Nghiên cứu xây dựng các giải thuật giảm nhiễu nhằm nâng cao chất lượng tạo ảnh chuyển động mô bằng siêu âm
Xây dựng các giải thuật giảm nhiễu thích nghi kết hợp với kỹ thuật đa tần số để nâng cao độ chính xác chẩn đoán cho các bệnh lý như xơ gan và khối u mô mềm
Từ hai tần số đến bản đồ mô mềm rõ hơn
| Đề tài: Nghiên cứu xây dựng các giải thuật giảm nhiễu nhằm nâng cao chất lượng tạo ảnh chuyển động mô bằng siêu âm Chủ nhiệm: NCS.ThS. Nguyễn Thái Cường | Đơn vị: Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội (HaUI) |
Chủ nhiệm / nhóm nghiên cứu ThS. Nguyễn Thái Cường (cn), GS.TS. Trần Đức Tân, TS. Bồ Quốc Bảo, TS. Nguyễn Thị Thu, ThS. Bùi Thị Thu Hiền, TS. Phạm Xuân Thành, TS. Phan Đăng Hưng, Đào Xuân | Đơn vị Khoa Công Nghệ Thông Tin |
2D Mô hình mô mềm mô phỏng (120 × 120 mm) | 100 + 150 Hz Hai tần số kích thích được kết hợp |
d₀ ≈ 90 mm Ngưỡng không gian tối ưu để ghép dữ liệu hai tần số | 2.2541×10⁻⁴ Sai số chuẩn hóa độ đàn hồi (εα), thấp nhất trong 4 cấu hình đối chiếu |
0.4514 Chỉ số chất lượng ảnh Qα khi kết hợp có ngưỡng (100 Hz: 0.4457; 150 Hz: 0.3734; kết hợp chưa ngưỡng: 0.4457) | 0.0014 Sai số chuẩn hóa độ nhớt (εβ) |
Công nghệ cốt lõi
| Kích thích sóng biến dạng tuần tự ở 100 Hz và 150 Hz; dữ liệu 150 Hz có ưu thế ở vùng gần nguồn, dữ liệu 100 H | Ghép dữ liệu theo ngưỡng không gian d₀; khảo sát d = 50–110, ngưỡng khoảng 90. |
| EKF ước lượng số sóng và hệ số suy giảm ở từng tần số để tính CSM gồm thành phần đàn hồi và nhớt. | Cải tiến KDE phát hiện dị thường với làm mịn ảnh, chọn điểm ảnh đặc trưng (SIFT) và đánh giá lân cận. |

Trong siêu âm đàn hồi, sóng biến dạng lan qua mô và mang thông tin về đặc tính cơ học của mô. Tín hiệu suy giảm theo khoảng cách: tần số cao cho ảnh tốt hơn gần nguồn kích thích, còn tần số thấp truyền xa tốt hơn. Bởi vậy, chỉ dùng một tần số có thể làm chất lượng bản đồ ước lượng không đồng đều.
Đề tài tập trung vào ước lượng mô đun cắt phức (CSM), gồm thành phần đàn hồi và nhớt, từ vận tốc hạt trong mô hình mô mềm. Hướng tiếp cận là phối hợp dữ liệu 100 Hz và 150 Hz, rồi chọn ngưỡng không gian để ghép các vùng ước lượng phù hợp.

Trong mô phỏng, dữ liệu 150 Hz được dùng ở vùng gần kim kích thích, nơi tần số cao cho kết quả tái dựng tốt hơn. Dữ liệu 100 Hz được ưu tiên ở vùng xa, nơi sóng tần số thấp ít suy hao hơn. Nhóm khảo sát ngưỡng khoảng cách d và báo cáo ngưỡng tối ưu khoảng d = 90 mm cho kịch bản này.
Luồng xử lý sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng (EKF) để ước lượng số sóng và hệ số suy giảm, từ đó tính bản đồ CSM. Báo cáo còn trình bày hướng cải tiến phát hiện điểm ảnh dị thường dựa trên KDE, kết hợp làm mịn ảnh và chọn điểm đặc trưng. Đây là các thuật toán được nghiên cứu, không phải một thiết bị siêu âm hoàn chỉnh.

Với phương pháp kết hợp hai tần số và ngưỡng tối ưu, báo cáo ghi nhận sai số chuẩn hóa của ước lượng độ đàn hồi εα = 2,2541×10⁻⁴, thấp nhất trong bốn cấu hình đối chiếu. Chỉ số Qα đạt 0,4514, so với 0,4457 ở 100 Hz, 0,3734 ở 150 Hz và 0,4457 ở phương án kết hợp chưa dùng ngưỡng. Với thành phần nhớt, εβ là 0,0014 và Qβ là 0,2331.
Các chỉ số CSM này là kết quả mô phỏng trên mô hình mô mềm 2D kích thước 120 × 120 mm, không phải đánh giá lâm sàng. Báo cáo có một bảng riêng về lọc NLMS với các chỉ số SNR, PSNR, SSIM và Q-index; đó là cấu hình khác nên không gộp vào kết quả CSM ở đây.
Mô phỏng cho thấy chiến lược phối hợp tần số theo vị trí có thể giảm sai số ước lượng đàn hồi so với các cấu hình so sánh. Đây là cơ sở để tiếp tục đánh giá trên dữ liệu và hệ thống thực. Báo cáo xác định tích hợp trong môi trường lâm sàng là hướng nghiên cứu tương lai, vì vậy kết quả hiện tại không nên được diễn giải như công nghệ đã ứng dụng chẩn đoán.
Sản phẩm nghiên cứu: thuật toán/quy trình mô phỏng tái dựng bản đồ CSM từ dữ liệu siêu âm biến dạng hai tần số, kết hợp ước lượng/lọc và chọn ngưỡng không gian.
Công bố khoa học liên quan
Improving complex shear modulus imaging quality through enhanced frequency combination techniques
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 2025
Wave-Based Estimation of Viscoelastic Properties in Tumor Influenced Tissues Using Finite Difference Time Domain and Adaptive Filtering
Lecture Notes in Networks and Systems, 2025
KHÁM PHÁ THÊM Từ sản phẩm đến không gian nghiên cứu liên quan Thông tin nhà nghiên cứu Thạc Sĩ Nguyễn Thái Cường Đơn vị công tác: Trường Công Nghệ Thông Tin Đơn vị của sản phẩm: Khoa Công Nghệ Thông Tin Hướng nghiên cứu của sản phẩm: Complex shear modulus, Dual-frequency, Elastography, Imaging Shear wave Nghiên cứu liên quan và công cụ tra cứu |
Thứ Sáu, 14:33 06/11/2026
Copyright © 2018 Hanoi University of Industry.