Ứng dụng xử lý ảnh trong y tế (2014)

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.52 MB, 67 trang )

Bạn đang đọc: Ứng dụng xử lý ảnh trong y tế (2014)

TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI 2
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
======***======

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC
Chuyên ngành: Tin học

HÀ NỘI – 2014

TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI 2
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
======***======

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC
Chuyên ngành: Tin học

Ngƣời hƣớng dẫn khoa học:

HÀ NỘI – 2014

LỜI CẢM ƠN
Để hoàn thành đƣợc khóa luận này đó là sự giúp đỡ nhiệt tình và hết
sức tạo điều kiện của các thầy cô và nhà trƣờng cùng các bạn trong lớp. Sự
tận tình và cảm thông của gia đình, anh em.
Em xin chân thành cảm ơn thầy PGS.TS Lê Huy Thập, ngƣời đã hƣớng
dẫn cho em làm khóa luận này, thầy đã nhiệt tình giúp đỡ em trong suốt quá
trình làm khóa luận về cả vật chất lẫn tinh thần.
Em xin cảm ơn nhà trƣờng và đặc biệt là các thầy cô trong khoa Công
nghệ thông tin thuộc Trƣờng Đại học Sƣ phạm Hà Nội 2, những ngƣời mà

hàng ngày vẫn tạo điều kiện và bảo ban cho em.
Cảm ơn các bạn lớp K36 Tin, những ngƣời luôn sát cánh và chia sẻ
cùng mình!

Hà Nội, tháng 5 năm 2014
Tác giả khóa luận

Nguyễn Xuân Quỳnh

LỜI CAM ĐOAN
Em xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân, đƣợc xuất
phát từ yêu cầu phát sinh trong công việc để hoàn thành hƣớng nghiên cứu.
Các số liệu có nguồn gốc rõ ràng tuân thủ đúng nguyên tắc và kết quả trình
bày trong luận văn đƣợc thu thập đƣợc trong quá trình nghiên cứu là trung
thực chƣa từng đƣợc ai công bố trƣớc đây.
Hà Nội, tháng 5 năm 2014
Tác giả khóa luận

Nguyễn Xuân Quỳnh

MỤC LỤC
MỞ ĐẦU ……………………………………………………………………………………………………..1
CHƢƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ……………………………………………………………….4

1.1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG XỬ LÝ ẢNH …………………………………… 4
1.2 CÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH ……………………………….. 5
1.2.1 Một số khái niệm ……………………………………………………………………. 5
1.2.2 Phân tích ảnh ………………………………………………………………………….. 6
1.2.3 Nhận dạng ảnh ……………………………………………………………………….. 6
1.3 CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI ẢNH……………………………………………………………. 7
1.3.1 Biến đổi Fourier ……………………………………………………………………… 7
1.3.2 Biến đổi Hotelling …………………………………………………………………… 8
1.4 TOÁN TỬ XỬ LÝ ĐIỂM ẢNH ……………………………………………………… 11
1.4.1 Xử lí điểm ảnh bằng ánh xạ biến đổi ……………………………………….. 11
1.4.2 Lƣợc đồ mức xám (histogram) ……………………………………………….. 13
1.4.3 Biến đổi lƣợc đồ xám …………………………………………………………….. 14
CHƢƠNG 2: XỬ LÝ ẢNH TRONG Y TẾ …………………………………………………..15

2.1 CÁC PHƢƠNG TIỆN HIỂN THỊ HÌNH ẢNH Y TẾ ………………………… 15
2.1.1 Hình thức hiển thị và quy trình thiết lập …………………………………… 15
2.1.2 Hiển thị hình ảnh cộng hƣởng từ (MRI – Magnetic Resonance
Imaging) ………………………………………………………………………………………. 18
2.1.3 Chụp cắt lớp điện toán (CT – Computerized Tomography) ………… 19
2.1.4 Chụp cắt lớp phát xạ positron (PET – Positron Computerized
Tomography)………………………………………………………………………………… 20
2.1.5 Chụp cắt lớp điện toán phát xạ đơn photon (SPECT – Single Photon
Emission Computerized Tomography) …………………………………………….. 21
2.2 HỢP NHẤT ẢNH (REGISTRATION) ……………………………………………. 21
2.2.1 Không gian đặc điểm …………………………………………………………….. 22

iii

2.2.2 Xác định sự tƣơng đồng …………………………………………………………. 23

2.2.3 Không gian nghiên cứu ………………………………………………………….. 24
2.2.4 Chiến lƣợc nghiên cứu …………………………………………………………… 25
2.2.5 Các ứng dụng hợp nhất hình ảnh …………………………………………….. 26
2.3 ĐỊNH DẠNG HÌNH ẢNH SỐ ……………………………………………………….. 27
2.3.1 Các chuẩn lƣu trữ ảnh trong y tế ……………………………………………… 27
2.3.2 Ảnh tiêu chuẩn DICOM …………………………………………………………. 28
2.3.3 Một số định dạng ảnh khác có liên quan ………………………………….. 31
CHƢƠNG 3: CHUẨN ẢNH DICOM …………………………………………………………..33

3.1 GIỚI THIỆU CHUNG …………………………………………………………………… 33
3.2 CHUẨN ẢNH DICOM………………………………………………………………….. 34
3.2.1 File DICOM …………………………………………………………………………. 34
3.2.2 Giao thức DICOM ………………………………………………………………… 42
CHƢƠNG 4: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG ………………………………………………………50

4.1 PHÁT BIỂU BÀI TOÁN ……………………………………………………………….. 50
4.1.1 Phạm vi và trƣờng ứng dụng của DICOM ……………………………….. 50
4.1.2 Thích nghi DICOM ……………………………………………………………….. 51
4.1.3 Mã hóa dùng trong DICOM ……………………………………………………. 52
4.2 THIẾT KẾ CHƢƠNG TRÌNH ……………………………………………………….. 54
4.2.1 Giao diện chính của chƣơng trình……………………………………………. 54
4.2.2 Hiển thị hình ảnh DICOM ……………………………………………………… 55
4.2.3 Giao diện hiển thị thông số của ảnh DICOM ……………………………. 55
4.2.4 Giao diện lƣu ảnh sang định dạng PNG ……………………………………. 56
4.3 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƢỢC…………………………………………………………………. 57
KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN …………………………………………………….58
TÀI LIỆU THAM KHẢO …………………………………………………………………………..60

DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1: Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh …………………………………………………..4
Hình 1.2: Lƣợc đồ xám của ảnh …………………………………………………………………….13
Hình 2.1: Chƣơng trình phần mềm AFNI ……………………………………………………….27
Hình 2.2: Chƣơng trình phần mềm Analyse …………………………………………………….28
Hình 2.3: Thang độ sáng và độ tƣơng phản của ảnh y tế ……………………………………31
Hình 3.1: Cấu tạo Data Set …………………………………………………………………………….35
Hình 3.2: Cấu trúc file DICOM ……………………………………………………………………..39
Hình 3.3: Hình hiển thị một giả thuyết về file ảnh DICOM ……………………………39
Hình 3.4: Kiến trúc của giao thức DICOM ………………………………………………………42
Hình 3.5: Mô hình dịch vụ DICOM ………………………………………………………………..43
Hình 3.6: Hình minh họa thiết lập association giữa 2 ứng dụng DICOM …………….46
Hình 3.7: Hình minh họa hủy bỏ association giữa 2 ứng dụng DICOM ………………46
Hình 3.8: Hình minh họa ngắt đột ngột association giữa 2 ứng dụng DICOM ……..47
Hình 3.9: Hình minh họa ngắt association với yêu cầu ngắt từ Service Provicer ….47
Hình 3.10: Hình minh họa truyền tải dữ liệu dựa trên association đã thiết lập giữa 2
ứng dụng ……………………………………………………………………………………………………..47
Hình 3.11: PDU A-ASSOCIATE-RQ và PDU A-ASSOCIATE-AC ………………….48
Hình 4.1: Giao diện chính của phần mềm DICOM Image Viewer ……………………..54
Hình 4.2: Giao diện hiển thị ảnh DICOM ………………………………………………………..55
Hình 4.3: Form hiển thị thông số của ảnh DICOM ……………………………………………56
Hình 4.4: Giao diện lƣu ảnh định dạng PNG ……………………………………………………56

MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Với sự phát triển của mạng máy tính và Internet, trong lĩnh vực y khoa

đã hình thành khái niệm Telemedicine hay e – Healt và thực chất đó là việc
ứng dụng công nghệ thông tin trong việc cung cấp dịch vụ, chuẩn đoán và
điều trị cho bệnh nhân bị giới hạn về khoảng cách địa lý. Do đó hình thành
lên lĩnh vực khoa học mang tính liên ngành đó là Medical Informations hay
Health Infromations đó là ngành khoa học kết hợp giữa khoa học thông tin
(Information Science), khoa học máy tính (Computer Science) và chăm sóc
sức khỏe (Health Care).
Việc ứng dụng tin học vào môi trƣờng y tế hiện nay vô cùng đa dạng.
Từ các hệ thống thông tin y tế nhƣ hệ thống thông tin bệnh viện, hệ thống
thông tin chuẩn đoán bằng hình ảnh, bệnh án điện tử cho đến việc hình thành
các thuật ngữ mới nhƣ “Telemedicine” – y học từ xa, “Teledoctor” – bác sĩ từ
xa.
Tuy đã đƣợc phổ biến ở nhiều nƣớc từ lâu nhƣng đến gần đây Việt
Nam mới chú ý đến lĩnh vực này. Khá nhiều dự án đã đƣợc triển khai để tin
học hóa các bệnh viện, đƣa máy tính vào phục vụ cho việc khám chữa bệnh
nhằm nâng cao hơn chất lƣợng cuộc sống của ngƣời dân.
Chính từ những yêu cầu thực tế đó, dựa trên các kiến thức đã tìm hiểu
đƣợc về các hệ thống thông tin y tế, nhất là hệ thống truyền thông và lƣu trữ
ảnh, với các mã nguồn mở đƣợc cung cấp bởi các trƣờng đại học, tổ chức phi
chính phủ, em đã chọn đề tài là: “Ứng dụng xử lý ảnh trong y tế” một lĩnh
vực cần nghiên cứu và phát triền ở Việt Nam.
2. Mục đích chọn đề tài
Mục đích nghiên cứu là tổng quan về xử lý ảnh và cấu trúc của chuẩn
ảnh DICOM.

3. Nhiệm vụ, yêu cầu
Đề tài của khóa luận: “Ứng dụng xử lý ảnh trong y tế” đƣợc đặt ra với

nhiệm vụ, yêu cầu:
Nghiên cứu tổng quan về xử lý ảnh trong y tế.
Trình bày các phƣơng pháp hiển thị hình ảnh y tế và chuẩn ảnh
DICOM.
4. Phƣơng pháp nghiên cứu
Nghiên cứu qua việc tham khảo các phần mềm DICOM dùng trong
bệnh viện và các tài liệu liên quan nhằm xây dựng cơ sở lý thuyết của
đề tài và các biện pháp cần thiết để giải quyết các vấn đề của đề tài.
Tham khảo các ý kiến của các chuyên gia để có thể thiết kế chƣơng
trình phù hợp với thực tiễn.
Thông qua quan sát thực tế, yêu cầu cơ sở của lý luận đƣợc nghiên
cứu và các kết quả đạt đƣợc qua những phƣơng pháp trên.
5. Ý nghĩa khoa học thực tiễn
Khóa luận giới thiệu hƣớng nghiên cứu và ứng dụng của xử lý ảnh
trong y tế, một lĩnh vực khá mới mẻ ở Việt Nam.
Sử dụng các phần mềm trình duyệt ảnh và hợp nhất ảnh, các máy chụp
X-quang, CT… để phát hiện và có phƣớng điều trị thích hợp cho bệnh nhân,
giảm chi phí cho ngƣời bệnh và tăng cƣờng chuyên môn của các bác sĩ.
6. Cấu trúc của khóa luận
Ngoài các phần mở đầu và kết luận, khóa luận của em còn bao gồm các
chƣơng sau:
Chƣơng 1: Cơ sở lý thuyết: Nêu các vấn đề cơ bản của xử lý ảnh và các
phép biến đổi ảnh.
Chƣơng 2: Xử lý ảnh trong y tế: Trình bày các các phƣơng tiện hiển thị
hình ảnh trong y tế, giới thiệu phƣơng pháp hợp nhất ảnh. Sau đó trình bày
một số kỹ thuật định dạng ảnh số DICOM.

