1 B GIO DC V O TO TRNG I HC S PHM H NI BI TH NHUNG NGHIấN CU MT S K THUT PHN ON NH Y T Chuyờn ngnh: Khoa hc mỏy tớnh Mó s: 60 48 0101 LUN VN THC S KHOA HC MY TNH Ngi hng dn khoa hc: PGS.TS NGễ QUC TO H NI - 2013 LI CM N Trc tiờn em xin gi li cm n chõn thnh sõu sc ti cỏc thy cụ giỏo khoa cụng ngh thụng tin trng i hc s phm H Ni 2, cựng cỏc thy cụ giỏo ca Vin Cụng ngh thụng tin ó tn tỡnh truyn t, ging dy cho em nhng kin thc, kinh nghin quý bỏu sut thi gian qua c bit em xin gi li cm n n thy PGS.TS Ngụ Quc To - Vin Cụng ngh thụng tin ó tn tỡnh giỳp , hng dn giỳp em hon thnh lun tt nghip ny Trong thi gian lm vic vi thy, em khụng nhng tip thu thờm nhiu kin thc b ớch m cũn hc c tinh thn lm vic, thỏi nghiờn cu khoa hc nghiờm tỳc, hiu qu õy l nhng iu rt cn thit cho em quỏ trỡnh hc v cụng tỏc sau ny Sau cựng xin gi li cm n chõn thnh ti gia ỡnh, bn bố ó ng viờn, úng gúp ý kin v giỳp quỏ trỡnh hc tp, nghiờn cu v hon thnh ti ny LI CAM OAN Tụi xin cam oan ton b ni dung c trỡnh by bn lun ny l kt qu tỡm hiu v nghiờn cu ca riờng tụi, quỏ trỡnh nghiờn cu lun Nghiờn cu mt s k thut phõn on nh Y t cỏc kt qu v d liu c nờu l hon ton trung thc v rừ rng Mi thụng tin trớch dn u c tuõn theo lut s hu trớ tu, cú lit kờ rừ rng cỏc ti liu tham kho Tụi xin chu hon ton trỏch nhim vi nhng ni dung c vit lun ny Vnh Phỳc, ngy 10 thỏng 07 nm 2013 HC VIấN Bựi Th Nhung MC LC LI CM N LI CAM OAN MC LC DANH MC CC Kí HIU, CH VIT TT DANH MC CC HèNH V M U CHNG I: TNG QUAN V X Lí NH V NH Y HC 10 1.1 Tng quan v x lý nh 10 1.1.1 Gii thiu v x lý nh 10 1.1.2 Quỏ trỡnh x lý nh 11 1.1.3 Mt s khỏi nim c bn 13 1.1.4 Cỏc nh dng c bn x lý nh 16 1.2 NH Y HC 16 1.2.1 Gii thiu nh y hc 17 1.2.2 Mt s cỏc chun hỡnh nh ng dng y t 19 1.2.3 Chun oỏn bnh da trờn nh y hc 29 CHNG 2: MT S K THUT PHN ON NH Y HC 41 2.1 Phõn on da vo ngng biờn 41 2.1.1 Gii thiu 41 2.1.2 Chn ngng c nh 42 2.1.3 Chn ngng da trờn lc (Histogram) 42 2.2 Phõn on da trờn c s vựng 46 2.2.1 Cụng thc c bn 46 2.2.2 Tng vựng 47 2.2.3 Chia v chn vựng 49 2.3 Phõn on theo ng nht 51 2.3.1 Phng phỏp tỏch cõy t phõn 52 2.3.2 Phng phỏp phõn vựng hp 54 2.3.3 Phng phỏp tỏch hp (Split- Meger) 55 2.4 Phõn on nh da vo th 56 2.4.1 Tớnh cht ca so sỏnh cp 57 2.4.2 Thut toỏn v cỏc tớnh cht 59 2.5 Phõn on da vo phõn cm d liu 61 2.5.1 Thut toỏn K-means 62 2.5.2 Thut toỏn FCM (Fuzzy C-Means) 63 CHNG 3: CI T CHNG TRèNH TH NGHIM 66 3.2 Giao din v chc nng ca chng trỡnh 66 3.3 Kt qu thc nghim 67 KT LUN 71 HNG PHT TRIN 72 TI LIU THAM KHO 73 DANH MC CC Kí HIU, CH VIT TT TT Tờn vit tt PACS DICOM Tờn ting anh nh ngha Picture Archiving and H thng lu tr v truyn Communication System nh Digital Imaging