Nâng cao chất lượng hình ảnh trong siêu âm thai nhi

á sóng âm nà đi vào trong ơ thể, gặp các mặt phân cách giữ h i môi trường khác nhau bên trong ơ thể và bị dội ngư c trở lại đầu dò Hình 2.2... Hình 2.2 Sóng âm đi qua mặt phân cách giữa

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

LUẬN VĂN THẠC SĨ

NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HÌNH ẢNH TRONG SIÊU ÂM THAI NHI

UÔNG MINH NAM

Uongminhnam92@gmail.com

Ngành Kỹ thuật Y sinh Chuyên ngành: Kỹ thuật Y sinh

Giảng viên hướng dẫn: TS NGUYỄN THU VÂN

Bộ môn: Công nghệ điện tử và kỹ thuật y sinh

Hà Nội, 11/2020

MỤC LỤC

DANH MỤC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT 3

DANH MỤC HÌNH VẼ 4

DANH MỤC BẢNG BIỂU 8

LỜI CẢM ƠN 9

GIỚI THIỆU CHUNG 10

CHƯƠNG T NG U N VỀ ẢNH Y TẾ 11

1.1 ản h t ảnh t 11

1.2 i tr ảnh t 11

1.3 h t ư ng ảnh t 11

1.3.1 Nhiễu Gaussian 13

1.3.2 Nhiễu xung 14

1.3.3 Nhiễu Poisson 14

1.3.4 Nhiễu lốm đốm 14

CHƯƠNG 2 TẠO ẢNH SIÊU ÂM 16

2.1 Nguyên lý tạo ảnh siêu âm 16

2.2 Đặc tính vật lý c a sóng siêu âm 18

2.3 Ảnh giả trong tạo ảnh siêu âm 20

2.3.1 Ảnh do phản xạ âm vang 20

2.3.2 Hình đuôi sao chổi 22

2.3.3 Phản hổi âm qua mặt phẳng cong (hình ảnh soi gương) 22

2.3.4 Ảnh giả do khúc xạ 23

2.3.5 Ảnh giả do tăng sáng phí s u 24

2.3.6 Giảm âm phía sau 25

2.3.7 óng ưng 26

2.3.8 Hiện tư ng dội lại nhiều lần 26

2.3.9 Ảnh giả do chùm sóng phản phụ và hiệu ứng thùy biên 27

2.3.10 Ảnh giả do dụng cụ 28

2.3.11 Ảnh giả do độ dày chùm sóng 29

2.4 Ảnh hưởng c a nhiễu đốm tới ch t ư ng hình ảnh siêu âm 29

2.4.1 Bộ lọc Lee 30

2.4.2 Bộ lọc Kuan 30

2.4.3 Bộ lọc Wiener 31

CHƯƠNG 3 XỬ LÝ ẢNH SIÊU ÂM 34

3.1 Tăng giảm độ sáng 34

3.2 Tách ngưỡng 35

3.3 Bó cụm 37

3.4 Biểu đồ Histogram 39

3.5 Bi n đổi c p xám tổng th 42

3.6 Kỹ thuật lọc nhiễu ảnh 43

3.6.1 Kỹ thuật lọc trung bình 43

3.6.2 Lọc thông cao 46

3.6.3 Bộ lọc thông th p 47

3.7 Thuật toán lọc trung vị 48

3.8 Tăng ường ch t ư ng ảnh siêu âm sử dụng bộ lọc dựa trên c u trúc 50

3.8.1 Tensor khu ch tán và phân loại kiểu c u trúc 51

3.8.2 Phương pháp phân oại c u trúc 52

3.8.3 Phân loại sàng lọc 54

3.8.4 Phương pháp phân oại dựa trên c u trúc Despeckle 56

CHƯƠNG 4 THU THẬP DỮ LIỆU VÀ THỰC HIỆN XỬ LÝ ẢNH 59

4.1 Thu thập dữ liệu 59

4.2 Thực hiện xử lý ảnh 59

4.2.1 Thực hiện phân loại c u trúc một hình ảnh siêu âm 59

4.2.2 K t quả và nhận xét 63

TÀI LIỆU THAM KHẢO 67

D NH SÁCH THUẬT NGỮ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Thuật ngữ tiếng anh Ý nghĩa

