ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN PHÒNG SAU ĐẠI HỌC ________ ________ BÀI THU HOẠCH MÔN HỌC TÍNH TOÁN LƯỚI Đề Tài: Ứng Dụng Tính Toán Lưới Vào Việc Xử Lý Hình Ảnh Trong Lĩnh Vực Y Tế Giảng viên phụ trách: PGS.TS. Nguyễn Phi Khứ Học viên thực hiện: Trần Thanh Quốc Thắng MSSV: CH1101131 TP. HCM, tháng 7/2013 MỤC LỤC ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN I. Giới thiệu Việc xử lý hình ảnh trong lĩnh vực y tế là một lĩnh vực ứng dụng đầy hứa hẹn cho tính toán lưới. Với một khối lượng dữ liệu lớn, các thông tin y tế nhạy cảm, sự phức tạp chung của tập dữ liệu y tế và các tính toán trong chẩn đoán lâm sàng, thách thức của công việc này là lấp đầy khoảng cách giữa các tính năng còn hạn chế của lưới middleware và yêu cầu của các ứng dụng dùng trong chẩn đoán lâm sàng. Dự án nghiên cứu AGIR (Grid Analysis of Radiological Data) trình bày một phương pháp tiếp cận kết hợp: một mặt, tận dụng các lưới middleware cùng với mạng lưới các dịch vụ y tế trọng tâm hướng tới các yêu cầu xử lý dữ liệu của các ứng dụng trong y học; mặt khác, lưới cho phép một loạt các ứng dụng có thể hoạt động trên nó từ các thuật toán cho đến các ứng dụng chẩn đoán lâm sàn. Việc xử lý hình ảnh trong lĩnh vực y tế yêu cầu phải tương tác với 1 lượng dữ liệu rất lớn, có khi phải lên đến hàng Terabyte. Thêm vào đó, nội dung của dữ liệu là rất quan trọng vì đó là các dữ liệu y tế và các dữ liệu này thường được thao tác như những tập dữ liệu có quan hệ với nhau. Do đó việc lưu trữ và tìm kiếm trên các dữ liệu y tế đòi hỏi các thao tác lên một khối lượng dữ liệu lớn và các metadata liên quan (các dữ liệu đã được xác định trước, dùng để chỉ ra cách thức để đọc được nội dung của các dữ liệu còn lại). Thao tác trên dữ liệu y tế còn đòi hỏi phải được bảo mật chặt chẽ vì chúng liên quan đến dữ liệu cá nhân của người bệnh. Các thuật toán để phân tích hình ảnh y tế và các công cụ hỗ trợ chẩn đoán đã được phát triển trong nhiều năm qua. Một số các thuật toán đã đạt đến một mức độ cao về khả năng sử dụng và được chứng minh có tác dụng thực sự trong lĩnh vực lâm sàng. Tuy nhiên việc áp dụng chúng vẫn chưa được rộng rãi. Sử dụng tính tóa lưới để xử lý dữ liệu là một cơ hội tốt để mở rộng tầm ảnh hưởng của các công cụ xử lý hình ảnh này và chuyển giao các nghiên cứu thực nghiệm vào trong chẩn đoán lâm sàng. • Lưới cung cấp một cơ sở hạ tầng cho phép nhiều cộng đồng người sử dụng để truy cập và thao tác lên dữ liệu y tế. • Lưới cung cấp khả năng tính toán cần thiết để xác nhận các thuật toán trên bộ dữ liệu lớn và xử lý cơ sở dữ liệu hoàn chỉnh cho các ứng dụng đòi hỏi phải có số liệu thống kê như dịch tễ học. TÍNH TOÁN LƯỚI 3 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN • Lưới cho phép ẩn việc truy cập tới các hệ thống tính toán, mỡ rộng khả năng ứng dụng thực tế như một công cụ y tế thực sự. Tính toán lưới đã phát triển mạnh mẽ trong thập kỷ qua, lưới middleware và các chuẩn giao thức trên