ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Trần Quang Huy

NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ GIẢI THUẬT
NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG TẠO ẢNH
SIÊU ÂM CẮT LỚP

Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử
Mã số: 62520203

LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT
ĐIỆN TỬ, TRUYỀN THÔNG

HÀ NỘI - 2019

1


ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Trần Quang Huy

NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ GIẢI THUẬT
NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG TẠO ẢNH
SIÊU ÂM CẮT LỚP

Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử
Mã số: 62520203

Viễn thông, Trƣờng Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tạo điều
kiện thuận lợi để tôi có thể hoàn thiện chƣơng trình đào tạo. Tôi cũng xin cảm
ơn đơn vị chủ quản là Trƣờng Đại học Sƣ phạm Hà Nội 2 đã tạo điều kiện cho
phép tôi đƣợc tham gia học tập và nghiên cứu trong những năm làm nghiên cứu
sinh.
Cuối cùng, tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn đến gia đình, anh em, bạn bè, đồng
nghiệp đã động viên và cổ vũ tôi trong suốt thời gian nghiên cứu.
Tôi xin trân trọng cảm ơn!
Nghiên cứu sinh

Trần Quang Huy


DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt

Nghĩa Tiếng Anh

Nghĩa Tiếng Việt

CT

Computed Tomography

Chụp cắt lớp điện toán

US

Ultrasound



bức xạ đơn photon

Distorted Born Iterative Method

Phƣơng pháp lặp vi phân
Born

Compressed Sensing

Lấy mẫu nén

DCS

Deterministic CS

Lấy mẫu nén giả ngẫu nhiên

DF

Dual Frequency

Hai tần số

MF

Multiple Frequency

Đa tần số


Sai số thặng dƣ tƣơng đối

RoI

Region of Interest

Vùng quan tâm

CS

CURE

HUTT

Bài toán bình phƣơng tối
thiểu


DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1. Ảnh chụp u lành khi siêu âm ngực
Hình 1.2. Minh họa cấu hình hệ đo sử dụng hiệu ứng tán xạ. Việc bố trí máy
phát/thu sẽ cho dữ liệu gián tiếp về đối tƣợng, áp dụng kỹ thuật tái tạo sẽ thu
đƣợc là ảnh thể hiện phân bố tốc độ truyền sóng, từ đó nhận diện đƣợc đối tƣợng
Hình 1.3. Mặt cắt dọc hàm mục tiêu lý tƣởng (đƣờng nét liền) và hàm khôi phục
(đƣờng nét đứt) sử dụng phƣơng pháp xấp xỉ Born bậc 1. Hàm mục tiêu lý tƣởng
là hình trụ tròn có bán kính 5λ và các giá trị

là (a) 0.25π, (b) 0.5π, (c) π và

(d) 2π

Hình 2.2. Mô hình phƣơng pháp lặp vi phân Born (DBIM)
Hình 2.3. Cấu hình hệ đo
Hình 2.4. So sánh dữ liệu mô phỏng và thực nghiệm
Hình 2.5. So sánh dữ liệu mô phỏng và thực nghiệm, sử dụng bộ lọc trung bình
Hình 3.1. Hàm mục tiêu lý tƣởng (N = 22)
Hình 3.2. Lỗi chuẩn hóa của giải thuật DF-DBIM qua các vòng lặp tƣơng ứng
với các giá trị

khác nhau trong kịch bản 1

Hình 3.3. Lỗi chuẩn hóa của giải thuật DF-DBIM qua các vòng lặp tƣơng ứng
với các giá trị

khác nhau trong kịch bản 2

Hình 3.4. Lỗi chuẩn hóa của giải thuật DF-DBIM qua các vòng lặp tƣơng ứng
với các giá trị

khác nhau trong kịch bản 3

Hình 3.5. Lỗi chuẩn hóa của giải thuật DF-DBIM qua các vòng lặp tƣơng ứng
với các giá trị

khác nhau trong kịch bản 4

Hình 3.6. Kết quả khôi phục của các giải pháp khác nhau ở các vòng lặp từ 1
đến 4
Hình 3.7. Kết quả khôi phục của các giải pháp khác nhau ở các vòng lặp từ 5
đến 8
Hình 3.8. Mặt cắt dọc hàm lý tƣởng và hàm khôi phục DF–DBIM và DBIM sau

