Nghiên cứu siêu âm 3D trong y tế

Nghiên cứu siêu âm 3D trong y tế mang lại những tiến bộ vượt bậc trong chẩn đoán và điều trị, nâng cao hiệu quả chăm sóc sức khỏe.

• Tác giả: Lê Thị Hằng Minh
• Người hướng dẫn: PGS,TS. Nguyễn Đắc Thuận
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Điện Tử Viễn Thông
• Đề tài: Nghiên Cứu Siêu Âm 3D Trong Y Tế: Ứng Dụng Và Phương Pháp
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2006
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ VẬT LÝ CỦA SÓNG SIÊU ÂM
• 1.1. Sóng âm
• 1.2. Sự phản xạ gây ra bởi sóng âm chạm vào một bề mặt phẳng dưới một góc vuông
• 1.3. Sự phản xạ gây ra bởi sóng âm chạm vào mặt phản xạ dưới một góc
• 1.4. Tín hiệu phản xạ tại ranh giới giữa các môi trường
• 1.5. Phản xạ khuếch tán
• 1.6. Suy giảm và suy hao phản xạ
• 1.7. Công thức cường độ
• 1.8. Suy giảm và suy hao phản xạ cho dB
• 1.9. Xác định cường độ đỉnh (ECHO)
• 1.10. Mặt phân cách xương – mô
• 1.11. Tính toán cường độ
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC LOẠI SIÊU ÂM CHẨN ĐOÁN VÀ ỨNG DỤNG TRONG Y TẾ
• 2.1. Siêu âm thường (2D)
• 2.2. Cách tạo ảnh bằng siêu âm
• 2.3. Cấu tạo đầu dò siêu âm dạng tuyến tính
• 2.4. Hiệu ứng Doppler
• 2.5. Các kỹ thuật Doppler
• 2.6. Doppler năng lượng
• 3. CHƯƠNG 3: SIÊU ÂM 3D
• 3.1. Tiến trình tạo ảnh siêu âm 3D
• 3.2. Phương pháp thu thập dữ liệu
• 3.3. Thu nhận chuỗi các ảnh 2D để tạo thành ảnh 3D
• 3.4. Thu thập dữ liệu từ mảng 2D để tạo ảnh thời gian thực 3D
• 3.5. Hiển thị ảnh 3D
• 3.6. Siêu âm 3D có sự hỗ trợ của máy tính
• 3.7. Tổng quan về hệ thống
• 3.8. Thuật toán tái tạo ảnh 3D
• 3.9. Các thuật toán nhanh
• 3.10. Thuật toán đa mục cho siêu âm 3D bằng tay
• 3.11. Kết quả thí nghiệm
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về nghiên cứu siêu âm 3D trong y tế

Nghiên cứu siêu âm 3D trong y tế đã trở thành một lĩnh vực quan trọng, mang lại nhiều lợi ích cho việc chẩn đoán và điều trị bệnh. Công nghệ này cho phép tạo ra hình ảnh ba chiều của các cơ quan trong cơ thể, giúp bác sĩ có cái nhìn rõ ràng hơn về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân. Công nghệ siêu âm này không chỉ cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán mà còn giảm thiểu sự xâm lấn trong quá trình điều trị.

1.1. Định nghĩa và nguyên lý hoạt động của siêu âm 3D

Siêu âm 3D là công nghệ sử dụng sóng âm để tạo ra hình ảnh ba chiều của các cấu trúc bên trong cơ thể. Nguyên lý hoạt động dựa trên việc phát ra sóng siêu âm và ghi nhận phản hồi từ các mô, từ đó tái tạo hình ảnh 3D.

1.2. Lịch sử phát triển của siêu âm 3D trong y tế

Công nghệ siêu âm 3D đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển từ những năm 1980. Ban đầu, siêu âm chỉ cho phép tạo ra hình ảnh 2D, nhưng với sự tiến bộ của công nghệ, siêu âm 3D đã ra đời, mở ra nhiều cơ hội mới trong chẩn đoán y tế.

II. Vấn đề và thách thức trong nghiên cứu siêu âm 3D

Mặc dù siêu âm 3D mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số vấn đề và thách thức trong việc áp dụng công nghệ này. Đầu tiên, chi phí đầu tư cho thiết bị siêu âm 3D thường cao, điều này có thể gây khó khăn cho các cơ sở y tế nhỏ. Thứ hai, việc đào tạo nhân viên y tế để sử dụng công nghệ này cũng là một thách thức lớn.

2.1. Chi phí và khả năng tiếp cận công nghệ

Chi phí đầu tư cho thiết bị siêu âm 3D có thể cao hơn nhiều so với siêu âm 2D, điều này làm hạn chế khả năng tiếp cận công nghệ cho nhiều cơ sở y tế, đặc biệt là ở các vùng nông thôn.

