Nghiên Cứu Phát Hiện Khối U Từ Ảnh Siêu Âm Trong Y Tế

Chuyên khảo phân tích Nghiên cứu phát hiện vùng khối u từ ảnh siêu âm trong y tế, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

• Tác giả: Trần Hồng Tuyến
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Tảo
• Trường học: Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Nghiên Cứu Phát Hiện Vùng Khối U Từ Ảnh Siêu Âm Trong Y Tế
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Thái Nguyên

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ẢNH SIÊU ÂM VÀ KHỐI U
• 1.1. Hình ảnh siêu âm
• 1.2. Một số đặc điểm về siêu âm chẩn đoán
• 1.3. Các kỹ thuật siêu âm trong y tế
• 1.4. Khối u trong cơ thể người
• 1.5. Giải phẫu gan người
• 1.6. Khối u, nang trong gan người và các đặc điểm của nó
• 1.7. Bài toán phát hiện khối u tự động
• 1.7.1. Phát biểu bài toán
• 1.7.2. Ý nghĩa thực tiễn
• 1.8. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN KHỐI U TRONG ẢNH SIÊU ÂM
• 2.1. Chất liệu và phát hiện mẫu chất liệu trong ảnh
• 2.2. Chất liệu và mẫu chất liệu trong ảnh
• 2.3. Các cách tiếp cận phát hiện mẫu chất liệu trong ảnh
• 2.4. Phát hiện mẫu chất liệu dựa vào đặc trưng bất biến của địa phương
• 2.4.1. Trích chọn đặc trưng bất biến địa phương cho mẫu chất liệu
• 2.5. Phát hiện mẫu chất liệu dựa vào đặc trưng nhiễu
• 2.5.1. Biểu diễn mẫu chất liệu dựa đặc trưng nhiễu
• 2.5.2. Phát hiện mẫu chất liệu dựa vào đặc trưng mô hình nhiễu chất liệu
• 2.6. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM VÀ ỨNG DỤNG
• 3.1. Yêu cầu thực nghiệm, ứng dụng
• 3.2. Phân tích lựa chọn công cụ lập trình
• 3.3. Một số kết quả thực nghiệm
• 3.4. Các chức năng trong chương trình
• 3.5. Hình ảnh thực nghiệm
• 3.6. Đánh giá kết quả thực nghiệm
• 3.7. Kết luận chương 3
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Nghiên Cứu Phát Hiện Khối U Từ Ảnh Siêu Âm

Nghiên cứu phát hiện khối u từ ảnh siêu âm trong y tế đang trở thành một lĩnh vực quan trọng trong chẩn đoán bệnh. Với sự phát triển của công nghệ siêu âm, việc phát hiện khối u trở nên chính xác và hiệu quả hơn. Hình ảnh siêu âm cung cấp thông tin chi tiết về cấu trúc bên trong cơ thể, giúp bác sĩ đưa ra quyết định chẩn đoán kịp thời. Nghiên cứu này không chỉ giúp nâng cao chất lượng chẩn đoán mà còn giảm thiểu rủi ro cho bệnh nhân.

1.1. Ảnh Siêu Âm Là Gì Và Vai Trò Trong Y Tế

Ảnh siêu âm là hình ảnh được tạo ra từ sóng siêu âm, giúp bác sĩ quan sát các cơ quan bên trong cơ thể. Phương pháp này an toàn, không xâm lấn và có thể được sử dụng để phát hiện nhiều loại bệnh, bao gồm cả khối u.

1.2. Lịch Sử Phát Triển Công Nghệ Siêu Âm

Công nghệ siêu âm đã được phát triển từ những năm 1970 và đã trải qua nhiều cải tiến. Ngày nay, các máy siêu âm hiện đại có khả năng tạo ra hình ảnh 3D và 4D, giúp nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Phát Hiện Khối U

Mặc dù công nghệ siêu âm đã phát triển, nhưng việc phát hiện khối u vẫn gặp nhiều thách thức. Các khối u có thể có kích thước nhỏ và vị trí khó xác định, dẫn đến việc chẩn đoán không chính xác. Ngoài ra, sự tương phản giữa các mô cũng có thể gây khó khăn trong việc phân biệt giữa khối u lành tính và ác tính.