Chƣơng 3: Chuẩn ảnh DICOM: Giới thiệu chung về ảnh DICOM và
các chuẩn trong ảnh DICOM.
Chƣơng 4: Xây dựng ứng dụng: Trình bày về bài toán, thiết kế chƣơng
trình và kết quả đạt đƣợc.

CHƢƠNG 1
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1.1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG XỬ LÝ ẢNH
Xử lý ảnh là một khoa học còn tƣơng đối mới mẻ so với nhiều ngành
khoa học khác. Để có thể hình dung cấu hình một hệ thống xử lý ảnh chuyên
dụng hay một hệ thống xử lý ảnh dùng trong nghiên cứu, đào tạo, trƣớc hết
chúng ta hãy xem xét các bƣớc cần thiết trong xử lý ảnh.
Trƣớc hết là quá trình thu nhận ảnh. Ảnh có thể thu nhận qua camera.
Thƣờng ảnh thu nhận qua camera là tín hiệu tƣơng tự (loại trừ camera ống
kiểu CCIR), nhƣng cũng có thể là tín hiệu số hoá (loại CCD – Charge
Coupled Device).

Hình 1.1: Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh
Ảnh cũng có thể thu nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (sensor), hay
ảnh, tranh đƣợc quét trên scanner. Tiếp theo là quá trình số hoá (Digitalizer)
để biến đổi tín hiệu tƣơng tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) và số hoá bằng
lƣợng hoá, trƣớc khi chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lƣu trữ lại.
Quá trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ. Trƣớc
hết là công việc tăng cƣờng ảnh để nâng cao chất lƣợng ảnh. Do những
nguyên nhân khác nhau: có thể do chất lƣợng thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn
sang hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến. Do vậy cần phải tăng cƣờng và

khôi phục (Image Restoration) lại ảnh để là nổi bật một số đặc tính chính của
ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc – trạng thái trƣớc khi
ảnh bị biến dạng. Giai đoạn tiếp theo là phát hiện các đặc tính nhƣ biên, phân
vùng ảnh, trích chọn các đặc tính, v.v…
Cuối cùng, tuỳ theo mục đích ứng dụng, sẽ là giai đoạn nhận dạng,
phân lớp hay các quyết định khác.
1.2 CÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH
1.2.1 Một số khái niệm
Nhƣ đã đề cập ở phần trên, chúng ta đã thấy đƣợc một cách khái quát
các vấn đề chính trong xử lý ảnh. Để hiểu chi tiết hơn, trƣớc tiên ta xem xét
hai khái niệm (thuật ngữ) thƣờng dùng trong xử lý ảnh đó là pixel (phần tử
ảnh) và gray level (mức xám), tiếp theo là tóm tắt các vấn đề chính.
Pixel (Picture Element): phần tử ảnh
Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ
sáng. Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần phải tiến hành số hoá ảnh. Trong
quá trình số hoá, ngƣời ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông
qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hoá về không gian) và lƣợng hoá thành phần
giá trị (rời rạc hoá biên độ giá trị) mà về nguyên tắc bằng mắt thƣờng không
thể phân biệt hai mức kề nhau. Trong quá trình này, ngƣời ta sử dụng khái
niệm Picture Element mà ta quen gọi hay viết tắt là pixel – phần tử ảnh. Ở đây
cũng cần phân biệt khái niệm pixel hay đề cập đến trong hệ thống đồ hoạ máy
tính. Để tránh nhầm lẫn ta tạm gọi pixel này là pixel thiết bị. Khái niệm pixel
thiết bị có thể xem xét nhƣ sau: Khi ta quan sát màn hình (trong chế độ đồ
hoạ), màn hình không liên tục mà gồm nhiều điểm nhỏ, gọi là pixel. Mỗi pixel
gồm một cặp toạ độ (x, y) và màu.
Nhƣ vậy, một ảnh là tập hợp các điểm ảnh. Khi đƣợc số hoá, nó thƣờng
đƣợc biểu diễn bởi mảng hai chiều I(n,p): n dòng và p cột. Ta nói ảnh gồm n x

p pixels. Ngƣời ta thƣờng kí hiệu I(x,y) để chỉ một pixel. Một pixel có thể lƣu
trữ trên 1, 4, 8 hay 24 bit.
5

Gray level: Mức xám
Mức xám là kết quả sự mã hoá cƣờng độ sáng của mỗi điểm ảnh tƣơng
ứng với một giá trị số – kết quả của quá trình lƣợng hoá. Cách mã hoá kinh
điển thƣờng dùng 16, 32 hay 64 mức. Mã hoá 256 mức là phổ dụng nhất vì lý
do kĩ thuật. Vì 2 8 = 256 (0, 1, 2,…,256), nên với 256 mức, mỗi pixel sẽ đƣợc
mã hoá bởi 8 bit.
1.2.2 Phân tích ảnh
Phân tích ảnh liên quan đến việc xác định các độ đo định lƣợng của một
ảnh để đƣa ra mô tả đầy đủ về ảnh. Các kĩ thuật đƣợc sử dụng ở đây nhằm
mục đích xác định biên của ảnh. Có nhiều kĩ thuật khác nhau nhƣ lọc vi phân
hay dò theo quy mô hoạch động.
Ngƣời ta cũng dùng các kĩ thuật để phân vùng ảnh. Từ ảnh thu đƣợc,
ngƣời ta tiến hành kĩ thuật tách (split) hay hợp (fusion) dựa theo các tiêu
chuẩn đánh giá nhƣ: màu sắc, cƣờng độ, v.v… Các phƣơng pháp đƣợc biết
đến nhƣ Quad – Tree, mảnh hoá biên, nhị phân hoá đƣờng biên. Cuối cùng
phải kể đến kĩ thuật phân lớp dựa theo cấu trúc.
1.2.3 Nhận dạng ảnh
Nhận dạng ảnh là quá trình liên quan đến các mô tả đối tƣợng mà ngƣời
ta muốn đặc tả nó. Quá trình nhận dạng thƣờng đi sau quá trình trích chọn các
đặc tính chủ yếu của đối tƣợng. Có hai kiểu mô tả đối tƣợng:
Mô tả tham số (nhận dạng theo tham số).
Mô tả theo cấu trúc (nhận dạng theo cấu trúc).
Trên thực tế, ngƣời ta đã áp dụng kĩ thuật nhận dạng khá thành công
với nhiều đối tƣợng khác nhau nhƣ: nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ
(chữ cái, chữ số, chữ có dấu) .v.v…

