KelvinVoigt – Kích thích đa điểm: Mô hình hiệu quả nâng cao chất lượng ảnh đàn hồi trong mô sâu

55 lượt xem

Các tác giả

  • Nguyen Sy Hiep Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên
  • Luong Quang Hai Học viện Kỹ thuật Quân sự
  • Tran Duc Tan Khoa Điện – Điện tử, Trường Kỹ thuật, Đại học Phenikaa
  • Pham Van Tang Khoa Khoa học cơ bản, Học viện Hậu cần
  • Tran Duc Nghia (Tác giả đại diện) Viện Công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam

DOI:

https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.110.2026.34-44

Từ khóa:

Thuật toán AHI; Bộ lọc LMS; Ảnh đàn hồi mô; Lọc trung vị; Kích thích đa điểm.

Tóm tắt

Độ cứng mô là chỉ số quan trọng cho biết tình trạng bệnh lý của cơ thể. Kỹ thuật Siêu âm đàn hồi mô dựa trên đặc tính cơ học của mô giúp chẩn đoán nhiều bệnh như ung thư vú, tuyến giáp, tuyến tiền liệt, hiệu quả với ưu điểm nhanh, chi phí thấp, không xâm lấn và đáng tin cậy. với những ưu điểm trên, kỹ thuật siêu âm đàn hồi mô đang được quan tâm và sử dụng rộng rãi trong chẩn đoán lâm sàng. Tuy nhiên, kĩ thuật cũng gặp phải những bất lợi khi nhiễu xuất hiện nhiều ở những vùng mô sâu gây suy giảm chất lượng ảnh và làm giảm độ chính xác chẩn đoán. Nghiên cứu này đề xuất tích hợp lọc LMS, lọc trung vị và tăng cường nguồn kích thích đa vị trí nhằm cải thiện SNR và tăng cường chất lượng ảnh ở vùng mô sâu. Hiệu quả của phương pháp được đánh giá qua hai chỉ số RMSE và Q-index, cho thấy giảm nhiễu rõ rệt và nâng cao độ tin cậy trong chẩn đoán.

Tài liệu tham khảo

[1]. Essue BM, Iragorri N, Fitzgerald N, de Oliveira C. “The psychosocial cost burden of cancer: A systematic literature review”. Psychooncology, vol. 29, no. 11, pp. 1746–1760, (2020). DOI: 10.1002/pon.5516.

[2]. Girgis A, Lambert S, Johnson C, Waller A, Currow D. “Physical, psychosocial, relationship, and economic burden of caring for people with cancer: a review”. J Oncol Pract, vol. 9, no. 4, pp. 197–202, (2013). DOI: 10.1200/JOP.2012.000690.

[3]. Li Z, Aninditha T, Griene B, Francis J, Renato P, Serrie A, Umareddy I, Boisseau S, Hadjiat Y. “Burden of cancer pain in developing countries: a narrative literature review”. Clinicoecon Outcomes Res, vol. 10, pp. 675–691, (2018). DOI: 10.2147/CEOR.S181192.

[4]. Bray F, Laversanne M, Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Soerjomataram I, Jemal A. “Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries”. CA Cancer J Clin, vol. 74, no. 3, pp. 229–263, (2024). DOI: 10.3322/caac.21834.

[5]. Homan SG, Yun S, Bouras A, Schmaltz C, Gwanfogbe P, Lucht J. “Breast Cancer Population Screening Program Results in Early Detection and Reduced Treatment and Health Care Costs for Medicaid”. J Public Health Manag Pract, vol. 27, no. 1, pp. 70–79, (2021). DOI: 10.1097/PHH.0000000000001041.

[6]. Chung KC, Muthutantri A, Goldsmith GG, Watts MR, Brown AE, Patrick DL. “Symptom impact and health-related quality of life (HRQoL) assessment by cancer stage: a narrative literature review”. BMC Cancer, vol. 24, no. 1, p. 884, (2024). DOI: 10.1186/s12885-024-12612-z.

[7]. Kim JH, Kim SS, Lee JH, Jung DH, Cheung DY, Chung WC, Park SH. “Early Detection is Important to Reduce the Economic Burden of Gastric Cancer”. J Gastric Cancer, vol. 18, no. 1, pp. 82-89, (2018). DOI: 10.5230/jgc.2018.18.e7.

[8]. Crosby D, Bhatia S, Brindle KM, Coussens LM, Dive C, Emberton M, Esener S, Fitzgerald RC, Gambhir SS, Kuhn P, Rebbeck TR, Balasubramanian S. “Early detection of cancer”. Science, vol. 375, no. 6586, p. eaay9040, (2022). DOI: 10.1126/science.aay9040.

[9]. Tang GX, Xiao XY, Xu XL, Yang HY, Cai YC, Liu XD, Tian J, Luo BM. “Diagnostic value of ultrasound elastography for differentiation of benign and malignant axillary lymph nodes: a meta-analysis”. Clin Radiol, vol. 75, no. 6, pp. 481.e9–481.e16, (2020). DOI: 10.1016/j.crad.2020.03.021.

[10]. Zhou Y, Chen H, Qiang J, Wang D. “Systematic review and meta-analysis of ultrasonic elastography in the diagnosis of benign and malignant thyroid nodules”. Gland Surg, vol. 10, no. 9, pp. 2734–2744, (2021). DOI: 10.21037/gs-21-492.

[11]. Selim YAY, Sabit H, Arneth B, Shaaban MA. “Diagnostic Accuracy of Sonoelastography for Breast Lesions: A Meta-Analysis Comparing Strain and Shear Wave Elastography”. J Imaging, vol. 11, no. 7, p. 221, (2025). DOI: 10.3390/jimaging11070221.