2.1. Khó Khăn Trong Việc Phân Biệt Khối U

Việc phân biệt giữa khối u lành tính và ác tính là một thách thức lớn. Các bác sĩ cần phải dựa vào nhiều yếu tố như kích thước, hình dạng và cấu trúc của khối u để đưa ra chẩn đoán chính xác.

2.2. Ảnh Hưởng Của Kỹ Thuật Siêu Âm Đến Kết Quả Chẩn Đoán

Kỹ thuật siêu âm có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả chẩn đoán. Việc lựa chọn tần số và loại đầu dò phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo hình ảnh rõ nét và chính xác.

III. Phương Pháp Phát Hiện Khối U Từ Ảnh Siêu Âm

Có nhiều phương pháp được áp dụng để phát hiện khối u từ ảnh siêu âm. Các phương pháp này bao gồm phân tích hình ảnh, sử dụng thuật toán máy học và các kỹ thuật xử lý tín hiệu. Những phương pháp này giúp nâng cao độ chính xác và giảm thiểu sai sót trong chẩn đoán.

3.1. Phân Tích Hình Ảnh Siêu Âm

Phân tích hình ảnh siêu âm là một phương pháp quan trọng trong việc phát hiện khối u. Các kỹ thuật như lọc và tăng cường hình ảnh giúp làm nổi bật các khối u trong ảnh.

3.2. Ứng Dụng Thuật Toán Máy Học

Thuật toán máy học đang được áp dụng rộng rãi trong việc phát hiện khối u. Các mô hình học sâu có thể học từ dữ liệu lớn và cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện khối u từ ảnh siêu âm.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu phát hiện khối u từ ảnh siêu âm đã được áp dụng trong nhiều bệnh viện và cơ sở y tế. Kết quả nghiên cứu cho thấy việc sử dụng công nghệ này giúp nâng cao chất lượng chẩn đoán và điều trị bệnh nhân. Các bác sĩ có thể phát hiện sớm các khối u, từ đó cải thiện tỷ lệ sống sót cho bệnh nhân.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Tại Bệnh Viện

Nghiên cứu tại các bệnh viện cho thấy tỷ lệ phát hiện khối u từ ảnh siêu âm tăng lên đáng kể. Điều này cho thấy sự cần thiết của việc áp dụng công nghệ này trong chẩn đoán.

4.2. Tác Động Đến Chất Lượng Chăm Sóc Bệnh Nhân

Việc phát hiện sớm khối u từ ảnh siêu âm không chỉ giúp nâng cao chất lượng chẩn đoán mà còn cải thiện chất lượng chăm sóc bệnh nhân. Bệnh nhân được điều trị kịp thời hơn, từ đó tăng khả năng hồi phục.

V. Kết Luận Về Nghiên Cứu Phát Hiện Khối U

Nghiên cứu phát hiện khối u từ ảnh siêu âm trong y tế là một lĩnh vực đầy tiềm năng. Công nghệ siêu âm không ngừng phát triển, mở ra nhiều cơ hội mới trong chẩn đoán và điều trị bệnh. Tương lai của nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giá trị cho ngành y tế.

5.1. Tương Lai Của Công Nghệ Siêu Âm

Công nghệ siêu âm sẽ tiếp tục phát triển với nhiều cải tiến mới. Các nghiên cứu sẽ tập trung vào việc nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong phát hiện khối u.

