1. Trang Chủ
  2. Kĩ thuật Viễn thông
  3. Nâng cao chất lượng tạo ảnh siêu âm sóng biến dạng sử dụng hai bước lọc

Nâng cao chất lượng tạo ảnh siêu âm sóng biến dạng sử dụng hai bước lọc

Bài viết trình bày đặc tính cơ của mô (độ đàn hồi, độ nhớt) là một trong những thông tin có ích được sử dụng để phát hiện các khối u. Tạo ảnh siêu âm sóng biến dạng (Ultrasound shear wave imaging) là một phương pháp mới có thể định lượng được độ đàn hồi mô thông qua ước lượng các tham số của module shear phức (complex shear modulus – CSM) hay ước lượng số sóng và sự suy giảm truyền sóng của sóng biến dạng (ShearWave) trong mô.Mời các bạn cùng tham khảo! Hội Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Tru

Thể loại Tài liệu miễn phí Kĩ thuật Viễn thông

Số trang 5

Ngày tạo 4/8/2023 3:54:45 AM +00:00

Loại tệp PDF

Kích thước 1.28 M

Tên tệp

Tải Nâng cao chất lượng tạo ảnh siêu âm sóng biến dạng... (.pdf)

Xem mẫu

  1. Hội Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015) Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015) Nâng cao cht lng to nh siêu âm sóng bin dng s dng hai bc lc Lơng Quang Hi 1 , Nguyn Linh Trung 2 , Trn c Tân 2 1 Hc Vin K thut Quân s Trng H Công ngh - H Quc gia Hà Ni 2 Email: luonghai@mta.edu.vn, linhtrung@vnu.edu.vn, tantd@vnu.edu.vn. Tóm tt— c tính c ca mô ( àn hi,  nht) là mt trong dng MLEF  c lng CSM trong môi trng không ng nhng thông tin có ích ưc s dng  phát hin các khi u. To nht 1D [5]. Sau ó, tác gi ã phát trin phơng pháp này cho nh siêu âm sóng bin dng (Ultrasound shear wave imaging) là vic phát hin i tng 2D [8]. Tuy nhiên, nh 2D to c mt phưng pháp mi có th nh lưng ưc  àn hi mô chu nh hng nng bi hiu ng nhiu m do vic s dng thông qua ưc lưng các tham s ca module shear phc quyt nh cng trong vic xác nh v trí ca khi u. D thy (complex shear modulus – CSM) hay ưc lưng s sóng và s suy gim truyn sóng ca sóng bin dng (ShearWave) trong mô. rng trong môi trng nhiu ln thì tác ng ca loi nhiu Maximum Likelihood Ensemble Filter (MLEF) là b lc ưc áp này càng trm trng hơn. Vì th, trong bài báo này, bc u dng hiu qu trong vic ưc lưng gián tip các tham s ca chúng tôi vn tip tc s dng MLEF  phát hin các i CSM. u tiên, b lc MLEF ưc s dng  ưc lưng các tng 2D trong môi trng có nhiu Gauss - loi nhiu sinh ra tham s CSM trên tng tia (ưc lưng 1D), t ó xây dng nh 2 trong quá trình thu nhn Doppler. Tip theo, chúng tôi có th chiu (2D) dùng phưng pháp quét tia và quyt nh dùng khai thác tính cht y – sinh t nhiên ca u và môi trng xung ngưng cng. Tuy nhiên nh 2D ưc tái to trong môi trưng quanh u là ng nht. Vic s dng lc trung v (có  phc nhiu ln s chu nh hưng nng bi hiu ng nhiu m tp thp) nhng vn có kh nng gim loi nhiu này c  (Speckle noise). Tip theo, da vào c tính ng nht ca mô và xut. Mt s kch bn th nghim ã c tin hành  khng môi trưng xung quanh, tác gi  xut s dng thêm lc trung nh cht lng và tính kh thi ca phơng pháp  xut. v  loi b nhiu này nhm ci thin cht lưng nh khôi phc. Mt s th nghim ã ưc tin hành  khng nh cht lưng II. PHƠNG