phƣơng pháp đề xuất (256 phép đo)
Hình 4.10. So sánh lỗi chuẩn hóa của phƣơng pháp truyền thống (900 phép đo)
và phƣơng pháp đề xuất (400 phép đo)
Hình 4.11. So sánh lỗi chuẩn hóa của phƣơng pháp CS-DBIM và DCS-DBIM
với các tỷ số nén khác nhau
Hình 4.12. Kết quả khôi phục của phƣơng pháp DBIM và DCS-DBIM ở các
vòng lặp từ 1 đến 4 trong trƣờng hợp Nt = Nr = 16, r = 0.581
Hình 4.13. Kết quả khôi phục của phƣơng pháp DBIM và DCS-DBIM ở các
vòng lặp từ 5 đến 8 trong trƣờng hợp Nt = Nr = 16, r = 0.581
Hình 4.14. Biểu đồ quy trình tạo ảnh của phƣơng pháp DCS-DBIM đề xuất


DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1. Tốc độ sóng âm trong các cơ quan khác nhau
Bảng 3.1. Tham số mô phỏng của các kịch bản
Bảng 3.2. Mối liên hệ giữa số phép đo và số biến trong các kịch bản
Bảng 3.3. Lỗi ở các kịch bản tƣơng ứng với mỗi giá trị

sau tổng số 8 vòng

lặp
Bảng 4.1. Lỗi chuẩn hóa và thời gian tạo ảnh của phƣơng pháp DBIM và DCSDBIM thông qua các vòng lặp với Nt và Nr khác nhau
Bảng 4.2. Thời gian tạo ảnh của phƣơng pháp DBIM và DCS-DBIM sau 8 vòng
lặp với số phép đo khác nhau
Bảng 4.3. Lỗi chuẩn hóa của phƣơng pháp DBIM và DCS-DBIM sau 8 vòng lặp
với số phép đo khác nhau


DANH MỤC GIẢI THUẬT
Giải thuật 2.1. Phƣơng pháp lặp vi phân Born – DBIM

Ma trận với các hệ số là hàm Green biểu thị sự
tƣơng tác của các điểm ảnh đến máy thu
̅

Ma trận với các hệ số là hàm Green biểu thị sự
tƣơng tác giữa các điểm ảnh

̅

Ma trận đơn vị
Toán tử biến véctơ thành ma trận đƣờng chéo

̅

Véc tơ thể hiện sự sai khác giữa tín hiệu tán xạ đo
đƣợc và tín hiệu tán xạ tiên đoán

̅

Ma trận hệ thống
Tham số chuẩn tắc trong chuẩn tắc Tikhonov
Toán tử Laplace

bmn( ⃗

Các hàm cơ bản

̅

Ma trận cơ sở lấy mẫu


Số máy thu

N

Số điểm chia lƣới
Tỉ số nén
Tham số chuẩn tắc trong l1-LSP
Tổng số vòng lặp trong phƣơng pháp DCS-DBIM

f

Tần số máy phát
Độ lệch pha
̅

̂̅

Ma trận ảnh gốc
Ma trận ảnh khôi phục
Số vòng lặp với tần số f1
Tổng số vòng lặp trong phƣơng pháp DF-DBIM
Bán kính đối tƣợng quan tâm

Γ(•)

Hàm gamma


MỤC LỤC

3.4. Kết luận chƣơng 3 ........................................................................................ 57
CHƢƠNG 4: THUẬT TOÁN LẤY MẪU NÉN DÙNG TRONG TẠO ẢNH
SIÊU ÂM CẮT LỚP ........................................................................................... 60
4.1. Cơ sở lý thuyết ............................................................................................. 60
4.2. Kỹ thuật lấy mẫu nén ngẫu nhiên ................................................................. 61
4.3. Kỹ thuật lấy mẫu nén giả ngẫu nhiên ........................................................... 62
4.4. Phƣơng pháp lặp vi phân Born kết hợp với kỹ thuật lấy mẫu nén giả ngẫu
nhiên .................................................................................................................... 64
4.5. Mô phỏng số ................................................................................................. 68
4.5.1. Đánh giá hiệu suất của phƣơng pháp DCS-DBIM và DBIM ................... 70
4.5.2. Đánh giá hiệu suất của phƣơng pháp DCS-DBIM và CS-DBIM ............. 78
4.6. Kết luận chƣơng 4 ........................................................................................ 83
KẾT LUẬN ......................................................................................................... 86
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ........................................... 91
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................... 92
PHỤ LỤC .......................................................................................................... 107


MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Ảnh siêu âm đã và đang đƣợc ứng dụng rộng rãi trong chẩn đoán bởi
những ƣu điểm nhƣ không xâm hại, giá rẻ, có tính chất thời gian thực … Tuy
nhiên, kỹ thuật tạo ảnh phổ biến hiện nay dùng để phát hiện khối u (đối tƣợng
tĩnh) sử dụng thông tin phản hồi của sóng siêu âm khi gặp vật thể (ví dụ Bmode) chỉ cho phép hiển thị định tính cấu trúc và chỉ xác định đƣợc u kích
thƣớc đủ lớn. Trong khi đó, kỹ thuật tạo ảnh siêu âm cắt lớp sử dụng thông
tin tán xạ (dùng DBIM) cho phép hiển thị định lƣợng cấu trúc, phát hiện đƣợc
u kích thƣớc nhỏ, và có nhiều tiềm năng ứng dụng (ví dụ phát hiện sớm ung
thƣ vú). Tuy nhiên, phƣơng pháp DBIM có độ phức tạp tính toán cao dẫn đến
thời gian tạo ảnh lâu. Đó là lí do cho đến nay số lƣợng các thiết bị tạo ảnh
siêu âm cắt lớp đƣợc thƣơng mại hóa rất hạn chế.

Việc xây dựng và phát triển các phƣơng pháp, mô hình, giải thuật và
công cụ nhằm nâng cao hiệu quả xử lý tín hiệu và tạo ảnh y-sinh có ý nghĩa
khoa học tốt vì những kết quả nếu thành công sẽ là đóng góp mới trong tạo
ảnh y – sinh nói chung và tạo ảnh siêu âm cắt lớp nói riêng. Những nghiên
cứu lý thuyết của đề tài thực hiện theo định hƣớng có thể hiện thực hóa đƣợc
trên các máy tạo siêu âm cắt lớp thế hệ sau.

2


6. Cấu trúc luận án
Mở đầu
Chƣơng 1: Tổng quan
Chƣơng 2: Kỹ thuật tạo ảnh siêu âm cắt lớp
Chƣơng 3: Thuật toán kết hợp tần số dùng cho tạo ảnh siêu âm cắt lớp
Chƣơng 4: Thuật toán lấy mẫu nén dùng cho tạo ảnh siêu âm cắt lớp
Kết luận và kiến nghị

3


CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN
1.1. Đặt vấn đề
Trên thế giới mỗi năm có khoảng 1,4 triệu ngƣời mới mắc bệnh ung thƣ
vú và 458.000 ngƣời tử vong [1]. Ở Việt Nam, mỗi năm có khoảng 7.000
ngƣời mới mắc bệnh, trong đó tỷ lệ tử vong khoảng 35%, cao hơn các nƣớc
phát triển, bệnh có xu hƣớng trẻ hóa và tăng dần qua các năm. Vì vậy, các
công trình nghiên cứu về các thiết bị nhằm phát hiện sớm căn bệnh ung thƣ vú
là rất cần thiết và mang tính thời sự ở Việt Nam cũng nhƣ trên thế giới.
Ung thƣ vú nếu đƣợc phát hiện và điều trị sớm thì tỷ lệ chữa khỏi bệnh