and S húa v truyn nh y t Communications in Medicine Mng ton cu WWW World Wide Web HTTP Hypertext Transfer Protocol Giao thc truyn bn siờu liờn kt CT Computed Tomography Chp ct lp in toỏn Scanner HU Hounsfield m DANH MC CC HèNH V Hỡnh 1.1: Quỏ trỡnh x lý nh Hỡnh 1.2 Quỏ trỡnh x lý nh chi tit Hỡnh 1.3 Mt s hỡnh nh Y hc Hỡnh 1.4 Mụ hỡnh PACS Hỡnh 1.5 Tin trỡnh hin th nh Hỡnh 1.6 Kin trỳc PACS in hỡnh cho hin th nh da trờn Web Hỡnh 1.7 Cu to Data Set Hỡnh 1.8: Phn t th tớch (voxel) Hỡnh 1.9: Hỡnh nh v (topogram) Hỡnh 1.10 Cu trỳc liờn quan s - mng nóo - nhu mụ nóo Hỡnh 1.11 Tn thng phn mm hp s Hỡnh 1.12 Tn thng xng hp s Hỡnh 1.13 T mỏu ngoi mng cng Hỡnh 1.14 T mỏu di mng cng Hỡnh 1.15 ỏnh giỏ mt tuyn vỳ Hỡnh 1.16 c ca tuyn vỳ Hỡnh 1.17 c ca tuyn vỳ Hỡnh 1.18 c ca tuyn vỳ Hỡnh 1.19 Phõn vựng tuyn vỳ Hỡnh 2.1 Minh thut toỏn i xng nn Hỡnh 2.2 Minh thut toỏn tam giỏc Hỡnh 2.3 Bimodal Histogram Hỡnh 2.4 Tng vựng Hỡnh 2.5 Histogram ca 2.4 Hỡnh 2.6a Hỡnh c chia ct Hỡnh 2.6b Cõy quan h tng ng Hỡnh 2.7a Hỡnh ban u Hỡnh 2.7b Kt qu sau tỏch v trn Hỡnh 2.7c Kt qu sau phõn ngng hỡnh (a) Hỡnh 2.8 Minh thut toỏn tỏch cõy t phõn Hỡnh 2.9 Nhn dng cỏc vựng nh Hỡnh 3.1 Giao din chng trỡnh Hỡnh 3.2 S phõn ró chc nng chng trỡnh phõn on nh Hỡnh 3.3 Giao din form K-Means Hỡnh 3.4 Giao din form K-Means open nh Hỡnh 3.5.: Giao din form chn s cm ca K-Means Hỡnh 3.6 Giao din form K-Means sau phõn cm Hỡnh 3.7 Giao din form Single- link Hỡnh 3.8 Giao din form Single- link open nh Hỡnh 3.9 Giao din form chn ngng Hỡnh 3.10 Giao din form Single- link sau phõn on M U Lý chn ti: X lý nh l mt nhng chuyờn ngnh quan trng v lõu i ca cụng ngh thụng tin X lý nh c ỏp dng nhiu lnh vc khỏc nh y hc, vt lý, húa hc, tỡm kim ti phm Mc ớch ca x lý nh chớnh l x lý nh ban u thnh mt bc nh mi theo yờu cu c th, phõn tớch nh thu c cỏc thụng tin c trng trờn mi nh nhm h tr cho vic phõn loi v nhn bit nh, phõn on nh nhn bit c cỏc thnh phn nh nhm hiu c kt cu ca nh mc cao x lý c mt bc nh phi tri qua nhiu bc nhng bc khú khn v quan trng nht l phõn on nh Nu bc phõn on khụng tt dn n nhn din sai lm v cỏc i tng nh X lý nh c ng dng vic x lý cỏc nh chp t khụng trung t mỏy bay, v tinh v t cỏc nh v tr hoc x lý cỏc nh Y hc nh nh siờu õm, nh chp ct lp, vv i vi nh Y hc thng chp cỏc b phn bờn c th ngi bng cỏc thit b chuyờn dng nh mỏy XQuang, mỏy chp ct lp vi tớnh, mỏy chp cng hng t, mỏy chp mch nóo nờn nh thng khụng rừ, khụng sc nột gõy khú khn cho cỏc chuyờn gia y hc vic chun oỏn bnh Do ú bi toỏn nhn dng nh Y hc l mt bi toỏn cú rt nhiu ý ngha thc tin v ta cú th thy rng cụng vic nhn dng tr nờn d dng thỡ nh phi c tỏch thnh cỏc i tng riờng bit, õy l mc ớch chớnh ca bi toỏn phõn on nh Nu phõn on nh khụng tt s dn n sai lm quỏ trỡnh nhn dng nh, bi vy cụng on phõn on nh l quỏ trỡnh then cht quỏ trỡnh x lý nh núi chung Chớnh vỡ nhng lý trờn m em mong mun tỡm hiu, ỏnh giỏ cỏc phng phỏp ó cú i tỡm li gii cho bi toỏn ó nờu trờn chớnh l ni dung ca ti Nghiờn cu mt s k thut phõn on nh Y t lm lun tt nghip Mc ớch nghiờn cu: - Tỡm hiu khỏi quỏt v x lý nh ú i sõu v nghiờn cu cỏc k thut phõn on nh y t - Ci t mt s k thut phõn on nh y t Nhim v nghiờn cu - Nghiờn cu lý thuyt v x lý nh, c th l phõn on nh - Xỏc nh bi toỏn c th - Xõy dng chng trỡnh ng dng i tng v phm vi nghiờn cu ỉ i tng nghiờn cu: K thut phõn on nh ú i tng nghiờn cu chớnh l nh y t ỉ Phm vi nghiờn cu: Nghiờn cu k thut phõn on nh y t Phng phỏp nghiờn cu - Phng phỏp lý lun - Phng phỏp nghiờn cu thc tin - Phng phỏp nghiờn cu ti liu D kin úng gúp mi - Xõy dng c mt chng trỡnh ng dng c thc tin giỳp cụng tỏc chn oỏn hỡnh nh y t cỏc bỏc s nh hng phng phỏp iu tr bnh nhõn 59 Lỳc ny tớnh cht so sỏnh gia hai cp C1 v C2, kớ hiu D(C1, C2) c nh ngha nh sau: ỡtrue if D(C1 , C ) > MInt (C1 , C ) ợ false otherwise D(C1, C2) = (2.13) 2.4.2 Thut toỏn v cỏc tớnh cht Trong mc ny chỳng tụi a mt thut toỏn phõn on s dng tiờu chun quyt nh D ó mụ t trờn Ta s ch rng phõn on bng thut toỏn ny s tuõn theo cỏc thuc tớnh khụng quỏ thụ (too coarse) v cng khụng quỏ mn (too fine), theo cỏc nh ngha sau õy 2.4.2.1 nh ngha Mt phõn on c xem l quỏ mn nu tn ti mt s cp C1,C2 ẻ S m gia hai ny khụng cú du hiu ca ng biờn nh ngha c nhng khỏi nim b sung cho phõn on quỏ thụ, chỳng ta a khỏi nim tinh chnh (refinement) ca mt phõn on Cho hai phõn on S v T ca cựng mt c s, ta núi rng T l mt tinh chnh (refinement) ca S mi thnh phn ca T c cha (hoc bng) mt s thnh phn ca S V ta cng núi rng T l mt tinh chnh ỳng (proper refinement) ca S T S Chỳ ý rng nu T l tinh chnh ỳng ca S thỡ T cú th c cha bi mt hoc mt s cỏc S v S c gi l thụ hn T 2.4.2.2 nh ngha Mt phõn on c xem l quỏ thụ tn ti mt tinh chnh ỳng ca S m phõn on ú cha l quỏ mn Vn t l liu cú phi luụn luụn tn ti phõn on khụng quỏ thụ cng khụng quỏ mn hay khụng? V nu tn ti thỡ phõn on ú cú l nht khụng? Thc t cho thy l núi chung luụn cú th cú nhiu hn mt phõn on khụng quỏ thụ cng khụng quỏ mn, ú phõn on ny l khụng nht õy l mt tớnh cht c bit ca phõn on nh da trờn th 60 2.4.2.3 Tớnh cht Vi mt th hu hn G = (V,E) bt k luụn tn ti mt s phõn on S khụng quỏ thụ m cng khụng quỏ mn Chng minh: Chỳng ta d dng nhn thy l tớnh cht ny ỳng Tht vy, nu phõn on m tt c cỏc phn t u nm mt thnh phn, thỡ phõn on ny l khụng quỏ mn, vỡ nú ch cú ỳng mt thnh phn (nh ngha 1) Nu m phõn on ny cng khụng quỏ thụ thỡ coi nh xong Ngc li, theo nh ngha 2, thỡ s cú mt tinh chnh ỳng m ko quỏ mn Ly mt s cỏc tinh chnh ú v lp li th tc ny cho n chỳng ta s thu c mt phõn on khụng quỏ thụ Tr li vi thut toỏn phõn on da trờn th, thut toỏn ny gn vi thut toỏn Kruskal xõy dng cõy ta nhỏnh ti thiu ca mt th phc ca thut toỏn l O(m log m), ú m l s cnh ca th 2.4.2.4 Thut toỏn Thut toỏn phõn on Input: th G = (V, E) gm n nh v m cnh Output: Mt phõn on ca V thnh cỏc thnh phn S = (C1, C2 , ) Thut toỏn: - Bc 0: Sp xp cỏc cnh ca G theo th t khụng gim ca trng s = (o1 , o2 , ,o m ) - Bc 1: Bt u vi phõn on S0, lỳc ny mi nh nm thnh phn - Bc 2: Lp li bc vi q = 1,,m - Bc 3: Xõy dng Sq t Sq-1 nh sau: Cho vi v vj l hai nh ni vi bi cnh th q, tc l oq = (vi,vj) Nu vi v vj nm hai thnh phn tỏch ri ca Sq-1 v w (oq) nh hn s khỏc ni vựng ca c hai thnh phn thỡ trn hai thnh phn ny vi nhau, ngc li khụng lm gỡ c C th hn gi Ciq-1 l thnh phn ca Sq-1 cha vi v Cjq-1 l thnh 61 phn ca Sq-1 cha vj Nu Ciq-1 Cjq-1 v w (oq) Mint(Ciq-1,Cjq-1) thỡ Sq thu c t Sq-1 bng cỏch trn Ciq-1 vi Cjq-1 Ngc li Sq =Sq-1 - Bc 4: Tr v kt qu S = Sm Chỳng ta s chng minh rng phõn on S c xõy dng thut toỏn trờn l tuõn theo cỏc thuc tớnh ton cc s dng tớnh cht so sỏnh cp ó nh ngha phn trc Ngha l mc dự thut toỏn ch da vo cỏc quyt nh tham lam nhng phõn on c xõy dng tha cỏc thuc tớnh ton cc 2.5 Phõn on da vo phõn cm d liu Phõn cm nh l phng phỏp phõn on da trờn mt ca cỏc im nh khụng gian, ỏp dng cỏc tớnh nng gc phõn cm nh mu Mc tiờu ca phõn cm l cú c mt chui cỏc cm hyperellipsoidal bt u vi cỏc trung tõm cm ti cỏc v trớ mt ti a khụng gian mu, v cỏc cm phỏt trin v cỏc trung tõm cho n t n mt giỏ tr no ú Mt thut toỏn phõn cm ó c Silverman v Cooper [1988] a cho hc khụng giỏm sỏt s dng h s vect ú l hai mụ hỡnh tng ng vi cỏc phõn on hỡnh nh Mụ hỡnh u tiờn l a thc cho cỏc s o hỡnh nh quan sỏt, gi nh õy hỡnh nh l mt b su ca th lin k nhiu b mt, mi mt hm a thc ca mt phng ta hỡnh nh, c ly mu trờn li ng quột to cỏc hỡnh nh quan sỏt c Thut toỏn tin x lý bng cỏch ly h s vect ca ụ phự hp nht vi cỏc d liu ca s hỡnh nh M phõn chia Mụ hỡnh th hai l thut toỏn hũa trn ( mi bc) gia hai cm cú khong cỏch Mahalanobis ti thiu Cựng mt phng phỏp c ỏp dng i vi phõn cm ca kt cu hỡnh nh, nhng cú hỡnh nh nh mụ hỡnh li thc l khụng thớch hp, v mt tham s ngu nhiờn Markov mụ hỡnh trng ó c gi nh thay th Phõn cm nh ỏp dng cỏc nguyờn tc ca dũng chy mng phõn loi khụng giỏm sỏt V bn cht, k thut ny xem cỏc mu khụng nhón nh cỏc nỳt mt th, ú trng s ca mi cnh l mt thc o gia 62 cỏc nỳt tng ng Cm c xỏc nh bng cỏch loi b cỏc cnh ca th to phõn chia kt ni th Trong phõn cm hỡnh nh, im nh c xõy dng da trờm 4-lỏng ging