HIỆU CHỈNH TỐC ĐỘ ÂM (SSC)
Từ Practical Aberration Correction Methods,
Glen W.McLaughlin,David Napolitano,Ching-Hua Chou.
www.sonotech.ch/_pdf/wfumb_poster.pdf
Máy siêu âm theo truyền thống đảm bảo một vận tốc âm không đổi là 1540 m/s. Nhưng vận tốc cố định của âm truyền trong cơ thể làm cho hình mất nét và làm tăng vệt dội tạp (clutter) ở nhiều bệnh nhân. Nghiên cứu này nhằm tìm một phương pháp đánh giá tốc độ âm của cơ thể nhằm tạo ra cách hiệu chỉnh ưu tiên (first order correction). Dữ liệu kênh được thực hiện nhiều lần nhằm tạo ra nhiều hình ảnh với các tốc độ khác nhau . Tích hợp năng lượng phổ bên (lateral spectral energy) của các hình ảnh được dùng khi có một hình đủ đánh giá được phần lớn tốc độ. Vì sai lệch vận tốc âm được tích lũy nên kết quả của việc hiệu chỉnh gây ấn tượng ở độ sâu nhiều nhất. Độ ly giải chi tiết của của hình ở sâu được cải thiện, các vệt dội tạp giảm đi toàn bộ và độ tin cậy của chẩn đoán được tăng cường.
I. Dẫn nhập:
III. Tổng quan thuật toán
Sound Speed Correction (SSC) là thuật toán hoạt động trên dữ liệu kênh tập họp lại cho toàn bộ một khung hình. Dữ liệu này được dùng vô số lần nhằm đảm bảo có nhiều tốc độ âm để thử nghiệm. Có một yếu tố chất lượng chỉnh nét hình [tụ tiêu](focus quality factor) được dùng để đánh giá tốc độ âm tối hảo.
Từ Practical Aberration Correction Methods,
Glen W.McLaughlin,David Napolitano,Ching-Hua Chou.
www.sonotech.ch/_pdf/wfumb_poster.pdf
Máy siêu âm theo truyền thống đảm bảo một vận tốc âm không đổi là 1540 m/s. Nhưng vận tốc cố định của âm truyền trong cơ thể làm cho hình mất nét và làm tăng vệt dội tạp (clutter) ở nhiều bệnh nhân. Nghiên cứu này nhằm tìm một phương pháp đánh giá tốc độ âm của cơ thể nhằm tạo ra cách hiệu chỉnh ưu tiên (first order correction). Dữ liệu kênh được thực hiện nhiều lần nhằm tạo ra nhiều hình ảnh với các tốc độ khác nhau . Tích hợp năng lượng phổ bên (lateral spectral energy) của các hình ảnh được dùng khi có một hình đủ đánh giá được phần lớn tốc độ. Vì sai lệch vận tốc âm được tích lũy nên kết quả của việc hiệu chỉnh gây ấn tượng ở độ sâu nhiều nhất. Độ ly giải chi tiết của của hình ở sâu được cải thiện, các vệt dội tạp giảm đi toàn bộ và độ tin cậy của chẩn đoán được tăng cường.
I. Dẫn nhập:
Tốc độ không đồng nhất trong cơ thể gây ra sai lệch khi tạo hình siêu âm và dẫn đến hình mất nét (defocusing). Điều này làm giảm signal-to-noise-ratio (SNR), tăng vệt dội tạp (clutter), giảm ly giải bên (lateral resolution) và giảm contrast (tương phản). Hiệu chỉnh sai lệch từ điểm này sang điểm khác không chỉ tính toán cường độ, mà còn cần đầu dò dãy biến tử 2-D (2-D transducer arrays) và thay đổi từ khung hình này sang khung hình khác. Nghiên cứu này nhằm tìm ra một phương pháp thuật toán để đánh giá và áp dụng sự hiệu chỉnh tốc độ âm ưu tiên cho dữ liệu hình ảnh.
