Đang tải... (xem toàn văn)
Hỗ trợ chuẩn đoán tự động tổn thương xuất huyết /tụ máu dựa vào ảnh CT não
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BỘ MÔN CÔNG NGHỆ TRI THỨC Ngụy Đức Thuận HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN TỰ ĐỘNG TỔN THƯƠNG XUẤT HUYẾT/TỤ MÁU DỰA VÀO ẢNH CT NÃO KHOÁ LUẬN CỬ NHÂN TIN HỌC TP. HCM, NĂM 2005 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BỘ MÔN CÔNG NGHỆ TRI THỨC Ngụy Đức Thuận – 0112283 HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN TỰ ĐỘNG TỔN THƯƠNG XUẤT HUYẾT/TỤ MÁU DỰA VÀO ẢNH CT NÃO KHÓA LUẬN CỬ NHÂN TIN HỌC GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN TIẾN SĨ LÊ HOÀI BẮC NIÊN KHÓA 2001-2005 Lời cảm ơn Em xin gửi lời biết ơn chân thành nhất đến thầy Lê Hoài Bắc, người đã tận tình dạy dỗ em trong suốt quá trình học, cho em nhiều lời động viên cũng như những chỉ dẫn quý báu để em có thể thực hiện tốt được đề tài này. Bên cạnh đó, em xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong khoa Công Nghệ Thông Tin đã hết lòng trong công tác giảng dạy, tận tình cung cấp nhiều kiến thức cần thiết trong suốt những năm học tại trường. Em cũng gửi lời cảm ơn sâu sắc đến bác sỹ Nguyễn Ngọc Diệp và các cán bộ phòng Chẩn đoán hình ảnh bệnh viện Đa Khoa Đồng Tháp, đến anh Lục Thành Vũ, cán bộ phòng Chẩn đoán hình ảnh bệnh viện Nguyễn Trãi thành phố Hồ Chí Minh đã cung cấp cho em những kiến thức y khoa và dữ liệu hình ảnh cần thiết để em thực hiện đề tài này. Trong quá trình thực hiện đề tài, không thể không kể đến sự giúp đỡ, đóng góp ý kiến và những lời động viên hết mình của bạn bè xung quanh, điều này thật sự đã giúp cho tôi rất nhiều. Xin chân thành cám ơn các bạn. Và cuối cùng, con xin gửi đến ba mẹ và em trai của anh lòng biết ơn vô bờ bến. Công lao dưỡng dục của ba mẹ, niềm tin mãnh liệt vào con và những đêm thức trắng nơi quê nhà vì lo lắng cho con của ba mẹ đã giúp con vượt qua được những giờ phút khó khăn nhất, khắc phục được những trở ngại lớn lao nhất để hoàn thành đề tài này. Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 13 tháng 7 năm 2005 Ngụy Đức Thuận 1 Mở đầu Theo [13], chấn thương là nguyên nhân tử vong hàng đầu ở trẻ em và người trẻ (dưới 44 tuổi), trong đó chấn thương vùng đầu chiếm trên 50% các ca tử vong , với di chứng nặng nề và chi phí y tế rất lớn. Để chẩn đoán, theo dõi, tiên lượng chấn thương đầu thật nhanh chóng và chính xác thì hình ảnh học ( gồm X quang, CT, MRI…) là dữ kiện cơ bản và quan trọng. Trong số đó, CT là khảo sát hình ảnh được lựa chọn đầu tiên và rất có giá trị trong đánh giá chấn thương sọ não, đặc biệt là chấn thương sọ não cấp [13]. Việc đọc phim CT hiện nay chủ yếu là do các bác sĩ chuyên khoa chẩn đoán hình ảnh thực hiện, với số ca mỗi ngày khá lớn. Với mỗi ca