lưới vẫn đang được tiếp tục nghiên cứu phát triển. Lấp đầy khoảng trống giữa các ứng dụng lâm sàng và các lưới middleware đặt ra nhiều vấn đề cụ thể, từ các nghiên cứu cơ bản về khoa học máy tính đến các vấn đề về pháp lý. Giải quyết những vấn đề này là một hoạt động nghiên cứu và là một lĩnh vực công nghệ, và một cộng đồng khoa học mới đang dần xuất hiện. Hai mục tiêu chính của dự án AGIR là: • Nghiên cứ và triển khai thuật toán. Trong ngắn hạn, triển khai các thuật toán đã biết lên các tập dữ liệu và sử dụng tính toán lưới sẽ đơn giản hóa việc phát triển, tạo mẫu, và kiểm tra các thuật toán này. • Nghiên cứu các dịch vụ tính toán lưới mới nhằm giải quyết một số yêu cầu xử lý hình ảnh y tế phức tạp và các ứng dụng xử lý dữ liệu. Phương pháp là: • Tham khảo với nhóm các chuyên gia trong lĩnh vực y tế và khoa học máy tính ( đặc biệc là trong các ứng dụng lâm sàng, phân tích hình ảnh y tế và hệ thống thông tin, hệ thống tính toán lưới và hệ thống tính toán phân tán) với một vài ứng dụng y tế, để có được một cái nhìn tổng quan về middleware, thuật toán và các vấn đề trong y tế; • Thúc đẩy việc nghiên cứu và phát triển phần mềm bởi các nhóm tham gia trong lĩnh vực xử lý hình ảnh y tế và tính toán lưới Kết quả mong đợi là việc tích hợp được các giải pháp này vào trong thực nghiệm, nâng cao kiến thức về các yêu cầu của ứng dụng y tế, các thuật toán và hệ thống thông tin hướng đến lưới middleware và các thiết kế, bổ sung các thuật toán phân tích y tế mạnh hơn, tác động đến các dự án tính toán lưới tầm quốc gia và quốc tế, bổ sung kinh nghiệm triển khai các chẩn đoán lâm sàng. TÍNH TOÁN LƯỚI 4 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN II. Tổng quan Việc triển khai một ứng dụng y tế theo mô hình tính toán lưới có thể được cấu trúc thành 4 tầng như minh họa trong hình 1. Hình 1. Kiến trúc các tầng của ứng dụng y tế theo mô hình tính toán lưới Tầng thấp nhất bao gồm các dịch vụ cơ bản chung của lưới. Tầng thứ hai bao gồm các dịch vụ cốt lõi dành riêng cho các ứng dụng y tế mà không có sẵn trong tầng middleware chung. Tầng thứ ba là các thuật toán xử lý hình ảnh y tế dựa trên các dịch vụ tính toán lưới cơ bản để xử lý một lượng lớn dữ liệu. Tầng thứ tư ở vị trí trên cùng bao gồm các ứng dụng trong chẩn đoán lâm sàng được phát triển để giải quyết những vấn đề trong lĩnh vực y tế. AGIR chủ yếu hướng đến phát triển các dịch vụ y tế cốt lõi và các thuật toán xử lý hình ảnh, và ở một mức độ mỡ rộng là các ứng dụng dùng trong chẩn đoán lâm sàng. Lưới middleware đã có sẵn: các lưới này có quy mô lớn và cung cấp cơ sở hạ tầng cả phần cứng lẫn phần mềm; lưới tính toán trong lĩnh vực y tế thực sự sẽ được triển khai dựa trên các lưới đã được kiểm chứng và được hỗ trợ. Vì vậy, dự án này không tập trung phát triển các lưới middleware cơ bản. Ở tầng middleware chung này, mục tiêu là đánh giá khả năng tương thích (hoặc thiếu) của các sản phẩm hiện có hoặc nghiên cứu các middleware để đáp ứng