ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ------------------------ VŨ HOÀNG TUẤN HIỆP KHÔI PHỤC ẢNH SIÊU ÂM CẮT LỚP SỬ DỤNG DBIM HỖ TRỢ BỞI QUYẾT ĐỊNH NGƯỠNG Ngành: Công nghệ Kỹ thuật điện tử, Truyền thông Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 60520203 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ, TRUYỀN THÔNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. TRẦN ĐỨC TÂN HÀ NỘI - 2016 LỜI CẢM ƠN Được sự phân công của Khoa Điện tử Viễn thông - Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội và được sự đồng ý của thầy giáo hướng dẫn PGS.TS Trần Đức Tân, tôi đã thực hiện đề tài “Khôi phục ảnh siêu âm cắt lớp sử dụng DBIM hỗ trợ bởi quyết định ngưỡng”. Luận văn này là kết quả làm việc chăm chỉ cũng như những ý kiến đóng góp, chỉ dẫn nhiệt tình của thầy hướng dẫn của thầy giáo PGS.TS Trần Đức Tân. Tôi rất vinh hạnh được làm việc cùng thầy giáo hướng dẫn.
Do đặc thù công việc thường xuyên phải đi công tác xa, việc hoàn thiện luận văn phải kéo dài thêm thời gian nhưng đã nhận được sự chỉ bảo tận tình, chu đáo của thầy giáo. Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến các thầy, cô và bạn bè trong trong lớp K20-ĐTVT, bộ môn Vi cơ điện tử và Vi hệ thống, Khoa Điện tử - Viễn thông, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội đã có những nhận xét, góp ý quý báu trong quá trình tôi hoàn thiện luận văn. Đây là đề tài tôi dày công nghiên cứu cùng với thầy hướng dẫn, vì vậy, tôi hy vọng rằng, nó sẽ là tài liệu bổ ích cho những người quan tâm về lĩnh vực này. Tôi xin cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp, người thân đã cổ vũ, động viên, giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn.
Hà Nội, ngày 01 tháng 8 năm 2016 Học viên Vũ Hoàng Tuấn Hiệp LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi và được sự hướng dẫn khoa học của thầy giáo PGS.TS Trần Đức Tân. Các nội dung nghiên cứu, kết quả trong luận văn này là trung thực và chưa công bố dưới bất kỳ hình thức nào trước đây. Tôi không sao chép các tài liệu hay các công trình nghiên cứu của người khác để làm luận văn này. Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về nội dung của luận văn.
Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội không liên quan đến những vi phạm tác quyền, bản quyền do tôi gây ra trong quá trình thực hiện (nếu có). Hà Nội, ngày 01 tháng 8 năm 2016 Học viên Vũ Hoàng Tuấn Hiệp MỤC LỤC KÍ HIỆU VIẾT TẮT / GIẢI THÍCH Ý NGHĨA. 1 DANH MỤC CÁC BẢNG. 2 DANH MỤC HÌNH VẼ.
Tổng quan về chẩn đoán hình ảnh. Chụp ảnh cắt lớp CT. Chụp cộng hưởng từ MRI .3 Chụp siêu âm. Siêu âm cắt lớp sử dụng tán xạ ngược.
Tổ chức luận văn. NGUYÊN TẮC HOẠT ĐỘNG. Lặp vi phân Born (DBIM). Bài toán ngược.
Các phương pháp toán học nâng cao chất lượng khôi phục ảnh y sinh. HỆ THỐNG ĐỀ XUẤT. Tìm giá trị ngưỡng A tối ưu. Các kết quả mô phỏng.
