3.
3.1. P ư ng p áp đề xuất
Xơ gan kh ng phải là một căn bệnh, nó là sự mất cân bằng giữa tổng hợp và phân hủy sợi collagen [7]. Xơ gan một phần (Fubrosis) v xơ gan to n phần (Cirrhosis) l khác nhau, xơ gan to n phần thường phát triển từ xơ gan một phần. Cho tới nay, sinh thiết gan vẫn l phương pháp đáng tin nhất để chẩn đoán mức độ xơ hóa. Trong nghiên cứu n y, t i đã phát triển thuật toán cây quyết định (Decision-Tree) theo Hình 3.1 để phân loại 3 trạng thái của gan: Bình thường, xơ một phần v xơ to n phần. Trong biểu đồ n y, có ba ngưỡng: Ngưỡng , ngưỡng B, ngưỡng C. Vì sơ gan toàn phần thường cứng hơn nên đầu tiên độ đ n hồi ( )so với ngưỡng A được sử dụng để phát hiện xơ gan toàn phần ở vị trí r. Hơn nữa, sẽ chắc chắn mắc xơ gan to n phần nếu độ nhớt ( )> ngưỡng B. ể phân biệt giữa xơ gan một phần và mô gan bình thường, ta cần quan tâm đến cả độ nhớt v độ đ n hồi. Xơ gan một phần nếu
Hình 3.1: Phân loại u sử dụng thuật toán cây (DT).
Khởi tạo v đo lường sóng biến dạng
Ước lượng dựa trên mô hình của CSM sử dụng MLEF
Mô phỏng h m đối tượng (OF)
ộ đ n hồi ( )> Ngưỡng A
ộ nhớt ( )> Ngưỡng B | ( ) ( )|> Ngưỡng C
3.2. Mô phỏng và kết quả
Trong báo cáo n y, t i đề xuất một kịch bản mô phỏng trong đó có ba loại mô khác nhau có độ đ n hồi v độ nhớt tương ứng trên Bảng 3.1. Các giá trị n y được tham chiếu từ thực tế đã được công bố trong nghiên cứu [7].