MRI Magnetic Resonance Imaging Hình ảnh cộng hưởng từ

EIT Electrical impedance

FWHM Full Width at Half Maximum Khoảng cách nhỏ nh t giữa

h i điểm tương phản cao có thể phân biệt

LSF The number of distinguishable

lines per cm

Số ư ng đường phân biệt trên

cm ENL Equivalent Number of Looks Ước tính số lần hiển thị tương

đương TGC Time Gain Compensation Bù hệ số khu h đại theo

chiều sâu

D NH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Phân loại nhiễu 13

Hình 1.2 Hình ảnh bị ảnh hưởng bởi nhiễu Gaussian 13

Hình 1.3: Hình ảnh bị ảnh hưởng bởi nhiễu Salt và Pepper 14

Hình 1.4 Hình ảnh bị ảnh hưởng bởi nhiễu speckle 15

Hình 2.1 Hiệu ứng áp điện 16

Hình 2.2 Sóng âm đi qu mặt phân cách giữa hai môi trường khác nhau 17

Hình 2.3 Biểu diễn sóng âm theo thời gian 18

Hình 2.4 Sơ đồ hình giả do phản xạ 20

Hình 2.5 Ảnh giả do phản xạ trong siêu âm hốc mắc 21

Hình 2.6 Ảnh giả do phản xạ trong siêu âm gan, túi mật 21

Hình 2.7 Ảnh giả do phản xạ xảy ra ở vùng kín trong ruột 21

Hình 2.8 Đuôi s o hổi ở mặt phân cách với khí phổi 22

Hình 2.9 Đuôi s o hổi ở lớp khí trong dạ dà và dưới gan 22

Hình 2.10 Hình ảnh c đuôi s o hổi trong siêu âm 22

Hình 2.11 Ảnh giả trong hình ảnh soi gương 23

Hình 2.12 Ảnh giả trong hình ảnh soi gương bướu máu trong gan 23

Hình 2.13 Sơ đồ giải thích ảnh giả do khúc xạ 24

Hình 2.14 Hình giả do khúc xạ 24

Hình 2.15 Hình giả s u khi đư c xử lý 24

Hình 2.16 Tăng sáng phí s u a siêu âm túi mật 25

Hình 2.17 Ảnh siêu âm sỏi túi mật 25

Hình 2.18 : ảnh giả bóng ưng 26

Hình 2.19 Nguyên lý c a hiện tư ng dội lại nhiều lần 26

Hình 2.20 Sóng âm dội lại nhiều lần trong đường mật và túi mật 27

Hình 2.21 Ảnh mô tả chum tia thùy bên 27

Hình 2.22 ảnh giả do hiệu ứng thùy bên 28

Hình 2.23 Nhiễu từ thi t bị lân cận 28

Hình 2.24 Ảnh thể hiện hiệu ứng vụ nổ 28

Hình 2.25 Ảnh giả do độ dày chum tia 29

Hình 2.26 Ảnh gốc 32

Hình 2.27 Bộ lọc Kuan (3×3) 32

Hình 2.28 Bộ lọc Kuan (5×5) 32

Hình 2.29 Bộ lọc Lee (3×3) 32

Hình 2.30 Bộ lọc Lee (5×5) 32

Hình 2.31 Bộ lọc Wiener (3×3) 33

Hình 2.32 Bộ lọc Wiener (5×5) 33

Hình 3.2 Ảnh sau xử lý TGC 34

Hình 3.3 Tia siêu âm bị phản xạ một phần tại ranh giới giữa hai mặt phân cách 35 Hình 3.4: Ảnh gốc 36

Hình 3.5 Ảnh s u khi tá h ngưỡng 36

Hình 3.6 Ảnh siêu âm mạch máu gốc 36

Hình 3.7 Ảnh siêu âm mạch máu sau khi xử ý tá h ngưỡng 36

Hình 3.8 Ảnh gốc siêu âm tim 36

Hình 3.9 Ảnh sau khi xử ý tá h ngưỡng 36

Hình 3.10 Ảnh sau khi xử ý tá h ngưỡng 36

Hình 3.11 Ảnh siêu âm thai nhi gốc 37

Hình 3.12 Ảnh sau khi xử ý tá h ngưỡng 37

Hình 3.13 Ảnh sau khi xử ý tá h ngưỡng 37

Hình 3.14 Biểu đồ bó cụm 38

Hình 3.15 Ảnh gốc siêu âm mạch máu 38

Hình 3.16 Ảnh s u khi đư c xử lý bó cụm 38

Hình 3.17 Biểu đồ histogram thể hiện độ sáng c a ảnh 39

Hình 3.18 Biểu đồ dạng bimodal 40

Hình 3.19 Ảnh gốc siêu âm thai 41

Hình 3.20 Ảnh sau khi xử lý histogram cân bằng mức xám 41

Hình 3.21 Biểu đồ histogram ảnh gốc siêu âm thai nhi 41

Hình 3.22 Biểu đồ histogram c a ảnh siêu âm thai sau khi xử lý 41

Hình 3.23 Ảnh gốc siêu âm 41

Hình 3.24 Ảnh sau khi cân bằng Histogram cân bằng mức xám 41

Hình 3.25 Biểu đồ histogram c a ảnh gốc siêu âm thai 42

Hình 3.26 Biểu đồ histogram c a ảnh siêu âm thai sau xử lý 42

Hình 3.27 Histogram c a ảnh ũ 42

Hình 3.28 Đồ thị hàm f(g) 43

Hình 3.29 Histogram c a ảnh mới 43

Hình 3.30 Mô Tả thuật toán trung bình 44

Hình 3.31 Ảnh gốc 45

Hình 3.32 Ảnh đư c lọc trung bình sử dụng ma trận 3x3 45

Hình 3.33 Ảnh đư c lọc với ma trận 5x5 45

Hình 3.34 Ảnh siêu âm thai gốc 45

Hình 3.35 Ảnh đư c xử lý qua ma trận 3x3 45

Hình 3.36 Ảnh đư c xử lý qua ma trận 5x5 45

Hình 3.37 Ảnh siêu âm thai nhi gốc 46

Hình 3.38 Ảnh đư c xử lý qua ma trận 3x3 46

Hình 3.39 Ảnh đư c xử lý qua ma trận 7x7 46

Hình 3.40 Mô hình bộ lọc 47

Hình 3.41 Ảnh siêu âm thai nhiễu gaussian 48

Hình 3.42 Ảnh sau khi lọc thông th p 48

Hình 3.43 Ảnh siêu âm thai nhiễu gaussian 48

Hình 3.44 Ảnh sau khi lọc thông th p 48

Hình 3.45 Ảnh thai nhi nhiễu gaussian 48

Hình 3.46 Ảnh sau khi thực hiện xử lý lọc thông th p 48

Hình 3.47 Ảnh gốc nhiễu hạt 49

Hình 3.48 Ảnh sau khi xử lý qua bộ lọc trung vị 49

Hình 3.49 Ảnh siêu âm thai bị nhiễu hạt 49

Hình 3.50 Ảnh s u khi đư c lọc qua bộ lọc trung vị 49

Hình 3.51 Lưu đồ phương pháp 51

Hình 3.52 Mật độ và tính đẳng hướng c a tensor khu ch tán cho bi t c u trú ơ bản 52

Hình 3.53 Ảnh siêu âm 55

Hình 3.54 ường độ khu ch tán 55

Hình 3.55 Loại c u trú đư c phân loại 55

Hình 3.56 C u trú s u khi đư c tinh chỉnh 55

Hình 3.57 Ảnh gốc 57

Hình 3.58 Ảnh qua xử lý bằng bộ lọc Despeckle 57

Hình 3.59 Ảnh gốc 57

Hình 3.60 K t quả c a lần lọc thứ nh t 57

Hình 3.61 K t quả c a lần lọc thứ hai 58

Hình 3.62 K t quả c a lần lọc thứ ba 58

Hình 4.1 Một phần ảnh siêu âm mẫu 59

Hình 4.2 Loại điểm ảnh sau khi phân loại c u trúc trên Hình 4.1 59

Hình 4.3 Ảnh mẫu 60

Hình 4.4 Ảnh sau khi phân tích c u trúc và áp dụng bộ lọc thích h p cho pixel dạng điểm 60

