạt sóng biến dạng vị trí có tọa độ (10,10), (40,40) (a) (b) (c) Hình 2.8 Vận tốc hạt sóng biến dạng vị trí (10,10) (a) (b) (c) Hình 2.9 Vận tốc hạt sóng biến dạng vị trí (40,40) Hình 2.8 biểu diễn vận tốc sóng biến dạng vị trí (10,10) Đây điểm không qua khối u đồng thời gần với nguồn phát sóng biến dạng Ta thấy vận tốc khơng bị ảnh hưởng nhiều nhiễu Hình 2.9 đo vị trí (40,40) vị trí có khối xơ gan, ta thấy vận tốc hạt đo chịu ảnh hưởng nhiễu sóng biến dạng giảm nhiễu đáng kể sau sử dụng lọc LMS (Hình 2.9 b Hình 2.9 c) Đồng thời vận 37 tốc sóng điểm(10,10) lớn vận tốc sóng điểm (40,40) Như vận tốc sóng biến dạng giảm dần theo khoảng cách từ vị trí kích thích đến vị trí khảo sát Hình 2.10 Độ đàn hồi line 10 Hình 2.12 Độ nhớt đường số 10 Hình 2.13 Độ nhớt đường số 40 Tất các hình 2.10, hình 2.11, hình 2.12, hình 2.13 cho thấy kết ước lượng kém xác vị trí xa nguồn kích thích (phía bên phải hình) Điều giải thích sau: sóng biến dạng bị suy giảm truyền mơ có xu hướng tắt dần Tương ứng với CSM ước lượng dựa việc đo vận tốc hạt sóng biến dạng Các vị trí gần nguồn kích thích, kết ước lượng bám sát giá trị lý tưởng Ở vị trí xa nguồn kích thích, vận tốc hạt sóng biến dạng nhỏ, theo ước lượng CSM kém xác Vị trí cách xa nguồn kích thích 80mm chất lượng sóng biến dạng bị suy giảm nhiều tác giả giới hạn kích thước ảnh ước lượng CSM kích thước 75x75mm Các hình 2.14 hình 2.15 kết ảnh 2D ước lượng cho độ đàn hồi độ nhớt mô 38 Hình 14 Hình ảnh 2D ước lượng độ đàn hồi mơ Hình 2.15 Hình ảnh 2D ước lượng độ nhớt mơ 39 Hình 2.14 hình 2.15 hiển thị ảnh ước lương độ đàn hồi ảnh độ nhớt thị rõ vị trí, hình dạng đặc tính đàn hồi, nhớt khối xơ gan Đánh giá định lượng hiệu việc ước lượng 2D CSM tác giả sử dụng số sai số chuẩn hóa Cơng thức tính sai số chuẩn hóa biểu diễn cơng thức Trong đólà sai số chuẩn hóa việc ước lượng ảnh 2D độ đàn hồi;là sai số chuẩn hóa việc ước lượng ảnh 2D độ nhớt; M×N kích thước ảnh; độ đàn hồi lý tưởng độ đàn hồi ước lượng điểm ảnh có tọa độ (i,j); ̂ độ đàn nhớt tưởng độ nhớt ước lượng điểm ảnh có tọa độ (i,j) Trong q trình tạo sóng biến dạng, khu vực chuyển tiếp từ lực nén - giãn sang sóng biến dạng khó xác định đặc trưng sóng Đồng thời vị trí mơ cách xa vị trí kích thích chất lượng ước lượng CSM kém hơn.Vì những lý trên, giới hạn luận văn tác giả giới hạn kích thước ảnh CSM 75x75 Lấy những điểm ảnh có tọa độ (x,y)=(5:79, 5:79) để đánh giá ước lượng ảnh Kết sai số chuẩn hóa bảng 2.2 bảng 2.3 Bảng 2 So sánh sai số chuẩn hóa sử dụng lọc LMS không sử dụng lọc Bảng Sai số chuẩn hóa sử dụng lọc LMS với mức độ nhiễu giảm dần Qua bảng 2.2 bảng 2.3 ta thấy Khi sử dụng lọc LMS sai số chuẩn hóa đàn hồi nhỏ 6,4%, sai số độ nhớt nhỏ 8,02% Mức độ nhiễu giảm sai số chuẩn hóa cũng giảm 40 CHƯƠNG ƯỚC LƯỢNG CSM TRONG MƠI TRƯỜNG CĨ NHIỄU GAUSS VÀ HIÊN TƯỢNG PHẢN XẠ 3.1 Ảnh hưởng tượng phản xạ sóng biến dạng đến ước lượng CSM Trong truyền sóng, phản xạ tượng sóng lan truyền tới bề mặt tiếp xúc hai môi trường bị đổi hướng lan truyền quay trở lại môi trường mà tới Cơ thể người bao gồm nhiều quan, tổ chức có cấu trúc khác có trở kháng âm khác Khi chùm tia sóng biến dạng