PHÁP ca phưng pháp  xut. u tiên, shear wave c to ra và o theo sơ  Hình 1. Mt T khóa- To nh siêu âm sóng bin dng, B lc t hp cái kim bng thép không g có ng kính 1.5mm, dài 13 cm hp l cc i (MLEF), module shear phc (CSM), to nh c gn vào b chp hành (actuator). B chp hành này c àn hi, b lc trung v. iu khin bng b phát sóng có tn s t 50 Hz n 450 Hz, biên  in áp khong t 5V n 15V. Theo ó, kim s rung I. GII THIU dc theo trc z và truyn sóng bin dng vào mô. Vn tc ca c tính cơ ca mô mm ( àn hi và  nht) là mt sóng bin dng ti mt v trí c o bng mt máy siêu âm thông tin có ích cho vic chn oán tình trng bnh lý ca mô. Doppler [1]. Các phơng pháp to nh àn hi bao gm: MRI, siêu âm to nh àn hi tnh, siêu âm to nh àn hi ng (bao gm c phơng pháp to nh àn hi sóng bin dng - SWEI). SWEI c phát trin  c lng các tham s ca module shear phc – CSM (tính àn hi và tính nht). Vì vy, SWEI c b sung trên nn máy siêu âm truyn thng  h tr chn oán bnh (phát hin các khi u). Nm 1998, Sarvazyan ã gii thiu v k thut to nh àn hi sóng bin dng dùng trong chn oán y t [7]. Nm 2004, Chen và các cng s ã a ra công thc cho thy vn tc truyn sóng bin dng có liên quan n  àn hi và  nht ca môi trng [4]. Theo ó, h  xut phơng pháp nh lng  àn hi và  nht mô thông qua vic o s phân tán vn tc sóng bin dng. Nm 2010, Orescanin Marko và các Hình 1. Sơ  thc nghim to và o sóng bin dng [1]. cng s ã áp dng MLEF  c lng các tham s CSM Th hai, phơng pháp quét tia c dùng làm mô hình các cho môi trng ng nht da trên mô hình Kelvin – Voigt [2].  Vit Nam, nm 2012, Tân TD và các cng s ã áp hng truyn sóng. Biu din  và ks là h s suy gim và s 36 ISBN: 978-604-67-0635-9 36
  2. HộiHội Thảo Quốc Thảo Gia Quốc 2015 Gia 2015về vềĐiện Điện Tử, Tử,Truyền Truyền Thông vàCông Thông và CôngNghệ Nghệ Thông Thông TinTin (ECIT (ECIT 2015) 2015) sóng ti im r trên mi tia; r   e j là ta  cc. Th ba, thí nghim; theo ó n  n1 nh c ch ra trong Phơng s dng MLEF  c lng  và ks ti v trí r , t ó c trình (5); Phơng trình (4) c vit di dng phơng trình trng thái sau: lng c tham s CSM ca mô ti v trí r da trên mô hình Kelvin – Voigt cho môi trng nht [2]. Th t, tái to nh 2D v   vn   w  yn   n    I , 0     n  (6) bng vic bin i các tham s CSM ã c c lng t ta     0  n  0   cc sang ta  -các. Cui cùng, s dng b lc trung v T Phơng trình (5) và (6), h s suy gim  và s sóng  gim nhiu nh 2D thu c. ks ca sóng bin dng ca mi tia c c lng bng vic s A. Phng trình truyn sóng bin dng dng MLEF theo thut toán trong [3]. Vn tc riêng vi (r , t ) ca tia th i là mt hàm không gian - thi C. c lng các tham s CSM da trên mô hình Kelvin – gian ca ta  r và thi gian t, nó c biu din bng Voigt. phơng trình sau: S sóng phc k s' ca sóng bin dng c xác nh theo 1 phơng trình sau: v i (r , t )  Aer cos(t  k s r ), i  1,..., L (1) r k s'  ks  i (7) Nh ã trình bày  trên,  và k s c c lng bng vic s Trong ó L là s tia quét, A là biên  ca sóng bin dng ti v dng MLEF. trí gc,  là tn s góc sóng bin dng. Biu din ri rc ca Mt khác, theo mô hình Kelvin – Voigt [2], ta có: tín hiu vn tc riêng trong