Hình 4.5 Ảnh gốc 60

Hình 4.6 Ảnh sau khi áp dụng bộ lọc lần 1 60

Hình 4.7 Ảnh sau khi áp dụng bộ lọc lần 2 60

Hình 4.8 Ảnh siêu âm mẫu 60

Hình 4.9 Loại điểm ảnh sau khi phân loại c u trúc c a ảnh trên Hình 4.8 61

Hình 4.10 Ảnh mẫu 61

Hình 4.11 Ảnh sau khi phân tích c u trúc và áp dụng bộ lọc thích h p 61

Hình 4.12 Ảnh gốc 61

Hình 4.14 Ảnh sau khi xử lý lần 2 62

Hình 4.15 Ảnh siêu âm mẫu 62

Hình 4.16 Loại điểm ảnh s u khi đư c phân loại c u trúc trên Hình 4.15 62

Hình 4.17 Ảnh gốc 62

Hình 4.18 Ảnh s u khi đư c phân loại điểm ảnh và áp dụng bộ lọ tương ứng 62

Hình 4.19 K t quả lọc lần thứ hai 63

Hình 4.20 K t quả lần lọc thứ ba 63

Hình 5.1 Ảnh gốc 64

Hình 5.2 Bộ lọc dựa trên c u trúc 64

Hình 5.3 Bộ lọc trung vị 65

Hình 5.4 DM filter 65

Hình 5.5 AWMF 65

Hình 5.6 Gaussian Filter 65

D NH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1 Bảng mật độ và vận tốc truyền sóng âm c a môi trường trong ơ thể 19Bảng 2.2 Trở kháng âm c a một số môi trường sinh học 19Bảng 3.1 Bảng quy tắc phân loại sơ bộ 52

Trong quá trình họ ũng như trong suốt thời gian làm tốt nghiệp không tránh khỏi những thi u sót, em r t mong đư c sự góp ý quý báu c a các thầy cô ũng như t t cả các bạn để k t quả c em đư c hoàn thiện hơn

Em xin chân thành cảm ơn!

GIỚI THIỆU CHUNG

ho họ uối th k 20 đã ó những bướ ti n vĩ đại tạo r một nền tảng vững hắ để â dựng hạ tầng ơ sở ã hội thông tin Trong đó, ông nghệ thông tin và ông nghệ điện tử đóng v i tr qu n trọng mở đầu ho gi i đoạn hình thành và phát triền nền kinh t hi thứ th giới

iệ tá động á nghành kho họ ơ bản như: ật ý, Hó họ , Sinh

họ , vào trong ĩnh vự ông nghệ thông tin, ông nghệ điện tử, tự động hó ,

ơ khí hính á , ông nghệ sinh họ , , à r t tí h ự húng đư ứng dụng rộng rãi trong nhiều ĩnh vự ột trong những ứng dụng m ng tính tí h ự và hiệu quả đó à trong họ

ông nghệ h n đoán hình ảnh đư sử dụng trong việ thăm khám người bệnh ởi vì th mạnh nó à ó thể qu n sát trự ti p bằng mắt những tổ hứ bên trong ơ thể mà không ần ó tá động ơ họ

Siêu âm trong họ à kỹ thuật hu n đoán hình ảnh hiện đại, ó khả năng

h n đoán sớm, hính á với độ tin ậ o và hoàn toàn không gâ độ hại ho

ơ thể Thăm khám bằng kỹ thuật siêu âm ngà àng trở ên thông dụng ở nhiều

hu ên kho như: ổ bụng, th i nhỉ, tu n giáp, mạ h máu, , nó thật sự à một tiêu hu n vàng trong việ á định tình trạng và đánh giá á tổn thương bệnh

ý

Tu nhiên, ũng giống như á hình ảnh hiện đại khá , ảnh siêu âm ó những nhiễu ảnh do v n đề thu nhận, do phản ạ âm v ng, khú ạ, , gâ ảnh hưởng ho việ h n đoán, á định tổn thương bệnh ý

Luận văn đư c thực hiện với mụ đí h nghiên ứu phương pháp nâng o

h t ư ng hình ảnh trong siêu âm và ụ thể à trong siêu âm th i nhi

Để nâng o h t ư ng hình ảnh trong siêu âm th i nhi thì trong quá trình

àm uận văn tôi đã tìm hiểu và ti p thu á ki n thứ về ử ý ảnh và thự hiện uận văn gồm 4 hương với các nội dung:

hương 1: Tổng qu n về ảnh t

hương 2: Tạo ảnh trong siêu âm

hương 3: ử ý ảnh trong t

hương 4: Thu thập dữ iệu ảnh và thự hiện ử ý ảnh

ặ d đã r t ố gắng nhưng do n hạn h về ki n thứ , thời gi n và tài iệu nên đồ án tôi vẫn n nhiều thi u sót Tôi kính mong nhận đư sự hướng dẫn, góp ý và hỉ bảo thêm á thầ ô giáo và á bạn để giúp tôi hoàn thiện đề tài nà

CHƯƠNG T NG U N VỀ ẢNH Y TẾ 1.1 Bản chất c a ảnh tế

Hình ảnh t là kỹ thuật và quy trình tạo hình ảnh trực quan về á ơ qu n bên trong ơ thể, phục vụ cho việc phân tích lâm sàng và can thiệp y t , ũng như biểu thị chứ năng a một số ơ qu n hoặc mô sinh lý học Hình ảnh t nhằm tìm ki m các c u trú bên trong đư he dưới d và ương ũng như h n đoán

và điều trị bệnh Hình ảnh t ũng thi t lập một ơ sở dữ liệu giải phẫu học và sinh lý học bình thường để phục vụ việ á định các b t thường trong mô sinh học

Theo nghĩ rộng nh t c a ảnh t , nó à một phần c a hình ảnh sinh họ và

k t h p á ông nghệ hình ảnh như chụp X-quang, hình ảnh cộng hưởng

từ (MRI), siêu âm y khoa, nội soi, hình ảnh xúc giác (tactile imaging), chụp cắt lớp trở kháng điện (EIT, Electrical impedance tomography) và kỹ thuật hình ảnh

y học hạt nhân như chụp cắt lớp phát xạ positron (PET, positron emission tomography) và chụp cắt lớp vi tính phát xạ photon đơn (SPECT, Single-photon emission computed tomography)

