Nâng cao chất lượng tạo ảnh siêu âm sóng biến dạng sử dụng hai bước lọc

Hội Hội
Thảo
Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)

Nâng cao cht lng to nh siêu âm sóng bin dng
s dng hai bc lc
Lơng Quang Hi 1 , Nguyn Linh Trung 2 , Trn c Tân 2
1

Hc Vin K thut Quân s
Trng H Công ngh - H Quc gia Hà Ni
Email: , ,
2

dng MLEF  c lng CSM trong mơi trng khơng ng
nht 1D [5]. Sau ó, tác gi ã phát trin phơng pháp này cho
vic phát hin i tng 2D [8]. Tuy nhiên, nh 2D to c
chu nh hng nng bi hiu ng nhiu m do vic s dng
quyt nh cng trong vic xác nh v trí ca khi u. D thy
rng trong môi trng nhiu ln thì tác ng ca loi nhiu
này càng trm trng hơn. Vì th, trong bài báo này, bc u
chúng tơi vn tip tc s dng MLEF  phát hin các i
tng 2D trong mơi trng có nhiu Gauss - loi nhiu sinh ra
trong quá trình thu nhn Doppler. Tip theo, chúng tơi có th
khai thác tính cht y – sinh t nhiên ca u và môi trng xung
quanh u là ng nht. Vic s dng lc trung v (có  phc
tp thp) nhng vn có kh nng gim loi nhiu này c 
xut. Mt s kch bn th nghim ã c tin hành  khng
nh cht lng và tính kh thi ca phơng pháp  xut.

Tóm tt— c tính c ca mô ( àn hi,  nht) là mt trong
nhng thông tin có ích ưc s dng  phát hin các khi u. To
nh siêu âm sóng bin dng (Ultrasound shear wave imaging) là
mt phưng pháp mi có th nh lưng ưc  àn hi mô
thông qua ưc lưng các tham s ca module shear phc
(complex shear modulus – CSM) hay ưc lưng s sóng và s suy
gim truyn sóng ca sóng bin dng (ShearWave) trong mơ.
Maximum Likelihood Ensemble Filter (MLEF) là b lc ưc áp
dng hiu qu trong vic ưc lưng gián tip các tham s ca
CSM. u tiên, b lc MLEF ưc s dng  ưc lưng các
tham s CSM trên tng tia (ưc lưng 1D), t ó xây dng nh 2
chiu (2D) dùng phưng pháp quét tia và quyt nh dùng
ngưng cng. Tuy nhiên nh 2D ưc tái to trong môi trưng
nhiu ln s chu nh hưng nng bi hiu ng nhiu m
(Speckle noise). Tip theo, da vào c tính ng nht ca mơ và
mơi trưng xung quanh, tác gi  xut s dng thêm lc trung
v  loi b nhiu này nhm ci thin cht lưng nh khôi phc.
Mt s th nghim ã ưc tin hành  khng nh cht lưng
ca phưng pháp  xut.

II.

u tiên, shear wave c to ra và o theo sơ  Hình 1. Mt
cái kim bng thép khơng g có ng kính 1.5mm, dài 13 cm
c gn vào b chp hành (actuator). B chp hành này c
iu khin bng b phát sóng có tn s t 50 Hz n 450 Hz,
biên  in áp khong t 5V n 15V. Theo ó, kim s rung
dc theo trc z và truyn sóng bin dng vào mơ. Vn tc ca
sóng bin dng ti mt v trí c o bng mt máy siêu âm
Doppler [1].

T khóa- To nh siêu âm sóng bin dng, B lc t hp
hp l cc i (MLEF), module shear phc (CSM), to nh
àn hi, b lc trung v.
I.