hoc 8-lỏng ging cỏc cnh th k v trng lng ca mi cnh th da trờn ln ca mi cnh Do ú, vic phõn on ny hot ng bng cỏch tỡm ng cong khộp kớn hỡnh nh, v cú nhón tt hn l da trờn din tớch K thut phõn cm cng ó c s dng phõn on thnh cụng cho nhiu hỡnh nh, ú l mt ngun ph bin ca cỏc d liu u vo cho nhiu ng dng Cỏc tớnh nng ca c bn ca khỏi nim phõn cm d c bit tt cho phõn cm cỏc hỡnh nh nhiu phộp o ti mi im nh cú cựng mt n v (chiu di) ny s lm cho bin i hoc chun húa tớnh nng hỡnh nh Tuy nhiờn, phm vi nh phõn on thng cú thờm o khụng gian õy l mt tr ngi 2.5.1 Thut toỏn K-means K-Means l thut toỏn rt quan trng v c s dng ph bin k thut phõn cm T tng chớnh ca thut toỏn K-Means l tỡm cỏch phõn nhúm cỏc i tng (objects) ó cho vo K cm (K l s cỏc cm c xỏc inh trc, K nguyờn dng) cho tng bỡnh phng khong cỏch gia cỏc i tng n tõm nhúm (centroid) l nh nht Thut toỏn K-Means thc hin qua cỏc bc chớnh sau: Chn ngu nhiờn K tõm (centroid) cho K cm (cluster) Mi cm c i din bng cỏc tõm ca cm Tớnh khong cỏch gia cỏc i tng (objects) n K tõm (thng dựng khong cỏch Euclidean) Nhúm cỏc i tng vo nhúm gn nht Xỏc nh li tõm mi cho cỏc nhúm Thc hin li bc cho n khụng cú s thay i nhúm no ca cỏc i tng Nhn xột 63 Thut toỏn K-Means cú u im l n gin, d hiu v ci t Tuy nhiờn, mt s hn ch ca K-Means l hiu qu ca thut toỏn ph thuc vo vic chn s nhúm K (phi xỏc nh trc) v chi phớ cho thc hin vũng lp tớnh toỏn khong cỏch ln s cm K v d liu phõn cm ln 2.5.2 Thut toỏn FCM (Fuzzy C-Means) Thut toỏn phõn cm d liu m FCM ging nh k-means u s dng chung mt chin lc phõn cm d liu FCM chia phõn d liu ban u thnh c cm m, ú mi i tng d liu thuc v cỏc cm c xỏc nh bi mt h s l ph thuc Uik [0, 1] (k l ch s ca cm v i biu th s th t ca i tng d liu d liu ban u), h s uik ny ch quan h gia cỏc i tng vi cm d liu quỏ trỡnh tớnh toỏn, hay cũn gi l mc ph thuc ca i tng d liu xk vo trung tõm ca cm th i Xỏc nh hm tiờu chun: Trong phõn cm m, tng tt c cỏc phõn hoch m cú c cm d liu ca d liu cú N i tng khụng gian D chiu c xỏc nh nh sau ỡ ù E fc = ớU ẻ RcN | " 1Ê i Ê c 1Ê k Ê N ùợ ỹ c N ù uik ẻ [0,1], uik = 1, < uik < N ý i =1 k =1 ùỵ Trong ú: RcN l khụng gian ca tt c cỏc ma trn thc cp c*N, uik l cỏc phn t ca ma trn U Hm tiờu chun ca thut toỏn FCM c nh ngha nh sau : c N m J m (U , V ) = ồ (u ik ) d ik i =1 k =1 (2.9) Trong ú: U ẻ E fc , V=[v1, v2, , vc] ẻ R pc l ma trn mu biu din cỏc giỏ tr i tng tõm ca cm, m l trng s m [1, Ơ ) Hn na, d ik c xỏc nh nh sau: d ik = | x k - v i| A 64 Vi A l ma trn hu hn dng Trong ú: H cỏc hm tiờu chun xỏc nh cụng thc vi tham s m m ẻ [1, Ơ) c xut bi Bezdek (1982) Sau õy l cỏc iu kin cn thit nhm ti thiu hm tiờu chun Jm(U,V).Ta cú nh lý ó c cỏc nh khoa