CHƢƠNG 2 : KỸ THUẬT TẠO ẢNH SIÊU ÂM CẮT LỚP
3.4. Kết luận chƣơng 3
Nếu quy trình tạo ảnh siêu âm cắt lớp đƣợc chia thành các giai đoạn (a. Thiết lập cấu hình đo; b. Phát tín hiệu siêu âm; c. Thu dữ liệu tán xạ; d. Khơi phục ảnh (giải hệ phƣơng trình bất định); e. Hiển thị ảnh), thì giải thuật đề xuất DF-DBIM đƣợc ứng dụng vào cơng đoạn khơi phục ảnh. Phƣơng pháp DF-DBIM cải thiện đƣợc các yếu tố sau: 1. Tốc độ hội tụ; 2. Độ phân giải ảnh khơi phục; 3. Tạo ảnh đƣợc trong miền tán xạ mạnh; 4. Tạo ảnh đƣợc đối tƣợng ở cấp độ mơ sinh học.
Trong chƣơng này, nghiên cứu sinh đã phân tích ảnh hƣởng của phƣơng pháp kết hợp hai tần số đến chất lƣợng tạo ảnh siêu âm cắt lớp dựa vào sự thay đổi tốc độ truyền âm. Trong thực tế, chất lƣợng khơi phục phụ thuộc vào nhiều tham số nhƣ số máy phát và máy thu, vùng chia lƣới, mức độ nhiễu, số vịng lặp và các tần số. Bằng việc thiết lập các hạn chế trong các
kịch bản mơ phỏng để điều khiển chi phí tính tốn, số vịng lặp đƣợc xác
định để thu đƣợc hiệu suất tốt nhất. Giải thuật DF-DBIM chỉ cĩ ý nghĩa trong trƣờng hợp số vịng lặp, số máy thu, máy phát là trung bình. Nếu số máy phát và máy thu quá lớn hay quá nhỏ, giải thuật DF-DBIM khơng cho kết quả khơi phục tốt hơn, so với giải pháp sử dụng một tần số. Dựa vào sự quan sát này, nghiên cứu sinh đã lựa chọn một số kịch bản phù hợp với thực tế để phân tích sâu hơn. Với các kịch bản này, giá trị tốt nhất là Niter/2 (một nửa của tổng số vịng lặp), giá trị này làm cho lỗi chuẩn hĩa giảm 67.6%, so với phƣơng pháp truyền thống. Cơng trình này sẽ đƣợc phát triển hơn nữa bởi việc sử dụng dữ liệu thực nghiệm, trƣớc khi nĩ cĩ thể đƣợc ứng dụng trong thực tế. Cơng trình cơng bố liên quan của nghiên cứu sinh trong chƣơng này là cơng trình số 3.
Mặc dù phƣơng pháp DF-DBIM cĩ nhiều ƣu điểm nhƣ việc cải thiện: a) Tốc độ hội tụ; b) Độ phân giải ảnh khơi phục; c) Tạo ảnh đƣợc trong miền tán xạ mạnh; d) Phƣơng pháp này cĩ thể cho phép tạo ảnh đƣợc các đối tƣợng ở cấp độ mơ sinh học. Hiệu suất khơi phục mới chỉ đạt ở mức dao động khoảng 90%. Tuy nhiên, một số yếu điểm của phƣơng pháp này cĩ thể kể đến nhƣ: vẫn cịn xuất hiện đáng kể nhiễu nền; việc lƣu trữ và xử lý nhiều tập dữ liệu đo. Gần đây, kỹ thuật lấy mẫu nén bƣớc đầu đã đƣợc áp dụng trong tạo ảnh siêu âm cắt lớp và hiệu suất khơi phục ảnh của phƣơng pháp này cĩ thể đạt đến mức 97% và nhiễu nền gần nhƣ khơng tồn tại khi sử dụng phƣơng
pháp này. Tuy nhiên, phƣơng pháp hiện tại ứng dụng kỹ thuật lấy mẫu nén ngẫu nhiên, điều này sẽ làm cho việc thực thi phần cứng trở nên khĩ khăn. Bởi vậy, trong chƣơng 4, nghiên cứu sinh sẽ tiếp tục nghiên cứu giải thuật lấy mẫu nén giả ngẫu nhiên nhằm tiếp tục nâng cao hiệu suất khơi phục ảnh siêu âm cắt lớp (từ 90% lên đến cỡ 97%).
CHƢƠNG 4: THUẬT TỐN LẤY MẪU NÉN DÙNG TRONG TẠO ẢNH SIÊU ÂM CẮT LỚP
4.1. Cơ sở lý thuyết
Vào năm 2006, các nhà khoa học Candes, Tao [17] và Donoho [18] đã đề xuất kỹ thuật lấy mẫu nén (Compressed Sensing - CS). Kỹ thuật này cho phép thu nhận và khơi phục tín hiệu thƣa với tốc độ lấy mẫu thấp hơn nhiều so với tốc độ lấy mẫu chuẩn Nyquist mà vẫn đảm bảo độ chính xác. Các phép đo ngẫu nhiên trong cấu hình đo đƣợc đề xuất trong cơng trình [80], [90]. Các tác giả thiết lập các vị trí của máy thu ngẫu nhiên để thu thập thơng tin trƣờng tán xạ âm. Phƣơng pháp này cĩ thể làm giảm số lƣợng đầu dị và cải thiện chất lƣợng khơi phục sự thay đổi tốc độ truyền âm, so với phƣơng pháp truyền thống. Tuy nhiên, phƣơng pháp này khơng làm giảm nhiễu hiệu quả và khĩ thiết lập trong thực tế. Trong cơng trình cơng bố số 2, nghiên cứu sinh đã nghiên cứu đề xuất giải thuật SC-DBIM sử dụng kỹ thuật lấy mẫu nén bằng việc đề xuất cấu hình đo tuyến tính thƣa kết hợp với giải thuật khơi phục tín hiệu thƣa l1-LSP. Cơng trình cơng bố số 2 là tiền đề tốt để nghiên cứu sinh tiếp tục phát triển giải thuật DBIM dựa vào kỹ thuật lấy mẫu nén giả ngẫu nhiên. Trong cơng trình [64], các tác giả đề xuất sử dụng ma trận đo giả ngẫu nhiên thay thế cho ma trận đo ngẫu nhiên. Các phần tử của ma trận đo giả ngẫu nhiên đƣợc lựa chọn từ một chuỗi đƣợc tạo ra bởi hệ logic giả ngẫu nhiên. Các kết quả mơ chỉ ra rằng, phƣơng pháp đề xuất mang lại một hiệu suất rất tốt so với phƣơng pháp truyền thống. Hơn nữa, khi sử dụng hệ giả ngẫu nhiên thì việc thực thi phần cứng sẽ đơn giản hơn. Trong luận án này, nghiên cứu sinh đề xuất một phƣơng pháp nhằm tăng cƣờng chất lƣợng khơi phục hệ thống tạo ảnh siêu âm cắt lớp bằng việc sử dụng kỹ thuật lấy mẫu nén giả ngẫu nhiên. Phƣơng pháp này mang lại một hiệu suất khá cao so với
phƣơng pháp DBIM truyền thống. Các kết quả nghiên cứu trong chƣơng này đã đƣợc nghiên cứu sinh cơng bố trong cơng trình số 5.