Hình ảnh t thường đư oi à để chỉ định một tập h p các kỹ thuật tạo

ra các hình ảnh về nội tại ngầm trong ơ thể Nó có thể đư em như à nghiệm

số c a một bài toán ngư c, dựng hình ảnh từ các quan sát gián ti p bên ngoài Trong trường h p chụp X - quang chi u qu , đầu dò thu nhận bức xạ tia X sau khi bị h p thụ ở các mứ độ khá nh u t theo á mô khá nh u như ương, ơ

và mỡ Trong trường h p siêu âm y khoa, đầu dò bao gồm phát sóng siêu

âm vào trong mô và thu ti ng vọng để cho th y c u trúc bên trong

âm nhằm cung c p những hình ảnh quan trọng bên trong c u trú on người mà mắt thường không thể nhìn th đư qu đó giúp á bá sĩ đư r những quy t định tốt nh t trong điều trị bệnh

Ảnh t ó v i tr trong quá trình ưu trữ k t quả và phụ vụ trong quá trình khám hữ bệnh s u nà bệnh nhân, ảnh đư tạo thông qua những máy móc, thi t bị như: á hụp chi u X-Quang, Siêu âm, cắt lớp CT, chụp I ,

và húng đư d ng để ghi k t quả chi u, chụp vào sổ ưu trữ và chuyển các k t quả tới các phòng ban khác khi cần thi t

1.3 Chất ượng c a ảnh tế

Ch t ư ng c a hình ảnh y t góp phần r t quan trọng trong việc giúp các

bá sĩ tìm ki m, quan sát, ch n đoán tình trạng bệnh ó 3 tiêu hí khá h qu n để đánh giá h t ư ng hình ảnh đư c tạo ra bởi một hệ thống hình ảnh hoặc bằng

một kỹ thuật xử ý Đó hính à b tiêu hu n: độ sắc nét (hay còn gọi à độ phân giải không gian), độ tương phản và nhiễu

Tính ch t đặ trưng độ sắc nét ảnh là khả năng phân biệt đư c chi ti t hình ảnh Chi ti t hình ảnh x u hoặc mờ đi h y u à do đáp ứng xung c a hệ thống hình ảnh, đư c gọi à PSF (Point Spre d Fun tion) Độ sắc nét c a hình ảnh đư đánh giá bằng độ phân giải không gian hình ảnh Độ phân giải không gian hình ảnh là khả năng hiển thị rõ ràng c a hệ thống hình ảnh để phân biệt hai

ch m tương phản cao ó kí h thước nhỏ nằm gần nhau Về mặt định ư ng, độ phân giải không gi n đư á định bằng khoảng cách nhỏ nh t giữ h i điểm tương phản cao có thể phân biệt hoặc theo FWHM (Full Width at Half Maximum) hoặc bằng số ư ng đường phân biệt trên cm (the number of distinguishable lines per cm - LSF) hoặc bằng MTF (Modulation Transfer Function)

Độ tương phản hình ảnh là khả năng phân biệt chi ti t hình ảnh ó độ tương phản th p với nền ung qu nh ói á h khá , đầu dò c a hệ thống hình ảnh có khả năng ảm nhận đư c các bi n đổi nhỏ về ường độ bức xạ đó và hiển thị sự

th đổi ường độ đó hi ó nhiễu thì độ tương phản hình ảnh sẽ bị suy giảm

Để đánh giá độ tương phản hình ảnh, độ phân giải tương phản đư c sử dụng và

nó đư định nghĩ à sự chênh lệch nhỏ nh t có thể phân biệt c ường độ bức

: giá trị ường độ trung bình

: giá trị ường độ pixel

 Ở tần số hình ảnh o, phổ ông su t nhiễu à nhỏ và ó thể đư tình

p ỉ bằng t ệ tín hiệu / nhiễu u nhiễu hình ảnh đư oi à trắng thì trên phổ tần số không gi n hình ảnh, phổ ông su t nhiễu à không

Cuối cùng, ch t ư ng hình ảnh tổng thể có thể đư ước tính bằng phương trình:

Có nhiều loại nhiễu ảnh khá nh u húng thường có thể đư c chia làm ba loại như trên Hình 1.1

Hình 1.1 Phân loại nhiễu

1.3.1 Nhiễu Gaussian

Nhiễu Gausian là nhiễu thống kê có hàm mật độ xác su t bằng với hàm phân phối chu n Các nguồn chính c a nhiễu Gaussian phát sinh trong quá trình thu nhận Trong xử lý ảnh có thể làm giảm nhiễu Gaussian bằng các bộ lọc không gian Các bộ lọc này có thể làm mịn hình ảnh nhưng ũng gâ r k t quả không mong muốn như àm mờ các cạnh và chi ti t hình ảnh có tỉ lệ nhỏ Một số

bộ lọc có thể làm giảm nhiễu Gaussian, ví dụ: bộ lọc trung bình và bộ lọc trung

vị Hình 1.2 là ví dụ về nhiễu Gaussian trên ảnh siêu âm thai nhi

Hình 1.2 Hình ảnh bị ảnh hưởng bởi nhiễu Gaussian

Độ nghiêm trọng c a nhiễu Gaussian phụ thuộ vào độ lệch chu n sigma Sigma càng lớn thì tình trạng nhiễu càng trầm trọng

Hình 1.3: Hình ảnh bị ảnh hưởng bởi nhiễu Salt và Pepper

1.3.3 Nhiễu Poisson

Nhiễu Poisson xu t hiện do bản ch t thống kê c sóng điện từ như ti , ánh sáng nhìn th y và tia gamma Các nguồn tia X và tia gamma phát ra số ư ng photon trên một đơn vị thời gian Những ti nà đi vào ơ thể bệnh nhân từ nguồn phát, trong các hệ thống hình ảnh tia X và tia gamma y t Những nguồn nà đ ng

có sự d o động ngẫu nhiên c a các photon, k t quả tạo ta nhiễu -nhiễu này còn

đư c gọi là nhiễu ư ng tử (photon)

1.3.4 Nhiễu ốm đốm

Một v n đề ơ bản trong hình ba chiều quang học và kỹ thuật số là sự hiện diện c a nhiễu hạt trong quá trình tái tạo hình ảnh Speckle là một nhiễu hạt (nhiễu đốm) vốn tồn tại trong một hình ảnh và làm giảm ch t ư ng c a nó (Hình 1.4) Nhiễu đốm có thể đư c tạo bằng cách nhân các giá trị pixel ngẫu nhiên với các pixel khác nhau c a hình ảnh hư vậy sẽ có nhiều loại nhiễu khác nhau cùng tồn tại trên một hình ảnh Nó có thể là sự k t h p c a những nhiễu khác nhau Vì vậy ta phải có các kỹ thuật lọc khác nh u để loại bỏ nhiễu này và nâng cao ch t