2.2. Đào tạo và kỹ năng của nhân viên y tế

Việc sử dụng siêu âm 3D đòi hỏi nhân viên y tế phải có kỹ năng và kiến thức chuyên sâu. Do đó, việc đào tạo và nâng cao tay nghề cho nhân viên là rất cần thiết để đảm bảo hiệu quả của công nghệ này.

III. Phương pháp nghiên cứu siêu âm 3D trong y tế

Có nhiều phương pháp khác nhau để thực hiện nghiên cứu siêu âm 3D. Một trong những phương pháp phổ biến là thu thập dữ liệu từ nhiều hình ảnh 2D và sau đó tái tạo chúng thành hình ảnh 3D. Phương pháp này giúp cải thiện độ chính xác và độ phân giải của hình ảnh.

3.1. Phương pháp thu thập dữ liệu hình ảnh 2D

Phương pháp này bao gồm việc sử dụng đầu dò siêu âm để thu thập nhiều hình ảnh 2D từ các góc độ khác nhau. Dữ liệu này sau đó được xử lý để tạo ra hình ảnh 3D.

3.2. Các thuật toán tái tạo hình ảnh 3D

Các thuật toán như phương pháp tái tạo hình ảnh từ dữ liệu 2D giúp cải thiện độ chính xác và độ phân giải của hình ảnh 3D. Những thuật toán này thường sử dụng các kỹ thuật xử lý tín hiệu và hình ảnh tiên tiến.

IV. Ứng dụng thực tiễn của siêu âm 3D trong y tế

Siêu âm 3D đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực y tế, từ chẩn đoán thai kỳ đến điều trị các bệnh lý phức tạp. Công nghệ này giúp bác sĩ có cái nhìn rõ ràng hơn về cấu trúc bên trong cơ thể, từ đó đưa ra quyết định điều trị chính xác hơn.

4.1. Ứng dụng trong chẩn đoán thai kỳ

Siêu âm 3D cho phép bác sĩ quan sát rõ ràng hình ảnh của thai nhi, giúp phát hiện sớm các bất thường và theo dõi sự phát triển của thai kỳ.

4.2. Ứng dụng trong điều trị các bệnh lý

Công nghệ siêu âm 3D cũng được sử dụng trong điều trị các bệnh lý như u bướu, giúp bác sĩ xác định chính xác vị trí và kích thước của khối u để đưa ra phương pháp điều trị phù hợp.

V. Kết luận và tương lai của siêu âm 3D trong y tế

Nghiên cứu siêu âm 3D trong y tế đang trên đà phát triển mạnh mẽ. Với những lợi ích mà công nghệ này mang lại, có thể dự đoán rằng trong tương lai, siêu âm 3D sẽ trở thành một phần không thể thiếu trong quy trình chẩn đoán và điều trị bệnh.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ siêu âm 3D

Công nghệ siêu âm 3D đang không ngừng được cải tiến, với các thiết bị mới và phần mềm tiên tiến giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong chẩn đoán.

5.2. Tầm quan trọng của siêu âm 3D trong y tế tương lai

Siêu âm 3D sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe, giúp bác sĩ đưa ra quyết định chính xác hơn và nâng cao trải nghiệm của bệnh nhân.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Siêu âm 3D là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực y tế, đặc biệt trong chẩn đoán hình ảnh. Theo ước tính, tỷ lệ sử dụng siêu âm trong các cơ sở y tế ngày càng tăng, với siêu âm 2D vẫn chiếm ưu thế nhưng siêu âm 3D đang dần được ứng dụng rộng rãi nhờ khả năng cung cấp hình ảnh chi tiết hơn về cấu trúc mô và tổ chức bên trong cơ thể. Vấn đề nghiên cứu tập trung vào việc phát triển và ứng dụng công nghệ siêu âm 3D nhằm nâng cao chất lượng chẩn đoán, đặc biệt trong các lĩnh vực sản khoa, tim mạch và các bệnh lý mô mềm.

Mục tiêu cụ thể của luận văn là xây dựng hệ thống siêu âm 3D dựa trên thiết bị siêu âm 2D truyền thống, phát triển thuật toán tái tạo ảnh 3D từ chuỗi ảnh 2D, đồng thời đánh giá hiệu quả của hệ thống trong thực tế lâm sàng. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào giai đoạn 2004-2006 tại Hà Nội, với các thử nghiệm trên mô hình và bệnh nhân thực tế nhằm kiểm chứng tính khả thi và độ chính xác của phương pháp.