hc chng minh: nh lý 1: Nu m v c l cỏc tham s c nh, v Ik l mt c nh ngha nh sau : " I k = {i | Ê i Ê c; d ik = 0} 1Êk Ê N (2.11) thỡ hm tiờu chun ỡ ù ù ù ù ùù u = ik ù ù ù ù ù ùợ J m (U , V ) t giỏ tr ti thiu v ch : ữ m -1 ữ ổ ỗ c ỗỗ d ik ữ ỗ ữ ữ j = ỗỗỗ d jk ữữứ ố ỡ iẽ I ù0, ù ù ùù ù ù ù ù ùợ , I =f k ;1 Ê i Ê c ; Ê k Ê n k iẻ I , I f k k v " 1ÊiÊc N m (u ik ) xk k =1 vi = N m (u ik ) k =1 cú mt phõn hoch ti u, thỡ hm tiờu chun t giỏ tr ti thiu hay cụng thc trờn phi tho T ú, thut toỏn phõn cm m FCM c xõy dng nh sau: Input: S cm c v tham s m m cho hm tiờu chun J OutPut: c cm d liu cho hm tiờu chun t giỏ tr ti thiu Begin 65 Nhp giỏ tr cho hai tham s c (1[...]... (nếu có) Các thiết bị và m y y tế về chẩn đoán hình ảnh ng y càng ứng dụng nhiều hơn về công nghệ thông tin, các phần mềm cho các m y Y tế ng y càng được nâng cấp, nhất là khi kỹ thuật số ra đời và phát triển đã ghi nhận và phân tích tín hiệu rất tốt, cho hình ảnh sâu hơn, chất lượng ảnh tốt hơn Hơn nữa việc giao diện giữa các thiết bị và m y y tế kỹ thuật cao với hệ thống m y tính dùng trong quản lý... chuyên gia X-quang trong khâu giao tiếp với m y l y ảnh (Modalities) Các m y ảnh được chia theo nhóm dựa trên chức năng của m y như : CT , MR hoặc X-ray Trong từng lĩnh vực chuyên môn mà các m y l y ảnh sẽ sinh ra những hình ảnh tương tự nhau tại cùng một điểm đều n y sẽ g y khó khăn cho m y chủ PACS trong việc phân phối tất cả ảnh của cùng một bệnh nhân cho bác sĩ chẩn đoán Trong trường hợp n y rất... ng y một nhiều, nên các giao thức truyền ảnh trên mạng được dưa ra (có một chuẩn chung thống nhất, chất lượng ảnh đủ để chẩn đoán, giảm nhẹ gánh nặng đường truyền), tạo nên phòng “hội chẩn ảo" giữa các chuyên gia y tế ở xa nhau Hình ảnh X-Quang, hình ảnh lâm sàng lúc bệnh nhân vừa bị x y ra tai nạn (dùng m y ảnh số chụp) từ địa phương khác nhau, các tuyến chuyên khoa khác nhau được truyền lên tuyến... 1.2.2 Một số các chuẩn hình ảnh ứng dụng trong y tế Các m y thiết bị và m y y tế chẩn đoán hình ảnh đầu tiên khi mới ra đời chỉ là tín hiệu dạng sóng (Analog) đưa lên màn hình VIDEO của m y Theo thời gian, m y được chế tạo ng y càng có cấu hình cao hơn và chuyển dần sang tín hiệu số, các phần mềm xử lý tín hiệu lưu trữ thông tin số ngay tại các m y đó (ví dụ m y siêu âm có thể lưu được 5000 ảnh của... của ảnh là pixel Có thể xem một hàm hai biến chứa các thông tin như biểu diễn của ảnh, việc xử lý ảnh số y u cầu ảnh phải được mã hóa và lượng tử hóa Việc lượng tử hóa ảnh là chuyển đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu số của một ảnh đã l y mẫu sang một số hữu hạn mức xám Một số mô hình thường được dùng