5.2. Định Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo

Các nghiên cứu tiếp theo sẽ tập trung vào việc phát triển các phương pháp mới và cải tiến các kỹ thuật hiện có. Mục tiêu là nâng cao khả năng phát hiện và chẩn đoán khối u từ ảnh siêu âm.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong lĩnh vực y tế, siêu âm là một phương pháp chẩn đoán hình ảnh không xâm lấn, an toàn và kinh tế, được sử dụng rộng rãi từ những năm 1970 tại Việt Nam. Theo ước tính, siêu âm chiếm khoảng 80% thông tin hình ảnh mà con người thu nhận, đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện các tổn thương, đặc biệt là các khối u trong cơ thể. Việc phát hiện tự động vùng khối u từ ảnh siêu âm gan là một bài toán cấp thiết nhằm hỗ trợ bác sĩ trong chẩn đoán, giảm thiểu sai sót và nâng cao hiệu quả điều trị. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển các phương pháp phát hiện mẫu chất liệu khối u trong ảnh siêu âm gan, từ đó xác định chính xác vùng khối u nhằm hỗ trợ chẩn đoán cận lâm sàng.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào ảnh siêu âm gan, với các kỹ thuật xử lý ảnh và phát hiện mẫu chất liệu dựa trên đặc trưng bất biến địa phương. Nghiên cứu được thực hiện trong bối cảnh ứng dụng tại các bệnh viện tuyến trung ương và địa phương, nhằm giải quyết vấn đề thiếu hụt bác sĩ chuyên môn cao trong chẩn đoán hình ảnh. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc cải thiện độ chính xác phát hiện khối u, rút ngắn thời gian chẩn đoán và hỗ trợ các bác sĩ trẻ, chưa có nhiều kinh nghiệm. Các chỉ số hiệu quả như tỷ lệ phát hiện chính xác và tốc độ xử lý ảnh được đặt ra làm tiêu chí đánh giá.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính trong xử lý ảnh và thị giác máy tính:

1. Lý thuyết đặc trưng bất biến tỉ lệ (SIFT - Scale Invariant Feature Transform): Đây là mô hình phát hiện và mô tả các điểm đặc trưng trong ảnh có tính bất biến với các phép biến đổi như tỉ lệ, xoay, ánh sáng và nhiễu. SIFT giúp trích chọn các điểm nổi bật trong ảnh siêu âm và mẫu chất liệu khối u, làm cơ sở cho việc đối sánh và phát hiện vùng khối u.

2. Mô hình phân cụm ISODATA: Thuật toán phân cụm này được sử dụng để nhóm các điểm ứng cử trung tâm của mẫu chất liệu trên ảnh siêu âm, từ đó xác định vùng có khả năng chứa khối u dựa trên mật độ điểm trong mỗi cụm.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm: mẫu chất liệu (texture pattern), đặc trưng bất biến địa phương, điểm bất biến tỉ lệ, phân cụm điểm trung tâm, và thuật toán phát hiện mẫu chất liệu DMBLIF (Detection of Material Based on Local Invariant Features).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là tập ảnh siêu âm gan thu thập tại các bệnh viện và phòng y tế địa phương, bao gồm cả ảnh bình thường và ảnh có khối u, với kích thước và độ phân giải phù hợp cho xử lý. Cỡ mẫu nghiên cứu khoảng vài trăm ảnh, được lựa chọn ngẫu nhiên theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện nhằm đảm bảo tính đại diện.

Phương pháp phân tích gồm ba bước chính:

• Trích chọn đặc trưng bất biến tỉ lệ: Áp dụng thuật toán SIFT để phát hiện các điểm đặc trưng trên mẫu chất liệu khối u và ảnh siêu âm đầu vào.

• Đối sánh đặc trưng: Sử dụng phương pháp lân cận gần nhất (nearest neighbor) dựa trên khoảng cách Euclid để tìm các điểm đặc trưng tương ứng giữa mẫu chất liệu và ảnh siêu âm.

• Phân cụm và xác định vùng khối u: Áp dụng thuật toán ISODATA để phân cụm các điểm ứng cử trung tâm, xác định vùng có mật độ điểm cao vượt ngưỡng cho phép làm vùng nghi ngờ khối u.

Quá trình nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian từ năm 2015 đến 2016, với các giai đoạn thu thập dữ liệu, phát triển thuật toán, thử nghiệm và đánh giá kết quả. Phần mềm thử nghiệm được cài đặt trên nền tảng lập trình phù hợp với xử lý ảnh y tế.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả trích chọn đặc trưng SIFT: Thuật toán SIFT đã trích chọn thành công trung bình khoảng 150 điểm đặc trưng trên mỗi ảnh siêu âm gan, trong đó các điểm đặc trưng trên mẫu chất liệu khối u có độ phân biệt cao, giúp tăng độ chính xác phát hiện vùng khối u lên đến khoảng 85%.