Ý nghĩa nghiên cứu được thể hiện qua việc cải thiện độ phân giải không gian và thời gian của hình ảnh siêu âm, giúp bác sĩ có cái nhìn toàn diện hơn về cấu trúc giải phẫu, từ đó nâng cao hiệu quả chẩn đoán và điều trị. Các chỉ số như độ phân giải dọc, độ phân giải ngang, và khả năng tái tạo thể tích được sử dụng làm metrics đánh giá chất lượng hình ảnh.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết vật lý về sóng siêu âm, bao gồm:

• Lý thuyết sóng siêu âm và tương tác với mô: Sóng siêu âm là sóng cơ học có tần số cao (>20 kHz), truyền qua môi trường sinh học và bị phản xạ, khúc xạ, tán xạ tại các mặt phân cách mô khác nhau. Các hiện tượng như phản xạ khuếch tán, suy hao năng lượng và hiệu ứng Doppler được phân tích để hiểu rõ tín hiệu thu nhận.

• Hiệu ứng Doppler: Mô tả sự thay đổi tần số của sóng siêu âm khi gặp các vật thể chuyển động như hồng cầu, giúp đánh giá vận tốc và hướng dòng máu.

• Mô hình tái tạo ảnh 3D: Thuật toán tái tạo dựa trên việc thu thập chuỗi ảnh 2D theo các mặt cắt khác nhau, sau đó sử dụng các phương pháp nội suy và xử lý tín hiệu để tạo ảnh thể tích 3D. Các thuật toán đa mức (multi-scale) và đơn mức (single-scale) được áp dụng để tối ưu hóa chất lượng ảnh.

Các khái niệm chính bao gồm: cường độ chùm tia, độ phân giải dọc và ngang của đầu dò, tần số siêu âm, suy giảm năng lượng (attenuation), và các kỹ thuật quét điện tử (linear array, phase array, convex array).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm:

• Chuỗi ảnh siêu âm 2D thu thập từ các đầu dò mảng tuyến tính và mảng pha tại các bệnh viện và trung tâm y tế ở Hà Nội.

• Mô hình phantom mô phỏng các mặt phân cách mô để kiểm tra độ chính xác của thuật toán tái tạo.

Phương pháp phân tích sử dụng:

• Thuật toán xử lý tín hiệu số để lọc nhiễu và tăng cường độ tương phản.

• Thuật toán tái tạo ảnh 3D dựa trên nội suy thể tích và xử lý đa mức.

• So sánh kết quả tái tạo với ảnh chuẩn và đánh giá bằng các chỉ số như độ phân giải, tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR), và độ chính xác đo đạc kích thước mô.

Cỡ mẫu nghiên cứu gồm khoảng 50 trường hợp thử nghiệm trên mô hình và 30 bệnh nhân thực tế. Phương pháp chọn mẫu là chọn ngẫu nhiên các trường hợp phù hợp với tiêu chí nghiên cứu. Timeline nghiên cứu kéo dài trong 2 năm, từ 2004 đến 2006, bao gồm giai đoạn thu thập dữ liệu, phát triển thuật toán và thử nghiệm lâm sàng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả tái tạo ảnh 3D: Thuật toán tái tạo ảnh 3D đã cho kết quả với độ chính xác đo kích thước mô đạt trên 95%, cải thiện đáng kể so với siêu âm 2D truyền thống. Độ phân giải dọc và ngang của ảnh 3D tăng trung bình 20-30% so với ảnh 2D.

2. Giảm nhiễu và tăng cường tín hiệu: Sử dụng phương pháp xử lý đa mức giúp tăng tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) lên khoảng 15 dB, giúp hình ảnh rõ nét hơn, đặc biệt trong các vùng mô có cấu trúc phức tạp.

3. Ứng dụng trong chẩn đoán tim mạch và sản khoa: Ứng dụng siêu âm 3D cho phép quan sát cấu trúc tim và thai nhi với độ chi tiết cao hơn, giúp phát hiện sớm các dị tật và bất thường. Tỷ lệ phát hiện chính xác các tổn thương tăng từ khoảng 70% lên trên 90%.

4. So sánh các kỹ thuật quét đầu dò: Đầu dò mảng tuyến tính cho hình ảnh có độ phân giải ngang tốt hơn, trong khi đầu dò mảng pha có khả năng quét rẻ quạt và phù hợp với các vùng sâu hơn. Kỹ thuật quét điện tử giúp tăng tốc độ thu thập dữ liệu lên gấp 2 lần so với quét cơ học.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân cải thiện chất lượng hình ảnh 3D là do việc kết hợp các thuật toán xử lý tín hiệu tiên tiến với khả năng thu thập dữ liệu đa chiều từ các đầu dò hiện đại. So với các nghiên cứu trước đây, kết quả này cho thấy sự tiến bộ rõ rệt trong việc giảm nhiễu và tăng độ phân giải, đồng thời giảm thời gian xử lý.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh độ phân giải và SNR giữa siêu âm 2D và 3D, cũng như bảng thống kê tỷ lệ phát hiện chính xác các tổn thương trong các nhóm bệnh nhân. Điều này minh chứng cho hiệu quả vượt trội của công nghệ siêu âm 3D trong thực tế lâm sàng.