chấn thương đầu, số lượng ảnh phải chụp tối thiểu là 20, và bác sĩ phải quan sát qua tất cả các ảnh để tìm ra nhiều biểu hiện bất thường khác nhau. Từ những lý do đó, nhận thấy nhu cầu cho một công cụ trợ giúp chẩn đoán tự động, hỗ trợ các bác sĩ đưa ra những chẩn đoán chính xác và ít sai sót hơn. Điều này cũng phù hợp với xu thế hiện này là áp dụng công nghệ thông tin vào mọi lĩnh vực của đời sống, trong đó có lĩnh vực y khoa. Tuy vậy, cũng phải nhìn nhận rằng đây là một vấn đề không hề dễ dàng, bởi vì bản thân các bác sĩ chuyên khoa cũng gặp nhiều khó khăn khi phân tích hình ảnh của các ca bệnh phức tạp. Vì vậy, mục tiêu của đề tài này chỉ mới dừng lại ở giai đoạn khai phá, tìm hiểu và thử nghiệm xây dựng hệ thống cho một số loại tổn thương tương đối đơn giản, cụ thể hơn là loại tổn thương xuất huyết và tụ máu. Báo cáo gồm có 4 chương và 3 phụ lục: • Chương 1: Giới thiệu chung – kiến thức tổng quan Giới thiệu chung về đề tài. • Chương 2: Cơ sở lý thuyết Trình bày các vấn đề lý thuyết quan trọng. • Chương 3: Xây dựng hệ thống 2 Mô tả cách xây dựng hệ thống và các cách áp dụng các vấn đề lý thuyết đã nêu. • Chương 4: Cài đặt, kết quả thử nghiệm Cài đặt chương trình, sơ lược về cách sử dụng, các kết quả thử nghiệm. • Phụ lục A: Bệnh học Sơ lược một số kiến thức y khoa về các tổn thương có liên quan đến đề tài. • Phụ lục B: Dữ liệu DICOM Một số kiến thức về dữ liệu DICOM và xử lý tập tin DICOM. • Phụ lục C: Giải phẫu CT đơn giản Giải phẫu các bộ phận của não dựa vào ảnh CT (ở mức độ đơn giản). 3 Mục lục Lời cảm ơn 1 Mở đầu 2 Mục lục 4 Danh mục hình ảnh .6 Danh mục bảng biểu 7 Bảng kí hiệu các chữ viết tắt .8 Chương 1 : Giới thiệu – kiến thức tổng quan 9 1.1 Xác định vấn đề và động cơ thúc đẩy 9 1.2 Một số kiến thức cơ bản .10 1.2.1 Nguyên lý tạo hình: .10 1.2.2 Tạo hình 10 1.2.3 Trị số đậm độ 11 1.2.4 Thay đổi đậm độ .12 1.2.5 Đặt cửa sổ (Window setting) 13 1.2.6 Độ dày lát cắt và khoảng cách lát cắt 13 1.2.7 Hình định vị 14 1.3 Hệ thống .15 1.4 Tiêu chuẩn đánh giá độ chính xác 18 1.4.1 Độ nhạy (sensitivity) .18 1.4.2 Độ đặc trưng (specificity) .18 1.4.3 Tỉ lệ vùng bệnh được phân lớp đúng 18 1.4.4 Tỉ lệ vùng bình thường được phân lớp đúng 19 Chương 2 : Cơ sở lý thuyết .20 2.1 Phân đoạn ảnh 20 2.2.1 Lọc ngưỡng .21 2.2.2 Phương pháp dựa vào biên 23 2.2.3 Phương pháp dựa trên vùng 24 2.2.4 Phương pháp thống kê và Bayes .26 2.2.5 Phương pháp mạng nơ ron và logic mờ 26 2.3 Làm mảnh biên .27 2.4 Biểu diễn đường biên .29 2.4.1 Biểu diễn bằng chain -code .29 2.4.2 Biểu diễn bằng dòng quét (scanline) .31 2.5 Các đặc trưng mô tả vùng (đường kính, chu vi, diện tích…) .32 2.5.1 Diện tích và chu vi 32 2.5.2 Khoảng cách xuyên tâm (radial distance) .33 2.5.3 Chiều dài trục chính và phụ 34 2.6 Cây quyết định 35 