Đang tải... (xem toàn văn)
Nền tảng nghiên cứu các phương tiện hiển thị hình ảnh y khoa
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007 1 CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU 1.1 TỔNG QUAN Cuộc cách mạng về công nghệ số đã mang lại nhiều thay đổi trong hoạt động sinh hoạt hàng ngày của chúng ta. Việc tích hợp những bộ vi xử lý công suất cao vào các mô hình kỹ thuật cổ điển đã tạo ra những bước tiến mới về hiệu suất, tính năng và độ chính xác. Nhiều công việc đã được tự động hóa giúp cải thiện đáng kể về tốc độ cũng như đạt hiệu quả rất cao nhờ vào việc tích hợp thêm bộ vi điều khiển và những giải thuật tiên quyết kèm theo. Hầu hết mọi lónh vực trong xã hội đều tiếp cận với những thay đổi về kỹ thuật, và trong đó những thay đổi về kỹ thuật trong y khoa có tác động sâu sắc nhất lên đời sống của chúng ta. Những tiến bộ trong công nghệ thông tin đã cải tiến cách thức thu nhận, lưu trữ, chuyển giao và biểu hiện các thông tin y khoa của bệnh nhân. Việc lưu trữ thông tin trong một cấu trúc cơ sở dữ liệu đã cải thiện chất lượng và tính linh hoạt trong chẩn đoán bằng cách cho ra một hình thức chăm sóc bệnh nhân linh động và phù hợp. Những phát triển trong thông tin liên lạc cộng với những tiến bộ không ngừng về mặt nén dữ liệu cho phép chuyển giao những khối lớn dữ liệu của bệnh nhân giữa các trung tâm chẩn đoán và cho phép giám sát bệnh nhân từ xa. Trong bệnh viện, các dữ liệu số và chế độ điều trò đã rất hiệu quả giúp nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân với việc giảm đi những sai lầm có thể mắc phải cho con người. Ngoài những cải tiến về mặt kỹ thuật, sự gia tăng nhanh về công suất tính toán đã dẫn đến sự ra đời của một loạt những mô hình mới về hiển thò hình ảnh chẩn đoán với khả năng chụp, xử lý và hiển thò các dữ liệu y khoa dưới dạng ảnh một cách xuất sắc. Với bộ vi xử lý tốc độ cao và dung lượng bộ nhớ lớn, cho phép các hệ thống hiển thò hình ảnh sử dụng những thuật toán tái tạo có độ phức tạp cao, cải thiện cả về chất lượng và giá trò của các dữ liệu thu được. Về hiệu năng, cho phép mở rộng ứng dụng của những thông tin đo được từ những tín hiệu sinh học 2 chiều đơn giản chuyển hóa thành những hình ảnh 3 chiều. www.bme.vn Tac gia : Tran Phan Son Giang. Email : songiangbk@yahoo.com Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007 2 Cách đây không lâu, hiển thò hình ảnh y khoa chỉ gói gọn trong kỹ thuật tạo hình trên phim, tuy rất hữu ích trong những đánh giá tổng quát nhưng những kỹ thuật này thực sự gặp trở ngại trong những trường hợp chẩn đoán phức tạp. Trong chẩn đoán tiền giải phẫu và lập kế hoạch điều trò, hình dạng của những vùng quan tâm rất cần được đánh giá chính xác (như khối u chẳng hạn). Khi sử dụng ảnh trên phim sẽ rất khó để đánh giá hình dạng hoặc độ sâu theo 3 chiều không gian. Để giải quyết vấn đề này, cần phải có một chuỗi liên tiếp các hình ảnh cắt ngang vùng cần khảo sát ở những điểm khác nhau. Sau đó, để đánh giá trực quan phải dựa vào kinh nghiệm của người chẩn đoán. Theo đó, không thể thực hiện thêm những thao tác xử lý khác và mô hình tạo ra không thể mô phỏng hiển thò hay lưu trữ chính xác hơn khả năng mường tượng của người chẩn đoán được. Ngoài những hạn chế về xử lý tính toán, các ảnh phim lại giảm chất lượng theo thời gian, khiến cho hình ảnh bò