41 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 42 PHỤC LỤC: CODE MATLAB DBIM. 44 KÍ HIỆU VIẾT TẮT / GIẢI THÍCH Ý NGHĨA Kí hiệu Đơn vị Ý nghĩa BIM Born Iterative Method / Phương pháp lặp Born c0 m/s Vận tốc truyền sóng trong môi trường c1 m/s Vận tốc truyền sóng trong đối tượng CT scanner Computer tomography scanner / Chụp X – quang cắt lớp DBIM Distorted Born Iterative Method / Phương pháp lặp vi phân Born H Mm Là đơn vị kích thước của 1 ô (pixel) k0 rad/m Số sóng MRI Magnetic Resonance Imaging / Chụp cộng hưởng từ N Số lượng ô (pixel) theo chiều dọc/ngang Nr Số lượng máy phát Nt Số lượng máy thu O(r ) (rad / m)2 Hàm mục tiêu pinc (r ) Pa Áp suất tới p( r ) Pa Áp suất tổng p sc (r ) Pa Áp suất tán xạ ROI Region of Interest / Vùng quan tâm -1- DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.1: Kết quả thực nghiệm trong trường hợp không có nhiễu .2: Kết quả thực nghiệm có nhiễu .3: Bảng hình ảnh hàm mục tiêu sau mỗi lẫn lặp. 39 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Ảnh chụp cắt lớp CT .2: Ảnh chụp công hưởng từ (sọ não).3: Đầu dò siêu âm .4: Ảnh chụp siêu âm cắt lớp từ máy R7 của Quantum .1: Cấu hình hệ đo DBIM .2: Mô hình phương pháp DBIM .1: Cấu hình hệ đo thực tế .2: Hàm mục tiêu lý tưởng.
31 -2- LỜI NÓI ĐẦU Trong y học, chẩn đoán hình ảnh là một phương pháp chẩn đoán cho phép các bác sĩ có thể quan sát bằng hình ảnh các bộ phận của cơ thể một cách trực quan nhất, từ đó đưa ra các chẩn đoán chính xác của bệnh lý để có biện pháp điều trị hiệu quả. Ngày nay, cùng với sự phát triển nhanh chóng của khoa học kỹ thuật, nhất là ngành công nghệ thông tin - điện tử viễn thông, các phương tiện chẩn đoán hình ảnh không ngừng được cải tiến nhằm nâng cao độ chính xác, tính hữu ích và ngày càng đóng vai trò quan trọng trong hệ thống y học. Đặc biệt, trong bối cảnh sự bùng nổ các căn bệnh ung thư, chẩn đoán hình ảnh được sử dụng như một phương pháp phát hiện sớm bệnh ung thư. Một số phương pháp chẩn đoán hình ảnh phổ biến là: chụp X - quang, chụp cắt lớp (CT), chụp cộng hưởng từ (MRI), siêu âm… Thời gian gần đây, siêu âm trở thành một phương pháp đang được áp dụng rộng rãi với ưu điểm nổi trội là thực hiện đơn giản, giá thành rẻ, không độc hại; tuy nhiên phương pháp tạo ảnh truyền thống như B-mode vẫn còn tồn tại nhược điểm về chất lượng ảnh, ảnh sau khi được tái tạo chưa rõ nét được, ảnh hưởng đến chất lượng, gây khó khăn cho việc chẩn đoán bệnh.
Do đó, phương pháp tạo ảnh cắt lớp bắt đầu được quan tâm do đáp ứng được yêu cầu về chất lượng và độ chính xác, nhưng phương pháp này chưa có nhiều ứng dụng trong thương mại do còn gặp một số khuyết điểm trong đó phải kể đến chất lượng và tốc độ tính toán. Tạo ảnh siêu âm cắt lớp sử dụng tán xạ ngược dựa trên hai nguyên lý hoạt động là lặp Born (Born Iterative Method - BIM) và lặp vi phân Born (Distorted Born Iterative Method - DBIM), đây là hai phương pháp được cho là tốt nhất hiện nay cho tạo ảnh tán xạ. Trong đó, lặp vi phân Born có ưu điểm là tốc độ hội tụ nhanh và là phương pháp tác giả lựa chọn để cải tiến. Luận văn này đề xuất phương pháp sử dụng ngưỡng giới hạn đối với áp suất tán xạ để cải tiến phương pháp DBIM truyền thống (có thể áp dụng được cả với BIM) giúp cho ảnh tạo được có chất lượng tốt hơn hẳn phương pháp ban đầu, cùng với thời gian tính toán được giảm đáng kể.