2.6.1 Giới thiệu về cây quyết định .35 2.6.2 Thuật toán ID3 38 2.7 Thông tin tương hỗ .43 4 2.8 Học dựa vào sự trình diễn 44 Chương 3 : Xây dựng hệ thống .46 3.1 Phân đoạn đơn giản 46 3.2 Học dựa vào sự trình diễn 47 3.2.1 Hệ thống học .47 3.2.2 Đặc trưng vùng 48 3.2.3 Phân lớp bằng thuật toán k-người láng giềng gần nhất 50 3.3 Dùng hệ luật để định vị vùng tổn thương .51 3.3.1 Hệ luật đơn giản 51 3.3.2 Hệ luật phức tạp 54 Chương 4 : Chương trình cài đặt – kết quả thử nghiệm 57 4.1 Chương trình cài đặt .57 4.1.1 Công cụ sử dụng .57 4.1.2 Cấu trúc dữ liệu học 57 4.1.3 Chương trình .57 4.2 Đánh giá kết quả .60 4.2.1 Độ hiệu quả của giai đoạn phân lớp 60 4.2.2 Đánh giá công việc 61 4.2.3 Hướng phát triển trong tương lai 62 Tài liệu tham khảo .63 Phụ lục .65 A. Bệnh học .65 A.1 Tụ máu dưới màng cứng (Subdural Hematoma/SDH) .65 A.2 Tụ máu ngoài màng cứng (Epidural Hematoma/EDH) 66 A.3 Xuất huyết khoang dưới nhện (subarachnoid hemorrhage) .68 A.4 Xuất huyết trong não thất (intraventricular hemorrhage) .69 A.5 Tụ máu trong não (intracerebral hematoma) 69 B. Dữ liệu DICOM .71 B.1 Giới thiệu 71 B.2 Cấu trúc chung của tập tin DICOM 71 B.3 Một số thông tin cần thiết khi xử ảnh DICOM .72 C. Giải phẫu CT đơn giản vùng trên lều .76 5 Danh mục hình ảnh Hình 1-1: Hình định vị (topogram) 15 Hình 1-2: Mô hình hệ thống .16 Hình 2-1: Ảnh độ xám với: (a) 1 ngưỡng phân đoạn và (b) 2 ngưỡng phân đoạn 22 Hình 2-2: Mặt nạ Sobel 23 Hình 2-3: Mặt nạ của toán tử Laplace 23 Hình 2-4: Ví dụ về thuật toán Region Growing .26 Hình 2-5: Lân cận 8 của điểm p 1 28 Hình 2-6: Chain code 4 hướng và 8 hướng 30 Hình 2-7: Ví dụ về biễu diễn đường biên bằng chain code lân cận 8 30 Hình 2-8: Đường biên của một vùng và biểu diễn dòng quét của nó 31 Hình 2-9: Một số đặc trưng dùng để mô tả vùng .32 Hình 2-10: Trục chính và trục phụ hình ellipse. 35 Hình 2-11: Minh họa phương pháp của Hunt 37 Hình 2-12: Một cây quyết định chọn nhiệt độ làm gốc .40 Hình 3-1: Ảnh CT qua bộ lọc thứ nhất, trong đó màu đỏ biểu diễn cho vùng bệnh48 Hình 3-2: Minh họa lát cắt đầu tiên vùng trên lều .53 Hình 3-3: Minh họa cách phân vùng các lát cắt giữa .53 Hình 3-4: Hình minh họa lát cắt trên cùng (thùy đỉnh) 54 Hình 3-5: Ảnh phân vùng não với các tiêu chuẩn dừng khác nhau .56 Hình 4-1: Giao diện chính 57 Hình 4-2: Màn hình học dựa vào sự trình diễn 58 Hình 4-3: Chọn bệnh nhân .59 Hình 4-4: Dữ liệu về bệnh nhân đã được hiển thị. 59 Hình 4-5: Sau khi dò tìm vùng tổn thương 60 Hình A-1: Tụ máu dưới màng cứng .66 Hình A-2: Tụ máu ngoài màng cứng. 67 Hình A-3: Xuất huyết khoang dưới nhện .68 Hình A-4: Xuất huyết trong não thất .69 Hình A-5: Tụ máu trong não 70 Hình C-1:Giải phẫu CT não đơn giản 76 Hình C-2: Giải phẫu CT não đơn giản .77 Hình C-3: Giải phẫu CT não đơn