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

Bài viết trình bày đặc tính cơ của mô (độ đàn hồi, độ nhớt) là một trong những thông tin có ích được sử dụng để phát hiện các khối u. Tạo ảnh siêu âm sóng biến dạng (Ultrasound shear wave imaging) là một phương pháp mới có thể định lượng được độ đàn hồi mô thông qua ước lượng các tham số của module shear phức (complex shear modulus – CSM) hay ước lượng số sóng và sự suy giảm truyền sóng của sóng biến dạng (ShearWave) trong mô.Mời các bạn cùng tham khảo!

Nâng cao ch t lng to nh siêu âm sóng bin dng

Lơng Quang Hi1, Nguyn Linh Trung2, Trn c Tân2

Email: luonghai@mta.edu.vn, linhtrung@vnu.edu.vn, tantd@vnu.edu.vn

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 mô

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

ng ư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 mô và

môi tr ư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

T khóa- To nh siêu âm sóng bin dng, B lc t hp

àn hi, b lc trung v

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 oán 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)

hi sóng bin dng dùng trong chn oán y t [7] Nm 2004,

Chen và các cng s ã a ra công 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 mô hình Kelvin – Voigt

dng MLEF  c lng CSM trong môi trng không 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 tôi vn tip tc s dng MLEF  phát hin các i tng 2D trong môi trng có nhiu Gauss - loi nhiu sinh ra trong quá trình thu nhn Doppler Tip theo, chúng tôi 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

u tiên, shear wave c to ra và o theo sơ  Hình 1 Mt cái kim bng thép không 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 mô 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]

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 mô hình các

sóng ti im r trên mi tia; j

s dng MLEF  c lng  và k t s i v trí r , t ó c

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 ( , )v r t i 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:

1

s

r



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:

0

( )

0 0

1

i

r r

 

Trong ó, ch s n là thi gian ri rc, r là t0 a  ban u, t

là bc thi gian ri rc và  là phase thi gian ban u

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

c vit li nh sau:

0

( ) 1

0

1

r r





sin( ( n  1) t k r s( r0)) sin( (3) t)

Trên thc t, vn tc sóng bin dng o c ti mi im

trong không 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

i ( ) : i ( ) w ( )i

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

phơng trình trng thái sau:

1

n



mô hình ng hc trong không gian ca sóng bin dng  dài

ca các vector v , n  và k b s ng s v trí trong không gian

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:



,0

0 0

n n

n

v v



T Phơng trình (5) và (6), h s suy gim  và s sóng

s

dng MLEF theo thut toán trong [3]

C c lng các tham s CSM da trên mô hình Kelvin – Voigt

s

phơng trình sau:

'

s s

k  k i (7)

dng MLEF

Mt khác, theo mô hình Kelvin – Voigt [2], ta có:

s



 (8)

1 i

    (9)

Theo nh ngha s sóng,

' 2

s s

f k c



 (10) T Phơng trình (8) và (10), ta có:

/

s

k    (11) T các Phơng trình (7), (9) và (11), ta tính c  àn hi 1

 và  nht  ca môi trng

s

s

k k









 (12a)

2 2 2

2

s

s

k k

 









 (12b)

D To nh 2D ca i tng (khi u)

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 môi trng; 2) nh  nht ca môi trng

Hình 2 là nh  àn hi, trong ó khi u c phát hin có màu 

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

1

1

 và  > * Da vào  chênh lch giá tr so vi ngng ca  và  , 1

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 toán quá trình lc nhiu gm các bc

sau:

ti v trí chính gia ca ca s lc

sp xp chúng theo th t tng dn hoc gim dn

phn t nh ban u (ti trung v ca ca s lc)

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

 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 môi

trng (nh gc ban u có kích thc 43×90) có 2 i tng

hình tròn (gi nh là 2 u khác nhau) i tng 1 t ti v trí

(10 mm, 8 mm) vi bán kính 3 mm Các tham s CSM ca các

 =1000 Kg/m3, tn s dao ng ca kim rung f=100 Hz, 0

r =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 mô 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 môi trng bên ngoài cho n khi vào trong u) so vi công b trc ây ca chúng tôi [8]

Hình 4 nh gc mô phng

Th hai, xây dng kch bn quét tia mô phng s truyn sóng bin dng Toàn b nh gc c quét 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 quét 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 công sut tín hiu trên công 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

i vi các trng hp s dng b lc MLEF có kích thc là

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

a) b)

c) 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)

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 toán khác nhau)

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

và s = 86

Khi s dng b lc Trung v, các kt qu mô phng th hin

trong Hình 8 và Hình 9

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).

a) 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 mô 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

Vn  quan trng trong vic phát các khi u trong nh àn

1

tng loi mô Trên thc t, không phi mô bnh nào cng có

tham s CSM khác bit vi mô không bnh Trong [6], tác gi

Bng 1:

(kPa)

Mt  mô (kg/m3)

Tuyn

vú

1000 ±8%

Tuyn

tin lit

Phía trc bình

Phía sau bình

khác bit gia mô bình thng và mô xơ gan ây có th là

mt nguyên 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

 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

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

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 Ngoài ra, chúng tôi 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

1

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

[1] Orescanin M., et al, “Shear Modulus Estimation With Vibrating With

Needle Stimulation”, IEEE Trans Ultrasonics, Ferroelectrics, and

Frequency Control 57, 1358-1367 (2010)

[2] 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)

[3] Zupanski, M., “Maximum Likelihood Ensemble Filter: Theoretical Aspects”, Monthly Weather Review 133, 1710-1726 (2005) [4] 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

[5] Tan Tran-Duc, et al, “Complex shear modulus estimation using the maximum likelihood ensemble filter”, BME’04, 2012

[6] Jeremy Bercoff, “ShearWave Elastography”, White paper, supersonic imagine (2008)

[7] 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

[8] 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