Đồ thị vận tốc hạt của sóng biến dạng như 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 trên đường thẳng 40 (đường thẳng đi qua khối xơ gan như hình 2.7), tại vị trí x=25 xảy ra hiện tượng phản xạ. Đồ thị vận tốc sóng phản xạ được mô tả như hình 3.4
Hình 3.4 Vận tốc sóng phản xạ trong không gian
Kết quả ta đo được vận tốc sóng hạt khi không có phản xạ và khi có phản xạ như hình 3.5 và hình 3.6
Hình 3.6 Vận tốc sóng hạt khi có phản xạ
Ta thấy rằng tại vị trí x2 và x20 (vị trí có phản xạ) vận tốc sóng hạt khi có phản xạ lớn hơn khi không có phản xạ. Tại vị trí x40 (không có hiện tượng phản xạ) vận tốc sóng hạt không đổi. Như vậy có thể nói hiện tượng phản xạ sóng biến dạng làm thay đổi vận tốc đúng như giả thiết.
So sánh khi có hiện tượng phản xạ và không có hiện tượng phản xạ. Ước lượng đàn hồi và nhớt thay đổi như hình 3.7, hình 3.8, hình 3.9, hình 3.10. Nhận thấy khi không có phản xạ cho ước lượng CSM tốt hơn khi có phản xạ.
Để đánh giá định lượng, trong mô phỏng tác giả cũng dựa trên chỉ số sai số chuẩn hóa.
Bảng 3.2 Bảng chỉ số sai số chuẩn hóa ước lượng CSM
Khi không có phản xạ Khi có phản xạ
𝝐𝝁 0,0430 0,0754
Ta thấy khi có phản xạ sai số chuẩn hóa đàn hồi lớn hơn 3,24% và sai số chuẩn hóa độ nhớt lớn hơn 12,83% so với khi không có phản xạ sóng biến dạng. Như vậy hiện tượng phản xạ của sóng biến dạng cũng ảnh hưởng đến ước lượng CSM của mô mềm sinh học.
Hình 3.7 Ước lượng đàn hồi khi có phản xạ
Hình 3.8 Ước lượng đàn hồi khi không có phản xạ
Hình 3.9 Ước lượng độ nhớt khi có phản xạ
Hình 3.10 Ước lượng độ nhớt khi không có phản xạ
KẾT LUẬN
Tạo ảnh siêu âm sóng biến dạng cho biết độ đàn hồi và độ nhớt . Đây là hai tham số quan trọng được sử dụng để khảo sát cấu trúc các mô. Luận văn đã trình bày tổng quan về phương pháp tạo ảnh siêu âm sóng biến dạng làm cơ sở để thực hiện tạo ảnh CSM.
Học viên đã sử dụng phương pháp FDTD, dùng bộ lọc LMS để lọc nhiễu và thuật toán đảo ngược đại số Helmholtz (AHI) để ước lượng CSM từ đó mô phỏng dựng ảnh khối u trong môi trường 2D. Đánh giá chất lượng ảnh ước lượng bằng chỉ số sai số chuẩn hóa. Theo đánh giá chất lượng ảnh ước lượng được cải nhiện nhờ những phương pháp đã trình bày trong luận văn.
Học viên đã khảo sát ảnh hưởng của hiện tượng phản xạ sóng biến dạng đến ước lượng CSM trong môi trường 2D. Sóng biến dạng tới và sóng biến dạng phản xạ gặp nhau xảy ra hiện tượng giao thoa làm thay đổi vận tốc sóng hạt mà siêu âm Doppler đo được. Do vận tốc sóng hạt chính là cơ sở để ước lượng CSM độ đàn hồi và độ nhớt của mô nên khi vận tốc sóng hạt thay đổi sẽ làm ảnh hưởng đến độ chính xác của ước lượng CSM. Đây là những vấn đề đặt ra cho chúng tôi để tiếp tục mở rộng và phát triển hướng nghiên cứu này [20, 28, 29].
DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN
1. 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.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
1. Bệnh viện trung ương quân đội 108 Xét nghiệm phát hiện sớm ung thư gan, truy cập ngày 20/08/2020, tại trang web http://benhvien108.vn/xet-nghiem-
phat-hien-som-ung-thu-gan.htm.
2. Võ Tấn Đức (2004), Siêu âm chẩn đoán, Nhà xuất bản y học, Thành phố Hồ Chí minh.
3. Hoàng Anh Bài giảng chuyên đề Nguyên lý siêu âm chẩn đoán.
4. Hoàng Ngọc Chương (2010), Kỹ thuật siêu âm: Dùng cho đào tạo cao đẳng Kỹ thuật y học, chủ biên, Giáo dục.
5. Bệnh viện K Tỷ lệ mắc ung thư gan ở Việt Nam đứng thứ 3 thế giới, truy cập ngày 15/06/2020, tại trang web https://benhvienk.vn/ty-le-mac-ung- 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.
6. Hà Hoàng Kiệm (2018), Siêu âm đàn hồi mô (Elastogram).
7. 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 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ thông tin -- REV- ECIT, tr. 36-40.
8. Nguyễn Phước Bảo Quân (2010), "Siêu âm bụng tổng quát", Nhà xuất bản Y học, năm.
9. Nguyễn Thiện Hùng (2010), Bài soạn về siêu âm chẩn đoán, truy cập ngày 15/06/2020, tại trang web
https://www.nguyenthienhung.com/2010/04/speckle-om.html.
10. Trần Đức Tân và Trần Quang Huy (2020), "Nghiên cứu phát triển phương pháp tạo ảnh độ đàn hồi và độ nhớt sử dụng sóng trượt và mô hình FDTD/AHI", Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY.
11. Bộ Y Tế - Cổng thông tin điện tử Điểm tin y tế ngày 24/9/2018, truy cập ngày 22/06/2020 , tại trang web https://moh.gov.vn/diem-tin-y-te/-
/asset_publisher/sqTagDPp4aRX/content/-iem-tin-y-te-ngay-24-9-2018.
12. Trần Thị Khánh Tường (2015), Nghiên cứu giá trị chẩn đoán xơ hóa gan bằng phối hợp kỹ thuật ARFI với APRI ở các bệnh nhân viêm gan mạn, Luận án tiến sĩ y học
Tiếng Anh.
13. Nezam H Afdhal và 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 và các cộng sự. (2013), "Assessment of liver viscoelasticity by using shear waves induced by ultrasound radiation force", Jadiology. 266(3), tr. 964-970.
16. Shigao Chen và các cộng sự. (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 và các cộng sự. (2016), A regularization approach for ultrasonic attenuation imaging, 2016 IEEE 13th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), IEEE, tr. 469-472.
18. Thomas Deffieux và các cộng sự. (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 và H. Trillaud (2013), "Ultrasound elastography in liver", Diagn Interv Imaging. 94(5), tr. 515-34.
20. Nguyen Thi Hao và các cộng sự. (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 và 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 và các cộng sự. (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
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 và Paul L Allan (1989), "An adaptive weighted median filter for speckle suppression in medical ultrasonic images", IEEE transactions on Circuits Systems. 36(1), tr. 129-135.
27. Thanasis Loupas và các cộng sự. (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 và các cộng sự. (2020), "Simulation study of two- dimensional 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 và 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 và các cộng sự. (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 và 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 và M. Insana (2010), "Shear modulus estimation with vibrating needle stimulation", IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 57(6), tr. 1358-67.
33. Marko Orescanin và 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 và các cộng sự. (2008), "Algebraic Helmholtz inversion in planar magnetic resonance elastography", Phys Med Biol. 53(12), tr. 3147- 58.
35. Zhen Qu và 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.
36. J. A. Sande và các cộng sự. (2017), "Ultrasound shear wave elastography and liver fibrosis: A Prospective Multicenter Study", World J Hepatol. 9(1), tr. 38-47.
37. A. P. Sarvazyan và các cộng sự. (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 và các cộng sự. (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.
41. Nguyen Thi Hoang Yen và các cộng sự. (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.