giản .78 Hình C-4: Giải phẫu CT não đơn giản .79 Hình C-5: Giải phẫu CT não đơn giản .80 Hình C-6: Giải phẫu CT não đơn giản .81 Hình C-7: Giải phẫu CT não đơn giản .82 6 Danh mục bảng biểu Bảng 1-1: Trị số đậm độ của các cấu trúc nội sọ 11 Bảng 2-1: Dữ liệu minh họa cho cây quyết định 37 Bảng 2-2: Thông tin phân bố thuộc tính quang cảnh 38 Bảng 2-3: Thông tin phân bố lớp của thuộc tính Độ ẩm .39 Bảng 4-1: Độ chính xác của bộ phân lớp 61 Bảng A-1: Phân biệt tụ máu dưới màng cứng và ngoài màng cứng .68 Bảng B-2: Một số thẻ quan trọng 73 Bảng B-3: Một số thẻ quan trọng 74 Bảng B-4: Một số thẻ quan trọng 74 7 Bảng kí hiệu các chữ viết tắt DICOM Digital Imaging and Communications in Medicine CT Computed Tomography kNN k nearest neighbour 8 [...]... chẩn đoán những chấn thương dễ phát hiện, với những giới hạn sau: i Chỉ khảo sát ở những ảnh chụp nằm ở vùng trên lều (do các lát cắt ở vùng dưới lều có thành phần khá phức tạp) ii Khảo sát tổn thương nội sọ, chủ yếu tập trung vào tổn thương xuất huyết, tụ máu iii Chọn lựa những hình ảnh đạt chất lượng tốt (không bị xảo ảnh) Các kết quả được nhắm tới gồm có: 15 i Phát hiện chính xác vùng tổn thương. .. thức tổng quan 1.1 Xác định vấn đề và động cơ thúc đẩy Năm 1972 G.N Hounsfield giới thiệu phương pháp chụp cắt lớp điện toán (Computed Tomography Scanner – CT) Đây là kỹ thuật không xâm lấn cho phép đánh giá tốt về bệnh lý hệ thần kinh trung ươn Sự ra đời của CT được xem là cuộc cách mạng trong chuẩn đoán hình ảnh Đặc biệt, trong bệnh lý chấn thương sọ não, CT chẩn đoán tốt các tổn thương nội sọ (tụ máu, ... luật để định vị vùng tổn thương đó trong não Do vấn đề thời gian nghiên cứu, hệ luật này chỉ mới được xây dựng ở mức độ đơn giản, dựa vào các quan sát trên hình ảnh và tiêu bản não Bên cạnh đó, ý tưởng về một hệ thống xây dựng dữ liệu học chi tiết hơn cho vấn đề định vị cũng được đề xuất 17 Cuối cùng, dựa vào các thông tin trên, hệ thống sẽ tổng hợp, đưa ra mô tả hình ảnh về tổn thương (vị trí, kích... độ thường gặp trên CT sọ não bình thường (như dịch não tuỷ, mỡ hốc mắt, khí trong xoang) hoặc bất thường (như phù não, dịch trong các nang, mỡ trong u, khí nội sọ trong chấn thương) Cũng cần lưu ý rằng khối máu tụ cấp tính ở bệnh nhân chấn thương sọ não thuờng có đậm độ cao hơn nhu mô não Đậm độ khối máu tụ liên quan với nồng độ hemoglobin, hematocrit, protein máu, tình trạng đông máu Trong một số trường... được so sánh Ví dụ: - Xuất huyết trong não có đậm độ cao - Vùng phù có đậm độ thấp - Tụ máu dưới màng cứng bán cấp đồng đậm độ với chất xám… Các hình tăng đậm độ trên CT sọ não có thể là các đóng vôi bình thường (như màng cứng,tuyến tùng,đám rối mạch mạc…) hoặc các đóng vôi bất thường (trong u, tổn thương cũ…), xuất huyết, các cấu trúc protein cao, hoặc