hư hao đáng kể về mặt không gian và về sau sẽ gây ra những hạn chế về tính năng trong thông tin thu nhận được. Ngày nay, hầu hết các ảnh y khoa đều được thiết lập dưới dạng ảnh số và sau đó được chuyển lên phim nếu cần. Ưu điểm của việc hiển thò hình ảnh số là thông tin chứa bên trong ảnh sẽ không bò lệ thuộc vào bất kỳ môi trường nào như trong trường hợp của phim ảnh. Có thể tiến hành bao nhiêu thao tác xử lý ảnh tùy ý để tăng cường và mở rộng tính năng của nó mà không sợ tổn hại đến những thông tin gốc. Lấy ví dụ về ảnh số của não bộ trong ứng dụng một hình thức phân đoạn để tách rời các cấu trúc đặc biệt trên ảnh tónh. Phân vùng những đặc điểm riêng biệt (chẳng hạn như mạch máo não) từ những thông tin ít liên quan xung quanh có thể giúp ích để thiết kế những chương trình như vạch ra đường đi trong nội soi để điều trò các hội chứng về não. Sử dụng những bộ lọc số để tăng cường chất lượng ảnh bằng cách loại bỏ bất cứ hiện tượng nhiễu nào tạo ra trong quá trình thiết lập ảnh. Làm như thế sẽ giúp nhìn thấy được những vùng trước đây bò che khuất bởi nhiễu ảnh. Có thể sử dụng biện pháp tăng độ tương phản để làm nổi bật lên sự khác biệt giữa những thành phần khác nhau trong một ảnh như một công cụ hiệu quả giúp phân biệt mô tổn thương từ các mô lành bao quanh. Các bộ phần mềm xử lý trực quan có thể tạo ra những mô hình 3 chiều từ một chuỗi ảnh cắt lớp. Những phần mềm này cho phép xem xét một khối ảnh từ bất kỳ góc độ nào. Quan trọng hơn, Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007 3 những tính năng tăng cường áp dụng cho ảnh gốc không bò giới hạn về số lượng. Tính năng chính của hiển thò số là khả năng kết hợp những kỹ thuật khác nhau để thu lấy những thông tin đáng giá nhất từ dữ liệu ảnh chụp được. Hình ảnh y khoa được đònh nghóa tổng quát theo những phương thức chụp ảnh chuyên biệt. Thuật ngữ mô hình chuyên dụng gắn liền với cách thức mà mô hình đó sử dụng để đạt được kết quả. Mỗi mô hình chuyên dụng sử dụng một kỹ thuật khác nhau nhưng đều hướng tới một đối tượng chung. Mỗi mô hình đều có những ưu và khuyết điểm liên quan tới những đặc điểm của kỹ thuật mà nó áp dụng (như: tốc độ, độ tin cậy, độ chính xác, giá thành, mức độ khả thi). Vì những mô hình chuyên dụng có bản chất rất khác nhau nên người ta áp dụng một số hình thức phân loại dựa trên những nét tương đồng của các kỹ thuật. Mục đích của việc hiển thò hình ảnh y khoa là xác đònh và biểu diễn các trạng thái và quá trình sinh lý của cơ thể người. Có rất nhiều mô hình để mô tả đặc điểm sinh lý con người mà hiện nay được phổ biến phân loại theo : mô hình cấu trúc và mô hình chức năng. Những mô hình hiển thò hình ảnh cấu trúc mô tả đặc điểm chi tiết giải phẫu. Những mô hình này xác đònh những đặc tính vật lý của các tổ chức ở những thời điểm đặc biệt. Những mô hình cấu trúc khác nhau sẽ phân tích cấu trúc giải phẫu theo những cách khác nhau phụ thuộc vào bản chất của kỹ thuật mà mô hình đó sử dụng. Hai mô hình cấu trúc thông dụng nhất là cộng hưởng từ (Magnetic Resonance - MR) và cắt lớp điện toán (Computed Tomography - CT). Tuy hình ảnh từ 2 mô hình này khác nhau đáng kể nhưng cả 2 đều tập trung thể hiện những cấu trúc bao gồm xương, mô, mỡ và da. Những mô hình chức năng theo dõi các quá trình sinh lý như trao đổi chất hay sự tích tụ của các hợp chất hữu cơ đặc trưng. Theo đó, hoạt động trao đổi chất gắn với những quá trình khác nhau được chụp lại và xử lý. Chụp cắt lớp điện toán phát xạ đơn photon (Single Photon Emission Computed Tomography - SPECT) và chụp cắt lớp phát xạ positron (Positron Emission Tomography - PET) là những mô hình tiêu biểu của dạng mô hình chức năng. Lợi ích mà các mô hình cấu trúc và mô hình chức năng mang lại cho người sử dụng trong việc chẩn đoán không can thiệp, Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007 4 lập kế hoạch và điều trò lâu dài là không thể kể hết. Một bản điều tra tóm tắt về các kỹ thuật hợp nhất đằng sau các mô hình này sẽ được cung cấp chi tiết trong chương 3 của luận văn. 1.2 NHU CẦU Bất kỳ mô hình nào cũng có thể biểu diễn cấu trúc giải phẫu phức tạp và sự trao đổi chất của bộ phận chụp. Vì mỗi mô hình ảnh mô tả đặc điểm của bộ phận ở một khía cạnh khác nhau, vì vậy 2 hay nhiều mô hình khác nhau có thể cung cấp những thông tin liên quan để cùng giải quyết một vấn đề chung. Một mô hình kết hợp những thông tin bổ trợ nhau sẽ có khả năng cho ra những thông tin lâm sàng có giá trò cao hơn bất kỳ một mô hình riêng lẻ nào. Ta xét tình huống sau : một bác só được cung cấp 2 khối ảnh não bộ của một bệnh nhân. Một khối được tạo ra từ mô hình hiển thò cấu trúc, khối kia sử dụng mô hình chức năng. Cả 2 khối đều có những thông tin bổ ích cho người bác só này chẩn đoán tình trạng của bệnh nhân. Những ảnh cấu trúc cung cấp những thông tin được thể hiện chi tiết về cấu trúc của bộ não. Tập ảnh này giúp người bác só có thể phân biệt tốt các loại mô khác nhau - đây là một thông tin không chỉ hữu ích trong việc nhận dạng mô lâm sàng mà còn hữu ích trong việc xác đònh vò trí chính xác bên trong cấu trúc não. Mặt khác, những hình ảnh chức năng mô tả hoạt động trao đổi chất. Những ảnh này thể hiện các quá trình trao đổi chất bên trong não dựa trên các hợp chất đánh dấu bằng cách giám sát quá trình tích tụ của những chất phóng xạ đánh dấu khi chúng lan truyền trong não. Từ thông tin này, người bác só có thể xác đònh các vùng mà hoạt động trao đổi chất cao hoặc thấp bất thường gây nên bởi những rối loạn chức năng. Tuy nhiên, do bản chất của các ảnh chức năng mà chúng không thể thể hiện vò trí chính xác của các tổ chức rối loạn này. Để đưa ra được một chẩn đoán chính xác và lập kế hoạch điều trò về sau, người bác só cần phải đònh vò chính xác những vùng loạn chức năng bên trong cấu trúc não. Chỉ có như thế, vùng loạn năng mới có được chế độ điều trò thích đáng trong khi các mô lành xung quanh sẽ tránh được những ảnh hưởng ngoài ý muốn. Đây chính là một vấn đề mang tính mâu thuẫn : một mô hình biểu diễn cấu trúc não bộ không thể hiện chức năng, còn mô hình kia biểu diễn chức năng mà không thể hiện cấu trúc. Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007 5 Từ ví dụ trên, ta thấy rõ nhu cầu thiết yếu cần phải kết hợp các thông tin thu được từ mỗi mô hình. Vì những hạn chế về mặt vật lý không cho phép thực hiện việc kết hợp thông tin từ 2 mô hình trong cùng thời gian thiết lập ảnh, nên giải pháp cho vấn đề này là kết hợp các dữ liệu ảnh thu được từ cả 2 mô hình thành một khối ảnh đơn nhất; qui trình này gọi là hợp nhất dữ liệu. Bằng cách đó, ý nghóa về mặt lâm sàng của mỗi mô hình được kết hợp vào một hình thức biểu diễn chung. Ích lợi từ việc