I. Tổng quan về phương pháp siêu âm trong y học
Chương này giới thiệu tổng quan về kỹ thuật siêu âm gan không xâm hại, một phương pháp chẩn đoán hiện đại trong y học. Siêu âm độ đàn hồi (Shear Wave Elastography) là kỹ thuật tiên tiến giúp đánh giá độ cứng của mô gan thông qua việc đo tốc độ lan truyền sóng đàn hồi. Phương pháp này không chỉ giúp chẩn đoán các bệnh lý gan như xơ gan, chai gan mà còn hỗ trợ phát hiện các khối u gan. Phép biến đổi Wavelet được áp dụng để xử lý tín hiệu siêu âm, giúp tăng cường độ chính xác trong chẩn đoán.
1.1 Kỹ thuật siêu âm gan không xâm hại
Kỹ thuật này dựa trên nguyên lý đo tốc độ lan truyền sóng đàn hồi trong mô gan. Shear Wave Elastography sử dụng sóng biến dạng để đánh giá độ cứng của mô, từ đó xác định tình trạng bệnh lý. Phương pháp này không xâm lấn, không gây đau đớn và có độ chính xác cao. Phép biến đổi Wavelet được sử dụng để phân tích tín hiệu siêu âm, giúp tăng cường khả năng chẩn đoán.
1.2 Xử lý tín hiệu siêu âm gan
Quá trình xử lý tín hiệu siêu âm gan bao gồm việc phân tích dữ liệu echo và áp dụng các thuật toán xử lý ảnh. Phép biến đổi Wavelet và Wavelet Packet được sử dụng để trích xuất các đặc trưng từ hình ảnh siêu âm, giúp phân biệt giữa mô gan bình thường và mô gan bất thường. Các kết quả nghiên cứu cho thấy độ chính xác cao trong việc chẩn đoán xơ gan và u gan.
II. Nghiên cứu kỹ thuật xử lý tín hiệu dùng biến đổi Wavelet
Chương này tập trung vào việc nghiên cứu các kỹ thuật xử lý tín hiệu siêu âm gan bằng phép biến đổi Wavelet. Các họ Wavelet như Haar, Daubechies, và Gabor được phân tích và so sánh để tìm ra phương pháp tối ưu cho việc xử lý ảnh siêu âm. Wavelet Packet được đề xuất như một giải pháp hiệu quả để phân tích tín hiệu siêu âm 2 chiều, giúp tăng cường độ chính xác trong chẩn đoán.
2.1 Các họ Wavelet dùng trong xử lý ảnh
Các họ Wavelet như Haar, Daubechies, và Gabor được nghiên cứu và so sánh về hiệu quả trong việc xử lý ảnh siêu âm. Haar Wavelet được sử dụng để trích xuất chi tiết từ hình ảnh, trong khi Gabor Wavelet phù hợp để phân tích kết cấu và nhận dạng khối u. Wavelet Packet được đề xuất như một giải pháp toàn diện, kết hợp cả hai phương pháp trên.
2.2 Không gian cửa sổ của biến đổi Fourier và Wavelet Packet
Phép biến đổi Fourier và Wavelet Packet được sử dụng để phân tích tín hiệu trong miền tần số và thời gian. Wavelet Packet cho phép phân tích chi tiết hơn so với Fourier, đặc biệt trong việc xử lý tín hiệu không ổn định. Phương pháp này giúp tăng cường độ chính xác trong việc chẩn đoán các bệnh lý gan.
III. Ứng dụng biến đổi Wavelet trong siêu âm gan
Chương này trình bày các ứng dụng cụ thể của phép biến đổi Wavelet trong việc xử lý ảnh siêu âm gan. Haar Wavelet được sử dụng để trích xuất chi tiết từ hình ảnh, trong khi Gabor Wavelet phù hợp để phân tích kết cấu và nhận dạng khối u. Wavelet Packet được đề xuất như một giải pháp toàn diện, kết hợp cả hai phương pháp trên.
3.1 Phép biến đổi Haar
Haar Wavelet được sử dụng để trích xuất chi tiết từ hình ảnh siêu âm gan. Phương pháp này giúp phân tích các đặc trưng nhỏ trong hình ảnh, từ đó hỗ trợ chẩn đoán các bệnh lý gan. Haar Wavelet đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý ảnh có độ phân giải cao.
3.2 Phép biến đổi Gabor Wavelet
Gabor Wavelet được sử dụng để phân tích kết cấu và nhận dạng khối u trong hình ảnh siêu âm gan. Phương pháp này giúp xác định các vùng bất thường trong gan, từ đó hỗ trợ chẩn đoán các bệnh lý như xơ gan và u gan. Gabor Wavelet đặc biệt hiệu quả trong việc phân tích hình ảnh có độ tương phản thấp.
IV. Xây dựng mô hình mô phỏng xử lý ảnh siêu âm gan
Chương này trình bày việc xây dựng mô hình mô phỏng để xử lý ảnh siêu âm gan bằng phép biến đổi Wavelet Packet. Mô hình này được thiết kế để phân tích và trích xuất các đặc trưng từ hình ảnh siêu âm, giúp tăng cường độ chính xác trong chẩn đoán. Wavelet Packet được sử dụng để phân rã hình ảnh thành các thành phần chi tiết, từ đó hỗ trợ việc nhận dạng các vùng bất thường trong gan.
4.1 Phân rã ảnh Wavelet Packet
Wavelet Packet được sử dụng để phân rã hình ảnh siêu âm gan thành các thành phần chi tiết. Phương pháp này giúp trích xuất các đặc trưng từ hình ảnh, từ đó hỗ trợ việc chẩn đoán các bệnh lý gan. Wavelet Packet đặc biệt hiệu quả trong việc phân tích hình ảnh có độ phức tạp cao.
4.2 Xác định độ xơ gan từ Gabor Wavelet
Gabor Wavelet được sử dụng để xác định độ xơ gan từ hình ảnh siêu âm. Phương pháp này giúp phân tích kết cấu của mô gan, từ đó xác định mức độ xơ hóa. Gabor Wavelet đặc biệt hiệu quả trong việc phân tích hình ảnh có độ tương phản thấp.