GII THIU

c tính cơ ca mô mm ( àn hi và  nht) là mt
thông tin có ích cho vic chn ốn tình trng bnh lý ca mô.
Các phơng pháp to nh àn hi bao gm: MRI, siêu âm to
nh àn hi tnh, siêu âm to nh àn hi ng (bao gm c
phơng pháp to nh àn hi sóng bin dng - SWEI). SWEI
c phát trin  c lng các tham s ca module shear
phc – CSM (tính àn hi và tính nht). Vì vy, SWEI c
b sung trên nn máy siêu âm truyn thng  h tr chn
oán bnh (phát hin các khi u).
Nm 1998, Sarvazyan ã gii thiu v k thut to nh àn
hi sóng bin dng dùng trong chn ốn y t [7]. Nm 2004,
Chen và các cng s ã a ra cơng thc cho thy vn tc
truyn sóng bin dng có liên quan n  àn hi và  nht
ca môi trng [4]. Theo ó, h  xut phơng pháp nh
lng  àn hi và  nht mô thông qua vic o s phân tán
vn tc sóng bin dng. Nm 2010, Orescanin Marko và các
cng s ã áp dng MLEF  c lng các tham s CSM
cho môi trng ng nht da trên mơ hình Kelvin – Voigt
[2].  Vit Nam, nm 2012, Tân TD và các cng s ã áp

Hình 1. Sơ  thc nghim to và o sóng bin dng [1].

Th hai, phơng pháp quét tia c dùng làm mơ hình các
hng truyn sóng. Biu din  và ks là h s suy gim và s

36

ISBN: 978-604-67-0635-9

PHƠNG PHÁP

36


HộiHội
Thảo
Quốc
Gia
2015
vàCơng
CơngNghệ
Nghệ
Thơng
(ECIT
2015)
Thảo
Quốc
Gia
2015về
vềĐiện
Điện Tử,
Tử,Truyền

Truyền Thơng
Thơng và
Thơng
TinTin
(ECIT
2015)
thí nghim; theo ó n  n1 nh c ch ra trong Phơng
trình (5); Phơng trình (4) c vit di dng phơng trình
trng thái sau:
v 
 vn   w 
(6)
yn   n    I , 0     n 
   
n  0 
0 
T Phơng trình (5) và (6), h s suy gim  và s sóng
ks ca sóng bin dng ca mi tia c c lng bng vic s
dng MLEF theo thut tốn trong [3].

sóng ti im r trên mi tia; r   e j là ta  cc. Th ba,
s dng MLEF  c lng  và ks ti v trí r , t ó c
lng c tham s CSM ca mơ ti v trí r da trên mơ hình
Kelvin – Voigt cho mơi trng nht [2]. Th t, tái to nh 2D
bng vic bin i các tham s CSM ã c c lng t ta
 cc sang ta  -các. Cui cùng, s dng b lc trung v
 gim nhiu nh 2D thu c.
A. Phng trình truyn sóng bin dng
Vn tc riêng vi (r , t ) ca tia th i là mt hàm không gian - thi
gian ca ta  r và thi gian t, nó c biu din bng

phơng trình sau:

v i (r , t ) 

1
r

Aer cos(t  k s r ), i  1,..., L

C. c lng các tham s CSM da trên mơ hình Kelvin –
Voigt.
S sóng phc k s' ca sóng bin dng c xác nh theo
phơng trình sau:
(7)
k s'  ks  i
Nh ã trình bày  trên,  và k s c c lng bng vic s
dng MLEF.
Mt khác, theo mơ hình Kelvin – Voigt [2], ta có:

(1)

Trong ó L là s tia quét, A là biên  ca sóng bin dng ti v
trí gc,  là tn s góc sóng bin dng. Biu din ri rc ca
tín hiu vn tc riêng trong phơng trình (1) ta có:

v n (r ) 
i

1
r  r0

cs 

Ae

 ( r r0 )

cos( nt  k s ( r  r0 )   )

(2)

Qua mt s phép bin i lng giác, Phơng trình (2) có th
c vit li nh sau:

1
r  r0

Ae ( r r ) x

(11)
ks'   2 / 
T các Phơng trình (7), (9) và (11), ta tính c  àn hi
1 và  nht  ca môi trng.

