BÀI SOẠN VỀ SIÊU ÂM CHẨN ĐOÁN: TISSUE ABERRATION CORRECTION

HIỆU CHỈNH SAI LỆCH MÔ: Giải pháp mới tăng cường chất lượng hình ảnh ở bệnh nhân béo phì

Thomas P. Gauthier, Douglas R. Maxwell, và Systems Design Engineers of Philips
www.healthcare.philips.com/pwc_hc/.../dl_tissue_whitepaper_en.pdf

Dẫn nhập

Các máy siêu âm quy ước đảm bảo tốc độ âm hằng định khi tạo hình. Điều này được chuyển cho phần cứng thực hiện rất đơn giản nhưng độ mạnh hạn chế có ảnh hưởng đến biến thiên tốc độ âm trong cơ thể. Tình trạng này càng rõ khi tạo hình ở bệnh nhân thừa cân vì siêu âm khó truyền qua lớp mỡ dưới da hơn khi qua nhu mô gan. Thách thức của siêu âm là phải xuyên thấu vào đủ sâu trong bụng để cung cấp thông tin chẩn đoán. Vấn đề này rất quan trọng trong tình hình mới, vì siêu âm trở thành phương tiện chẩn đoán hình ảnh được chọn cho các bệnh nhân không thể chụp CT/MRI (vì không đủ rộng cho bệnh nhân thừa cân).

Với thuật toán tạo chùm (beamforming) siêu âm phải đáp ứng và thích nghi với thuật toán này để khám bệnh nhân thừa cân: tăng cường chất lượng hình ảnh và khả năng xuyên thấu, và cung cấp thông tin chẩn đoán chính xác.

Tạo chùm (Beamforming) là gì?

Trong siêu âm xung có 2 loại chùm:

- Chùm dẫn truyền theo một xung âm truyền theo một đường quét được cho. Nói khác đi nó trình bày một phần cơ thể được siêu âm thắp sáng, rồi phản âm trở lại tới đầu dò để xử lý và biểu hiện thành một hình (H.1).

H. 1. Tín hiệu chỉnh nét và quét để tạo chùm (“beams”)

- Chùm nhận là một vùng nguồn do nhiều điểm tạo thành được kết hợp với đường được cho của hình siêu âm. Chùm nhận càng rộng, độ ly giải bên (lateral resolution) của hình siêu âm càng giảm. Cũng vậy chùm nhận rộng hơn gây nên vết dội tạp (clutter) khắp nơi trong hình siêu âm.

Chỉnh nét động chùm nhận (dynamic receive focusing)

Mục tiêu của chỉnh nét động tối hảo trong bộ phận tạo chùm không thích nghi (non-adaptive beamformer) là ước lượng sự trì hoãn (delay) tốt nhất của biến tử (yếu tố đầu dò) một cách tiên nghiệm (a priori) liên quan với một đường quét điểm tham chiếu (một vị trí khởi động ảo, thường ở trên bề mặt đầu dò), và rồi thực hiện sự trì hoãn này trong bộ phận nhận (receiver). Mỗi biến tử có một delay khác nhau theo một hàm (function) của điểm khu trú trong không gian cách xa điểm tham chiếu. Trong việc thực hiện chỉnh nét động, sự trì hoãn là hàm của thời gian nhận hoặc thời khoảng (range). Phần lớn các công nghiệp siêu âm biết dùng “chính xác” hoặc “xấp xỉ” các phương trình hình học để tính toán các trì hoãn thời gian cần thiết theo hàm của thời khoảng. Những phương trình này chỉ cần biết vị trí điển hình của điểm khu trú trong không gian theo đường quét mong muốn và vị trí của biến tử và tham chiếu (theo lộ trình tốc độ âm) như minh họa dưới đây.

H. 2. Chỉnh nét động đơn giản hóa (Simplified Dynamic Focus Geometry)

Lợi ích của phương pháp này là có thể thiết kế dễ dàng phần cứng của bộ phận nhận mà không cần tốn chỗ nhiều để xác định đường biểu diễn độ trì hoãn theo mỗi đường quét của mỗi biến tử. Bất lợi là khó đánh giá biến thiên tốc độ âm giữa nguồn tán xạ và biến tử đầu dò.

Hãng Philips biến đổi thuật toán beamforming để tạo hình bệnh nhân thừa cân tốt hơn như thế nào?

Như trong phần dẫn nhập, máy siêu âm quy ước đảm bảo một tốc độ âm hằng định khi tạo hình. Tuy nhiên cơ thể người không thể tạo mẫu như là môi trường đồng dạng (homogenous medium) với tốc độ âm là 1540m/s. Có nghĩa là mỗi máy siêu âm cần một giá trị tốc độ âm vì input không được vận hành chính xác bởi máy. Hoạt động beamforming đặc biệt chịu ảnh hưởng của sai lệch tốc độ âm. Trong thực hành, mô phỏng giá trị sai của tốc độ âm sẽ chuyển thành biến dạng dẫn truyền, biến dạng chùm nhận và rồi làm giảm chất lượng hình và giảm xuyên thấu.