phơng trình (1) ta có:  cs  (8) 1  ( r r0 )  v n (r )  i Ae cos( nt  k s ( r  r0 )   ) (2) r  r0   1  i (9) Trong ó: cs là vn tc sóng bin dng;  là mt  khi môi Trong ó, ch s n là thi gian ri rc, r0 là ta  ban u, t trng;  là  àn hi nht ca môi trng; 1 là  àn hi là bc thi gian ri rc và  là phase thi gian ban u. và  là  nht ca môi trng. Theo nh ngha s sóng, Qua mt s phép bin i lng giác, Phơng trình (2) có th 2 f c vit li nh sau: k s'  (10) cs T Phơng trình (8) và (10), ta có: 1 vi n (r )  vi n1 (r ) cos(t )  Ae ( r r ) x 0 ks'   2 /  (11) r  r0 T các Phơng trình (7), (9) và (11), ta tính c  àn hi 1 và  nht  ca môi trng. sin( (n 1)t  k s (r  r0 )   ) sin(t ) (3)  2 ( ks2   2 ) Trên thc t, vn tc sóng bin dng o c ti mi im 1  (12a) (ks2   2 ) 2 trong không gian bao gm thành phn vn tc tính theo Phơng trình truyn sóng (3) cng vi thành phn nhiu 2 k s   (12b) Gaussian w in (r ) . Do ó ta có mô hình sau: (ks2   2 ) 2 vi n (r ) : vi n (r )  w in ( r ) (4) D. To nh 2D ca i tng (khi u) B. c lng h s suy gim và s sóng bng MLEF Ti mi im trong không gian, các tham s CSM 1 và  c c lng. ng vi mi quá trình c lng các tham  có th s dng MLEF cho vic c lng h s suy gim  và s sóng k s , Phơng trình (3) c vit di dng s CSM cho tt các im trong không gian kho sát, chúng ta thu c 2 nh: 1) nh  àn hi ca môi trng; 2) nh  phơng trình trng thái sau: nht ca môi trng. vn   F (vn1 , n1 ) Hình 2 là nh  àn hi, trong ó khi u c phát hin có xn       (5)    n1  màu .  n   Trong ó n  T , ksT , , r , A , F là mt hàm phi tuyn làm T   mô hình ng hc trong không gian ca sóng bin dng.  dài ca các vector vn ,  và k s bng s v trí trong không gian. Chúng ta gi thuyt rng n là không i trong sut thi gian 37 37
  3. Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015) Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015) (10 mm, 8 mm) vi bán kính 3 mm. Các tham s CSM ca các i tng 1 = 650 Pa và  =0.1 Pa/s. Mt  môi trng  =1000 Kg/m3, tn s dao ng ca kim rung f=100 Hz, r0 =0.4 mm. Các s liu  xut trong kch bn mô phng c xây dng da trên các s liu tin hành thc nghim c mô t trong [1]. nh tham s CSM mô phng ca hai i tng có s bin i t t  khu vc biên (th hin bng màu sc)  th hin sát vi thc tin hơn (tc là s thay i c tính CSM là dn dn t môi trng bên ngoài cho n khi vào trong u) so vi công Hình 2. nh siêu âm o  àn hi ca mt khi u [6]. b trc ây ca chúng tôi [8].  xác nh c s tn ti ca khi u thì cn phi xác nh giá tr ngng 1* và  * phân bit gia mô thng và khi u. Thông thng các khi u c phát hin có 1 > 1* và  >  * . Da vào  chênh lch giá tr so vi ngng ca 1 và  , chúng ta xây dng c nh  àn hi và nh  nht vi mã màu phù hp. nh u ra cui cùng là kt ca ca phép cng nh  àn hi vi nh  nht. E. Lc nhiu nh 2D bng b lc Trung v Trên thc t, nh sau khi tái to vn còn nhiu. Các loi nhiu thng gp gm nhiu m, nhiu mui – tiêu. Trong bài báo Hình 4. nh gc mô phng này, tác gi s dng b lc trung v  gim các nhiu nói trên (làm trơn nh). Thut toán quá trình lc nhiu gm các bc Th hai, xây dng kch bn quét tia mô phng s truyn sóng sau: bin