2. Đối sánh đặc trưng và phân cụm ISODATA: Qua phân cụm các điểm ứng cử trung tâm, tỷ lệ phát hiện chính xác vùng khối u đạt khoảng 80%, trong khi tỷ lệ phát hiện sai giảm xuống dưới 10%. Số lượng cụm được phân tách phù hợp với cấu trúc giải phẫu gan và vị trí khối u.

3. Tốc độ xử lý: Thời gian xử lý trung bình cho một ảnh siêu âm là khoảng 2 giây trên máy tính cấu hình trung bình, đáp ứng yêu cầu ứng dụng thực tế trong bệnh viện.

4. So sánh với các phương pháp truyền thống: Phương pháp phát hiện dựa trên đặc trưng bất biến địa phương vượt trội hơn so với các kỹ thuật phát hiện dựa trên biên dạng hoặc xử lý ảnh cơ bản, đặc biệt trong các trường hợp khối u có biên mờ hoặc nhiễu nền cao.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của hiệu quả cao đến từ việc sử dụng đặc trưng SIFT có khả năng bất biến với các biến đổi về tỉ lệ và xoay, phù hợp với đặc điểm ảnh siêu âm gan có nhiều biến động do vị trí đầu dò và chuyển động bệnh nhân. Việc kết hợp phân cụm ISODATA giúp tập trung các điểm ứng cử trung tâm, giảm thiểu sai lệch do nhiễu và các điểm đặc trưng không liên quan.

So với các nghiên cứu trước đây trong lĩnh vực phát hiện khối u từ ảnh y tế, kết quả này cho thấy sự cải tiến rõ rệt về độ chính xác và tính ổn định. Kết quả có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh tỷ lệ phát hiện chính xác giữa các phương pháp, hoặc bảng thống kê số lượng điểm đặc trưng và thời gian xử lý.

Ý nghĩa của nghiên cứu không chỉ nằm ở việc nâng cao chất lượng chẩn đoán mà còn góp phần giảm tải cho các bác sĩ chuyên môn, đặc biệt tại các cơ sở y tế tuyến dưới thiếu nhân lực chuyên sâu.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Phát triển phần mềm hỗ trợ chẩn đoán: Triển khai ứng dụng thuật toán phát hiện vùng khối u từ ảnh siêu âm gan vào phần mềm hỗ trợ bác sĩ, nhằm tăng tỷ lệ phát hiện chính xác lên ít nhất 90% trong vòng 1 năm tới. Chủ thể thực hiện là các nhóm nghiên cứu công nghệ thông tin y tế phối hợp với bệnh viện.

2. Đào tạo và chuyển giao công nghệ: Tổ chức các khóa đào tạo cho bác sĩ và kỹ thuật viên y tế về sử dụng phần mềm và hiểu biết về kỹ thuật phát hiện mẫu chất liệu, nhằm nâng cao năng lực chẩn đoán cận lâm sàng trong 6 tháng đầu năm.

3. Mở rộng nghiên cứu sang các cơ quan khác: Áp dụng phương pháp phát hiện mẫu chất liệu cho các loại ảnh siêu âm khác như thận, tuyến giáp trong vòng 2 năm, nhằm đa dạng hóa ứng dụng và tăng giá trị thực tiễn.

4. Tăng cường thu thập dữ liệu và cải tiến thuật toán: Thu thập thêm dữ liệu ảnh siêu âm đa dạng về độ tuổi, giới tính và tình trạng bệnh lý để cải tiến thuật toán, giảm tỷ lệ phát hiện sai xuống dưới 5% trong 3 năm tới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Bác sĩ chuyên khoa chẩn đoán hình ảnh: Nghiên cứu cung cấp công cụ hỗ trợ phát hiện khối u chính xác, giúp nâng cao hiệu quả chẩn đoán và giảm thiểu sai sót trong thực tế lâm sàng.

2. Nhà nghiên cứu công nghệ thông tin y tế: Luận văn trình bày chi tiết thuật toán phát hiện mẫu chất liệu dựa trên đặc trưng bất biến địa phương, là tài liệu tham khảo quý giá cho các nghiên cứu phát triển ứng dụng thị giác máy trong y tế.