ư ng c a hình ảnh

Hình 1.4 Hình ảnh bị ảnh hưởng bởi nhiễu speckle

CHƯƠNG 2 TẠO ẢNH SIÊU ÂM 2.1 Nguyên lý tạo ảnh siêu âm

Sóng siêu âm là một loại sóng ơ họ đư c tạo ra nhờ hiệu ứng áp điện (Hình 2.1) Trước tiên chúng ta cần phải hiểu hiệu ứng áp điện có tính thuận nghịch: Khi nén và dãn tinh thể thạch anh theo một phương nh t định thì trên bề mặt c a tinh thể theo phương vuông gó với lực kéo, dãn sẽ xu t hiện những điện tích trái d u và một d ng điện đư c tạo thành, chiều c d ng điện th đổi theo lực kéo hoặ dãn gư c lại khi cho một d ng điện xoay chiều chạy qua tinh thể thạch anh, tinh thể sẽ bị nén và dãn liên tục theo tần số d ng điện và tạo thành

d o động ơ học hư vậy, hiệu ứng áp điện r t thích h p để ch tạo đầu dò siêu

âm Nói ngắn gọn, “hiệu ứng áp điện” à tính h t c a một số loại vật ch t (thường là ceramic) có khả năng bi n đổi tín hiệu điện thành tín hiệu âm và ngư c lại có thể bi n đổi tín hiệu âm trở lại thành tín hiệu điện

Hình 2.1 Hiệu ứng áp điện

á đầu d siêu âm đư c gắn một loạt các tinh thể có hiệu ứng áp điện này lại với nhau rồi truyền cho chúng một điện th Chiều dày c a các tinh thể càng mỏng thì tần số càng cao Ngày nay có nhiều vật liệu mới như á muối titanat

đư c sử dụng trong công nghệ ch tạo đầu dò, cho phép tạo ra những đầu dò có tần số theo yêu cầu c a lâm sàng Chúng sẽ bi n đổi á điện th này thành sóng

âm rồi truyền nó ra ngoài môi trường, chùm tia siêu âm khi phát ra khỏi đầu dò ở đoạn đầu tiên đi tương đối tập trung, song song với trục chính c đầu dò gọi là trường gần và s u đó h m ti bị loe ra gọi à trường xa Những bộ phận đư c thăm khám ở trường gần cho hình ảnh trung thự và r nét hơn á sóng âm nà

đi vào trong ơ thể, gặp các mặt phân cách giữ h i môi trường khác nhau bên trong ơ thể và bị dội ngư c trở lại đầu dò (Hình 2.2)

Hình 2.2 Sóng âm đi qua mặt phân cách giữa hai môi trường khác nhau

ường độ sóng âm bị dội ngư c trở về đầu dò tùy thuộc vào tính ch t c a mặt phân cách: mặt phân cách giữ h i môi trường có trở kháng âm quá khác biệt nhau thì nó sẽ phản xạ về nhiều, còn mặt phân cách giữ h i môi trường có trở kháng âm ít cách biệt nh u hơn thì nó sẽ phản xạ về ít ói á h khá , ường độ sóng âm bị dội ngư c từ một mặt phân cách trở về đầu dò t lệ thuận với độ khác biệt về trở kháng âm giữa mặt phân cách c a h i môi trường đó Ở hình 2.2 (a), sóng âm từ đầu d đi vào ơ thể, gặp mặt phân cách A (interface A), một phần sóng âm bị dội ngư c trở lại đầu dò mang thông tin về mặt phân cách A, phần còn lại không bị dội ngư c trở về ti p tụ đi đ n mặt phân cách B và ti p tục xảy

ra hiện tư ng tương tự

Ở hình 2.2 (b), vì độ khác biệt về trở kháng âm giữ h i môi trường tạo ra mặt phân cách A quá lớn nên sóng âm khi gặp mặt phân á h A nó đã dội ngư c trở về một phần lớn, chỉ còn một ít ti p tụ đi uống sâu hơn và đ n mặt phân cách B Ở mặt phân á h , ũng do trở kháng âm giữ h i môi trường tạo ra mặt phân cách B quá lớn nên sóng âm bị dội ngư c trở về hoàn toàn và không còn sóng âm nào ti p tụ đi uống đ n mặt phân á h , do đó t không thu nhận

đư c b t kỳ thông tin nào c môi trường kể từ mặt phân cách B trở xuống Tín hiệu siêu âm phản hồi từ ơ thể đư đầu dò thu nhận, s u đó bi n thành d ng điện D ng điện này mang theo thông tin về độ chênh lệnh trở kháng giữa các c u trú mà h m ti siêu âm đã u ên qu (khi độ chênh lệch trở kháng giữa hai c u trúc càng lớn, năng ư ng c a chùm tia siêu âm phản xạ càng cao, sẽ tạo r d ng điện xoay chiều càng lớn) và thông tin về khoảng cách từ c u trúc phản xạ siêu âm đ n đầu dò T t cả dữ liệu thu đư đều đư c chuyển về máy tính Máy tính sẽ dựa vào những dữ liệu và tín hiệu nà để tạo ra hình ảnh trên màn hình siêu âm

2.2 Đặc tính vật lý c a sóng siêu âm

Hình 2.3 Biểu diễn sóng âm theo thời gian

Chu kỳ T (m/s): khoảng thời gian sóng siêu âm thực hiện một quá trình nén

và dãn hay còn gọi là một d o động

Tần số f (Hz): số chu kỳ thực hiện trong một giây Mối liên hệ:

PT 4

Sóng âm đư hi thành b v ng tần số hính:

 Sóng âm ó tần số ự th p gọi à v ng hạ âm ó tần số f < 16Hz

 Sóng âm ó tần số nghe đư ó tần số f = 20 H – 20 kHz

 Sóng siêu âm à sóng ó tần số f > 20kH

Tố độ tru ền sóng siêu âm phụ thuộ r t ớn vào môi trường tru ền

Tố độ trung bình c a sóng âm trong các tổ chức mô mềm v ≈ 1540 m/s i t

đư c vận tốc truyền, khi đo thời gi n đi và về c a sóng siêu âm ta có thể á định

rõ bề mặt phản xạ Nó đặ trưng ho độ ớn áp ự âm họ mà á phần tử trong môi trường nhận đư khi hịu tá động nguồn phát sóng âm, người t

sử dụng h i đại ư ng ông su t P và ường độ I

ông su t P ( hoặ m ): mứ năng ư ng truyền từ đầu dò vào môi trường Thông thường năng ư ng phát ra từ đầu dò trong siêu âm ch n đoán từ 1 – 10 mW

ường độ I ( / hoặ m / ): biểu thị năng ư ng c a sóng âm trên một đơn vị diện tích

Vận tố ớn nh t trong h t rắn rồi đ n h t ỏng và uối ng à h t khí như trong bảng 2.1

Bảng 2.1 Bảng mật độ và vận tốc truyền sóng âm của môi trường trong cơ thể

ột đặ tính không thể không nhắ đ n đó à trở kháng âm h n gọi à

độ dội ại sóng âm trong môi trường (Bảng 2.2) ó ó v i tr qu t định đối với biên độ sóng phản ạ trên mặt phân á h giữ h i môi trường

Trong y t , siêu âm ứng dụng ở h i ĩnh vực chính:

Siêu âm ch n đoán (tạo hình bằng siêu âm): sử dụng tần số từ 2-30 MHz, sử dụng phổ bi n dải số từ 2,5 – 10 MHz goài r người ta còn sử dụng các tần số khá trong á đầu dò chuyên biệt Ví dụ: đầu dò siêu âm nội mạch (intraluminal) hoặc siêu âm da liễu (dermatological) sử dụng tần số ên đ n 20-50 MHz

Siêu âm trị liệu: tạo hiệu ứng nhiệt, o bóp, kí h thí h ơ ó thể dùng riêng hoặc k t h p với điện trị liệu (trong các máy kí h thí h điện) để tìm Trigger (điểm phát bệnh – điểm gốc) Tần số thường dùng là 700 – 900 kHz tùy theo th

hệ máy Công su t đầu dò 1 – 4W/cm2 (g p cỡ 1000 lần so với siêu âm ch n đoán)

2.3 Ảnh giả trong tạo ảnh siêu âm

Ảnh giả là hình ảnh mang một số đặc tính: không có thực, không phản ánh

c u trúc thật trong ơ thể; che l p một tổn thương thực và gây nhầm lẫn trong đánh giá tổn thương về vị trí, độ hồi âm, kí h thước, hình dạng Tuy nhiên trong

1 số trường h p ảnh giả vẫn có l i trong ch n đoán, ví dụ n u có hiện tư ng tăng

âm sau 1 c u trúc hồi âm trống hay hồi âm kém giúp t nghĩ ó dịch trong c u trú đó; ngư c lại ó bóng ưng s u u trúc hồi âm dầ thì nghĩ đ n đốm vôi, sỏi, ương h khí

2.3.1 Ảnh do phản xạ m vang

Là k t quả c a một hay nhiều phản hồi c a sóng siêu âm trên một mặt phân

á h ngăn á h giữa hai c u trúc có trở kháng âm khác nhau Chùm sóng siêu âm trở về đầu dò và lại ti p tụ đi tới mặt phân cách, có thể ti p diễn lại nhiều lần như vậy, mỗi lần phản hồi về sẽ tạo ra một vệt sóng hơn vệt sóng trước, chúng

sẽ tạo ra nhiều đường song song giống nhau (Hình 2.4)

Hình 2.4 Sơ đồ hình giả do phản xạ

Nguyên nhân gây ra hiện tư ng trên do đầu dò ti p xúc không tốt với da Khắc phục bằng cách cho thêm dị h ge để tránh khí nằm giữ đầu dò và mặt da Hình giả nà ũng ó thể xả r trong ó ơ qu n ó u trúc chứa khí (Hình 2.5

đ n 2.7)

Hình 2.5 Ảnh giả do phản xạ trong siêu âm hốc mắc

Hình 2.6 Ảnh giả do phản xạ trong siêu âm gan, túi mật

Hình 2.7 Ảnh giả do phản xạ xảy ra ở vùng kín trong ruột

2.3.2 Hình đu i sao chổi

Ảnh giả xảy ra do phản hồi c a sóng siêu âm khi gặp khí, ũng ó thể đư c tạo thành từ c u trúc có ch t khoáng (những tinh thể ho estero ) h m sóng đi

và về giữa mặt trước và mặt sau c a lớp khí hay c u trúc cholesterol tạo thành đường r t sáng, ở phía sau lớp khí hay tinh thể có nhiều dải trắng đen en kẽ tỏa

Hình 2.10 Hình ảnh của đuôi sao chổi trong siêu âm

2.3.3 Phản hổi m qua mặt phẳng cong hình ảnh soi gương

Hiện tư ng này xảy ra khi có một mặt cong với phản âm mạnh và sóng siêu

âm dội hai lần trên mặt ong đó N u một c u trúc phản xạ mạnh trên hình siêu

âm có dạng cong nó có thể tập trung và phản xạ âm như một t m kính do thay đổi chùm phản xạ và nhân đôi thời gian dẫn truyền (Hình 2.11)

Hình 2.11 Ảnh giả trong hình ảnh soi gương

Hình 2.12 minh họa 1 bướu máu trong gan nằm gần vòm hoành lại có 1 c u trú tương tự đối xứng qu ơ hoành, thực ch t do sự dội lại 2 lần trên mặt cong vòm hoành khi n đầu d tưởng lầm có 1 bóng thứ 2 bên kia vòm hoành

Hình 2.12 Ảnh giả trong hình ảnh soi gương của bướu máu trong gan

h độ khúc xạ c ơ thẳng bụng)

Hình 2.13 Sơ đồ giải thích ảnh giả do khúc xạ

Hình 2.14 Hình giả do khúc xạ Hình 2.15 Hình giả sau khi được xử lý

Hình 2.15 s u khi đư c xử lý không còn hiện tư ng ảnh giả c a hai c u trúc trên sát bên nhau hoặc chồng lên nhau một phần

ó h i trường h p cần phân biệt đó hính à hình do khú ạ và nhiễu xạ:

 Khúc xạ xảy ra khi sóng siêu âm qua một c u trúc có tố độ truyền âm cao tới một c u trúc có tố độ truyền âm th p