Với những kết quả thu được qua những thực nghiệm mô phỏng đã chứng minh phương pháp đề xuất cho kết quả tốt, khắc phục được nhược điểm của phương pháp truyền thống là chất lượng khôi phục và tốc độ tính toán. Tổng quan về chẩn đoán hình ảnh Chẩn đoán hình ảnh hay chẩn đoán bệnh thông qua hình ảnh là phương pháp quan trọng giúp cho bác sĩ và người bệnh hiểu rõ về hình thái, chức năng, cấu tạo sinh lý của cơ thể, để từ đó đưa ra những phương án phòng ngừa và điều trị bệnh một cách hiệu quả nhất. Một số phương pháp chẩn đoán hình ảnh phổ biến hiện nay như: X - quang, chụp cắt lớp - CT (Computed Tomography), cộng hưởng từ - MRI (Magnetic Resonance Imaging), siêu âm (Ultrasound),… 1. Chụp ảnh cắt lớp CT là từ viết tắt của Computed Tomography có nghĩa là “chụp ảnh các lát cắt bằng tính toán”, CT có khả năng tạo hình ảnh “xuyên qua” cơ thể bệnh nhân.
CT còn có tên gọi khác là CAT (Computed axial tomography). Sơ lược về nguyên lý Khi chụp X - quang, bệnh nhân đứng giữa một máy phát tia X và một tấm phim. Tia X có bản chất giống với ánh sáng - cùng là sóng điện từ, nhưng có bước sóng rất nhỏ, năng lượng lớn nên có khả năng đâm xuyên rất mạnh. Khi tia X đi qua cơ thể người, nó sẽ bị các cơ quan trong cơ thể hấp thụ một phần.
Năng lượng tia X giảm tuân theo định luật Beer [1, tr.1) trong đó: I0 , I là năng lượng tia X tới và sau khi đi qua vật hấp thu; μ là hệ số suy giảm tuyến tính của vật liệu, đặc trưng cho khả năng làm suy giảm năng lượng tia X của vật chất và x là chiều dày của vật hấp thu tia X. Các bộ phận khác nhau trong cơ thể hấp thụ tia X khác nhau [1, tr. Vì vậy, chùm tia X khi đi ra khỏi cơ thể sẽ gồm các tia có năng lượng khác nhau, mức độ tác động lên phim khác nhau nên trên phim sẽ có các vùng sáng tối mô tả các cơ quan bên trong cơ thể người chụp. -4- CT cũng dùng tia X nhưng có nhiều điểm khác biệt và phức tạp hơn chụp X - quang thông thường.
Một chùm tia X được sử dụng “cắt” ngang qua cơ thể người chụp. Ở phía bên kia, thay vì đặt một tấm phim, người ta dùng các máy thu để ghi lại tín hiệu này [1, tr. Tia X và máy thu sẽ quay xung quanh người chụp nhưng quỹ đạo quay vẫn nằm trên một mặt phẳng để lấy dữ liệu thô (raw data) về lát cắt này. Dữ liệu thô sau đó được tính toán và biến đổi bằng toán học để chuyển thành dữ liệu hình ảnh cho ta quan sát.
Hiện nay, hầu hết các máy CT đều có phần mềm tái tạo hình ảnh 3D từ các lát cắt. Các phần mềm này cho phép bác sỹ quan sát các cơ quan bên trong cơ thể theo mọi hướng, có thể cắt lại trên nhiều hướng khác nhau. Ưu điểm và nhược điểm Ngày nay, CT được ứng dụng rộng rãi trong khám lâm sàng để phát hiện bệnh lý từ sọ não, đầu mặt cổ, tim, ngực, bụng, chậu, xương, mô mềm cho đến bệnh lý mạch máu não, cổ, mạch máu chi và các mạch máu tạng khác. CT còn được dùng để hướng dẫn phẫu thuật, xạ trị và theo dõi sau phẫu thuật.
Kỹ thuật 3D-CT cho phép đánh giá chính xác vị trí tổn thương trong không gian 3 chiều, từ đó định hướng tốt cho phẫu thuật cũng như xạ trị.