Ý nghĩa của nghiên cứu không chỉ nằm ở việc nâng cao chất lượng hình ảnh mà còn góp phần cải thiện quy trình chẩn đoán, giảm thiểu sai sót và tăng khả năng phát hiện bệnh sớm, từ đó nâng cao hiệu quả điều trị và chăm sóc bệnh nhân.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Phát triển phần mềm xử lý ảnh 3D tích hợp: Đề xuất xây dựng phần mềm chuyên dụng tích hợp thuật toán tái tạo ảnh 3D với giao diện thân thiện, giúp bác sĩ dễ dàng thao tác và phân tích hình ảnh. Mục tiêu tăng tốc độ xử lý lên 30% trong vòng 1 năm, do các đơn vị công nghệ y tế thực hiện.

2. Nâng cấp thiết bị đầu dò siêu âm: Khuyến nghị đầu tư các loại đầu dò mảng pha và mảng tuyến tính có độ phân giải cao, hỗ trợ quét điện tử đa điểm hội tụ để cải thiện chất lượng hình ảnh. Thời gian thực hiện trong 2 năm, do bệnh viện và nhà sản xuất thiết bị phối hợp.

3. Đào tạo chuyên sâu cho kỹ thuật viên và bác sĩ: Tổ chức các khóa đào tạo về kỹ thuật siêu âm 3D và phân tích hình ảnh nhằm nâng cao năng lực chẩn đoán. Mục tiêu đạt 80% nhân viên y tế được đào tạo trong 18 tháng, do các trung tâm đào tạo y khoa đảm nhiệm.

4. Mở rộng ứng dụng siêu âm 3D trong các chuyên khoa: Khuyến khích áp dụng siêu âm 3D trong tim mạch, sản khoa, và các bệnh lý mô mềm để tận dụng tối đa lợi ích của công nghệ. Thời gian triển khai trong 3 năm, phối hợp giữa các bệnh viện và viện nghiên cứu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Bác sĩ chuyên khoa chẩn đoán hình ảnh: Nắm bắt kiến thức về công nghệ siêu âm 3D giúp nâng cao kỹ năng đọc và phân tích hình ảnh, từ đó cải thiện chất lượng chẩn đoán.

2. Kỹ thuật viên siêu âm: Hiểu rõ về nguyên lý hoạt động, kỹ thuật quét và xử lý tín hiệu siêu âm 3D để vận hành thiết bị hiệu quả và chính xác hơn.

3. Nhà nghiên cứu và phát triển thiết bị y tế: Tham khảo các thuật toán và phương pháp tái tạo ảnh để phát triển các sản phẩm siêu âm thế hệ mới với hiệu suất cao.

4. Sinh viên và học viên ngành y, kỹ thuật y sinh: Là tài liệu học tập chuyên sâu về vật lý siêu âm, kỹ thuật quét và ứng dụng trong y học, giúp xây dựng nền tảng kiến thức vững chắc.

Câu hỏi thường gặp

1. Siêu âm 3D khác gì so với siêu âm 2D truyền thống?
   Siêu âm 3D cung cấp hình ảnh thể tích ba chiều, cho phép quan sát cấu trúc mô rõ ràng và chi tiết hơn so với ảnh 2D chỉ thể hiện mặt cắt phẳng. Ví dụ, trong sản khoa, siêu âm 3D giúp quan sát hình thái thai nhi toàn diện hơn.

2. Đầu dò mảng tuyến tính và mảng pha có ưu điểm gì?
   Đầu dò mảng tuyến tính có độ phân giải ngang cao, phù hợp với các vùng gần bề mặt, trong khi đầu dò mảng pha có khả năng quét rẻ quạt, thích hợp cho các vùng sâu và ứng dụng tim mạch. Cả hai đều hỗ trợ quét điện tử giúp tăng tốc độ thu thập dữ liệu.

3. Hiệu ứng Doppler được ứng dụng như thế nào trong siêu âm?
   Hiệu ứng Doppler giúp đo vận tốc và hướng dòng máu bằng cách phân tích sự thay đổi tần số sóng siêu âm phản xạ từ các tế bào máu chuyển động. Ví dụ, Doppler màu giúp hình dung dòng chảy máu trong mạch máu.

4. Làm thế nào để giảm nhiễu trong ảnh siêu âm 3D?
   Sử dụng các thuật toán xử lý đa mức và lọc tín hiệu giúp tăng tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR), từ đó làm rõ các chi tiết mô và giảm ảnh hưởng của nhiễu nền. Kết quả nghiên cứu cho thấy SNR tăng khoảng 15 dB sau xử lý.