3. Sinh viên và học viên cao học ngành Khoa học máy tính, Y sinh: Cung cấp kiến thức nền tảng về xử lý ảnh y tế, kỹ thuật trích chọn đặc trưng và phân cụm, hỗ trợ học tập và nghiên cứu chuyên sâu.

4. Các cơ sở y tế tuyến dưới và phòng khám: Ứng dụng phần mềm hỗ trợ chẩn đoán giúp nâng cao năng lực khám chữa bệnh, đặc biệt trong điều kiện thiếu hụt bác sĩ chuyên môn cao.

Câu hỏi thường gặp

1. Phương pháp phát hiện khối u từ ảnh siêu âm dựa trên nguyên lý nào?
   Phương pháp sử dụng đặc trưng bất biến tỉ lệ (SIFT) để trích chọn các điểm đặc trưng trong ảnh, sau đó đối sánh với mẫu chất liệu khối u và phân cụm các điểm ứng cử trung tâm để xác định vùng nghi ngờ khối u. Ví dụ, các điểm đặc trưng này bất biến với tỉ lệ và xoay, giúp phát hiện chính xác trong điều kiện ảnh biến đổi.

2. Độ chính xác của phương pháp này so với chẩn đoán truyền thống như thế nào?
   Nghiên cứu cho thấy tỷ lệ phát hiện chính xác đạt khoảng 80-85%, cao hơn so với các phương pháp dựa trên biên dạng hoặc xử lý ảnh cơ bản, đồng thời giảm tỷ lệ phát hiện sai dưới 10%. Điều này giúp hỗ trợ bác sĩ trong việc đưa ra chẩn đoán nhanh và chính xác hơn.

3. Phần mềm thử nghiệm có thể áp dụng trong thực tế bệnh viện không?
   Phần mềm được thiết kế với thời gian xử lý trung bình khoảng 2 giây cho một ảnh, phù hợp với quy trình làm việc tại bệnh viện. Ngoài ra, phần mềm có thể hỗ trợ bác sĩ trẻ và các cơ sở y tế tuyến dưới chưa có nhiều kinh nghiệm.

4. Phương pháp có thể áp dụng cho các loại ảnh siêu âm khác ngoài gan không?
   Có thể mở rộng áp dụng cho các cơ quan khác như thận, tuyến giáp với một số điều chỉnh thuật toán phù hợp đặc điểm ảnh. Đây là hướng nghiên cứu tiếp theo nhằm đa dạng hóa ứng dụng.

5. Làm thế nào để cải thiện hơn nữa độ chính xác của phương pháp?
   Cần thu thập thêm dữ liệu đa dạng, cải tiến thuật toán trích chọn đặc trưng và phân cụm, đồng thời kết hợp với các kỹ thuật học máy nâng cao để giảm tỷ lệ phát hiện sai và tăng độ nhạy trong phát hiện khối u.

Kết luận

• Luận văn đã phát triển thành công phương pháp phát hiện vùng khối u từ ảnh siêu âm gan dựa trên đặc trưng bất biến tỉ lệ và phân cụm ISODATA, đạt độ chính xác khoảng 85%.
• Thuật toán DMBLIF đảm bảo tính dừng và đúng đắn, phù hợp với đặc điểm ảnh siêu âm y tế.
• Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn cao, hỗ trợ bác sĩ trong chẩn đoán cận lâm sàng, đặc biệt tại các cơ sở y tế tuyến dưới.
• Đề xuất triển khai phần mềm hỗ trợ chẩn đoán và mở rộng nghiên cứu sang các loại ảnh siêu âm khác trong thời gian tới.
• Khuyến khích các nhà nghiên cứu và chuyên gia y tế phối hợp để hoàn thiện và ứng dụng rộng rãi giải pháp này.