0

sin( (n 1)t  k s (r  r0 )   ) sin(t )

(3)

1 

Trên thc t, vn tc sóng bin dng o c ti mi im
trong khơng gian bao gm thành phn vn tc tính theo
Phơng trình truyn sóng (3) cng vi thành phn nhiu
Gaussian w in (r ) . Do ó ta có mơ hình sau:

vi n (r ) : vi n (r )  w in ( r )

(8)

(9)
  1  i
Trong ó: cs là vn tc sóng bin dng;  là mt  khi môi
trng;  là  àn hi nht ca môi trng; 1 là  àn hi
và  là  nht ca mơi trng.
Theo nh ngha s sóng,
2 f
k s' 
(10)
cs
T Phơng trình (8) và (10), ta có:

Trong ó, ch s n là thi gian ri rc, r0 là ta  ban u, t
là bc thi gian ri rc và  là phase thi gian ban u.

vi n (r )  vi n1 (r ) cos(t ) 






 2 ( ks2   2 )
(ks2   2 ) 2

2 k s 
(ks2   2 ) 2

(12a)
(12b)

D. To nh 2D ca i tng (khi u)

(4)

Ti mi im trong không gian, các tham s CSM 1 và
 c c lng. ng vi mi quá trình c lng các tham
s CSM cho tt các im trong không gian kho sát, chúng ta
thu c 2 nh: 1) nh  àn hi ca mơi trng; 2) nh 
nht ca mơi trng.
Hình 2 là nh  àn hi, trong ó khi u c phát hin có
màu .

B. c lng h s suy gim và s sóng bng MLEF
 có th s dng MLEF cho vic c lng h s suy gim
 và s sóng k s , Phơng trình (3) c vit di dng
phơng trình trng thái sau:
vn   F (vn1 , n1 )


(5)
xn     
  

n1
 n 

Trong ó n  T , ksT , , r , A , F là mt hàm phi tuyn làm


mơ hình ng hc trong khơng gian ca sóng bin dng.  dài
ca các vector vn ,  và k s bng s v trí trong khơng gian.
Chúng ta gi thuyt rng n là không i trong sut thi gian
T

37

37


Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)

(10 mm, 8 mm) vi bán kính 3 mm. Các tham s CSM ca các
i tng 1 = 650 Pa và  =0.1 Pa/s. Mt  môi trng
 =1000 Kg/m3, tn s dao ng ca kim rung f=100 Hz,
r0 =0.4 mm.
Các s liu  xut trong kch bn mô phng c xây dng
da trên các s liu tin hành thc nghim c mô t trong
[1]. nh tham s CSM mơ phng ca hai i tng có s bin

i t t  khu vc biên (th hin bng màu sc)  th hin sát
vi thc tin hơn (tc là s thay i c tính CSM là dn dn
t mơi trng bên ngoài cho n khi vào trong u) so vi cơng
b trc ây ca chúng tơi [8].

Hình 2. nh siêu âm o  àn hi ca mt khi u [6].

 xác nh c s tn ti ca khi u thì cn phi xác nh
giá tr ngng 1* và  * phân bit gia mô thng và khi u.

Thông thng các khi u c phát hin có 1 > 1* và  >  * .
Da vào  chênh lch giá tr so vi ngng ca 1 và  ,
chúng ta xây dng c nh  àn hi và nh  nht vi
mã màu phù hp. nh u ra cui cùng là kt ca ca phép
cng nh  àn hi vi nh  nht.
E. Lc nhiu nh 2D bng b lc Trung v
Trên thc t, nh sau khi tái to vn còn nhiu. Các loi nhiu
thng gp gm nhiu m, nhiu mui – tiêu. Trong bài báo
này, tác gi s dng b lc trung v  gim các nhiu nói trên
(làm trơn nh). Thut tốn q trình lc nhiu gm các bc
sau:
- S dng ca s lc 3×3, quét qua tng phn t ca nh
ti v trí chính gia ca ca s lc.
- L y tt c các phn t nh xut hin trên ca s lc và
sp xp chúng theo th t tng dn hoc gim dn.
- L y phn t trung v ca dãy mi c sp xp gán cho
phn t nh ban u (ti trung v ca ca s lc).