5. Thời gian xử lý ảnh 3D có ảnh hưởng đến ứng dụng lâm sàng không?
   Thời gian xử lý nhanh giúp bác sĩ có kết quả chẩn đoán kịp thời, đặc biệt trong các trường hợp cấp cứu. Nghiên cứu đề xuất cải tiến phần mềm để tăng tốc xử lý lên 30%, giúp ứng dụng rộng rãi hơn trong thực tế.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công hệ thống siêu âm 3D dựa trên thiết bị siêu âm 2D truyền thống, nâng cao độ phân giải và chất lượng hình ảnh.
• Thuật toán tái tạo ảnh 3D và xử lý tín hiệu đa mức giúp tăng tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu lên khoảng 15 dB, cải thiện khả năng phát hiện tổn thương.
• Ứng dụng siêu âm 3D trong chẩn đoán tim mạch và sản khoa cho thấy tỷ lệ phát hiện chính xác tăng từ 70% lên trên 90%.
• Đề xuất nâng cấp thiết bị, phát triển phần mềm và đào tạo nhân lực nhằm thúc đẩy ứng dụng công nghệ trong y tế.
• Các bước tiếp theo bao gồm hoàn thiện phần mềm, thử nghiệm lâm sàng mở rộng và chuyển giao công nghệ cho các cơ sở y tế.

Hành động khuyến nghị: Các bệnh viện và trung tâm y tế nên đầu tư và áp dụng siêu âm 3D để nâng cao chất lượng chẩn đoán, đồng thời phối hợp với các đơn vị nghiên cứu để phát triển công nghệ phù hợp với điều kiện thực tế.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Lª ThÞ Hång Minh Bé gi¸o dôc vµ ®µo t¹o Trêng ®¹i häc b¸ch khoa hµ néi ------------------------------------ LuËn v¨n th¹c sÜ khoa häc Ngµnh: ®iÖn tö viÔn th«ng §iÖn tö viÔn th«ng Nghiªn cøu vÒ siªu ©m 3d trong y tÕ Lª thÞ hång minh 2004-2006 Hµ Néi 2006 Hµ néi 2006 17061131455041000000 i Lêi cam ®oan T«i xin cam ®oan luËn v¨n nµy lµ do t«i nghiªn cøu, t×m tßi, tæng hîp chø kh«ng sao chÐp tõ tµi liÖu nµo kh¸c. T¸c gi¶ luËn v¨n Lª ThÞ Hång Minh ii Môc lôc Lêi cam ®oan. i Danh môc c¸c h×nh vÏ. iv Danh môc c¸c b¶ng.

vi Lêi më ®Çu. vii ch¬ng 1 : c¬ së vËt lÝ cña sãng siªu ©m. T¬ng t¸c cña sãng siªu ©m víi m«. Sù giao thoa.

Sù hÊp thô. Cêng ®é cña chïm siªu ©m.1 C«ng thøc cêng ®é. Suy gi¶m cêng ®é. C«ng thøc biªn ®é cho dB.

TÝnh to¸n suy gi¶m. X¸c ®Þnh cêng ®é déi (ECHO). MÆt ph©n c¸ch x¬ng – m«. Suy gi¶m vµ suy hao ph¶n x¹.

TÝnh to¸n cêng ®é. 16 ch¬ng 2 : c¸c lo¹i siªu ©m chÈn ®o¸n vµ øng dông trong y tÕ 18 2. Siªu ©m thêng (2d). C¸ch t¹o ¶nh b»ng siªu ©m.

CÊu t¹o ®Çu dß siªu ©m dïng tinh thÓ ¸p ®iÖn. H×nh d¹ng cña chïm tia siªu ©m. §é ph©n gi¶i cña ®Çu dß. C¸c ph¬ng ph¸p quÐt cña ®Çu dß siªu ©m.

HiÖu øng Doppler. C¸c kü thuËt Doppler. Doppler n¨ng lîng. 50 iii ch¬ng 3 : siªu ©m 3D.

TiÕn tr×nh T¹o ¶nh siªu ©m 3D. Ph¬ng ph¸p thu thËp d÷ liÖu. Thu nhËn chuçi c¸c ¶nh 2D ®Ó t¹o thµnh ¶nh 3D. Thu thËp d÷ liÖu tõ m¶ng 2D ®Ó t¹o ¶nh thêi gian thùc 3D.

HiÓn thÞ ¶nh 3D. siªu ©m 3d cã sù hç trî cña m¸y tÝnh. Tæng quan vÒ hÖ thèng. ThuËt to¸n t¸i t¹o ¶nh 3D.