các yêu cầu về xử lý hình ảnh y tế. AGIR có sự hợp tác mạnh mẽ với dự án EGEE của Châu Âu, đó là cơ sở ban đầu cho các thử nghiệm trong tương lai. Tuy nhiên, kết quả của AGIR không phụ thuộc vào các TÍNH TOÁN LƯỚI 5 Ứng Dụng Y Tế Humanit arian Dữ Liệu Ung PTM 3D Các Thuật Phân Khúc Luồng Xử Lý Truy Cập Dữ Liệu Y Tế Quản Lý Dữ Liệu Y Tế Tương Tác Các Dịch Lưới Middleware Chung ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN middleware chung bên dưới; thay vào đó các dịch vụ y tế cốt lõi phải tuân thủ WSRF một cách chặt chẽ. TÍNH TOÁN LƯỚI 6 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN III. Các dịch vụ y tế chính Để đạt đến mức độ cao trong việc tích hợp dữ liệu và các tài nguyên tính toán cần thiết cho các ứng dụng y khoa phức tạp đòi hỏi phải giải quyết những thách thức đáng kể. Mở hệ thống cho nhiều cộng đồng người sử dụng đặt ra vấn đề bảo mật dữ liệu y tế. Chia sẻ bộ dữ liệu y tế để thao tác dẫn đến vấn đề tiếp cận minh bạch các nguồn dữ liệu không đồng nhất và phân tán. Tích hợp các dịch vụ tính toán lưới vào công việc hàng ngày hoặc các công cụ của bác sĩ hay các nhà nghiên cứu y tế đòi hỏi phải kết hợp đồng nhất nhiều tác vụ vào trong các mô hình khai thác tính toán lưới. 1. Tương tác Yêu cầu quan trọng đối với hệ thống là cần phải di chuyển việc tính toán của lưới từ việc chỉ dùng cho một tính toán riêng nào đó sang dùng cho việc tính toán chung, bao gồm cả nhiệm vụ tương tác. Đây là điều cần thiết cho bất kỳ hoạt động nào cần có sự tương tác của người dùng, chẳng hạn như việc yêu cầu tạo dữ liệu, khảo sát tập dữ liệu và hiển thị. Ví dụ, trong vấn đề tối ưu hóa như là việc định màu sắc của các hình ảnh phi tuyến hoặc lập kế hoạch xạ trị, việc điều phối tính toán có thể được sử dụng để giúp các thuật toán tránh cực tiểu cục bộ. Những tương tác này có thể kích hoạt tính không đồng bộ hoặc các hoạt động phục hồi dữ liệu. 2. Quản lý dữ liệu y tế Lưới truy cập đến hình ảnh y khoa đòi hỏi phải truy xuất liên tục các tập dữ liệu rất lớn: hình ảnh 3D hay thậm chí là chuỗi của các hình ảnh 3D. Hơn nữa, dữ liệu y tế không chỉ bao gồm hình ảnh y tế mà còn có một số lượng lớn các metadata, ví dụ như hồ sơ bệnh án của bệnh nhân. Công việc quản lý dữ liệu y tế vì thế cần phải tạo điều kiện cho phép nhận ra một cách dễ dàng bộ dữ liệu theo các tiêu chí nghiên cứu lâm sàng bao gồm cả metadata và nội dung hình ảnh. Mặt khác, lõi middleware quản lý dữ liệu cho lưới (như giao thức Backplane trên Internet hoặc EGEE SRM) cung cấp các chức năng cơ bản để lưu trữ, sao chép hoặc lưu tạm thời tập tin cá nhân. Bước khởi đầu để thu hẹp khoảng cách này là lưới cho phép truy cập đến các máy chủ DICOM. Một EGEE cho phép giao diện DICOM dựa trên DCMTK đang được thực hiện, được xây dựng từ các thí nghiệm trước đó trong dự án MEDIGRID. Bước tiếp theo sẽ là việc đáp ứng các yêu cầu về tốc độ của các ứng dụng y tế, đặc biệt là liên quan đến ngữ nghĩa của các truy vấn và thời gian để đưa vào