II. Đặc điểm mô và tốc độ âm (Tissue Properties and Sound Velocities)
Tốc độ âm biến thiên trong mô do nhiều nguyên do: loại mô, thành phần mô, tình trạng bệnh lý, hướng truyền âm, và mức độ ngậm nước (hydrat hóa). Dịch chuyển (offset) gia tăng khi mặt sóng âm lan truyền làm tốc độ âm sai lệch. Vì thế, ở độ sâu xãy ra dịch chuyển lớn nhất, nơi mà vận hành của toàn bộ máy siêu âm bị yêu cầu nhiều nhất. Ví dụ một máy siêu âm với vận tốc âm đảm bảo là 1460 m/s có khả năng sai lệch 2 chiều (2-way error) khoảng 16mm ở độ sâu 20cm làm cho chất lượng tạo hình suy giảm.
III. Tổng quan thuật toán
Hiệu chỉnh sai lệch từ điểm này sang điểm khác rất phức tạp, cần có đầu dò dãy biến tử 2-D, và không quá mạnh trong một cửa sổ âm đơn độc. Cần xác định tốc độ âm bình quân trong mô thay thế. Điều này được thực hiện với đầu dò dãy biến tử tiêu chuẩn và như kết quả trong công trình này cho thấy, cần phải mạnh trong cửa sổ âm được cho. Giản đồ khối thuật toán SSC dùng để đánh giá tốc độ âm tối hảo được trình bày trong hình trên.
Sound Speed Correction (SSC) là thuật toán hoạt động trên dữ liệu kênh tập họp lại cho toàn bộ một khung hình. Dữ liệu này được dùng vô số lần nhằm đảm bảo có nhiều tốc độ âm để thử nghiệm. Có một yếu tố chất lượng chỉnh nét hình [tụ tiêu](focus quality factor) được dùng để đánh giá tốc độ âm tối hảo.
Khối giản đồ thuật toán để xác định yếu tố chất lượng chỉnh nét hình được minh họa bên dưới.
Phổ chất lượng chỉnh nét hình được xác định bằng cách tính toán độ lớn trung bình của Biến đổi Fourier bắt chéo với khoảng mẫu (mean lateral Fourier Transform magnitude across range samples). Trong đó mỗi Biến đổi Fourier được tính cho các tốc độ thử nghiệm khác nhau. Các yếu tố chất lượng chỉnh nét hình được dùng để xác định tốc độ âm ưu tiên tối hảo (optimum first order sound speed).
Hình trên cho thấy hình siêu âm gan và thận trên người. Hình bên T ở 1540 m/s trong khi bên P được thực hiện với thuật toán SSC, với vận tốc âm tối hảo là 1480m/s. Hình SSC cho thấy rõ mạch máu và đường viền hơn. Không may là người được khám không cho phép phẫu tích và xác định thật sự tốc độ âm trên các cơ quan của ông ta.
IV. Kết luận
Bù trừ tốc độ âm ưu tiên có hiệu quả trên toàn bộ hình ảnh, ấn tượng nhất là hình ảnh ở độ sâu. SCC có khả năng tăng xuyên thấu, tăng cường độ ly giải bên, giảm vệt dội tạp, cải thiện signal-to-noise-ratio (SNR) và tăng cường tương phản (contrast), làm tăng độ tin cậy chẩn đoán và giúp chăm sóc bệnh nhân tốt hơn.
_____________________________________________
Ghi chú=
1. Tác giả thực hiện nghiên cứu này trên máy siêu âm Zonare, hiện có tại Trung tâm Y khoa Medic.
2. SNR = Signal-to-noise ratio (thường được viết tắt SNR hay S/N) được sử dụng để định lượng bao nhiêu tín hiệu đã bị hỏng bởi nhiễu ồn. Nó được định nghĩa là tỷ lệ năng lượng tín hiệu với cường độ của tín hiệu nhiễu làm hư hỏng.
Ghi chú=
1. Tác giả thực hiện nghiên cứu này trên máy siêu âm Zonare, hiện có tại Trung tâm Y khoa Medic.
2. SNR = Signal-to-noise ratio (thường được viết tắt SNR hay S/N) được sử dụng để định lượng bao nhiêu tín hiệu đã bị hỏng bởi nhiễu ồn. Nó được định nghĩa là tỷ lệ năng lượng tín hiệu với cường độ của tín hiệu nhiễu làm hư hỏng.