Ngoài hai kĩ thuật nhận dạng trên, hiện nay một số kĩ thuật nhận dạng
mới dựa vào kĩ thuật mạng nơron nhân tạo đang đƣợc áp dụng và cho kết quả
khả quan.

1.3 CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI ẢNH
1.3.1 Biến đổi Fourier
Biến đổi Fourrier cho một tín hiệu có thể hình dung nhƣ sau:
x(t)

X(f)

Miền thời gian

Miền tần số

Vì tín hiệu ảnh là tín hiệu hai chiều, do đó trong phần này ta chỉ xét các
biến đổi Fourier hai chiều.
 Biến đổi Fourier liên tục
Cho f(x,y) hàm biểu diễn ảnh liên tục trong không gian 2 chiều, cặp biến
đổi Fourier cho f(x,y) đƣợc định nghĩa:
– Biến đổi thuận

F(u,v) =

f ( x, y )e

2 i ( xu yv )

F ( u, v ) e 2

i ( xu yv )

dxdy

u,v biểu diễn tần số không gian.
– Biến đổi ngƣợc f(x,y) =

dudv

 Biến đổi Fourrier rời rạc – DFT
Biến đổi DFT đƣợc phát triển dựa trên biến đổi Fourrier cho ảnh số. Ở
đây, ta dùng tổng thay cho tích phân. Biến đổi DFT tính các giá trị của biến
đổi Fourrier cho một tập các giá trị trong không gian tần số đƣợc cách đều.
DFT hai chiều của một ảnh M x N: {u(m,n)} là một biến đổi tách đƣợc
và đƣợc định nghĩa :
N 1N 1

v(k,l) =

u(m, n) WN

WN ln 0 = l, k = N-1

m 0n 0

và biến đổi ngƣợc:
u(m,n) =

1
N

N 1N 1

v ( k, l ) WN

-km

WN -ln 0 = m, n = N-1

k 0 l 0

Cặp DFT đơn vị hai chiều đƣợc định nghĩa:
v(k,l) =

1
N

N 1N 1

u(m, n) WN
m 0n 0

WN ln 0 = l, k = N-1

u(m,n) =

N 1N 1

1
N

v ( k, l ) WN

-km

WN -ln 0 = m, n = N-1

k 0 l 0

Viết lại công thức ta có:
v(k,l) =
u(m,n) =

N 1N 1

u(m, n) WN

(km + ln)

0 = l, k = N-1

-(km + ln)

0 = m, n = N-1

m 0n 0
N 1N 1

1
N

v ( k, l ) WN
k 0 l 0

Ở đây, WN(km+ln) là ma trận ảnh cơ sở. Nhắc lại rằng ej = cos( ) +jsin( )
(công thức Ơle). Do vậy:
WN(km+ln) = e-j2

(km+ln)/N

= cos(2 (km+ln)/N) – j sin (2 (km+ln)/N).

 Biến đổi nhanh – FFT (Fast Fourrier Transform)

Do DFT 2 chiều là tách đƣợc nên từ công thức
v(k,l) =

N 1N 1

1
N

u(m, n) WN

(km + ln)

0 = l, k = N-1

m 0n 0

ta có:
v(k,l) =

1
N

N 1

WN km
m 0

u(m, n) WN
n 0

1.3.2 Biến đổi Hotelling
Biến đổi Hotelling có nguồn gốc từ khai triển chuỗi của các quá trình
ngẫu nhiên liên tục. Biến đổi Hotelling còn gọi là phƣơng pháp thành phần
chính.
 Cơ sở lý thuyết của biến đổi Hotelling
Đây là phép biến đổi không gian n chiều thành không gian m chiều, với
mbiến đổi đƣợc từ không gian n chiều về không gian m chiều, nhƣ vậy ta sẽ làm
giảm đƣợc thông tin dƣ thừa (theo thuật ngữ trong xử lý ảnh hay nhận dạng
gọi là giảm thứ nguyên).
Mục đích của biến đổi Hotelling là chuyển từ không gian n chiều sang
không gian trực giao m chiều sao cho sai số bình phƣơng là nhỏ nhất. Gọi U
là tập các véc tơ cơ sở trong không gian trực giao U = {u1, u2,. . ., un},

với j = 1, 2,…,n và u i. u k =

0
1

nếu

Xem thêm: Phương pháp phân tích điện hóa và ứng dụng

i
i

k
k

Mọi véctơ y trong không gian trực giao có thể viết:
y=

1u1

2u2

+…+

nun

U với

2, .

. .,

= UTy.
Gọi X là kết quả thu đƣợc trong không gian m chiều và X =
+…+

X. Sai số trong phép biến đổi

mum

= X -X =

iui –

iui =

i 1

iui

i 1

i m 1

Sai số trung bình bình phƣơng = E[ 2] = E[( X -X)T( X -X)]
=
n

= <2>

i
i m 1

= UTX, do đó

(uiTX) (uiX)T =

=
i m 1

uiTui

i m 1

Theo định nghĩa của R, phƣơng trình trở thành
n

uiTRui

=
i m 1
n

đạt min khi =

uiTRui đạt min.

i m 1

Đặt

= +

i(1

-uiTui).

i m 1

Nhƣ vậy

đạt min khi = +

i(1
i m 1

-uiTui) min.