mật độ tế bào cao (một số u não) Các hình giảm đậm... hiện chính xác vùng tổn thương (không sót, không phát hiện lầm) ii Xác định các thông số định lượng về vùng tổn thương đó iii Xác định vị trí vùng tổn thương trong não (ví dụ như thuộc vùng đỉnh, chẩm, thái dương…) iv Kết quả: đưa ra mô tả hình ảnh về vùng tổn thương Với dữ liệu đầu vào là ảnh CT lưu dưới định dạng DICOM, mô hình hệ thống như sau: Hình 1-2: Mô hình hệ thống Giai đoạn tiền xử lý bao... giá chấn thương sọ não, đặc biệt là chấn thương sọ não cấp [13] Việc đọc phim CT hiện nay chủ yếu là do các bác sĩ chuyên khoa chẩn đoán hình ảnh thực hiện, với số ca mỗi ngày khá lớn Với mỗi ca chấn thương đầu, số lượng ảnh phải chụp tối thiểu là 20, và bác sĩ phải quan sát qua tất cả các ảnh để tìm ra nhiều biểu hiện bất thường khác nhau Từ những 9 lý do đó, nhận thấy nhu cầu cho một công cụ trợ giúp... Hình 1-1: Hình định vị (topogram) 1.3 Hệ thống Trước hết, phải nhận xét rằng phân tích các chấn thương sọ não cấp trong ảnh CT một cách tự động là một vấn đề không hề dễ dàng Hầu hết các nghiên cứu trong lĩnh vực này tập trung phần lớn vào việc phân đoạn ảnh để phục vụ cho bài toán xây dựng mô hình 3-D của não Qua tìm kiếm trên các tạp chí chuyên về khoa học máy tính, em không tìm được một mô hình khả... nhận thấy nhu cầu cho một công cụ trợ giúp chẩn đoán tự động, hỗ trợ các bác sĩ đưa ra những chẩn đoán chính xác và ít sai sót hơn 1.2 Một số kiến thức cơ bản 1.2.1 Nguyên lý tạo hình CT dùng một chùm tia X với độ dày nhất định, quét qua lát cắt ngang của vật thể, theo nhiều huớng khác nhau Lượng tia X sau khi đi qua vật thể được đo bằng các đầu dò (detectors) Dữ liệu thu nhận từ các đầu dò này sẽ được... biết tỉ lệ vùng không bị tổn thương thật sự trong số những vùng đã được bộ phân lớp kNN loại bỏ NP % = TN * 100% TN + FN 19 Chương 2 : Cơ sở lý thuyết 2.1 Phân đoạn ảnh Theo [4, 14], phân đoạn thường là công đoạn đầu tiên được thực hiện trong xử lý ảnh Mục đích của phân đoạn là để dò ra và xác định những vùng nào của ảnh cần được nhóm chung với nhau theo một tiêu chuẩn nào đó Ảnh sau khi phân đoạn cần . THỨC Ngụy Đức Thuận – 0112283 HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN TỰ ĐỘNG TỔN THƯƠNG XUẤT HUYẾT/TỤ MÁU DỰA VÀO ẢNH CT NÃO KHÓA LUẬN CỬ NHÂN TIN HỌC . HỌC TỰ NHIÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BỘ MÔN CÔNG NGHỆ TRI THỨC Ngụy Đức Thuận HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN TỰ ĐỘNG TỔN THƯƠNG XUẤT HUYẾT/TỤ MÁU
![Ví dụ 1. Trong Bảng 2-1 của ví dụ thi đấu tennis, tậ pS có 9 ca dương và 5 ca âm ( ký hiệu là [9+,5-]) - Hỗ trợ chuẩn đoán tự động tổn thương xuất huyết /tụ máu dựa vào ảnh CT não](https://media.store123doc.com/figures/002/301/vi-du-bang-dau-tennis-ta-duong-hieu-2301539.png)