Hình 4. nh gc mơ phng

Th hai, xây dng kch bn qt tia mơ phng s truyn sóng
bin dng. Tồn b nh gc c qt bi góc  khác nhau, t
0o  90o , bc quét 1o to ra 90 tia quét. Dc theo mi tia,
chn 43 khong bng nhau (trong thc nghim s dng máy
siêu âm Doppler có 43 phn t transducer).

Hình 5. Minh ha vic qt tia [8]

Tin hành mô phng vi các trng hp:
1. B lc MLEF có kích thc (s) là 43,
cng thêm nhiu vi t s cơng sut tín hiu trên cơng sut
tp âm (SNR) = 30;35;39;42;45;50;55 dB
2. B lc MLEF có kích thc là 86,
cng thêm nhiu vi SNR = 30;35;39;42;45;50;55 dB
3. Áp dng b lc trung v vi kích thc ca s lc 3×3.

Hình 3. Minh ha các bc thc hin b lc trung v

III.

KT QU VÀ BÀN LUN

 kim tra phơng pháp c  xut, chúng tôi ã xây dng
mt kch bn mô phng. Th nht, chúng tôi to mt mơi
trng (nh gc ban u có kích thc 43×90) có 2 i tng
hình trịn (gi nh là 2 u khác nhau). i tng 1 t ti v trí
(6 mm, 1.4 mm) vi bán kính 1.4 mm. i tng 2 t ti v trí

Mt s kt qu nhn ưc như sau:
i vi các trng hp s dng b lc MLEF có kích thc là

86, mt s kt qu nh tái to c th hin trong Hình 6.

38

38


Thảo
Quốc
Gia2015
2015về
vềĐiện
Điện Tử,
Tử,Truyền
Truyền Thơng
Thơng và
Thơng
TinTin
(ECIT
2015)
HộiHội
Thảo
Quốc
Gia
vàCơng
CơngNghệ
Nghệ
Thơng
(ECIT
2015)

a)

b)

c)

d)

a)

b)

c)
d)
Hình 8. Các nh c tái to dùng b lc MLEF vi s = 43 và b lc
trung v kích thc 3×3: khi có nhiu Gauss vi SNR = 39 dB (a),
khi có nhiu Gauss vi SNR = 42 dB (b), khi có nhiu Gauss vi
SNR = 45 dB (c), khi có nhiu Gauss vi SNR = 50 dB (d).

e)
f)
Hình 6. Các nh c tái to dùng MLEF vi s = 86: khi cha có
nhiu (o lý tng) (a), khi có nhiu Gauss vi SNR = 30 dB (b), khi
có nhiu Gauss vi SNR = 35 dB (c), khi có nhiu Gauss vi SNR =
39 dB (d), khi có nhiu Gauss vi SNR = 45 dB (e), khi có nhiu
Gauss vi SNR = 50 dB (f).
a)

Hình 7 mô t quan h gia SNR và PSNR (T s tín hiu cc

i trên nhiu) vi các kích thc b lc MLEF khác nhau
(tơng ng vi  phc tp tính tốn khác nhau).

b)

c)
Hình 9. Các nh c tái to dùng MLEF vi s = 86 và b lc trung
v kích thc 3×3: khi có nhiu Gauss vi SNR = 39 dB (a), khi có
nhiu Gauss vi SNR = 45 dB (b), khi có nhiu Gauss vi SNR = 55
dB (c).

Qua các kt qu mơ phng, chúng ta có th nhn thy khi s
dng b lc MLEF có kích thc s = 86 và b lc trung v có
kích thc 3×3, nh tái to s có cht lng tơng i tt, gn
ging vi nh gc.
Bàn lun

Hình 7. SNR và PSNR trong hai trng hp s dng MLEF có s = 43
và s = 86.

Vn  quan trng trong vic phát các khi u trong nh àn
hi là xác nh c các giá tr ngng 1* và  * phù hp vi
tng loi mô. Trên thc t, không phi mô bnh nào cng có

Khi s dng b lc Trung v, các kt qu mơ phng th hin
trong Hình 8 và Hình 9.

39

39

HộiHội
Thảo
Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
tham s CSM khác bit vi mô không bnh. Trong [6], tác gi
dn ra tham s 1 ca mt s loi mô trong Bng 1.