dng. Toàn b nh gc c quét bi góc  khác nhau, t - S dng ca s lc 3×3, quét qua tng phn t ca nh 0o  90o , bc quét 1o to ra 90 tia quét. Dc theo mi tia, ti v trí chính gia ca ca s lc. chn 43 khong bng nhau (trong thc nghim s dng máy - L y tt c các phn t nh xut hin trên ca s lc và siêu âm Doppler có 43 phn t transducer). sp xp chúng theo th t tng dn hoc gim dn. - L y phn t trung v ca dãy mi c sp xp gán cho phn t nh ban u (ti trung v ca ca s lc). Hình 5. Minh ha vic quét tia [8] Tin hành mô phng vi các trng hp: 1. B lc MLEF có kích thc (s) là 43, cng thêm nhiu vi t s công sut tín hiu trên công sut Hình 3. Minh ha các bc thc hin b lc trung v tp âm (SNR) = 30;35;39;42;45;50;55 dB 2. B lc MLEF có kích thc là 86, III. KT QU VÀ BÀN LUN cng thêm nhiu vi SNR = 30;35;39;42;45;50;55 dB  kim tra phơng pháp c  xut, chúng tôi ã xây dng 3. Áp dng b lc trung v vi kích thc ca s lc 3×3. mt kch bn mô phng. Th nht, chúng tôi to mt môi trng (nh gc ban u có kích thc 43×90) có 2 i tng Mt s kt qu nhn ưc như sau: hình tròn (gi nh là 2 u khác nhau). i tng 1 t ti v trí i vi các trng hp s dng b lc MLEF có kích thc là (6 mm, 1.4 mm) vi bán kính 1.4 mm. i tng 2 t ti v trí 86, mt s kt qu nh tái to c th hin trong Hình 6. 38 38
  4. HộiHội Thảo Quốc Thảo Gia Quốc Gia2015 2015về vềĐiện Điện Tử, Tử,Truyền Truyền Thông vàCông Thông và CôngNghệ Nghệ Thông Thông TinTin (ECIT (ECIT 2015) 2015) a) b) a) b) c) d) c) d) Hình 8. Các nh c tái to dùng b lc MLEF vi s = 43 và b lc trung v kích thc 3×3: khi có nhiu Gauss vi SNR = 39 dB (a), khi có nhiu Gauss vi SNR = 42 dB (b), khi có nhiu Gauss vi SNR = 45 dB (c), khi có nhiu Gauss vi SNR = 50 dB (d). e) f) Hình 6. Các nh c tái to dùng MLEF vi s = 86: khi cha có nhiu (o lý tng) (a), khi có nhiu Gauss vi SNR = 30 dB (b), khi có nhiu Gauss vi SNR = 35 dB (c), khi có nhiu Gauss vi SNR = 39 dB (d), khi có nhiu Gauss vi SNR = 45 dB (e), khi có nhiu Gauss vi SNR = 50 dB (f). a) b) Hình 7 mô t quan h gia SNR và PSNR (T s tín hiu cc i trên nhiu) vi các kích thc b lc MLEF khác nhau (tơng ng vi  phc tp tính toán khác nhau). c) Hình 9. Các nh c tái to dùng MLEF vi s = 86 và b lc trung v kích thc 3×3: khi có nhiu Gauss vi SNR = 39 dB (a), khi có nhiu Gauss vi SNR = 45 dB (b), khi có nhiu Gauss vi SNR = 55 dB (c). Qua các kt qu mô phng, chúng ta có th nhn thy khi s dng b lc MLEF có kích thc s = 86 và b lc trung v có kích thc 3×3, nh tái to s có cht lng tơng i tt, gn ging vi nh gc. Hình 7. SNR và PSNR trong hai trng hp s dng MLEF có s = 43 Bàn lun và s = 86. Vn  quan trng trong vic phát các khi u trong nh àn Khi s dng b lc Trung v, các kt qu mô phng th hin hi là xác nh c các giá tr ngng 1* và  * phù hp vi trong Hình 8 và Hình 9. tng loi mô. Trên thc t, không phi mô bnh nào cng có 39 39