tới biên giới hai mơi trường có độ trở kháng âm khác nhau, phần tiếp tục truyền vào môi trường tiếp theo, phần bị phản xạ trở lại Mức độ phản xạ nhiều hay phụ thuộc vào độ chênh lệch trở kháng giữa hai môi trường Đại lượng đặc trưng cho mức độ phản xạ gọi hệ số phản xạ R Để đơn giản xét trường hợp đặc biệt chùm tia vng góc với mặt phẳng phân cách phận cần thăm dò Hệ số phản xạ tính theo phương trình (1.4) Bảng 3.1 Giá trị trở kháng âm số tổ chức, quan thể người Cơ quan, tổ chức thể người Khơng khí Mỡ Gan Cơ Xương Theo phương trình (1.4) hệ số phản xạ lớn tổng trở âm giữa hai môi trường khác Áp dụng phương trình (1.4) ta tính giữa mô mỡ hệ số R = 0,0007 giữa xương sọ não hệ số R = 0,36 Quá trình truyền âm, phần siêu âm truyền qua môi trường thứ hai với hệ số truyền qua T= 1-R với T hệ số truyền qua, R hệ số phản xạ Ảnh hưởng sóng phản xạ đến phép đo vận tốc hạt cũng đề cập số nghiên cứu[18, 35] 3.2 Khảo sát ảnh hưởng tượng phản xạ việc ước lượng CSM 3.2.1 Xây dựng kịch mô Để khảo sát ảnh hưởng tượng phản xạ sóng biến dạng ước lượng độ đàn hồi độ nhớt mô mềm sinh học, tác giả xây dựng kịch mô Matlab sau: 41 Môi trường 2D (vùng mô mềm sinh học) có kích thước 120×120 mm, chứa khối xơ gan hình trịn vị trí (40 mm, 40 mm), bán kính khối xơ gan 15 mm Độ đàn hồi độ nhớt môi trường µ1 = 6000 Pa η1 =1 Pa.s, độ đàn hồi độ nhớt khối xơ gan µ2 = 8900 Pa η2 = 2.7 Pa.s Vùng mô mềm sinh học mô hình 3.1 hình 3.2 Hình 3.1 Ảnh đàn hồi lý tưởng Hình 3.2 Ảnh độ nhớt lý tưởng 42 Tần số rung kim f = 200 Hz, mật độ khối môi trường = 1.000 kg/m 3, biên độ kim rung mm Vận tốc hạt sóng trượt ước tính tồn mặt phẳng mơi trường 2D vị trí cách mm theo hai trục X Y Bước thời gian 7028 Giả sử đường truyền, sóng biến dạng gặp bề mặt khối xơ gan tạo sóng biến dạng phản xạ Sóng phản xạ đồng pha có biên độ nhỏ sóng tới Sóng tới sóng phản xạ gặp xảy tượng giao thoa làm thay đổi vận tốc sóng hạt mà siêu âm Doppler đo Do vận tốc sóng hạt sở để ước lượng CSM độ đàn hồi độ nhớt mô theo cơng thức (2.16) (2.17) nên vận tốc sóng hạt thay đổi làm ảnh hưởng đến độ xác ước lượng CSM 3.2.2 Kết mô Đồ thị vận tốc hạt sóng biến dạng hình 3.3 Ta thấy sóng biến dạng có biên độ suy giảm theo khoảng cách Hình 3.3 Vận tốc sóng hạt theo không gian Xét đường thẳng 40 (đường thẳng qua khối xơ gan hình 2.7), vị trí x=25 xảy tượng phản xạ Đồ thị vận tốc sóng phản xạ mơ tả hình 3.4 43 Hình 3.4 Vận tốc sóng phản xạ không gian Kết ta đo vận tốc sóng hạt khơng có phản xạ có phản xạ hình 3.5 hình 3.6 Hình 3.5 Vận tốc sóng hạt khơng có phản xạ 44 Hình 3.6 Vận tốc sóng hạt có phản xạ Ta thấy vị trí x2 x20 (vị trí có phản xạ) vận tốc sóng hạt có phản xạ lớn khơng có phản xạ Tại vị trí x40 (khơng có tượng phản xạ) vận tốc sóng hạt khơng đổi Như nói tượng phản xạ sóng biến dạng làm thay đổi vận tốc giả thiết So sánh có tượng phản xạ khơng có tượng phản xạ Ước lượng đàn hồi nhớt thay đổi hình 3.7, hình 3.8, hình 3.9, hình 3.10 Nhận thấy khơng có phản xạ cho ước lượng CSM tốt có phản xạ Để đánh giá định lượng, mô tác giả cũng dựa số sai số chuẩn hóa Bảng 3.2 Bảng số sai số chuẩn hóa ước lượng CSM 45 Ta thấy có phản xạ sai số chuẩn hóa đàn hồi lớn 3,24% sai số chuẩn hóa độ nhớt lớn 12,83% so với khơng có phản xạ sóng biến dạng Như tượng phản xạ sóng biến dạng cũng ảnh hưởng đến ước lượng CSM mô mềm sinh học xạ 46 KẾT LUẬN Tạo ảnh siêu âm sóng biến dạng cho biết độ đàn hồi độ nhớt Đây hai tham số quan trọng sử dụng để khảo sát cấu trúc mơ Luận văn trình bày tổng quan phương pháp tạo ảnh siêu âm sóng biến dạng làm sở để thực tạo ảnh CSM Học viên sử dụng phương pháp FDTD, dùng lọc LMS để lọc nhiễu thuật toán đảo ngược đại số Helmholtz (AHI) để ước lượng CSM từ mơ dựng ảnh khối u môi trường 2D Đánh giá chất lượng ảnh ước lượng số sai số chuẩn hóa Theo đánh giá chất lượng ảnh ước lượng cải nhiện nhờ những phương pháp trình bày luận văn Học viên khảo sát ảnh hưởng tượng phản xạ sóng biến dạng đến ước lượng CSM mơi trường 2D Sóng biến dạng tới sóng biến dạng phản xạ gặp xảy tượng giao thoa làm thay đổi vận tốc sóng hạt mà siêu âm Doppler đo Do vận tốc sóng hạt sở để ước lượng CSM độ đàn hồi độ nhớt mô nên vận tốc sóng hạt thay đổi làm ảnh hưởng đến độ xác ước lượng CSM Đây những vấn đề đặt cho để tiếp tục mở rộng phát triển hướng nghiên cứu [20, 28, 29] DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN Nguyen Thi Hoang Yen, Ngo Van Cong, Phung Cong Phi Khanh, Nguyen Ha Huy Cuong, Vijender Kumar Solanki, Tran Duc Tan, An Improvement for Tomographic Density Imaging using Integration of DBIM and Interpolation, 2018 IEEE International Conference on Research in Intelligent and Computing in Engineering (RICE III), IEEE Catalog Number CFP18RIC-ART, ISBN 978-1-5386-2599-6, El Salvador 22 – 24 August, 2018 47 TÀI LIÊU THAM KHẢO Tiếng Việt Bệnh viện trung ương quân đội 108 Xét nghiệm phát sớm ung thư gan, truy cập ngày 20/08/2020, trang web http://benhvien108.vn/xet-nghiem-phat-hien-som-ung-thu-gan.htm Võ Tấn Đức (2004), Siêu âm chẩn đoán, Nhà xuất y học, Thành phố Hồ Chí minh Hồng Anh Bài giảng chuyên đề Nguyên lý siêu âm chẩn đốn Hồng Ngọc Chương (2010), Kỹ thuật siêu âm: Dùng cho đào tạo cao đẳng Kỹ thuật y học, chủ biên, Giáo dục Bệnh viện K Tỷ lệ mắc ung thư gan Việt Nam đứng thứ giới, truy cập ngày 15/06/2020, trang web https://benhvienk.vn/ty-le-macung-thu-gan-o-viet-nam-dung-thu-3-the-gioi-nd58228.html#:~:text=T %E1%BA%A1i%20Vi%E1%BB%87t%20Nam %2C%20ung%20th %C6%B0,ng%C6%B0%E1%BB%9Di%20%E1%BB %9F%20c %E1%BA%A3%20hai%20gi%E1%BB%9Bi Hà Hoàng Kiệm (2018), Siêu âm đàn hồi mô (Elastogram) Trần Đức Tân Lương Quang Hải, Nguyễn Linh Trung (2015), Nâng cao chất lượng tạo ảnh siêu âm sóng biến dạng sử dụng hai bước lọc, Hội thảo quốc gia 2015 Điện tử, Truyền thông Công nghệ thông tin -REV-ECIT, tr 36-40 Nguyễn Phước Bảo Quân (2010), "Siêu âm bụng tổng quát", Nhà xuất Y học, năm Nguyễn Thiện Hùng (2010), Bài soạn siêu âm chẩn đoán, truy cập ngày 15/06/2020, trang web https://www.nguyenthienhung.com/2010/04/speckle-om.html 10 Trần Đức Tân Trần Quang Huy (2020), "Nghiên cứu phát triển phương pháp tạo ảnh độ đàn hồi độ nhớt sử dụng sóng trượt mơ hình FDTD/AHI", Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY Bộ Y Tế - Cổng thông tin điện tử Điểm tin y tế ngày 24/9/2018, truy