[12]. Khan MN, Altalbe A. “Experimental evaluation of filters used for removing speckle noise and enhancing ultrasound image quality”. Biomed Signal Process Control, vol. 73, p. 103399, (2022). DOI: 10.1016/j.bspc.2021.103399.

[13]. Huang C, Song P, Mellema DC, Gong P, Lok UW, Tang S, Ling W, Meixner DD, Urban MW, Manduca A, Greenleaf JF, Chen S. “Three-dimensional shear wave elastography on conventional ultrasound scanners with external vibration”. Phys Med Biol, vol. 65, no. 21, p. 215009, (2020). DOI: 10.1088/1361-6560/aba5ea.

[14]. Madsen EL, Sathoff HJ, Zagzebski JA. “Ultrasonic shear wave properties of soft tissues and tissuelike materials”. J Acoust Soc Am, vol. 74, no. 5, pp. 1346-55, (1983). DOI: 10.1121/1.390158.

[15]. Ploquin M, Basarab A, Kouamé D. “Resolution enhancement in medical ultrasound imaging”. J Med Imaging (Bellingham), vol. 2, no. 1, p. 017001, (2015). DOI: 10.1117/1.JMI.2.1.017001.

[16]. Neumann, D., Kollorz, E. “Ultrasound”. Medical Imaging Systems. Lecture Notes in Computer Science, vol. 11111, (2018). DOI: 10.1007/978-3-319-96520-8_11.

[17]. Abbasian Ardakani A, Mohammadi A, Vogl TJ, Kuzan TY, Acharya UR. “AdaRes: A deep learning-based model for ultrasound image denoising: Results of image quality metrics, radiomics, artificial intelligence, and clinical studies”. J Clin Ultrasound, vol. 52, no. 2, pp. 131–143, (2024). DOI: 10.1002/jcu.23607.

[18]. Denis M, Mehrmohammadi M, Song P, Meixner DD, Fazzio RT, Pruthi S, Whaley DH, Chen S, Fatemi M, Alizad A. “Comb-push ultrasound shear elastography of breast masses: initial results show promise”. PLoS One, vol. 10, no. 3, p. e0119398, (2015). DOI: 10.1371/journal.pone.0119398.

[19]. Luong QH, Nguyen SH, Tran DN, Nguyen CM, Tran DT. “Viscoelastic Estimation of Soft Tissue in the Presence of Gaussian and Reflection Noises Impacting Shear Wave Propagation”. Proc. 12th Int Conf Control, Automation and Information Sciences (ICCAIS), pp. 622–627, (2023). DOI: 10.1109/ICCAIS59597.2023.10382326.

[20]. Luong QH, Tran DN, Hiep NS, Cong LS, Tran DT. “Enhancing Shear Wave Propagation Analysis in Tissue with Directional Filtering of Reflected Waves”. Proc. Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC), pp. 1–6, (2024). DOI: 10.1109/APSIPAASC63619.2025.10848844.

[21]. Sheu YL, Li PC. “Simulations of photoacoustic wave propagation using a finite-difference time-domain method with Berenger’s perfectly matched layers”. J Acoust Soc Am, vol. 124, no. 6, pp. 3471–3480, (2008). DOI: 10.1121/1.3003087.

[22]. Bojorjes AR, Garcia-Barrientos A, Cárdenas-Juárez M, Pineda-Rico U, Arce A, Velasquez SM, Cortés OP. “A Z-Test-Based Evaluation of a Least Mean Square Filter for Noise Reduction”. Acoustics, vol. 7, p. 20, (2025). DOI: 10.3390/acoustics7020020.

[23]. Kotropoulos C, Pitas I. “Adaptive LMS filters for noise suppression in images”. IEEE Trans Image Process, vol. 5, no. 12, pp. 1596–609, (1996). DOI: 10.1109/83.544568.

[24]. Naik VN, Gamad RS, Bansod PP. “Effect of despeckling filters on the segmentation of ultrasound common carotid artery images”. Biomed J, vol. 45, no. 4, pp. 686–695, (2022). DOI: 10.1016/j.bj.2021.07.002.

[25]. Shiao YH, Chen TJ, Chuang KS, Lin CH, Chuang CC. “Quality of compressed medical images”. J Digit Imaging, vol. 20, no. 2, pp. 149–59, (2007). DOI: 10.1007/s10278-007-9013-z.

[26]. Wang Z, Bovik AC. “A universal image quality index”. IEEE Signal Process Lett, vol. 9, no. 3, pp. 81–84, (2002). DOI: 10.1109/97.995823.

[27]. Pham-Thi TH, Luong QH, Nguyen VD, Tran DT, Huynh HT. “Two-dimensional complex shear modulus imaging of soft tissues by integration of Algebraic Helmoltz Inversion and LMS filter into dealing with noisy data: a simulation study”. Math Biosci Eng, vol. 17, no. 1, pp. 404-417, (2019). DOI: 10.3934/mbe.2020022.

Tải xuống

Đã Xuất bản

25-04-2026

Cách trích dẫn

[1]
H. Nguyen sy, L. Quang Hải, T. Đức Tân, P. Văn Tăng, và T. Đức Nghĩa, “KelvinVoigt – Kích thích đa điểm: Mô hình hiệu quả nâng cao chất lượng ảnh đàn hồi trong mô sâu”, J. Mil. Sci. Technol., vol 110, số p.h 110, tr 34–44, tháng 4 2026.

Số

Chuyên mục

Kỹ thuật điều khiển & Điện tử