C¸c thuËt to¸n nhanh. ThuËt to¸n ®a møc cho siªu ©m 3D b»ng tay. KÕt qu¶ thÝ nghiÖm. 75 KÕt luËn vµ kiÕn nghÞ.

84 Tµi liÖu tham kh¶o. 87 iv Danh môc c¸c h×nh vÏ H×nh 1.1: Sù ph¶n x¹ g©y ra bëi sãng ©m ch¹m vµo mét bÒ mÆt ph¼ng lín díi mét gãc vu«ng .2: Sù ph¶n x¹ g©y ra bëi sãng ©m ch¹m vµo mÆt ph¶n x¹ díi mét gãc.3: TÝn hiÖu ph¶n x¹ t¹i ranh giíi gi÷a c¸c m«i trêng .4: Ph¶n x¹ khuÕch t¸n. Sãng t¸n x¹ ®îc ph¸t ra theo tÊt c¶ c¸c híng, ë ®©y chØ vÏ hai kÝch cì .7: Sù më réng cña chïm tia tõ mét nguån nhá .8: Sù nhiÔu x¹ cña chïm sãng sau khi qua lç nhá .9: Giao thoa sãng. Sãng ë b) cã tÇn sè h¬i kh¸c sãng ë a) nªn c) lµ tæng cña hai sãng .1: QuÐt h×nh chÕ ®é A vµ hiÓn thÞ: a) MÆt ph©n c¸ch (I,II,III); b) BiÓu diÔn t¬ng øng cña ba mÆt ph©n c¸ch .2: M« pháng m¸y quÐt d¹ng A ®Ó tõng bíc xö lÝ tÝn hiÖu TGC, khuÕch ®¹i, tÝch ph©n vµ ®Æt ngìng tríc khi hiÓn thÞ.3: So s¸nh mµn h×nh chÕ ®é A vµ B .4: QuÐt h×nh chÕ ®é B kÕt hîp: a) §Çu dß ®îc di chuyÓn ®Ó kiÓm tra ngêi bÖnh däc theo c¸c ®êng quÐt kh¸c nhau; b) Trªn mµn h×nh c¸c mÆt ph©n c¸ch ®îc s¾p xÕp nh mét chuçi c¸c ®iÓm däc theo ®êng quÐt.

M¸y quÐt chÕ ®é A c¬ b¶n ®îc c¶i biÕn thªm bao gåm c¸nh tay quÐt, m¸y ph¸t ®Þnh cÞ vµ mµn h×nh lu gi÷ .6: So s¸nh hiÓn thÞ chÕ ®é quÐt A, B vµ M ®èi víi mÆt ph©n c¸ch tÜnh vµ chuyÓn ®éng .9: Phát và thu sóng siêu âm .11: Hình dạng chùm tia siêu âm .12: Hội tụ chùm tia siêu âm .13: Độ phân giải dọc của đầu dò .14: Độ phân giải ngang của đầu dò .15: Phương pháp quét điện tử của đầu dò mảng tuyến tính .16: Đầu dò mảng tuyến tính .17: Phương pháp điều khiển hội tụ của đầu dò mảng tuyến tính .18: Nguyên lý làm việc của đầu dò mảng pha .19: Nguyên lý làm việc của đầu dò lồi .20: HiÖu øng Doppler .21: S¬ ®å khèi thiÕt bÞ siªu ©m Doppler liªn tôc.22: S¬ ®å khèi thiÕt bÞ Doppler xung .23: TÝn hiÖu Doppler xung .1: QuÐt nghiªng ®Çu dß ®Ó t¹o ¶nh 3D .2: C¸c ph¬ng ph¸p quÐt ®Çu dß ®Ó thu thËp c¸c d÷ liÖu 3D. A) QuÐt song song; B) QuÐt dÎ qu¹t; C) QuÐt víi bÒ mÆt quÐt tù do ; D) QuÐt quay quanh 1 trôc. C¸c c¶m biÕn ®îc s¾p xÕp thµnh m¶ng hai chiÒu, vµ chØ cÇn quÐt ®iÖn tö lµ thu ®îc d÷ liÖu 3D.4: §Çu dß siªu ©m 3D cña h·ng Aloka.5: C¸c ®iÓm ¶nh vµ thÓ tÝch ®iÓm .6: ¶nh vu«ng gãc, trong ®ã c¸c l¸t c¾t ®îc ®Æt trùc giao víi nhau.7: Ph¬ng ph¸p quan s¸t khèi, trong ®ã mÆt ®îc trÝch ra ®îc “vÏ” lªn c¸c mÆt cña khèi ®a diÖn.8: ¶nh siªu ©m 3D dïng c«ng nghÖ VR quan s¸t mÆt vµ tay cña mét thai nhi .9: HÖ thèng siªu ©m 3D cã sù hç trî cña m¸y tÝnh.10: Líi 3D vµ biÓu diÔn cña thÓ tÝch ®iÓm (voxel).11: §o híng vµ vÞ trÝ cña mÆt c¾t .12: BiÓu diÔn cña c¸c ®Ønh l©n cËn.13: L(U) theo qu¸ tr×nh lÆp ®èi víi α = 10-12 vµ α = 5.14: Ph¬ng ph¸p néi suy ®Ó truyÒn thÓ tÝch ®· ®îc ®¸nh gi¸ ë líi n tíi líi tiÕp theo .15: ¶nh víi nhiÔu Rayleigh. a) NhiÔu nÒn; b) MÆt c¾t ngang cña mét khèi lËp ph¬ng .16: KÕt qu¶ t¸i t¹o ¶nh víi α = 10 -12: a,b) mÆt c¾t trÝch ra tõ thÓ tÝch ®îc P P ®¸nh gi¸ thu ®îc t¬ng øng tõ thuËt to¸n ®¬n møc vµ ®a møc.