1u1

2u2

Để tìm min của =

i(1

-uiTui), ta dùng phƣơng pháp đạo hàm và

i m 1

dẫn đến việc giải phƣơng trình:
(R – i)ui = 0
Phƣơng trình trên gọi là phƣơng trình đặc trƣng của R với

là các trị

riêng và ui là các véc tơ riêng tƣơng ứng. Đây chính là cơ sở lý thuyết của
biến đổi Hotelling.
 Biến đổi Hotelling
Định nghĩa và khái niệm
Cho u là một véc tơ các số thực ngẫu nhiên; véctơ cơ sở của biến đổi
Hotelling là các véc tơ riêng trực giao của ma trận hiệp biến R cho bởi
phƣơng trình:
R

Biến đổi Hotelling của u là v =
và biến đổi ngƣợc

k N-1

*Tu
N 1

v(k)

k 0

u là véc tơ cột, v là véctơ hàng và

Biến đổi

là cột thứ k của ma trận

đƣa R về dạng đƣờng chéo :
1

*TR


N

Thƣờng ngƣời ta hay làm việc với ma trận A hơn.
Biến đổi Hotelling của ảnh
Nếu một ảnh u(m,n) NxN đƣợc biểu diễn bởi trƣờng ngẫu nhiên, ma
trận A cho bởi:
E[u(m,n)u(m’,n’)] = r(m,n;m’,n’) 0

m,m’,n,n’

N-1

thì ảnh cơ sở của biến đổi Hotelling là các hàm riêng, chuẩn và trực giao
là lời giải của phƣơng trình:

k,l

N 1N 1

r(m,n;m’,n’)

k,l

m 0n 0

Theo ký pháp ma trận ta có: R
với

là véc tơ N2 x 1 biểu diễn của

i = 0, 1, …, N2-1

i
k,l

và R là ma trận N2 x N2 ánh xạ vào

véc tơ u, R = E[uu].
Nếu R là tách đƣợc thì ma trận
k,l(m,n)

N2 x N2

hay R = R1

U = 1V

sẽ tách đƣợc:

Biến đổi Hotelling của U là V =
và biến đổi ngƣợc

mà các cột là

*Tu =

*T
1

*T
2

1.4 TOÁN TỬ XỬ LÝ ĐIỂM ẢNH
Ảnh thô có cấu trúc đơn giản, song lại rất phức tạp về nội dung. Nhƣ
chúng ta biết, ảnh là một tập hợp các điểm ảnh, chứa một lƣợng thông tin khá
lớn. Thƣờng để xử lý ảnh, ngƣời ta hay biểu diễn ảnh dƣới một dạng khác để
có thể làm rõ một số tính chất của chúng. Xử lý điểm ảnh thực chất là dùng
các ánh xạ nhằm biến đổi giá trị của một điểm chỉ dựa vào giá trị của chính nó
mà không quan tâm tới các giá trị của các điểm ảnh khác. Một cách toán học,
ánh xạ đó đƣợc định nghĩa nhƣ sau:
v(m,n) = f(u(m,n))

trong đó: – u(m,n) thể hiện giá trị cƣờng độ sáng tại toạ độ (m,n).
– v(m,n) là giá trị cƣờng độ sáng thu đƣợc sau phép biến đổi.
– f là hàm biến đổi. Nó có thể là hàm liên tục hay hàm rời rạc.
Xử lý điểm ảnh là một trong các phép xử lý cơ bản và đơn giản. Có 2
cách tiếp cận trong cách xử lý này: dùng một hàm thích hợp tuỳ theo mục
đích cải thiện ảnh để biến đổi giá trị của điểm ảnh (mức xám) sang một giá trị
khác (mức xám mới). Cách thứ hai là dựa vào kỹ thuật biến đổi lƣợc đồ xám
(histogram).
1.4.1 Xử lí điểm ảnh bằng ánh xạ biến đổi
Bản chất của xử lý điểm ảnh nhƣ đã nói trên là nhằm biến đổi giá trị
của một điểm ảnh bằng một hàm tuyến tính hay phi tuyến (hàm mũ, hàm
11

lôgarít). Các phép xử lý này là cơ sở cho biến đổi độ tƣơng phản của ảnh: co
giãn, tăng giảm và biến đổi độ tƣơng phản vì độ tƣơng phản trên một ảnh chỉ
phụ thuộc vào độ sáng của mỗi điểm ảnh. Giả sử ta dùng một hàm phi tuyến
dạng f = alog():
Y[m,n] = alog(X[m,n]).
Nếu ảnh có kích thƣớc 512 x 512 ta cần 5122 phép biến đổi. Một cách
tổng quát, nếu ảnh có kích thƣớc NxN thì phép biến đổi sẽ có độ phức tạp tính
toán là O(N2). Nếu chú ý rằng ảnh gồm NxN điểm song chỉ có L mức xám (L
rất nhỏ so với N2) và phép biến đổi chỉ nhằm biến đổi một mức xám l
sang một mức xám l’

L’ (mức xám kết quả) thì ta có thể thực hiện nhanh

hơn. Do vậy, ta có cách tính sau:

– Tính L giá trị của hàm f và lƣu vào một bảng: yi = f(xi) với i=1,2,.., L.
– Duyệt toàn bộ ảnh, với mỗi điểm ảnh ta tra giá trị trong bảng (không
cần tính) và thu đƣợc ảnh mới.
Kỹ thuật này có tên gọi là kỹ thuật bảng tra – LUT (Look Up Table).