kết hợp những mô hình ảnh khác nhau đã được minh chứng tốt. Trong ví dụ trên, việc nhận diện khu vực có hoạt động trao đổi chất bất thường được cải thiện bằng cách kết hợp các thông tin của một mô hình chức năng với chi tiết giải phẫu của một mô hình cấu trúc. Một hình thức kết hợp tương tự được sử dụng để xác đònh vò trí của hiện tượng động kinh thành phần, lúc này, độ chính xác của các lớp cắt SPECT được gia tăng qua việc hợp nhất với một khối ảnh MR. Trong lónh vực nghiên cứu, hình thức kết hợp này cũng giúp ích trong khảo sát sự lan truyền của các tín hiệu cảm giác trong não (các xung thần kinh). Hiệu quả của những hình thức hợp nhất chức năng-cấu trúc được xác minh không chỉ trong quan sát hoạt động thần kinh (chứng động kinh) mà còn hiệu quả trong nhận dạng những trạng thái sinh lý bất thường. Người ta cũng chứng minh được lợi ích của việc hợp nhất các khối ảnh MR và CT khi tiến hành nhận diện khối u trong các lớp cắt PET [23]. Thông tin thu được từ việc hợp nhất các mô hình này không chỉ đơn thuần giới hạn trong chẩn đoán, nó còn có thể ứng dụng được để hỗ trợ trong phòng phẫu thuật. Trong các ca phẫu thuật thần kinh, những hệ thống trực quan cao cấp sử dụng những thông tin hiển thò từ nhiều mô hình để hỗ trợ cho các bác só giải phẫu có thể thao tác an toàn trên cấu trúc của não [30]. Thông qua việc sử dụng một khung cố đònh để giữ đầu của bệnh nhân đúng vò trí, người ta thiết lập một mối liên hệ không gian giữa bệnh nhân và các thông tin hiển thò trên khối ảnh số. Khi bác só phẫu thuật di chuyển các dụng cụ bên trong cơ thể bệnh nhân, một hệ thống hồng ngoại giám sát sự chuyển động của các dụng cụ qua những đầu dò gắn trên dụng cụ (ví dụ như mũi dao mổ). Hệ thống quan sát sau đó thiết lập một giá trò số về dụng cụ lên trên ảnh não và liên tục cập nhật vò trí theo thời gian khi dụng cụ di chuyển. Theo cách này, bác só Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007 6 phẫu thuật có thể sử dụng những thông tin được cung cấp bởi ảnh số trong phòng phẫu thuật bằng cách quan sát trên màn ảnh máy tính. Sử dụng khối ảnh số trong phòng phẫu thuật có rất nhiều ưu điểm. Trước tiên, việc đònh đường đi qua cấu trúc phức tạp của não đã trở nên thuận lợi hơn nhiều khi sử dụng phần mềm quan sát kỹ thuật số. Mô hình ảnh số cho phép bác só giải phẫu đònh được đường đi qua khối não, tiếp cận những khu vực mà mắt trần không thể thấy được. Sự chuyển động cũng không bò cản trở bởi máu hay những chất khác có thể che khuất tầm nhìn thông thường. Tuy nhiên, ưu điểm có ý nghóa về mặt lâm sàng hơn cả là khả năng phân biệt rõ những thương tổn chính từ mô lành bao quanh. Từ ưu điểm trên cho thấy sự hợp nhất của các mô hình khác nhau hỗ trợ nhận diện chính xác khối u với cấu trúc não bộ. Về sau, có thể áp dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh như tăng độ tương phản lên dữ liệu ảnh đã hợp nhất để làm nổi bật lên vùng mô quan tâm. Với một khối ảnh như thế sẽ bổ trợ thêm cho bác só phẫu thuật trong việc tách các tổn thương đích, đồng thời giảm thiểu tổn hại đến các mô lành bao quanh. Tiện ích cuối cùng của kỹ thuật này là gia tăng tỉ lệ thành công trong điều trò, giảm nhỏ những tình huống phức tạp và giảm bớt những công đoạn không cần thiết. Hợp nhất từ các mô hình khác nhau cũng giúp ích cho lónh vực xạ trò. Phương thức