các bộ dữ liệu để tính toán trên TÍNH TOÁN LƯỚI 7 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN lưới (độ trễ) và việc truy cập đồng thời đến các máy chủ DICOM (băng thông). Cuối cùng, vấn đề bảo mật trên lưới phải được nâng cao để thực sự thu được những lợi ích trong việc chăm sóc sức khỏe dựa trên các ứng dụng của tính toán lưới. Hiện tại các hệ thống Virtual Organization có thể cung cấp một sự bảo vệ cho tính riêng tư của bệnh nhân (toàn bộ hoặc từ chối truy cập). 3. Các giao thức truy cập dữ liệu y tế Truyền tải số lượng lớn dữ liệu y tế cho các ứng dụng y tế có thể dễ dàng làm tràn các hệ thống hiện nay. Mục tiêu chung của nhiệm vụ này là định nghĩa các giao thức mới để sử dụng trong việc truyền tải các dữ liệu đa phương tiện này đến các truy xuất từ xa, có thể được gọi là một giao thức truyền phát y tế. Như trong các giao thức đa phương tiện, ý tưởng cốt lõi là tập trung vào việc sử dụng tài nguyên trên các dữ liệu hữu ích nhất, trong khi hệ thống tính toán lưới có thể khai thác sự chậm trễ liên quan đến thao tác xử lý của con người hoặc việc xử lý từ xa để tinh chỉnh các thông tin cuối cùng được giao. Ba thành phần của các giao thức này là các thuật toán nén, khớp nén và chuyển giao, và cuối cùng là tối ưu hóa tìm kiếm hình ảnh y khoa. Nén có thể được tối ưu hóa tùy thuộc vào việc sử dụng ứng dụng của dữ liệu: các thuật toán mã hóa và giải mã nhanh nên được ưu tiên dùng cho việc truyền dữ liệu trong khi các thuật toán chậm hơn nhưng hiệu quả hơn thích hợp cho việc lưu trữ lâu dài. Vì thế, cần vận dụng một cách mềm dẻo các phương pháp nén và tỷ lệ phụ thuộc vào tốc độ của tài nguyên và yêu cầu của ứng dụng. Các thuật toán chuyên về nén hình ảnh y khoa hoặc tập dữ liệu cung cấp nhiều ưu điểm hơn so với các thuật toán nén tổng quát. Các thuật toán nén nhằm giúp loại bỏ các dữ liệu dư thừa và chỉ lưu trữ các dữ liệu hữu ích nhất cho quá trình xử lý hình ảnh. Hơn nữa, một số ứng dụng cần phải cho chất lượng tối đa trong một vùng đang được quan tâm (ROI) trong một hình ảnh hoặc tập hợp các hình ảnh đã được chọn. TÍNH TOÁN LƯỚI 8 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN IV. Các ứng dụng y tế Mục tiêu chính của AGIR là tập trung phát triển 4 ứng dụng y tế chính: PTM3D, một phần mềm phân tích y tế tương tác tập trung vào xây dựng lại và đo đạc dữ liệu; phân đoạn ảnh tim; dịch vụ y tế từ xa; và biến đổi hình ảnh áp dụng cho chữa trị ung thư. Tập ứng dụng này là cơ sở cho việc nghiên cứu và phát triển các dịch vụ lưới cần thiết cho việc lưu trữ, tìm kiếm và xử lý dữ liệu y tế trên lưới. Các ứng dụng y tế khác nhau có những yêu cầu chung cơ bản mà chưa được xem xét bởi hiện middleware hiện tại. Mục đích là đưa các ứng dụng này vào lưới nơi mà chúng có thể được sử dụng đúng với khả năng của chúng. Nghiên cứu và triển khai các thuật toán. Đầu tiên, các thuật toán có thể được phát triển và thử nghiệm trên tập dữ liệu lớn hơn. Thứ hai, đơn giản hóa việc chia sẻ các