trong xử lý ảnh, mô hình toán, mô hình thống kê 1.1.3.7 Tăng cường và khôi phục ảnh Tăng cường ảnh. .. chẩn đoán dựa trên hình ảnh thu được từ các thiết bị, m y y tế (chẩn đoán hình ảnh) ng y càng chiếm một vai trò quan 17 trọng, nhất là ng y nay với sự trợ giúp của các thiết bị, m y y tế hiện đại, công nghệ cao có các phần mềm tin học hỗ trợ khiến cho hình ánh rõ nét và chính xác hơn 1.2.1 Giới thiệu ảnh y học Ảnh y học là kỹ thuật và qúa trình được sử dụng để tái tạo ra hình ảnh cơ thể con người hoặc... trong xử lý ảnh Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như 11 Camera, m y chụp ảnh) Trước đ y, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR) Gần đ y, với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được l y ra từ Camera, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo (M y ảnh số hiện nay là một thí dụ... lý ảnh Trong quá trình xử lý ảnh, một ảnh thu nhận vào m y tính phải được mã hóa Hình ảnh khi lưu trữ dưới dạng tệp tin sẽ được số hóa Một số dạng ảnh đã được chuẩn hóa như: ảnh GIF, BMP, PCX, IMG, TIFF… • Ảnh IMG: Là ảnh đen trắng, phần đầu của ảnh có 16 byte chứa các thông tin cần thiết, ảnh IMG được nén theo từng dòng Mỗi dòng bao gồm các gói ( pack) Các dòng giống nhau cũng nén thành một gói • Ảnh. .. Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp nhận từ vệ tinh; có thể quét từ ảnh chụp bằng m y quét ảnh 1.1.2 Quá trình xử lý ảnh Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh “tốt hơn” hoặc một kết luận Ảnh vào Xử lý ảnh Ảnh ra (tốt hơn) Kết luận Hình 1.1: Quá trình xử lý ảnh Ảnh trong xử lý ảnh có thể... các bộ lọc Ø Phân đoạn ảnh: Phân đoạn ảnh là bước then chốt trong xử lý ảnh, giai đoạn n y nhằm phân tích ảnh thành những thành phần có cùng tính chất nào đó, dựa theo biên hay các vùng liên thông Tiêu chuẩn đễ xác định các vùng liên thông có thể là cùng màu, cùng mức xám hay cùng độ nhám, vv… Mục đích của phân đoạn ảnh là để có một miêu tả tổng hợp từ nhiều phần tử khác nhau cấu tạo nên ảnh thô Vì lượng ... tài Nghiên cứu số kỹ thuật phân đoạn ảnh Y tế để làm luận văn tốt nghiệp Mục đích nghiên cứu: - Tìm hiểu khái quát xử lý ảnh sâu nghiên cứu kỹ thuật phân đoạn ảnh y tế - Cài đặt số kỹ thuật phân. .. nghiên cứu: Kỹ thuật phân đoạn ảnh đối tượng nghiên cứu ảnh y tế Ø Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu kỹ thuật phân đoạn ảnh y tế Phương pháp nghiên cứu - Phương pháp lý luận - Phương pháp nghiên cứu. .. phân đoạn ảnh y tế Nhiệm vụ nghiên cứu - Nghiên cứu lý thuyết xử lý ảnh, cụ thể phân đoạn ảnh - Xác định toán cụ thể - X y dựng chương trình ứng dụng Đối tượng phạm vi nghiên cứu Ø Đối tượng nghiên