trò liệu các tổn thương não bằng phóng xạ thực hiện bằng cách chiếu trực tiếp chùm tia lên trên khối tổn thương. Trong hình thức trò liệu này, người ta tạo ra một lỗ nhỏ trên sọ não để chùm tia có thể truyền qua mà không bò cản trở. Khi vạch ra kế hoạch điều trò, tiêu chuẩn quan trọng là phải đònh vò chính xác khối u. Việc làm này không chỉ bao gồm việc xác đònh vò trí chính xác của tổn thương bên trong não mà còn phải lựa chọn được vò trí tốt nhất để khoan lỗ sao cho thu ngắn đến mức thấp nhất quãng đường truyền của chùm tia từ đó có thể giảm tổn hại ngoài ý muốn đối với các mô lành. Bằng cách kết hợp chi tiết trong hình ảnh MR của mô với các đặc trưng giúp phân biệt xương trong một ảnh CT, độ chính xác trong việc xác đònh mục tiêu tổn thương được cải thiện đáng kể. Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007 7 1.3 NHẬN ĐỊNH VẤN ĐỀ Hợp nhất thông tin từ nhiều mô hình là một công việc phức hợp. Không chỉ đơn giản là chồng một khối ảnh lên trên một khối ảnh khác, mà ở đây đòi hỏi 2 khối ảnh phải được sắp xếp sao cho tất cả những cấu trúc chung của cả 2 khối phải được tương xứng với nhau. Khi làm được điều này, các khối ảnh xem như đã được hợp nhất. Việc làm này gọi chung là hợp nhất hình ảnh (registration). Thực hiện hợp nhất hình ảnh từ nhiều phương tiện chẩn đoán hình ảnh khác nhau có thể gọi là hợp nhất hình ảnh đa mô hình (multimodal registration). Tiến hành việc này đã đặt ra nhiều điều cần bàn luận xung quanh vấn đề liên quan đến mô hình chụp, ảnh và bệnh nhân. Vấn đề về mô hình Mỗi mô hình hiển thò ảnh mô tả đặc điểm của một đặc tính sinh lý khác nhau. Theo đó, một cấu trúc có thể phân biệt rõ ràng trong một mô hình nhưng lại không thể quan sát được trong một mô hình khác - điều này cũng tương tự như việc so sánh những quả táo và cam. Phần khác nhau về thông tin thu được từ các mô hình cho thấy rằng bản chất của việc biểu diễn một vùng đặc biệt có thể khác nhau, làm cho mối tương quan và việc sắp xếp hai mô hình trở nên phức tạp. Vấn đề về ảnh Các mô hình không chỉ khác nhau về thông tin chúng thể hiện mà còn khác nhau ở cách thức mà chúng thể hiện thông tin. Các khối ảnh có thể khác nhau về chất lượng và các chiều không gian của chúng. Những hạn chế vốn có trong một vài kỹ thuật làm cho ảnh thu được từ các mô hình không thể tương đồng nhau về chất lượng. Kết quả là một cấu trúc có thể rất rõ trong mô hình ảnh này nhưng lại bò mờ đi đáng kể trên mô hình ảnh khác. Ngoài ra, những thông tin chứa bên trong ảnh được biểu diễn bằng những sơ đồ khác nhau. Một số mô hình sử dụng thang xám để hiển thò thông tin, trong khi những mô hình khác lại giá trò hơn khi sử dụng thang màu để biểu diễn. Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007 8 Vấn đề về bệnh nhân Do qui trình thu hai khối ảnh trên cùng bệnh nhân được thực hiện theo hai công đoạn hiển thò ảnh độc lập, các khối ảnh sẽ khác nhau theo thời gian và vò trí thu nhận. Một điều hiển nhiên là những khác biệt về vò trí của vật thể bên trong máy quét sẽ tăng lên. Sự sai lệch này sẽ ảnh hưởng đến góc độ quét ảnh qua bệnh nhân và vò trí của dữ liệu bệnh nhân bên trong khối ảnh sẽ khác đi. Nếu 1 thủ thuật muốn hợp nhất thành công 2 khối ảnh từ các mô hình khác nhau, nó phải có khả năng xử lý những vấn đề này với những mức độ chính xác chấp nhận được để có thể