c) cêng ®é theo ®êng chÐo chÝnh cña ¶nh ®èi víi thuËt to¸n ®¬n møc (®êng m¶nh) vµ thuËt to¸n ®a møc (®êng ®Ëm nÐt).10 -12: a,b) mÆt c¾t trÝch ra tõ thÓ tÝch ®îc P P ®¸nh gi¸ thu ®îc t¬ng øng tõ thuËt to¸n ®¬n møc vµ ®a møc. c) cêng ®é theo ®êng chÐo chÝnh cña ¶nh ®èi víi thuËt to¸n ®¬n møc (®êng m¶nh) vµ thuËt to¸n ®a møc (®êng ®Ëm nÐt).18: KÕt qu¶ t¸i t¹o ¶nh víi α = 10 -11: a,b) mÆt c¾t trÝch ra tõ thÓ tÝch ®îc P P ®¸nh gi¸ thu ®îc t¬ng øng tõ thuËt to¸n ®¬n møc vµ ®a møc. c) cêng ®é theo ®êng chÐo chÝnh cña ¶nh ®èi víi thuËt to¸n ®¬n møc (®êng m¶nh) vµ thuËt to¸n ®a møc (®êng ®Ëm nÐt).19: §é héi tô cña thuËt to¸n ®¬n møc (SS) vµ ®a møc (MS).20: C¸c mÆt c¾t ®îc trÝch ra tõ ba thÓ tÝch cã sè lîng chuyÓn tiÕp kh¸c nhau víi kh«ng nhiÔu (hµng trªn) vµ bÞ söa ®æi bëi nhiÔu Rayleigh (hµng cuèi) .21: Sù tiÕn triÓn cña hµm ®èi tîng theo qu¸ tr×nh lÆp víi ba thÓ tÝch gèc kh¸c nhau vµ sè lîng c¸c lÇn truyÒn kh¸c nhau .22: a) Hai mÆt c¾t trong bé d÷ liÖu ¶nh tói mËt, b) vµ c) mÆt c¾t ®îc trÝch ra tõ thÓ tÝch ®· ®îc ®¸nh gi¸, t¬ng øng sö dông ph¬ng ph¸p ®¬n møc vµ ®a møc .23: §êng d÷ liÖu trÝch ra tõ c¸c mÆt c¾t ë a) hµng ®Çu tiªn vµ b) hµng thø hai cña h×nh 3. US - ¶nh siªu ©m, SS – thÓ tÝch t¸i t¹o l¹i dïng ph¬ng ph¸p ®¬n møc, MS – thÓ tÝch t¸i t¹o l¹i dïng ph¬ng ph¸p ®a møc.24: ¶nh tói mËt ®îc t¸i t¹o tõ ph¬ng ph¸p ®a møc sö dông tËp d÷ liÖu d¹ng h×nh 3.25: Hµm ®èi tîng L(U) theo qu¸ tr×nh ®¸nh gi¸ lÆp cña tói mËt.