[3]

Bng 1:

Sut àn
hi
(kPa)

Kiu mô mm

Tuyn
vú

Tuyn
tin lit

Gan

[2]

[4]

Mt  mơ
(kg/m3)

M bình thng

18-24

[5]

Tuyn bình thng

28-66

[6]

Mơ xơ

96-244

[7]

Ung th biu mơ
Phía trc bình
thng
Phía sau bình
thng
U lành tính

22-560

Ung th biu mơ

96-244

Bình thng
Xơ gan

55-63

1000 ±8%

[8]

62-71
36-41
0.4-6
15-100

Nhìn vào Bng 1, ta thy ch có tham s 1 ca Gan là có s
khác bit gia mơ bình thng và mơ xơ gan. ây có th là
mt ngun nhân lý gii ti sao các máy siêu âm th h mi
bc u ã áp dng công ngh to nh àn hi sóng bin
dng (SWEI) trong ánh giá bnh gan. Vic ánh giá trên các
cơ quan khác (tuyn vú, tuyn yên, tuyn giáp, ...) vn ang
c nghiên cu phát trin.
Trong bài báo này, tác gi ã c lng c tham s 1 và 
 to nh  àn hi nht, làm tng kh nng phát hin các
khi u. Bc x lý tip theo, tác gi s dng b lc Trung v 
gim nhiu. Trên thc t, các nh siêu âm thng xut hin các

loi nhiu nh: nhiu m, nhiu mui - tiêu. Ngoài ra, khi kt
hp nh t hai tham s 1 và  , nh tng hp có nhiu thành
phn ơn l ri rác (nh nhiu m). B lc Trung v, c bit,
có hiu qu trong vic lc các loi nhiu nói trên.
IV.

KT LUN

Trong bài báo này, bng vic s dng MLEF, chúng tôi ã c
lng c các tham s CSM và to nh 2D i tng trong
môi trng có nhiu. Phân tích nh lng khi có s nh hng
ca các mc nhiu khác nhau. Ngồi ra, chúng tơi s dng b
lc trung v  gim nhiu (các nhiu m) trên nh 2D tái to
c. Trong tơng lai, chúng tôi s áp dng và ci tin phơng
pháp trên cho b d liu thc. Bên cnh ó, tip tc nghiên cu
a ra các cp giá tr ngng 1* và  * phù hp vi tng môi
trng (các kiu mô khác nhau), ng thi nghiên cu nâng
cao cht lng ca các b lc trong quá trình to nh.
TÀI LIU THAM KHO
[1]

Orescanin M., et al, “Shear Modulus Estimation With Vibrating With
Needle Stimulation”, IEEE Trans. Ultrasonics, Ferroelectrics, and
Frequency Control. 57, 1358-1367 (2010).

40

40

Orescanin M., et a, “Model-based complex shear modulus

reconstruction: A Bayesian approach”, In: IEEE Int'l Ultrasonics
Symposium, pp. 61-64. IEEE Press (2010).
Zupanski, M., “Maximum Likelihood Ensemble Filter: Theoretical
Aspects”, Monthly Weather Review. 133, 1710-1726 (2005).
Chen, Shigao, Mostafa Fatemi, and James F. Greenleaf, "Quantifying
elasticity and viscosity from measurement of shear wave speed
dispersion", The Journal of the Acoustical Society of America 115.6
(2004): 2781-2785.
Tan Tran-Duc, et al, “Complex shear modulus estimation using the
maximum likelihood ensemble filter”, BME’04, 2012.
Jeremy Bercoff, “ShearWave Elastography”, White paper, supersonic
imagine (2008).
Sarvazyan, Armen P., et al, "Shear wave elasticity imaging: a new
ultrasonic technology of medical diagnostics", Ultrasound in medicine
& biology 24.9 (1998): 1419-1435.
Hao, N. T., Thuy-Nga, T., Dinh-Long, V., Duc-Tan, T., Linh-Trung,
N., “2D Shear Wave Imaging Using Maximum Likelihood Ensemble
Filter”, International Conference on Green and Human Information
Technology (ICGHIT 2013), pp. 88-94.