triển khai những lợi ích từ những thông tin đã hợp nhất vào trong các ứng dụng được điều khiển bằng tay. 1.4 MỤC TIÊU VÀ NHIỆM VỤ CỦA LUẬN VĂN Theo những phân tích trên, mục tiêu đề ra của luận văn là : khảo sát chi tiết các đặc trưng ảnh của các thiết bò chẩn đoán hình ảnh khác nhau như CT, MRI, SPECT, PET và các kỹ thuật hợp nhất hình ảnh đã có, trên cơ sở đó xây dựng một phần mềm hợp nhất hình ảnh 3 chiều bằng MATLAB, thử nghiệm và đánh giá qua dữ liệu khảo sát và so sánh với những kết quả hợp nhất đã công bố. Với mục tiêu trên, nhiệm vụ của luận văn bao gồm : 1) Khảo sát đặc trưng ảnh của các thiết bò chẩn đoán hình ảnh khác nhau. 2) Khảo sát chi tiết về những phát triển trong các phương pháp hợp nhất hình ảnh đa mô hình đã có. 3) Lựa chọn kỹ thuật hợp nhất hình ảnh đa mô hình tối ưu để xây dựng phần mềm xử lý và hợp nhất ảnh 3 chiều trên nền MATLAB. 4) Thử nghiệm chương trình và đánh giá phương pháp hợp nhất qua các dữ liệu khảo sát. 5) Xác đònh những đònh hướng phát triển cho phương thức hợp nhất này. Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007 9 CHƯƠNG 2 : NỀN TẢNG NGHIÊN CỨU 2.1 CÁC PHƯƠNG TIỆN HIỂN THỊ HÌNH ẢNH Y KHOA Phần lớn kiến thức về các hệ sinh lý người mà chúng ta biết được là nhờ vào quá trình quan sát trực quan của chính bản thân chúng ta (nói cụ thể hơn là các y bác só). Nếu khả năng quan sát được tăng cường sẽ làm cho những hiểu biết về các hệ sinh lý càng thêm giá trò, nhất là có thể phục vụ cho học tập, dự đoán tiền phẫu thuật, và chẩn đoán những vấn đề thường gặp trong môi trường khảo sát. Trong nhiều ứng dụng, quan sát trực quan có thể là một việc tương đối dễ dàng và đơn giản, nhưng trong chẩn đoán y khoa thì không như vậy. Chỉ một việc quan sát đơn giản trạng thái trao đổi chất của cơ thể người cũng gặp rất nhiều trở ngại. Bởi nó là một mạng lưới đan kết chặt chẽ giữa hệ cơ, hệ xương, hệ tuần hoàn và hệ thần kinh điều hòa hoạt động của cơ thể theo những môi trường thay đổi liên tục. Kỹ thuật hiển thò hình ảnh y khoa chính là một giải pháp an toàn, không can thiệp cho phẫu thuật thăm khám mà chỉ gây ra ít hoặc hoàn toàn không gây tổn hại cho bệnh nhân. 2.1.1. Hình thức hiển thò và qui trình thiết lập Đơn vò cơ bản của một ảnh kỹ thuật số là điểm ảnh (pixel). Nó được xác đònh bởi: một giá trò cường độ và một tọa độ. Giá trò cường độ của một điểm ảnh liên quan đến số lượng đo đạc bởi một hệ thống tạo ảnh từ một mẫu vật thể bên trong ảnh. Các giá trò cường độ trong một ảnh biến thiên trong miền qui đònh bởi lược đồ biểu diễn. Trong lược đồ ảnh thang xám (đen và trắng), thông thường thì cường độ điểm ảnh biến thiên từ 0 (đen) đến 255 (trắng), trong đó những giá trò ở khoảng giữa qui đònh màu xám. Có rất nhiều lược đồ màu tồn tại chẳng hạn như RGB là lược đồ kết hợp 3 giá trò cường độ đỏ, lục, lam để biểu diễn một màu đơn. Trong hiển thò hình ảnh y khoa, hệ thống thiết lập ảnh sẽ đo đạc các giá trò này trong tầm giới hạn hoạt động của hệ. Kết hợp giá trò đo được so với một cường độ điểm ảnh tương ứng sẽ giúp cho ảnh số “thấy” được những gì mà hệ thống chụp ảnh thấy (nói cách khác là ảnh số thể hiện hình ảnh thiết lập từ hệ thống). Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007 10 Theo một kiểu tương tự, tọa độ của một điểm ảnh biểu hiện vò trí của nó bên trong ảnh tương ứng với vò trí của mẫu vật bên trong thành phần được chụp. Bằng cách lấy mẫu thành phần theo một lưới 2 chiều, có thể tạo ra được một hình thức biểu diễn ảnh. Về lý thuyết, bên trong một mẫu vật, bất kể nó có nhỏ đến cỡ nào thì số lượng thông tin hàm chứa bên trong là vô hạn. Tuy nhiên, khả năng đo đạc của bất kỳ hệ thống nào cũng chỉ cho phép tách lấy một số giới hạn từ lượng thông tin hàm chứa bên trong vật thể tùy theo các giới hạn vật lý của kỹ thuật sử dụng. Lượng thông tin mất đi khi so sánh giữa ảnh thật sự với ảnh số gọi là sai số tự do. Tuy không thể tránh khỏi sai số này, nhưng ảnh hưởng của nó có thể được giảm bớt bằng cách tăng số lượng lấy mẫu (số lần chụp). Làm như thế thì lượng thông tin chứa trong ảnh được gia tăng vì mỗi điểm ảnh bây giờ đại diện cho một mẫu vật nhỏ trong không gian ảnh. Khái niệm về độ phân giải của một ảnh cho biết độ chính xác của ảnh đó khi biểu diễn một vật thể. Ảnh có độ phân giải cao khi số lần lấy mẫu nhiều và ngược lại, nếu số lần lấy mẫu ít sẽ cho ảnh độ phân giải thấp. Nên lưu ý là độ phân giải của một ảnh không phụ thuộc vào kích thước thật của mẫu vật. Lấy ví dụ như các ảnh vệ tinh phân giải cao có điểm ảnh tính theo đơn vò mét trong khi các ảnh độ phân giải thấp thu từ kính hiển vi điện tử lại có điểm ảnh biểu diễn các giá trò ở mức microns. Tuy không phụ thuộc vào kích thước, nhưng độ phân giải lại liên quan nhiều đến độ dày đặc của mẫu vật. Thông thường, nói đến một ảnh tức là nói đến mối tương quan 2 chiều giữa màn tạo ảnh và vật ảnh. Vì hai mặt phẳng chiếu này cách nhau một khoảng xác đònh (về mặt vật lý thì đây là tiêu cự), nên các thông tin chụp được sẽ là một ảnh chiếu có chiều rộng và chiều cao riêng biệt, nhưng lại không có chiều sâu (hoặc chiều sâu cực kỳ bé, không đáng kể). Tuy nhiên, khi xét đến hiển thò hình ảnh y khoa thì phải bỏ qua mối quan hệ giữa góc nhìn và vật ảnh. Quá trình thiết lập ảnh phức tạp hơn nhiều, gồm nhiều viễn cảnh kết hợp với nhau để tạo nên một ảnh riêng lẻ. Quan trọng hơn, các hình ảnh y khoa còn có một chiều thứ 3 - chiều sâu - mà ta thường nhắc đến dưới tên gọi là bề dày lớp cắt của ảnh. Nhờ vào cấu trúc vật lý của một lớp cắt giúp phân biệt được những hình ảnh 3 [...]... thu nhận ảnh theo mặt cắt ngang sẽ thuận lợi hơn Thêm vào đó, tính linh động của ảnh số cho phép các thông tin không bò giới hạn bởi bất kỳ góc nhìn nào Tuy các thông số nghiên cứu sẽ thay đổi t y theo mô hình nhưng ta có thể đưa ra một phương thức khái quát về thu nhận thông tin và biểu diễn số của các mô hình Một phân đoạn hiển thò hình ảnh tiêu biểu bao gồm việc thu nhận các chuỗi hình ảnh từ mặt... cho các lớp ảnh cắt không liên tục với nhau mà giữa chúng sẽ có một khoảng cách nhất đònh Có thể sử dụng thuật toán nội suy để lấp đ y những khoảng cách n y và tạo nên một khối ảnh tương đượng Ngược lại, các hệ thống thiết lập ảnh cho ra các ảnh tại những khoảng liên tiếp nhỏ hơn bề d y của 1 lớp cắt đơn, kết quả là có các ảnh chồng lấp nhau Điều n y thường xuất hiện ở các mô hình có qui ước về bề d y. .. SPECT Những nghiên cứu gần đ y liên tục đưa ra nhiều cải tiến về độ phân giải của SPECT Tuy nhiên, về mức độ cần thiết thì việc điều chỉnh các photon suốt quá trình thu nhận ảnh là ít hơn so với PET 2.2 HP NHẤT HÌNH ẢNH (Registration) Hợp nhất hình ảnh là một thuật ngữ của việc xử lý ảnh