Các cơ sở y tế và nhóm nghiên cứu có thể bắt đầu thử nghiệm phần mềm trong môi trường thực tế, đồng thời tổ chức đào tạo để nâng cao hiệu quả ứng dụng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ ẢNH SIÊU ÂM VÀ KHỐI U 1. Hình ảnh siêu âm Siêu âm chẩn đoán là một phần rất quan trọng tạo ra hình ảnh trong y tế, nó là phương pháp thăm khám không chảy máu, không gây nguy hiểm cho bệnh nhân và thầy thuốc, cũng là phương pháp chẩn đoán hình ảnh rất kinh tế nên được ứng dụng rộng rãi ở các bệnh viện tuyến trung ương đến tuyến địa phương. Từ năm 1970, siêu âm đã được sử dụng tại Việt Nam, ban đầu là siêu âm loại A, siêu âm TM, sau đó là siêu âm 2D. Cho đến nay máy siêu âm 2D thời gian thực phối hợp với Doppler và Doppler màu, Dopple năng lượng, siêu âm ba chiều, bốn chiều, siêu âm nội soi… được áp dụng rộng rãi trong thăm khám các tạng đặc, tạng rỗng, tới máu các tạng và các khối u, bệnh lý tim và các mạch máu… Siêu âm cùng một số các kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh khác đã giúp ngành chẩn đoán hình ảnh phát triển nhảy vọt, chất lượng chẩn đoán ngày càng chính xác hơn.

Hình ảnh siêu âm là hình ảnh về cấu trúc bên trong cơ thể con người được tạo ra từ kỹ thuật dùng sóng siêu âm có tần số cao. Nhờ đó các bác sỹ có thể theo dõi, chẩn đoán được bệnh tật hay thay đổi của bệnh nhân. Nguyên tắc tạo hình ảnh siêu âm Theo nguyên tắc vật lý, người ta ứng dụng các tính chất sau đây của siêu âm cho vấn đề tạo ảnh: - Tính lan truyền qua vật chắn của sóng âm. - Tính phản hồi khi qua các mặt phẳng phân cách.

Chuyển sóng âm thành năng lượng điện sau đó mã hóa số phát trên màn cảm quang âm cực (photocathode) của màn hình. Vì sóng âm sẽ suy giảm cường độ theo luật nghịch đảo của bình phương khoảng cách, do đó 4 muốn có một hình ảnh siêu âm đẹp, ta cần có những đầu dò thích hợp với chiều sâu của câu trúc thăm dò, ngoài ra cần điều chỉnh tốc độ khuyếch đại của các âm vang nông và tăng cường độ khuyếch đại của âm vang sâu, làm cho cường độ của chúng đồng đều gọi là điều chỉnh bù theo độ sâu (Deep gain compensation DGC - Time gain compensation TGC). Ta có thể vừa xem ảnh siêu âm qua màn hình, vừa có thể nối với hệ thống in nhiệt, laser - camara - chụp phim polaroid hay ghi băng từ, đĩa từ để lưu trữ. Cấu trúc của dịch lỏng: (bàng quang, túi mật, u nang) có cấu trúc đồng đều thể hiện một vùng rỗng âm (anechogen, echo - free).

Sóng âm dễ dàng truyền trong môi trường lỏng nên ít bị suy giảm hơn các vùng xung quanh, do đó có hiện tượng tăng âm phía sau một cấu trúc dịch đồng nhất (acoustic enhencement). Cấu trúc đặc có đậm độ cao hơn nhu mô ở xung quanh: sẽ thể hiện bằng một vùng tăng âm (hyperéchogène, echo rich), tuy nhiên cũng có các loại u giảm âm và sau vùng tăng âm là vùng giảm âm (attenuation posterieur). Một số cấu trúc rất đặc: (vôi hóa, sỏi, xương) có tác dụng nhu một lá chắn, sóng âm sẽ phản hồi hoàn toàn ở bề mặt phân cách tạo nên vùng âm rất rõ, phía sau là một vùng trống âm tức là sóng âm đã bị chặn lại bởi lá chắn. Vùng này được gọi là “bóng lưng” (acoustic shadowing).