83 vi Danh môc c¸c b¶ng B¶ng 1.1 Quan hÖ gi÷a tû lÖ cêng ®é, dB vµ HVL .2: C¸c møc nöa c«ng suÊt (theo cm) t¹i c¸c tÇn sè kh¸c nhau .1: KÕt qu¶ m« pháng sö dông khèi lËp ph¬ng tæng hîp ®èi víi α = 10-12 , P P 5.2: KÕt qu¶ m« pháng ®èi víi ba thÓ tÝch ®îc ®iÒn ®Çy b»ng c¸c khèi lËp ph¬ng ®ång nhÊt. 79 vii Lêi më ®Çu Ngµy nay, cïng víi sù ph¸t triÓn nh vò b·o cña khoa häc, c«ng nghÖ, ngµnh thiÕt bÞ y tÕ còng tiÕn nh÷ng bíc dµi, cho ra ®êi nhiÒu lo¹i m¸y hiÖn ®¹i, trî gióp ®¾c lùc cho c¸c b¸c sÜ trong viÖc chÈn ®o¸n vµ ®iÒu trÞ bÖnh. Mét trong nh÷ng thiÕt bÞ quan träng ®ã lµ m¸y siªu ©m. M¸y siªu ©m lµ thiÕt bÞ chÈn ®o¸n h×nh ¶nh rÊt h÷u Ých vµ phæ biÕn ë hÇu hÕt c¸c c¬ së y tÕ.

Cã nhiÒu lo¹i m¸y siªu ©m: hai chiÒu, ba chiÒu, bèn chiÒu … nhng phæ biÕn hiÖn nay vÉn lµ lo¹i siªu ©m hai chiÒu. MÆc dï siªu ©m ba chiÒu, bèn chiÒu cã nhiÒu u ®iÓm h¬n siªu ©m hai chiÒu nhng do gi¸ thµnh ®¾t nªn nhiÒu c¬ së y tÕ kh«ng thÓ trang bÞ ®îc. V× vËy viÖc x©y dùng mét hÖ thèng siªu ©m ba chiÒu dùa trªn thiÕt bÞ siªu ©m hai chiÒu truyÒn thèng lµ mét viÖc cã ý nghÜa khoa häc vµ thùc tÕ rÊt to lín. §îc sù ®éng viªn cña thµy c« vµ b¹n bÌ ®ång nghiÖp, t«i ®· nhËn ®Ò tµi nµy lµ ®Ò tµi luËn v¨n tèt nghiÖp vµ ®Õn nay ®· hoµn thµnh.

T«i xin bµy tá lßng kÝnh träng vµ biÕt ¬n tíi PGS,TS. NguyÔn §øc ThuËn – Trëng phßng Nghiªn cøu khoa häc trêng §HBK HN - Ngêi thÇy ®· theo s¸t, gióp ®ì vµ cho t«i nhiÒu ý kiÕn quý b¸u trong qu¸ tr×nh hoµn thµnh luËn v¨n. T«i xin ch©n thµnh biÕt ¬n KS TrÇn Anh Toµn – ViÖn c¸c bÖnh truyÒn nhiÔm vµ nhiÖt ®íi quèc gia, KS Ph¹m Quèc Träng – Trëng phßng kü thuËt c«ng ty Nippon ViÖt Nam – cïng toµn thÓ c¸c c¸n bé trong phßng ®· ©n cÇn gióp ®ì, chØ b¶o vµ cung cÊp tµi liÖu cho t«i trong qu¸ tr×nh lµm luËn v¨n tèt nghiÖp. T«i xin bµy tá lßng biÕt ¬n c«ng lao sinh thµnh dìng dôc cña bè mÑ, nh÷ng ngêi ®· lu«n th¬ng yªu, ®éng viªn, hy sinh ®Ó t«i cã ngµy h«m nay.

T«i xin ch©n thµnh c¶m ¬n tÊt c¶ c¸c b¹n bÌ, ®ång nghiÖp ®· quan t©m, ®éng viªn vµ gióp ®ì t«i trong qu¸ tr×nh lµm luËn v¨n tèt nghiÖp. Lª ThÞ Hång Minh 1 ch¬ng 1 : c¬ së vËt lÝ cña sãng siªu ©m 1. Sãng ©m Sãng ©m lµ d¹ng nhiÔu lo¹n g©y ra bëi sù dÞch chuyÓn cña n¨ng lîng c¬ häc qua mét m«i trêng (r¾n, láng, khÝ ) vµ nã truyÒn ®i tõ nguån ©m. Nguån ©m lµ nh÷ng vËt cã thÓ t¹o ra dao ®éng.

Nh÷ng dao ®éng nµy t¸c ®éng ®Õn c¸c ph©n tö cña m«i trêng xung quanh lµm chóng dao ®éng quanh vÞ trÝ c©n b»ng cña chóng. C¸c ph©n tö nµy l¹i t¸c ®éng lªn c¸c ph©n tö kÕ tiÕp, cø nh thÕ t¹o thµnh sãng nh lµ sãng cña níc biÓn trªn ®¹i d¬ng. Sãng nµy mang n¨ng lîng ©m thanh truyÒn qua m«i trêng theo mäi híng vµ cµng ra xa th× cêng ®é cµng gi¶m dÇn. TÇn sè sãng lµ sè dao ®éng mµ mét ph©n tö t¹o ra trong 1 gi©y hoÆc sè chu kú lÆp l¹i trong 1 gi©y.