bao gồm các ảnh của cùng một cấu trúc, khác nhau ở viễn cảnh chụp, thời gian chụp hay phương thức chụp Vì các ảnh có... Không gian nghiên cứu Không gian nghiên cứu được đònh nghóa là miền chứa tập hợp tất cả những phép đo tương đồng có thể có Tại một vài nơi trong không gian nghiên cứu sẽ tìm th y được cách giải quyết tốt nhất Phụ thuộc vào phép đo tương đồng, phương thức n y có thể được xác đònh tại điểm cực đại hay cực tiểu của không gian nghiên cứu Trong thuật ngữ hợp nhất hình ảnh, phương pháp giải quyết tốt nhất... thể thay đổi bởi một hoặc tất cả những y u tố trên, nên các vật thể được thể hiện trong các ảnh n y rõ ràng sẽ có khác biệt Việc so sánh các thông tin từ các ảnh n y đặt ra những thách thức đáng kể Hợp nhất nhằm mục đích điều chỉnh đúng những sự biến đổi n y bằng cách sắp xếp các ảnh sao cho thông tin giữa chúng tương xứng với nhau Nhiệm vụ của hợp nhất hình ảnh có thể đựơc đònh nghóa như sau : 2 ảnh. .. chuẩn về cách thức hiển thò hình ảnh số và giao tiếp trong y khoa, được sáng lập bởi Hiệp hội các nhà sản xuất điện tử quốc gia (NEMA – National Electrical Manufaturer’s Association) kết hợp với ACR (American College of Radiology) nhằm hỗ trợ cho việc phân phối và đánh giá các hình ảnh y khoa như các lớp cắt CT, MRI, và siêu âm… Một tập tin hình ảnh DICOM không chỉ chứa đựng thông tin về các giá trò... nhất đònh (độ phân giải, ảnh chức năng, ảnh động…) Khi nghiên cứu hợp nhất hình ảnh, ta phải nắm bắt thêm những đònh dạng ảnh khác cần thiết nhằm khắc phục những trở ngại khi hợp nhất những hình ảnh có tính chất khác nhau Trên cơ sở đó, có thể tái lập đònh dạng ảnh DICOM hoặc chuyển từ ảnh DICOM sang các đònh dạng t y theo mục đích nghiên cứu Khảo sát sơ lược về một số đònh dạng ảnh thường gặp : • BMP... chiều từ các thành phần ảnh 2 chiều Để thể hiện được đặc điểm phân biệt n y, cần phải có một thuật ngữ chuyên môn phù hợp Theo đònh nghóa thông thường của một ảnh, thì điểm ảnh tượng trưng cho một cấu trúc 2 chiều (1 tiết diện) bên trong vật ảnh Tuy nhiên, trong ngữ cảnh của hình ảnh y khoa, một cấu trúc được xác đònh theo 3 chiều (khối thể tích) Để tránh xáo trộn, mẫu vật sử dụng trong ảnh y khoa sẽ... hình ảnh y khoa Hầu hết các hình ảnh y khoa chẩn đoán từ X-quang, siêu âm cho tới CT, MRI, X-quang số đều dựa trên thang xám làm nền tảng để thể hiện các bộ phận chụp với cường độ sáng tối tương ứng 21 Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007 Xét với hình ảnh X-quang : hình ảnh càng sáng thể hiện những thành phần có cấu trúc đậm đặc mà tiêu biểu là hình ảnh của xương, còn hình ảnh càng tối tượng trưng... lớn nhất của điểm ảnh (Smallest/Largest Image Pixel Value) Nghiên cứu các giá trò n y giúp chúng ta tìm ra những vùng giá trò tương đương của các bộ phận khác nhau trên mỗi ảnh, làm tiền đề cho việc x y dựng ảnh hợp nhất cũng như tái thiết lập ảnh 3 chiều 2.3.2 Một số đònh dạng ảnh khác có liên quan Trong quá trình khảo sát ảnh y khoa, ngoài đònh dạng ảnh DICOM, cũng có trường hợp ảnh mang một số đònh . Tp.HCM 2007 9 CHƯƠNG 2 : NỀN TẢNG NGHIÊN CỨU 2.1 CÁC PHƯƠNG TIỆN HIỂN THỊ HÌNH ẢNH Y KHOA Phần lớn kiến thức về các hệ sinh lý người mà chúng. liệu ảnh chụp được. Hình ảnh y khoa được đònh nghóa tổng quát theo những phương thức chụp ảnh chuyên biệt. Thuật ngữ mô hình chuyên dụng gắn liền với cách