Một số vùng giảm âm (hypoéchogène, echo- poor) do có cấu trúc nửa lỏng nửa đặc, ví dụ ổ áp xe hay một u hoại tử có thể có hình siêu âm giống nhau. Hơi trong các tổ chức có tác dụng làm khuyếch tán, phản hồi, hấp thụ và khúc xạ ngay tại bề mặt tiếp xúc. Điều này làm cho ta rất khó đánh giá các cấu trúc ở sau bề mặt này, người ta thường dùng thuật ngữ “bóng lưng bẩn” (dirty acoustic shadow) để mô tả hơi ở trong ống tiêu hoá[3]. Một số đặc điểm về siêu âm chẩn đoán Tính chất vật lý của siêu âm Âm thanh lan truyền trong môi trường làm chuyển động các phần tử trong môi trường, tuỳ số lần giao động của các phần tử / giây có: hạ âm: 0- 20Hz, âm nghe được: 20HZ - 20KHZ, siêu âm: 20KHZ- 1GHZ, sóng > 1GHZ là bội âm.

- Trong Y học dùng siêu âm tần số 1MHZ- 10MHZ. - Phát xạ siêu âm: tấm thạch anh rất mỏng kẹp giữa hai điện cực nối với một nguồn điện cao tần xoay chiều. - Hiện tượng áp điện xảy ra theo hai chiều, do đó người ta có thể dùng đầu phát siêu âm làm đầu thu: sóng siêu âm gặp tấm thạch anh sẽ làm nó rung và phát ra điện, tín hiệu điện thu vào hai điện cực, được khuyếch đại và đưa vào màn giao động ký thành những xung điện [3,4]. Tần số phát xạ thay đổi tuỳ theo yêu cầu - Trong chẩn đoán người ta thường dùng tần số siêu âm từ 1MHz đến 10MHz cường độ 5- 10 milliwatt cho mỗi cm2.

- Trong điều trị tần số thường dùng là 0,5 đến 1MHz và cường độ cao hơn trong chẩn đoán nhiều: 0,5 - 4W cho mỗi cm2. Cách phát xạ siêu âm: Có hai cách - Phát xạ liên tục: Thường dùng trong chẩn đoán vỡ điều trị kiểu Doppler liên tục. - Phát xạ gián đoạn: Thường dùng trong kiểu A, B, TM. thời gian mỗi xung là 2 micro giây vỡ mỗi giây có 500- 1000 xung.

Như vậy thời gian phát xạ thức sự khoảng 1-2 milli giây. Dẫn truyền siêu âm Trong sự dẫn truyền siêu âm có một vài hiện tượng liên quan đến chẩn đoán. 6  Tốc độ truyền siêu âm: Trong không khí tốc độ truyền là 350m/s, nước: 1500m/s, phần mềm và mỡ 1400m/s, cơ 1600m/s, xương 3600- 4000m/s. Siêu âm truyền trong không khí rất kém: do đó giữa nguồn phát siêu âm và cơ thể phải có một môi trường dẫn truyền trung gian như dầu, nước.

Các bộ phần có nhiều khí như phổi, dạ dày, ruột siêu âm rất khó truyền qua.  Phản xạ siêu âm Khi một chùm siêu âm truyền trong một môi trường gặp một môi trường thứ hai có trở kháng âm thanh khác nhau thì sẽ sảy ra hiện tượng phản xạ.a: Sự truyền b:Sự truyền của quang tuyến X của siêu âm Trong chẩn đoán bằng siêu âm, người ta thu chùm siêu âm phản xạ (âm vang) biến thành những tín hiệu điện trên màn hiện sóng dùng vào chẩn đoán.  Suy giảm của siêu âm: Sau khi truyền qua một môi trường, chùm siêu âm sẽ yếu dần đi. Sự suy giảm của chùm siêu âm có 3 nguyên nhân: tán sắc, nhiễu xạ, hấp thụ.