thuật toán, cho phép người dùng thử nghiệm và so sánh các kỹ thuật hiện có trên các tập dữ liệu chung. Trong tương lai, thuật toán lưới sẽ được triển khai dễ dàng hơn trong giới y khoa để sử dụng trong chẩn đoán lâm sàng. Điều này sẽ giúp phổ biến các kỹ thuật xử lý hình ảnh và tăng quy mô thử nghiệm thực tế. Cuối cùng, các ứng dụng mới được mong đợi sẽ xuất hiện từ một cơ sở hạ tầng sử dụng tính toán lưới. Chẩn đoán hình ảnh và lập kế hoạch phẫu thuật. Phân tích hình ảnh tương tác có khả năng là đối tượng hưởng lợi chủ yếu từ việc tính toán hiệu năng cao dựa trên tính toán lưới. Kết hợp chuyên môn y tế và tài nguyên của lưới trong việc tính toán là một con đường đầy hứa hẹn để lần đầu tiên chuyển việc nghiên cứu thực nghiệm vào trong chẩn đoán lâm sàng thực tế. Công nghệ tương tác thực (Augmented Reality): Dữ liệu trước phẫu thuật, hình ảnh trong lúc mổ và cơ thể bệnh nhân có thể được kết hợp để tối ưu hóa một can thiệp phẫu thuật hoặc lập kế hoạch điều trị ( Hình 2). Công nghệ tương tác thực cho phép hiển thị dữ liệu vào trong không gian thực nhằm phục vụ cho quá trình phẫu thuật. TÍNH TOÁN LƯỚI 9 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hình 2. Công nghệ tương tác thực áp dụng trong phẫu thuật TÍNH TOÁN LƯỚI 10 [...]... bức ảnh riêng biệt Do đó, quy trình quản lý là định hướng dữ liệu và người quản lý chịu trách nhiệm phân phối tải trọng tính toán phải quản lý các tập dữ liệu đầu vào cũng như quy trình làm việc Dự án AGIR đang nghiên cứu công việc xử lý các bộ dữ liệu y tế trên lưới AGIR chủ y u quan tâm đến hệ thống quy trình quản lý phù hợp với tiêu chuẩn tính toán lưới hiện nay, tính tương thích, và có khả năng xử. .. V Tính tương tác và tái tổ chức 1 Một trường hợp cho lưới tương tác Nhiều ứng dụng trong xử lý hình ảnh y tế dùng trong chẩn đoán lâm sàng đòi hỏi các tính toán hiệu năng cao và lưu trữ dữ liệu lớn, và phải có sự giám sát của con người Không giống như việc sử dụng các lưới điện để ch y các m y tính để bàn, khi m y tính không đủ điện thì cần phải được kiểm tra lại, đ y không phải là khái niệm của lưới, ... tiếp tục nghiên cứu trong tương lai gần TÍNH TOÁN LƯỚI 25 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Trong phạm vi ngắn gọn của bài tiểu luận, nghiên cứu về tính toán lưới và ứng dụng của tính toán lưới trong xử lý ảnh y tế, đã giúp em hiểu rõ hơn về ưu điểm của tính toán lưới cũng như tính thực tiễn của phương pháp n y Đề tài n y hoàn thành là nhờ chính sự nỗ lực của... buộc thời gian đáp ứng vào bộ giao thức lập lịch của lưới Hai nhóm dịch vụ có thể được xem xét để giải quyết vấn đề n y Lập lịch ở mức ứng dụng: Nhiều ứng dụng tương tác dựa trên tính toán lưới bao gồm các xử lý song song Các ứng dụng n y thường y u cầu bộ lập lịch động, với khả năng lập lịch tốt hơn so với bộ lập lịch thông thường trên lưới Tầng ứng dụng ở đ y có độ ưu tiên tương ứng với thread mức... nằm ở Clermont- TÍNH TOÁN LƯỚI 23 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Ferrand