cập ngày 22/06/2020 , trang web https://moh.gov.vn/diem-tin-yte/-/asset_publisher/sqTagDPp4aRX/content/-iem-tin-y-te-ngay-24-92018 11 12 Trần Thị Khánh Tường (2015), Nghiên cứu giá trị chẩn đốn xơ hóa gan phối hợp kỹ thuật ARFI với APRI bệnh nhân viêm gan mạn, Luận án tiến sĩ y học 48 Tiếng Anh 13 Nezam H Afdhal David %J American Journal of Gastroenterology Nunes (2004), "Evaluation of liver fibrosis: a concise review", American Journal of Gastroenterology 99(6), tr 1160-1174 14 Jeremy Bercoff (2008), "ShearWave TM Elastography", Supersonic Imagine White Paper Aix en Provence: Supersonic Imagine 15 Shigao Chen cộng (2013), "Assessment of liver viscoelasticity by using shear waves induced by ultrasound radiation force", Jadiology 266(3), tr 964-970 16 Shigao Chen cộng (2009), "Shearwave dispersion ultrasound vibrometry (SDUV) for measuring tissue elasticity and viscosity", IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control 56(1), tr 55-62 17 Andres Coila cộng (2016), A regularization approach for ultrasonic attenuation imaging, 2016 IEEE 13th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), IEEE, tr 469-472 18 Thomas Deffieux cộng (2011), "On the effects of reflected waves in transient shear wave elastography", Institute of Electrical and Electronics Engineers 58(10), tr 2032-2035 19 N Frulio H Trillaud (2013), "Ultrasound elastography in liver", Diagn Interv Imaging 94(5), tr 515-34 20 Nguyen Thi Hao cộng (2013), 2D Shear wave imaging using maximum likelihood ensemble filter, International Conference on Green and Human Information Technology (ICGHIT 2013), tr 88-94 21 Huu-Tue Huynh (2019), "Two-dimensional complex shear modulus imaging of soft tissues by integration of Algebraic Helmoltz Inversion and LMS filter into dealing with noisy data: a simulation study", Mathematical Biosciences and Engineering 22 Li-Hong Juang Ming-Ni %J Measurement Wu (2010), "Image noise reduction using Wiener filtering with pseudo-inverse", ScienceDirect 43(10), tr 1649-1655 23 Darwin T Kuan cộng (1985), "Adaptive noise smoothing filter for images with signal-dependent noise", IEEE transactions on pattern analysis(2), tr 165-177 24 Fatma LatifoğLu (2013), "A novel approach to speckle noise filtering based on artificial bee colony algorithm: an ultrasound image application", Computer methods programs in biomedicine 111(3), tr 561-569 49 25 Jong-Sen Lee (1980), "Digital image enhancement and noise filtering by use of local statistics", IEEE transactions on pattern analysis machine intelligence (2), tr 165-168 26 Thanasis Loupas, WN McDicken Paul L Allan (1989), "An adaptive weighted median filter for speckle suppression in medical ultrasonic images", IEEE transactions on Circuits Systems 36(1), tr 129135 27 Thanasis Loupas cộng (1989), "An adaptive weighted median filter for speckle suppression in medical ultrasonic images", IEEE transactions on Circuits 36(1), tr 129-135 28 Quang-Hai Luong cộng (2020), "Simulation study of twodimensional viscoelastic imaging of soft tissues using the extended Kalman filter for tumor detection", SAGE Journals 96(5), tr 