  5. HộiHội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015) Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015) tham s CSM khác bit vi mô không bnh. Trong [6], tác gi [2] Orescanin M., et a, “Model-based complex shear modulus reconstruction: A Bayesian approach”, In: IEEE Int'l Ultrasonics dn ra tham s 1 ca mt s loi mô trong Bng 1. Symposium, pp. 61-64. IEEE Press (2010). [3] Zupanski, M., “Maximum Likelihood Ensemble Filter: Theoretical Bng 1: Aspects”, Monthly Weather Review. 133, 1710-1726 (2005). Sut àn [4] Chen, Shigao, Mostafa Fatemi, and James F. Greenleaf, "Quantifying Kiu mô mm Mt  mô elasticity and viscosity from measurement of shear wave speed hi (kg/m3) dispersion", The Journal of the Acoustical Society of America 115.6 (kPa) (2004): 2781-2785. M bình thng 18-24 [5] Tan Tran-Duc, et al, “Complex shear modulus estimation using the maximum likelihood ensemble filter”, BME’04, 2012. Tuyn Tuyn bình thng 28-66 [6] Jeremy Bercoff, “ShearWave Elastography”, White paper, supersonic vú imagine (2008). Mô xơ 96-244 [7] Sarvazyan, Armen P., et al, "Shear wave elasticity imaging: a new Ung th biu mô 22-560 ultrasonic technology of medical diagnostics", Ultrasound in medicine & biology 24.9 (1998): 1419-1435. Phía trc bình 1000 ±8% [8] Hao, N. T., Thuy-Nga, T., Dinh-Long, V., Duc-Tan, T., Linh-Trung, 55-63 thng N., “2D Shear Wave Imaging Using Maximum Likelihood Ensemble Phía sau bình Filter”, International Conference on Green and Human Information Tuyn 62-71 Technology (ICGHIT 2013), pp. 88-94. tin lit thng U lành tính 36-41 Ung th biu mô 96-244 Bình thng 0.4-6 Gan Xơ gan 15-100 Nhìn vào Bng 1, ta thy ch có tham s 1 ca Gan là có s khác bit gia mô bình thng và mô xơ gan. ây có th là mt nguyên nhân lý gii ti sao các máy siêu âm th h mi bc u ã áp dng công ngh to nh àn hi sóng bin dng (SWEI) trong ánh giá bnh gan. Vic ánh giá trên các cơ quan khác (tuyn vú, tuyn yên, tuyn giáp, ...) vn ang c nghiên cu phát trin. Trong bài báo này, tác gi ã c lng c tham s 1 và   to nh  àn hi nht, làm tng kh nng phát hin các khi u. Bc x lý tip theo, tác gi s dng b lc Trung v  gim nhiu. Trên thc t, các nh siêu âm thng xut hin các loi nhiu nh: nhiu m, nhiu mui - tiêu. Ngoài ra, khi kt hp nh t hai tham s 1 và  , nh tng hp có nhiu thành phn ơn l ri rác (nh nhiu m). B lc Trung v, c bit, có hiu qu trong vic lc các loi nhiu nói trên. IV. KT LUN Trong bài báo này, bng vic s dng MLEF, chúng tôi ã c lng c các tham s CSM và to nh 2D i tng trong môi trng có nhiu. Phân tích nh lng khi có s nh hng ca các mc nhiu khác nhau. Ngoài ra, chúng tôi s dng b lc trung v  gim nhiu (các nhiu m) trên nh 2D tái to c. Trong tơng lai, chúng tôi s áp dng và ci tin phơng pháp trên cho b d liu thc. Bên cnh ó, tip tc nghiên cu a ra các cp giá tr ngng 1* và  * phù hp vi tng môi trng (các kiu mô khác nhau), ng thi nghiên cu nâng cao cht lng ca các b lc trong quá trình to nh. TÀI LIU THAM KHO [1] Orescanin M., et al, “Shear Modulus Estimation With Vibrating With Needle Stimulation”, IEEE Trans. Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control. 57, 1358-1367 (2010). 40 40
nguon tai.lieu . vn
Kiến trúc - Xây dựng Tự động hoá Điện - Điện tử Kĩ thuật Viễn thông Cơ khí - Chế tạo máy Năng lượng Hoá dầu Hoá học Sinh học