Truy cập vào các cổng thông tin y u cầu xác thực và truyền dữ liệu được mã hóa Tính ứng dụng trong y khoa của ứng dụng được đánh giá thành công bởi các bác sĩ Pháp và Trung Quốc trong một nhiệm vụ y tế ở Trung Quốc trong mùa thu năm 2004 (Hình 9) Ứng dụng n y sẽ được sử dụng để hiện thực... chế độ xem 3D Việc tái tạo cũng cung cấp khả năng đánh giá, cần thiết cho quyết định điều trị Hệ thống n y hiện đang ch y trên các m y tính tiêu chuẩn và nó được sử dụng trong các trung tâm chẩn đoán hình ảnh Bước đầu tiên trong mô hình tính toán lưới PTM3D (gPTM3D) làm nhiệm vụ tăng tốc độ tính toán chuyên sâu, chẳng hạn như việc x y dựng lại dữ liệu của toàn bộ cơ thể được sử dụng trong việc lập kế... phỏng Monte Carlo hay thuật toán thông số tối ưu hóa) cũng được xem xét Quy trình tương tự như một cột mốc quan trọng để thiết kế các thủ tục đánh giá thuật toán Trong trường hợp thiếu các căn cứ chính xác (thường là trường hợp trong xử lý hình ảnh y tế) , đánh giá tính chính xác và mạnh mẽ của các thuật toán xử lý hình ảnh là rất khó khăn Một giải pháp đã được đề xuất gần TÍNH TOÁN LƯỚI 21 ĐẠI HỌC QUỐC... các khu vực có thể chiếu xạ và những khu vực cần tránh TÍNH TOÁN LƯỚI 22 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VIII Quản lý dữ liệu y tế và tính nhân đạo trong y khoa Truy cập trên mạng các dữ liệu y tế được quan tâm thực sự trong chẩn đoán lâm sàng Hiển thị hồ sơ y tế trên mạng cho phép chẩn đoán từ xa bởi các chuyên gia y tế những người mà có thể không thuộc trong. .. thể dựa vào số lượng các thông số chính như sự phát triển khối lượng của khoang thất trái, phân suất tống máu, cũng như các thông số phụ khác Việc ước lượng các thông số n y yêu cầu phải phân tích các đường viền tim, công việc phân tích n y đòi hỏi phải có các phương pháp hỗ trợ xử lý hình ảnh từ m y tính Như trong ví dụ trước, mục tiêu của phương pháp tính toán lưới cho phép gần như xử lý tính toán theo... các cụm m y trạm (COW) cho đến các m y hiệu năng cao Một số lĩnh vực khác, như sinh học cũng đã chuyển sang tính toán hiệu năng cao Mặt khác, các nhà cung cấp tính toán lưới cũng là một người sử dụng lớn của tính toán hiệu năng cao Những ràng buộc về bảo vệ sự riêng tư đã cản trở sự phát triển tính toán trên lưới Tuy nhiên, tập trung vào vấn đề duy nhất n y có thể th y một trở ngại cơ bản hơn Các hệ thống . THÔNG TIN I. Giới thiệu Việc xử lý hình ảnh trong lĩnh vực y tế là một lĩnh vực ứng dụng đ y hứa hẹn cho tính toán lưới. Với một khối lượng dữ liệu lớn, các thông tin y tế nh y cảm, sự phức tạp chung. gia trong lĩnh vực xử lý hình ảnh y tế và tính toán lưới Kết quả mong đợi là việc tích hợp được các giải pháp n y vào trong thực nghiệm, nâng cao kiến thức về các y u cầu của ứng dụng y tế, các. các ứng dụng trong y học; mặt khác, lưới cho phép một loạt các ứng dụng có thể hoạt động trên nó từ các thuật toán cho đến các ứng dụng chẩn đoán lâm sàn. Việc xử lý hình ảnh trong lĩnh vực y tế