Hãng Philips tạo hình bệnh nhân thừa cân với cốt lỏi là làm cho máy siêu âm nhận biết nhiều hơn đặc điểm môi trường được tạo hình và đặc biệt, sự tăng giảm tốc độ âm của máy theo độ sâu. Thay vì bảo đảm một tốc độ âm độc nhất và cố định xuyên suốt môi trường tạo hình, máy sẽ mô phỏng môi trường (medium) theo phân lớp, mỗi lớp với một giá trị tốc độ âm khác nhau. Khi tạo hình bụng bệnh nhân thừa cân, bụng được định dạng thành 2 lớp (H.3).

H.3. Lớp mỡ (Fat Layer Geometry)

Giá trị tốc độ âm trong lớp mỡ nông, dựa theo y văn, được cài đặt là 1450m/s. Nhu mô gan thuộc lớp sâu, tốc độ âm là 1540m/s. Đó chính là nguyên lý đổi mới của hãng Philips: áp dụng thuật toán non-adaptive beamforming, bởi vậy càng mạnh hơn với bệnh nhân thừa cân này sang bệnh nhân thừa cân khác, và càng ít lệ thuộc người khám. Không cần điều chỉnh giá trị tốc độ âm theo bề dày lớp mỡ. Điều này làm đơn giản hóa kinh nghiệm người khám. Trong lúc khám người sử dụng nhìn qua bệnh nhân rồi quyết định lúc nào sử dụng khả năng hiệu chỉnh sai lệch mô. Nếu chọn thì hiệu chỉnh tốc độ âm sẽ làm tăng chất lượng hình trên bệnh nhân thừa cân mà không phải vặn nút điều chỉnh.

Thực hiện chỉnh nét động này dựa trên trình tự đánh giá thích ứng tốt nhất từng phần (best-fit segments to approximate the desired estimator). Tùy vào thuật toán, có thể cần thêm bộ nhớ đủ để tái tạo đánh giá đường biểu diễn trì hoãn nhưng mềm dẻo trong đánh giá những thay đổi trì hoãn do phản hồi của các lớp tác động.

Nguyên lý Fermat- lan truyền qua lớp trung gian

Các mẫu chỉnh nét dùng nguyên lý Fermat để đánh giá thời gian truyền từ biến tử đầu dò đến một điểm khu trú. Trong quang học, nguyên lý Fermat (còn gọi là nguyên lý thời gian tối thiểu) phát biểu rằng, giữa 2 điểm một tia sáng luôn truyền theo đường ngắn nhất. Nguyên lý này có thể ứng dụng vào lãnh vực siêu âm và diễn đạt thời gian lý thuyết (bay) giữa biến tử đầu dò và một điểm khu trú.

Kết quả lâm sàng

Một vài ví dụ lâm sàng đáng giá của giải pháp beamforming trong tạo hình bụng bệnh nhân thừa cân. Trong hình 4, đường viền vách mạch máu được tăng cường cũng như giảm vết dội tạp (clutter). Hình 5, cũng cho thấy đường viền mạch máu rõ hơn và kiểm soát được mức độ của vết dội tạp khi lớp mỡ được thuật toán beamforming giải quyết.

H. 4a. Trước hiệu chỉnh H. 4b. Sau hiệu chỉnh.

H. 5a. Không hiệu chỉnh H. 5b. Có hiệu chỉnh

Trong hình 6, hiệu chỉnh tốc độ âm giúp tạo hình túi mật rõ hơn. Điều này đặc biệt quan trọng khi tìm sỏi túi mật. Hình 7 được so sánh với hình trước, cho thấy hiệu chỉnh tốc độ âm ở bụng bệnh nhân thừa cân mà không cần chỉnh bề dày lớp mỡ và do đó đơn giản hóa kinh nghiệm của người khám.

H. 6. So sánh hình túi mật

H. 7. Hiệu chỉnh tương tự với bề dày lớp "sai"

Kết luận

Béo phì là nguyên nhân làm siêu âm thất bại khi cung cấp thông tin chẩn đoán. Nguyên nhân chính của giảm chất lượng hình là do mô phỏng tốc độ âm không chính xác ở người có lớp mỡ quá dày. Thực hiện hiệu chỉnh sai lệch mô làm tăng cường chất lượng hình ở người béo phì khó khám. Không có thuật toán hiệu chỉnh mô sẽ khó phân biệt giữa các mô khám và hình sẽ không rõ nét. Tích hợp các đặc điểm then chốt này chỉ trong một nút bấm làm đơn giản cuộc khám và chắc chắn làm giảm đi số lần khám thất bại ở bệnh nhân béo phì.

BÀI SOẠN VỀ SIÊU ÂM CHẨN ĐOÁN

Tổng số lượt xem trang

Thứ Hai, 7 tháng 2, 2011

TISSUE ABERRATION CORRECTION

Không có nhận xét nào :

Giới thiệu về tôi