Để minh hoạ, xét thí dụ sau: Cho ảnh số

2
3
X= 2
3

1
1
2
2

2
2
3
3

3
5
4
2

Ảnh này có 16 điểm song chỉ có 5 mức xám. Hàm biến đổi là hàm
alog(). Bảng tra có giá trị:
Mức xám

Bảng tra (LUT)

alog(1)

alog(2)

alog(3)

alog(4)

alog(5)

Ảnh thu đƣợc sau phép biến đổi:

a log(2) a log(1)
a log(3) a log(1)

X = a log( 2) a log( 2)
a log(3) a log(2)

a log( 2) a log( 3)
a log( 2) a log(5)
a log( 3) a log( 4)
a log( 3) a log( 2)

1.4.2 Lƣợc đồ mức xám (histogram)
Lƣợc đồ mức xám của một ảnh, từ nay về sau ta qui ƣớc gọi là lược đồ
xám, là một hàm cung cấp tần suất xuất hiện của mỗi mức xám (grey level).
Lƣợc đồ xám đƣợc biểu diễn trong một hệ toạ độ vuông góc x,y. Trong
hệ toạ độ này, trục hoành biểu diễn số mức xám từ 0 đến N, N là số mức xám
(256 mức trong trƣờng hợp chúng ta xét). Trục tung biểu diễn số điểm ảnh
cho một mức xám (số điểm ảnh có cùng mức xám).
Số điểm ảnh

Mức xám
Hình 1.2: Lược đồ xám của ảnh
Lƣợc đồ xám cung cấp rất nhiều thông tin về phân bố mức xám của
ảnh. Theo thuật ngữ của xử lý ảnh gọi là tính động của ảnh. Tính động của
ảnh cho phép phân tích trong khoảng nào đó phân bố phần lớn các mức xám
của ảnh: ảnh rất sáng hay ảnh rất đậm. Nếu ảnh sáng, lƣợc đồ xám nằm bên
phải (mức xám cao), còn ảnh đậm lƣợc đồ xám nằm bên trái (mức xám thấp).
Lƣợc đồ xám là một công cụ hữu hiệu dùng trong nhiều công đoạn của
xử lý ảnh nhƣ tăng cường ảnh.

1.4.3 Biến đổi lƣợc đồ xám
Trong tăng cƣờng ảnh, các thao tác chủ yếu dựa vào phân tích lƣợc đồ
xám. Trƣớc tiên ta xét bảng tra LUT (Look Up Table). Bảng tra LUT là một
bảng chứa biến đổi một mức xám i sang mức xám j nhƣ đã nói trong phần
1.4.1. Một cách toán học, LUT đƣợc định nghĩa nhƣ sau:
– Cho GI là tập các mức xám ban đầu GI = {0, 1, …, NI}
– Cho GF là tập các mức xám kết quả GF = {0, 1, …, NF}
để cho tiện ta cho NI = NF = 255.
– f là ánh xạ từ GI vào GF: gi Gi sẽ

gf GF mà gf = f(gi)

Với mỗi giá trị của mức xám ban đầu ứng với một giá trị kết quả. Việc
chuyển đổi một mức xám ban đầu về một mức xám kết quả tƣơng ứng có thể
dễ dàng thực hiện đƣợc nhờ một bảng tra.

CHƢƠNG 2
XỬ LÝ ẢNH TRONG Y TẾ
2.1 CÁC PHƢƠNG TIỆN HIỂN THỊ HÌNH ẢNH Y TẾ
Phần lớn kiến thức về các hệ sinh lý ngƣời mà chúng ta biết đƣợc là
nhờ vào quá trình quan sát trực quan của chính bản thân chúng ta (nói cụ thể
hơn là các y bác sĩ). Nếu khả năng quan sát đƣợc tăng cƣờng sẽ làm cho
những hiểu biết về các hệ sinh lý càng thêm giá trị, nhất là có thể phục vụ cho
học tập, dự đoán tiền phẫu thuật, và chẩn đoán những vấn đề thƣờng gặp
trong môi trƣờng khảo sát. Trong nhiều ứng dụng, quan sát trực quan có thể là
một việc tƣơng đối dễ dàng và đơn giản, nhƣng trong chẩn đoán y tế thì
không nhƣ vậy. Chỉ một việc quan sát đơn giản trạng thái trao đổi chất của cơ

thể ngƣời cũng gặp rất nhiều trở ngại. Bởi nó là một mạng lƣới đan kết chặt
chẽ giữa hệ cơ, hệ xƣơng, hệ tuần hoàn và hệ thần kinh điều hòa hoạt động
của cơ thể theo những môi trƣờng thay đổi liên tục. Kỹ thuật hiển thị hình ảnh
y tế 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 thị và quy trình thiết lập
Đơn vị cơ bản của một ảnh kỹ thuật số là điểm ảnh (pixel). Nó đƣợc
xác định bởi: một giá trị cƣờng độ và một tọa độ. Giá trị cƣờng độ của một
điểm ảnh liên quan đến số lƣợng đo đạc bởi một hệ thống tạo ảnh từ một mẫu
vật thể bên trong ảnh. Các giá trị cƣờng độ trong một ảnh biến thiên trong
miền qui định bởi lƣợc đồ biểu diễn. Trong lƣợc đồ ảnh thang xám (đen và
trắng), thông thƣờng thì cƣờng độ điểm ảnh biến thiên từ 0 (đen) đến 255
(trắng), trong đó những giá trị ở khoảng giữa qui định màu xám. Có rất nhiều
lƣợc đồ màu tồn tại chẳng hạn nhƣ RGB là lƣợc đồ kết hợp 3 giá trị cƣờng độ
đỏ, lục, lam để biểu diễn một màu đơn. Trong hiển thị hình ảnh y tế, hệ thống
thiết lập ảnh sẽ đo đạc các giá trị này trong tầm giới hạn hoạt động của hệ.

Kết hợp giá trị đo đƣợc so với một cƣờng độ điểm ảnh tƣơng ứng sẽ giúp cho
ảnh số “thấy” đƣợc những gì mà hệ thống chụp ảnh thấy (nói cách khác là ảnh
số thể hiện hình ảnh thiết lập từ hệ thống).
Theo một kiểu tƣơng tự, tọa độ của một điểm ảnh biểu hiện vị trí của
nó bên trong ảnh tƣơng ứng với vị trí của mẫu vật bên trong thành phần đƣợc
chụp. Bằng cách lấy mẫu thành phần theo một lƣới 2 chiều, có thể tạo ra đƣợc
một hình thức biểu diễn ảnh. Về lý thuyết, bên trong một mẫu vật, bất kể nó
có nhỏ đến cỡ nào thì số lƣợng 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 lƣợng thông tin hàm chứa bên trong vật thể tùy theo các