435-447 29 Quang Hai Luong, Manh Cuong Nguyen Tran Duc Tan (2016), A frequency dependent investigation of complex shear modulus estimation, International Conference on Advances in Information and Communication Technology, Springer, tr 31-40 30 Hai Luong Quang cộng (2018), "Complex shear modulus estimation using integration of lms/ahi algorithm", International Journal of Advanced Computer Science Applications 9(8), tr 584-589 31 Nikos E Mastorakis, Ioannis F Gonos Swamy (2003), "Design of two-dimensional recursive filters using genetic algorithms", IEEE Transactions on Circuits Systems I: Fundamental Theory Applications 50(5), tr 634-639 32 M Orescanin M Insana (2010), "Shear modulus estimation with vibrating needle stimulation", IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control 57(6), tr 1358-67 33 Marko Orescanin Michael F Insana (2010), Model-based complex shear modulus reconstruction: A Bayesian approach, 2010 IEEE International Ultrasonics Symposium, IEEE, tr 61-64 34 S Papazoglou cộng (2008), "Algebraic Helmholtz inversion in planar magnetic resonance elastography", Phys Med Biol 53(12), tr 3147-58 35 Zhen Qu Yuu Ono (2015), "A method to reduce the influence of reflected waves on shear velocity measurements using B-mode scanning time delay", Japanese Journal of Applied Physics 54(7S1), tr 07HF01 50 36 J A Sande cộng (2017), "Ultrasound shear wave elastography and liver fibrosis: A Prospective Multicenter Study", World J Hepatol 9(1), tr 38-47 37 A P Sarvazyan cộng (1998), "Shear wave elasticity imaging: a new ultrasonic technology of medical diagnostics", Ultrasound Med Biol 24(9), tr 1419-35 38 J-L Gennisson T Deffieux, L Bousquet, M Corouge, S Cosconea, D Amroun, S Tripon, B Terris, V Mallet, P Sogni, M Tanter, S.Pol (2014), "Investigating liver stiffness and viscosity for fibrosis, steatosis and activity staging using Shear Wave Elastography", Journal of Hepatology 39 Tan Tran-Duc cộng (2013), Complex shear modulus estimation using maximum likelihood ensemble filters, 4th International Conference on Biomedical Engineering in Vietnam, Springer, tr 313-316 40 Nicholas W Tschoegl (2012), The phenomenological theory of linear viscoelastic behavior: an introduction, Springer Science & Business Media Nguyen Thi Hoang Yen cộng (2018), An Improvement for Tomographic Density Imaging using Integration of DBIM and Interpolation, 2018 International Conference on Research in Intelligent and Computing in Engineering (RICE), IEEE, tr 1-4 41 ... đun shear phức Luận văn tập trung nghiên cứu tạo ảnh siêu âm 2D sử dụng sóng biến dạng mơi trường có nhiễu mơ kiểm chứng Phương pháp nghiên cứu Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu lý thuyết,... biến dạng, phương pháp tạo ảnh siêu âm sóng biến dạng Chương 2: Tạo ảnh siêu âm sóng biến dạng mơi trường có nhiễu Gauss Chương trình bày quy trình tạo ảnh sóng biến dạng sử dụng phương pháp sai... nhiên trình tạo ảnh siêu âm sóng biến dạng ln chịu ảnh hưởng nhiễu Gauss tượng phản xạ làm giảm chất lượng hình ảnh đề tài đề xuất ? ?Nghiên cứu tạo ảnh siêu âm sóng biến dạng mơi trường có nhiễu”