Việt Nam. Tuy nhiên, ngoài những ƣu điểm trên, thì kỹ thuật này vẫn còn một
số hạn chế nhƣ ảnh siêu âm có độ phân giải thấp; tốc độ tạo ảnh còn chậm; độ
chính xác chƣa cao; còn ảnh hƣởng bởi nhiễu; độ phức tạp tính toán còn lớn,
… Các kết quả nghiên cứu của luận án đã cải tiến đáng kể những hạn chế hiện
tại. Cụ thể:
+ Độ phân giải thấp, ảnh hƣởng bởi nhiễu đƣợc cải tiến bằng cách sử
dụng kỹ thuật kết hợp tần số đề xuất.
+ Độ chính xác chƣa cao và độ phức tạp tính toán lớn đƣợc cải tiến
bằng cách sử dụng kỹ thuật lấy mẫu nén đề xuất.
Có thể thấy rằng, những kỹ thuật xử lí tín hiệu tiên tiến này, nếu đƣợc
áp dụng trong việc khôi phục ảnh siêu âm thực tế thì sẽ cải thiện đáng kể chất
lƣợng siêu âm cắt lớp hiện tại, tạo điều kiện ứng dụng rộng rãi trong y khoa.
1.2. Tổng quan về kỹ thuật tạo ảnh siêu âm cắt lớp
Công nghệ tạo ảnh y sinh đã và đang làm thay đổi mạnh mẽ trong lĩnh
vực chẩn đoán lâm sàng. Sự phát triển bùng nổ của phƣơng tiện truyền thông
số và công nghệ thông tin đem lại các phƣơng pháp rất thông minh và tinh vi
5


trong quá trình chẩn đoán và điều trị [100]. Vào năm 1885, Wilhelm
Roentgen phát hiện ra tia X-ray, kể từ đó, công nghệ tạo ảnh y sinh ra đời.
Hơn một trăm năm qua, sự phát triển của công nghệ tiên tiến, bắt nguồn từ Xray đến MRI, CT, PET, SPECT, siêu âm … đã tạo ra những thay đổi lớn
trong lĩnh vực y học lâm sàng. Hiệu quả của các công cụ tạo ảnh không xâm
lấn phát triển nhanh chóng cùng với những tiến bộ trong khoa học máy tính.
Phƣơng pháp tạo ảnh y-sinh là phƣơng pháp tạo ảnh các bộ phận của
ngƣời hay động vật, … để thu thập dữ liệu về các mô, cấu trúc hay đặc điểm
về các mô, xƣơng hoặc thậm chí là cả đặc điểm sinh lí học bằng cách tiêm các
chất đặc biệt vào trong cơ thể ngƣời [66]. Hiện nay có rất nhiều phƣơng pháp
tạo ảnh y sinh nhƣ đã đề cập ở trên, định hƣớng nghiên cứu của đề tài là tạo
ảnh siêu âm vì nó là một trong những phƣơng pháp tạo ảnh y-sinh phổ biến

1.2.1. Siêu âm cắt lớp dựa trên lý thuyết chiếu tia:
Các hệ thống tạo ảnh thực nghiệm mà ở đó sử dụng lý thuyết chiếu tia
để xây dựng các lát cắt về tốc độ âm và độ suy hao âm từ các mô đã đƣợc xây
dựng đƣợc vài thập kỉ. Một số hệ thống đã đƣợc xây dựng vào cuối những
năm 1970 và đầu năm 1980 để thu thập các lát cắt về âm học chẩn đoán ở vú
7