 Nhiễu xạ xảy ra khi sóng siêu âm qua một c u trúc có tố độ truyền âm

th p tới một c u trúc có tố độ truyền âm cao

2.3.5 Ảnh giả do tăng s ng phía sau

Do c u trú ó độ trở kháng âm nhỏ hơn độ trở kháng âm c môi trường xung quanh, sóng âm truyền qu tiêu h o năng ư ng ít hơn dẫn tới hồi âm trở về

ó biên độ o hơn

Hình 2.16 Tăng sáng phía sau của siêu âm túi mật

Chùm sóng âm truyền qua c u trúc dịch L và không bị suy giảm như h m sóng âm qua c u trúc k bên Một số ư ng lớn sóng âm đư c truyền qua c u trúc dịch này tới tổ chứ phí dưới àm ho nó tăng âm hơn so với tổ chức xung quanh (Hình 2.16) Hình giả này có ích, giúp ta có thể phân biệt đư c một c u trúc tổ chức ít âm với một c u trúc dị h, nhưng b t l i là che l p hoặ đánh giá sai tổn thương phí s u

Vùng tổ chứ dưới khối dịch này nhận đư c nhiều sóng âm hơn v ng k bên nên hình ảnh sáng hơn húng thường gặp trong tổ chức ở phía sau nang dịch, khối dịch, dịch ổ bụng, dịch màng tinh hoàn, ụng có dị h ũng ó thể tạo ra hình giả thân bệnh ý do nhu mô tăng âm hoặ g n ơ tăng âm ó thể gây khó khăn trong việc ch n đoán u gan

2.3.6 Giảm m phía sau

Do sóng siêu âm bị y u đi khi u ên sâu vì á hiệu ứng phản xạ, khúc xạ,

2.3.7 Bóng ƣng

Do h m ti ti p tu n bị phản ạ mạnh, phân tán r ngoài gâ hiện tư ng giảm th u và không ó h m sóng âm đ n thành bên n ng (Hình 2.18)

Hình 2.18 : ảnh giả bóng lưng

Đối với trường h p bóng ưng ảy ra sau 1 bóng khí thì gọi à bóng ưng dơ

do 2 bờ bóng ưng không sắ nét vì khí th đổi theo thời gian

2.3.8 Hiện tƣợng dội ại nhiều ần

Hiện tư ng xảy ra khi sóng siêu âm ti p xúc với c u trúc có hồi âm r t dày như khí, ớp mỡ thành bụng, ống dẫn ưu

Khi sóng siêu âm truyền từ đầu d vào môi trường có mặt phân cách với hệ

số phản xạ lớn nên đã tạo sóng phản hồi ó biên độ lớn trở về đầu dò, sóng này

tá động trên bề mặt đầu dò tạo một vạch hồi âm dà trên màn hình S u đó nó trở lại môi trường lại gặp mặt phân á h trên nên ại phản hồi lần nữ trở về tạo vạch hồi âm dày thứ 2 nằm ngang và song song với vạch trên Do sóng dội đã đi

2 vòng từ đầu d đ n mặt phân á h nên đã thể hiện trên màn hình sẽ có vị trí sâu

g p đôi và kí h thướ , biên độ nhỏ hơn (Hình 2.19)

Hình 2.19 Nguyên lý của hiện tượng dội lại nhiều lần

Hiện tư ng này sẽ lặp đi ặp lại nhiều lần ho đ n khi năng ư ng sóng dội

bị triệt tiêu Hình 2.20 minh họa một trường h p sóng âm dội đi dội lại nhiều lần trong đường mật và túi mật

Hình 2.20 Sóng âm dội lại nhiều lần trong đường mật và túi mật

2.3.9 Ảnh giả do chùm sóng phản phụ và hiệu ứng thù biên

Một đầu dò không chỉ phát ra 1 chùm sóng siêu âm có trục trung tâm trùng với trụ đầu dò mà còn có các chùm tia phụ có trục lệch 1 góc với chùm sóng chính (gọi là thùy bên) Những chùm sóng phụ này có mứ năng ư ng th p hơn

r t nhiều nhưng ũng ó khả năng tạo phản hồi với mặt phân cách có phản hồi mạnh (như thành bàng qu ng ti p xúc với trực tràng hi th đổi hướng quét sẽ

m t ảnh giả này

Hình 2.21 Ảnh mô tả chum tia thùy bên

Hình 2.22 ảnh giả do hiệu ứng thùy bên

2.3.10 Ảnh giả do dụng cụ

Nhiễu từ thi t bị lân cận: Linh kiện điện tử tạo r ung điện biên độ th p,

đư c khuy h đại lên, tạo những vệt sáng rải rác từng hồi, rõ nh t ở phần sâu (Hình 2.23)

Hình 2.23 Nhiễu từ thiết bị lân cận

Hiệu ứng nổ: Do mặt phản âm mạnh giữ d và đầu dò hay hệ số khu ch đại vùng gần quá lớn (Hình 2.24)

Hình 2.24 Ảnh thể hiện hiệu ứng vụ nổ

2.3.11 Ảnh giả do độ dà chùm sóng

Xảy ra ở mặt cong giữa 2 c u trúc tín hiệu dội dày và tín hiệu dội trống do

độ dày chùm sóng gây ra Gây nên hình ảnh lớp echo kém viền theo mặt trong

c a c u trúc dịch gây hình ảnh giả dày thành, cặn bùn hay máu cục (Hình 2.25)

Hình 2.25 Ảnh giả do độ dày chum tia

2.4 Ảnh hƣ ng c a nhiễu đốm tới chất ƣợng hình ảnh siêu âm

Hiện n ử ý ảnh à một kỹ thuật đ ng đư ứng dụng r t phổ bi n, bằng nhiều á h ti p ận khá nh u ới sự ti n bộ không ngừng nền kho họ kỹ thuật trong và ngoài nướ , ĩnh vự ử ý ảnh ngoài việ tạo r một bứ ảnh đẹp,

sắ nét, đáp ứng th m mỹ on người, nó n ó ý nghĩ trong ĩnh vự kho

vì ử ý ảnh ó thể tạo r những hình ảnh trung thự , r nét, giúp đội ngũ bá sĩ

ó thể h n đoán hính á ho bệnh nhân, giảm s i sót đáng ti ó thể ả r Phương pháp siêu âm đã m ng ại những k t quả nh t định trong ĩnh vự kho Tu nhiên, một trong những hạn h nó à sự tương phản th p, hình ảnh nhiễu o ảnh hưởng đ n k t quả Loại nhiễu thường gặp nh t trong ảnh siêu