Các kỹ thuật siêu âm trong y tế Trong y học, người ta sử dụng một số kỹ thuật siêu âm sau: 7 Chẩn đoán siêu âm kiểu A Chẩn đoán siêu âm kiểu A ngày nay ít dùng một mình, mà được thực phối hợp với kiểu B. Nó được áp dụng trong nhiều chuyên khoa: khoa sản, khoa mắt, khoa thần kinh, khoa tiêu hóa… Siêu âm kiểu B hay 2 chiều (2D - bidimention): Siêu âm kiểu B hay 2 chiều (2D - bidimention): mỗi sóng xung kiểu A đều được ghi lại bằng một chấm sáng nhiều hay ít tùy theo cường độ của âm dội. Sự di chuyển của đầu dò trên da bệnh nhân cho phép ghi lại cấu trúc âm của các mô trong cơ thể nằm trên mặt phẳng quét của chùm tia, đây là phương pháp siêu âm cắt lớp (Echotomography). Hình thu được từ các âm vang này sẽ được lưu trữ trong bộ nhớ và chuyển thành tín hiệu trên màn truyền bằng các chấm trắng đen, xám.

Siêu âm kiểu Động (Dynamic): Là một kiểu hai chiều với tốc độ quét nhanh, tạo nên hình ảnh theo thời gian thực (real time). Kiểu Động so với kiểu B tựa như điện ảnh so với chụp ảnh. Siêu âm kiểu TM (Time Motion): Trong kiểu siêu âm này âm vang sẽ ghi lại theo kiểu A, nhưng chuyển động theo thời gian nhờ màn hình quét ngang thường xuyên. Do đó những cấu trúc đứng yên trên màn hình là một đường thẳng, còn những cấu trúc chuyển động là một đường cong ngoằn nghèo tùy theo sự chuyển động của cơ quan thăm khám.

Siêu âm kiểu này thường dùng để khám tim. Siêu âm kiểu Doppler (Động): Dùng hiệu ứng Doppler của siêu âm để đo tốc độ tuần hoàn, xác định hướng của dòng máu và đánh giá lưu lượng máu. màu, người ta thường phối hợp hệ thống D. với siêu âm cắt lớp theo thời gian thật gọi là siêu âm DUPLEX.

Ngày nay người ta còn mã hóa các dòng chảy của siêu âm chính là siêu âm Động - màu, siêu âm D năng lượng (Power Doppler), siêu âm tổ chức (tissue doppler) và siêu âm chiều rất tiện cho việc thăm khám tim - mạch, sản khoa. Khối u trong cơ thể người Hiện nay có rất nhiều định nghĩa về khối u. Chúng ta tham khảo các định nghĩa mà được nhiều người chấp nhận nhất. - Định nghĩa của Abedanet: Khối u là một tổ chức tân sinh, kết quả của sự tăng sinh khuyếch đại từ những tế bào của một tổ chức trong cơ thể, có chiều hướng tồn tại và lớn lên một cách không giới hạn.

- Định nghĩa của Willis: Khối u là một tổ chức không bình thường phát triển vô hạn độ và vẫn tồn tại mặc dầu đã lấy đi những yếu tố kích thích. Từ những định nghĩa trên ta rút ra một số đặc điểm chung, có tính chất đặc trưng sau : - U là một tổ chức tân sinh (Neoplasme) nhưng có cấu trúc mang đặc điểm của tổ chức đã sinh ra nó. Ví dụ : U vú là lành tính (u xơ tuyến vú) hoặc là một ung thư, nhưng bản chất của nó là những tế bào mang đặc điểm của tổ chức tuyến vú, hoặc tổ chức của đường dẫn sữa. - Cần phân biệt u với một tổ chức nhiễm trùng, mà về lâm sàng cũng sờ được một khối u, nhưng thực chất nó chỉ là một tổ chức giả u bởi vì : + Nó chỉ làm thay đổi một cấu trúc đã có từ trước, nó không phải là một tổ chức tân sinh.

+ Nó có đặc điểm của một tổ chức nhiễm trùng và tồn tại gắn liền với quá trình nhiễm trùng. - Tất cả mọi cơ quan trong cơ thể đều có thể phát sinh u. - Có những u không có thể phát hiện được qua thăm khám lâm sàng nhất là những u còn nhỏ hoặc nằm sâu trong cơ thể. 9 - Một cơ quan trong cơ thể có thể có u lành và u ác, có khi bao gồm cả u lành và u ác cùng tồn tại trong cùng một thời điểm.

Ví dụ: Trên một tuyến vú của một bệnh nhân có thể tồn tại một u xơ bên cạnh một ung thư vú.