Xem thêm: Phương pháp phân tích điện hóa và ứng dụng

giới hạn vật lý của kỹ thuật sử dụng. Lƣợng 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,
nhƣng ảnh hƣởng của nó có thể đƣợc giảm bớt bằng cách tăng số lƣợng lấy
mẫu (số lần chụp). Làm nhƣ thế thì lƣợng thông tin chứa trong ảnh đƣợc 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 ngƣợc lại, nếu số lần lấy mẫu ít sẽ cho ảnh độ phân giải thấp. Nên lƣu ý là
độ phân giải của một ảnh không phụ thuộc vào kích thƣớc thật của mẫu vật.
Lấy ví dụ nhƣ các ảnh vệ tinh phân giải cao có điểm ảnh tính theo đơn vị mét
trong khi các ảnh độ phân giải thấp thu từ kính hiển vi điện tử lại có điểm ảnh
biểu diễn các giá trị ở mức microns. Tuy không phụ thuộc vào kích thƣớc,
nhƣng độ phân giải lại liên quan nhiều đến độ dày đặc của mẫu vật.
Thông thƣờng, nói đến một ảnh tức là nói đến mối tƣơng quan 2 chiều
giữa màn tạo ảnh và vật ảnh. Vì hai mặt phẳng chiếu này cách nhau một
khoảng xác định (về mặt vật lý thì đây là tiêu cự), nên các thông tin chụp
đƣợc sẽ là một ảnh chiếu có chiều rộng và chiều cao riêng biệt, nhƣng lại
không có chiều sâu (hoặc chiều sâu cực kỳ bé, không đáng kể). Tuy nhiên, khi
xét đến hiển thị hình ảnh y tế thì phải bỏ qua mối quan hệ giữa góc nhìn và
16

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 tế
còn có một chiều thứ 3 – chiều sâu – mà ta thƣờng nhắc đến dƣới tên gọi là bề
dày lớp cắt của ảnh. Nhờ vào cấu trúc vật lý của một lớp cắt giúp phân biệt
đƣợc những hình ảnh 3 chiều từ các thành phần ảnh 2 chiều. Để thể hiện đƣợc
đặc điểm phân biệt này, cần phải có một thuật ngữ chuyên môn phù hợp.
Theo định nghĩa thông thƣờng của một ảnh, thì điểm ảnh tƣợng trƣng cho một
cấu trúc 2 chiều (1 tiết diện) bên trong vật ảnh. Tuy nhiên, trong ngữ cảnh của

hình ảnh y tế, một cấu trúc đƣợc xác định theo 3 chiều (khối thể tích). Để
tránh xáo trộn, mẫu vật sử dụng trong ảnh y tế sẽ đƣợc qui ƣớc bởi các khối
ảnh hay còn gọi là voxels sẽ thích hợp hơn là các pixels.
Ba mặt phẳng dùng để diễn tả trong giải phẫu học con ngƣời là: mặt cắt
ngang (transverse hay axial) qui ƣớc nhìn từ đầu tới chân, mặt cắt đứng (frontal
hay coronal) qui ƣớc nhìn từ sau ra trƣớc và mặt cắt dọc (sagittal) qui ƣớc nhìn
từ trái qua phải. Mặc dù có thể thu ảnh từ bất kỳ mặt cắt nào, nhƣng theo bản
chất giải phẫu học con ngƣời thì 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 bị
giới hạn bởi bất kỳ góc nhìn nào. Tuy các thông số nghiên cứu sẽ thay đổi tùy
theo mô hình nhƣng ta có thể đƣa ra một phƣơng thức khái quát về thu nhận
thông tin và biểu diễn số của các mô hình. Một phân đoạn hiển thị hình ảnh tiêu
biểu bao gồm việc thu nhận các chuỗi hình ảnh từ mặt cắt ngang. Tùy theo mô
hình mà cách thức thu nhận sẽ thay đổi. Tuy nhiên, thành phẩm cuối cùng sẽ bao
gồm một cụm các lớp ảnh cắt ngang có thể kết hợp lại để tạo nên một thể tích 3
chiều của vùng cần nghiên cứu. Trong trƣờng hợp lý tƣởng thì các ảnh này sẽ
đƣợc thiết lập sao cho các lớp cắt liên tục nhau, tức là giữa chúng không có
khoảng trống. Tuy nhiên, do những hạn chế vốn có trong một số hệ thống thu
nhận ảnh làm cho các lớp ảnh cắt không liên tục với nhau mà giữa chúng sẽ có
một khoảng cách nhất định. Có thể sử dụng thuật toán nội suy để lấp đầy những
khoảng cách này và tạo nên một khối ảnh tƣơng đƣợng. Ngƣợc lại, các hệ thống
17

thiết lập ảnh cho ra các ảnh tại những khoảng liên tiếp nhỏ hơn bề dày của 1 lớp
cắt đơn, kết quả là có các ảnh chồng lấp nhau. Điều này thƣờng xuất hiện ở các
mô hình có qui ƣớc về bề dày lớp cắt. Từ những tiêu chí trên sẽ cho phép thiết
lập khối ảnh độ phân giải thấp, thiếu cân đối trên mặt cắt ngang. Bằng cách
chồng lấp các lớp cắt ảnh lên nhau, bề dày lớp cắt đƣợc gia tăng kéo theo sự gia
tăng của độ phân giải ngang.