phụ nữ [30], [41], [42], [70]. Một ví dụ của hệ thống tạo ảnh hiện có là
CURE, đƣợc phát triển bởi Viện Ung thƣ Karmanos [61]. Cả hai kỹ thuật siêu
âm cắt lớp sử dụng giải pháp chiếu tia thẳng [60] và hiệu chỉnh khúc xạ [16]
đã đƣợc thực hiện trong hệ thống này. Hệ thống CURE biểu thị ảnh về tốc độ
âm, độ suy hao và độ phản xạ. Một ví dụ khác là hệ thống HUTT, đƣợc phát
triển bởi các nhà nghiên cứu của Trƣờng Đại học Nam California [44], [45],
[46]. Hệ thống này sử dụng kỹ thuật cắt lớp dựa vào giải pháp chiếu tia để
khôi phục ảnh nhằm biểu thị hệ số suy hao ở các tần số khác nhau. Các
phƣơng pháp tổng hợp ảnh đƣợc sử dụng để kết hợp các lát cắt khác nhau để
tạo ảnh 3D nhằm nâng cao khả năng chẩn đoán. Trong môi trƣờng phòng thí
nghiệm, các hệ thống siêu âm cắt lớp 3D đƣợc phát triển bởi Viện Công nghệ
Karlsruhe đã sử dụng các đầu dò đƣợc sắp xếp trong khẩu độ hình trụ 2D. Sử
dụng lý thuyết chiếu tia, các lát cắt về tốc độ âm và độ phản xạ đã đƣợc xây
dựng [35], [76].
Kỹ thuật chụp cắt lớp dựa vào lý thuyết chiếu tia cũng đƣợc đề xuất để
khôi phục ảnh về các thông số khác ngoài các thông số về tốc độ âm, độ suy
hao âm và độ phản xạ. Ví dụ, Zhang cùng cộng sự đã đề xuất để khôi phục lát
cắt về tham số âm học phi tuyến từ các phép đo biên độ hài bậc 2 [22] và
tƣơng tác sóng phi tuyến ở hai tần số khác nhau [21].
Mặc dù việc thực thi thực nghiệm thành công của kỹ thuật siêu âm cắt
lớp dựa vào lý thuyết chiếu tia, nhƣng kỹ thuật này thƣờng xuyên gặp phải sự
hoài nghi một phần do mô hình vật lý đơn giản đƣợc sử dụng để khôi phục

ngƣợc chỉ đƣợc dùng để tạo ảnh các mô vú [13], [29], [54] bởi vì vú phụ nữ
chỉ chứa các mô mềm. Một số công trình độc lập nghiên cứu sự tạo ảnh của
xƣơng [55], chúng có thể mở rộng mức độ nào đó dải ứng dụng của kỹ thuật
tán xạ ngƣợc. Hai là, dữ liệu tán xạ phải đƣợc thu ở nhiều góc độ khác nhau
từ 00 đến 3600 để thu đƣợc ảnh chất lƣợng tốt nhất (minh họa ở Hình 1.2).
9


Đây cũng chính là lí do khác nữa mà hầu hết các công trình nghiên cứu về sự
tán xạ ngƣợc tập trung vào tạo ảnh các mô vú. Máy chụp ảnh siêu âm cắt lớp
phổ biến đƣợc thƣơng mại hóa trên thị trƣờng có thể đƣợc kể đến là máy máy
chụp ảnh vú SoftVue [62] với các tham số hoạt động là: Số biến tử: 2048; Số
kênh nhận: 512; Số kênh phát: 512; Tần số hoạt động: 3MHz; Độ phân giải
dữ liệu: 14 bít; Độ phân giải ảnh (B-mode): 0.7mm; Độ dày lát cắt: 2,5mm;
Đƣờng kính vú tối đa: 22cm; Thời gian thu thập trên mỗi lát cắt: 15s.

Hình 1.2. Minh họa cấu hình hệ đo sử dụng hiệu ứng tán xạ. Việc bố trí
máy phát/thu sẽ cho dữ liệu gián tiếp về đối tượng, áp dụng kỹ thuật tái tạo sẽ
thu được là ảnh thể hiện phân bố tốc độ truyền sóng, từ đó nhận diện được
đối tượng [3].
Một hạn chế nữa của kỹ thuật tán xạ ngƣợc là thiếu các kỹ thuật tính
toán mạnh và hiệu quả. Có hai hƣớng nghiên cứu trong kỹ thuật siêu âm cắt
lớp dựa trên lý thuyết tán xạ ngƣợc: Kỹ thuật siêu âm cắt lớp sử dụng phƣơng
pháp xấp xỉ Born bậc 1 [5] và Kỹ thuật siêu âm cắt lớp sử dụng phƣơng pháp
xấp xỉ Rytor bậc 1 [4]. Cả hai hƣớng nghiên cứu này đều có những ƣu và

10


nhƣợc điểm khác nhau. Tuy nhiên, kỹ thuật siêu âm cắt lớp sử dụng phƣơng


tƣợng khôi phục.

Bán kính đối tƣợng theo λ
Sự thay đổi vận tốc
truyền âm (%)

Sự thay đổi vận tốc
truyền âm (%)

Bán kính đối tƣợng theo λ

Bán kính đối tƣợng theo λ

Bán kính đối tƣợng theo λ

11