âm à nhiễu đốm, nhiễu đốm đã he p một phần hoặ toàn phần á hi ti t trong hình ảnh siêu âm Từ đó, ó thể gâ hu n đoán nhầm và dẫn đ n k t uận

s i Do đó ọ nhiễu đốm à một điều kiện tiên qu t trong siêu âm

Trong siêu âm, sóng âm phản xạ ch y u đư c tạo ra bởi các ranh giới mô Tuy nhiên, các c u trúc nhỏ hơn trong các khu vực tương đối đồng nh t ũng ó thể tạo ra các sóng âm phản xạ với các pha ngẫu nhiên Những sóng âm này kích hoạt các can nhiễu và tạo r á đốm lốm đốm trong các hình ảnh siêu âm Các đốm làm mờ đi r nh giới mô và àm ho á v ng đồng nh t trở ên không đồng

nh t Do đó thông tin ần thi t cho ch n đoán bị m t Bộ lọc Gaussian có thể triệt tiêu á đốm và tăng ường độ tương phản, nhưng chúng làm mờ các ranh giới

mô Trong khi một bộ lọc Gaussian thích ứng ó thể giải quy t v n đề này Họ đã điều chỉnh phương sai c a bộ lọc Gaussian trong quá trình làm mịn để giảm nhiễu và các ranh giới mô đư c trở lên tốt hơn Các bộ lọc trung vị thí h ứng ó thể tạo ra các mẫu giả trong các hình ảnh k t quả

Có hai loại chính c a bộ lọc nhiễu đốm đó à bộ lọc miền không gian và bộ

lọ đ t lệ miền bi n đổi Bộ lọc không gian hoạt động trên hình ảnh bằng cách

làm mịn hình ảnh, nghĩ à nó àm giảm sự bi n đổi ường độ giữa các pixel liền

kề Một số bộ lọc phổ bi n như bộ lọc Lee, Kuan và Wiener

2.4.1 Bộ ọc Lee

Bộ lọc Lee làm mịn trên khu vực ảnh ó phương s i th p Tại các khu vực

ó phương s i o và gần các gọc cạnh việc làm mịn ảnh không đư c thực hiện Giả sử rằng hình ảnh nhiễu Yij là k t quả khi ảnh gốc X chịu sự tá động c a nhiễu Gaussian Theo bộ lọc Lee, hình ảnh Yij có thể đư c tính gần đúng bằng

mô hình tuy n tính đư c biểu diễn bằng phương trình (PT5)

PT 5

Trong đó: Yij là giá trị thang màu xám c a pixl tại (i,j)

: sự khác biệt giá trị ường độ trung bình giữ pixel trung tâm

Kuv là giá trị c a pixel bên trong hạt nhân tại các chỉ số u và v

là giá trị ường độ trung bình c a hạt nhân

à phương s i a hình ảnh gốc X đư c tính bởi (PT8)

để á định một hàm trọng số khác W bởi (PT9)

PT 9

Trong đó:

tại PT12 à độ lệch chu n c a hạt nhân

là giá trị ường độ trung bình c a hạt nhân

hư điểm c a bộ lọc Kuan là tham số ENL phải cần đư c tính toán

2.4.3 Bộ ọc Wiener

Bộ lọc Wiener là bộ lọc không gian tuy n tính Các tính ch t c a ảnh là khác nhau giữa các vùng trong cùng một hình ảnh Do vậy việc thống kê toàn bộ (giá trị trung bình, phương s i, thời điểm bậ o hơn a toàn bộ bức ảnh) và thống kê cục bộ (giá trị trung bình, phương s i, thời điểm bậ o hơn a nhân) đều quan trọng Bộ lọc Wiener dựa trên cả thống kê toàn cục và cục bộ Đư c miêu tả bởi PT 13

PT 13

Trong đó: Yij biểu thị hình ảnh nhiễu lốn đốm

là giá trị ường độ trung bình cục bộ

à phương s i ục bộ

à phương s i toàn ục

Kuv là giá trị c a pixel bên trong hạt nhân K tại các chỉ số u và v

Bộ lọc Kuan sử dụng kí h thước hạt nhân 3×3, 5×5 Còn bộ lọc Lee và iener đư c triển khai bằng cách sử dụng kí h thước hạt nhân 3×3, 5×5, 7×7

Bộ lọc Wiener không loại bỏ nhiễu lốm đốm hiệu quả vì nó đư c thi t k ch y u

để loại bỏ nhiễu hạt tiêu Để giải quy t bản ch t nhân c a nhiễu lốm đốm, một phương pháp đồng c u hình đư c áp dụng bằng cách chuyển đổi nhiễu nhân thành nhiễu cộng, l y logarit c a hình ảnh và s u đó áp dụng bộ lọc Wiener Hình 2.26 tới Hình 2.32 so sánh hiệu quả loại bỏ nhiễu lốm đốm c a các bộ lọc

Hình 2.26 Ảnh gốc

Hình 2.27 Bộ lọc Kuan (3×3) Hình 2.28 Bộ lọc Kuan (5×5)

Hình 2.29 Bộ lọc Lee (3×3) Hình 2.30 Bộ lọc Lee (5×5)

Hình 2.31 Bộ lọc Wiener (3×3) Hình 2.32 Bộ lọc Wiener (5×5)

hư điểm c a bộ lọ Lee à ó u hướng bỏ qua nhiễu lốm đốm ở khu vực gần các cạnh và đường Bộ lọ u n đư oi à ưu việt hơn bộ lọc Lee và không đư r phương s i nhiễu trong cửa sổ bộ lọc Hạn ch c a Kuan là thời gian tính toán lớn do phải ước tính tham số ENL Bộ lọc Wiener với kí h thước hạt nhân 3 × 3 có hiệu quả trong việc bảo toàn các cạnh và các chi ti t ảnh khác ở một mứ độ nào đó Hơn nữa, khi các bộ lọc miền không gian khác nh u đư c so sánh bằng cách kiểm tra trực quan, có thể th y rằng bộ lọc Wiener với kí h thước hạt nhân 3 × 3 mang lại ch t hình ảnh siêu âm y t tốt hơn