Tính phức tạp về giải phẫu và chức năng của não ngƣời đã xúc tiến
hình thành một số lƣợng lớn các mô hình hiển thị hình ảnh. Những mô hình
thông dụng nhất dùng để mô tả đặc điểm sinh lý của não bao gồm cộng hƣởng
từ (MRI), chụp cắt lớp điện toán (CT), chụp cắt lớp phát xạ positron (PET) và
chụp cắt lớp điện toán phát xạ đơn photon (SPECT). Dƣới đây là vài nét sơ
lƣợc về mỗi mô hình và kỹ thuật tƣơng ứng.
2.1.2 Hiển thị hình ảnh cộng hƣởng từ (MRI – Magnetic Resonance
Imaging)
Hiển thị hình ảnh cộng hƣởng từ sử dụng các sóng tần số vô tuyến và từ
trƣờng để biểu diễn những mặt cắt từ 3 chiều của các cấu trúc giải phẫu, dựa
trên nguyên lý của cộng hƣởng từ hạt nhân. Khi một vật thể đƣợc đặt trong
một từ trƣờng tĩnh, cƣờng độ mạnh, các hạt nhân nguyên tử hidro bị từ trƣờng
hóa và sắp xếp lại dọc theo từ trƣờng.
Trong quá trình sắp xếp, nếu các hạt nhân đã bị từ trƣờng hóa rơi vào
từ trƣờng biến thiên có phƣơng vuông góc với trƣờng tĩnh, chúng sẽ hấp thụ
năng lƣợng và chuyển sang trạng thái kích thích. Sự chuyển động của các hạt
nhân này từ trạng thái cân bằng sang trạng thái kích thích và lại quay về trạng
thái cân bằng tạo nên một tín hiệu, và từ tín hiệu này có thể dùng thuật toán
để tạo nên hình ảnh. Từ trƣờng vuông góc đƣợc tạo nên bằng cách sử dụng
các xung tần số vô tuyến. Bằng cách thay đổi số lƣợng và chuỗi xung, hình
ảnh của những mô khác nhau có thể đƣợc tạo ra thông qua việc khai thác tính
chất khử từ của các mô khác nhau. Tiềm năng chẩn đoán của MR tùy thuộc
vào khả năng mô tả đặc điểm của một vùng rộng của mô, bao hàm cả mô lành
18

hàng ngày vẫn tạo điều kiện và bảo ban cho em.Cảm ơn các bạn lớp K36 Tin, những ngƣời luôn sát cánh và chia sẻcùng mình!Hà Nội, tháng 5 năm 2014Tác giả khóa luậnNguyễn Xuân QuỳnhLỜI CAM ĐOANEm xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân, đƣợc xuấtphát từ yêu cầu phát sinh trong công việc để hoàn thành hƣớng nghiên cứu.Các số liệu có nguồn gốc rõ ràng tuân thủ đúng nguyên tắc và kết quả trìnhbày trong luận văn đƣợc thu thập đƣợc trong quá trình nghiên cứu là trungthực chƣa từng đƣợc ai công bố trƣớc đây.Hà Nội, tháng 5 năm 2014Tác giả khóa luậnNguyễn Xuân QuỳnhiiMỤC LỤCMỞ ĐẦU ……………………………………………………………………………………………………..1CHƢƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ……………………………………………………………….41.1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG XỬ LÝ ẢNH …………………………………… 41.2 CÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH ……………………………….. 51.2.1 Một số khái niệm ……………………………………………………………………. 51.2.2 Phân tích ảnh ………………………………………………………………………….. 61.2.3 Nhận dạng ảnh ……………………………………………………………………….. 61.3 CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI ẢNH……………………………………………………………. 71.3.1 Biến đổi Fourier ……………………………………………………………………… 71.3.2 Biến đổi Hotelling …………………………………………………………………… 81.4 TOÁN TỬ XỬ LÝ ĐIỂM ẢNH ……………………………………………………… 111.4.1 Xử lí điểm ảnh bằng ánh xạ biến đổi ……………………………………….. 111.4.2 Lƣợc đồ mức xám (histogram) ……………………………………………….. 131.4.3 Biến đổi lƣợc đồ xám …………………………………………………………….. 14CHƢƠNG 2: XỬ LÝ ẢNH TRONG Y TẾ …………………………………………………..152.1 CÁC PHƢƠNG TIỆN HIỂN THỊ HÌNH ẢNH Y TẾ ………………………… 152.1.1 Hình thức hiển thị và quy trình thiết lập …………………………………… 152.1.2 Hiển thị hình ảnh cộng hƣởng từ (MRI – Magnetic ResonanceImaging) ………………………………………………………………………………………. 182.1.3 Chụp cắt lớp điện toán (CT – Computerized Tomography) ………… 192.1.4 Chụp cắt lớp phát xạ positron (PET – Positron ComputerizedTomography)………………………………………………………………………………… 202.1.5 Chụp cắt lớp điện toán phát xạ đơn photon (SPECT – Single PhotonEmission Computerized Tomography) …………………………………………….. 212.2 HỢP NHẤT ẢNH (REGISTRATION) ……………………………………………. 212.2.1 Không gian đặc điểm …………………………………………………………….. 22iii2.2.2 Xác định sự tƣơng đồng …………………………………………………………. 232.2.3 Không gian nghiên cứu ………………………………………………………….. 242.2.4 Chiến lƣợc nghiên cứu …………………………………………………………… 252.2.5 Các ứng dụng hợp nhất hình ảnh …………………………………………….. 262.3 ĐỊNH DẠNG HÌNH ẢNH SỐ ……………………………………………………….. 272.3.1 Các chuẩn lƣu trữ ảnh trong y tế ……………………………………………… 272.3.2 Ảnh tiêu chuẩn DICOM …………………………………………………………. 282.3.3 Một số định dạng ảnh khác có liên quan ………………………………….. 31CHƢƠNG 3: CHUẨN ẢNH DICOM …………………………………………………………..333.1 GIỚI THIỆU CHUNG …………………………………………………………………… 333.2 CHUẨN ẢNH DICOM………………………………………………………………….. 343.2.1 File DICOM …………………………………………………………………………. 343.2.2 Giao thức DICOM ………………………………………………………………… 42CHƢƠNG 4: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG ………………………………………………………504.1 PHÁT BIỂU BÀI TOÁN ……………………………………………………………….. 504.1.1 Phạm vi và trƣờng ứng dụng của DICOM ……………………………….. 504.1.2 Thích nghi DICOM ……………………………………………………………….. 514.1.3 Mã hóa dùng trong DICOM ……………………………………………………. 524.2 THIẾT KẾ CHƢƠNG TRÌNH ……………………………………………………….. 544.2.1 Giao diện chính của chƣơng trình……………………………………………. 544.2.2 Hiển thị hình ảnh DICOM ……………………………………………………… 554.2.3 Giao diện hiển thị thông số của ảnh DICOM ……………………………. 554.2.4 Giao diện lƣu ảnh sang định dạng PNG ……………………………………. 564.3 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƢỢC…………………………………………………………………. 57KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN …………………………………………………….58TÀI LIỆU THAM KHẢO …………………………………………………………………………..60ivDANH MỤC HÌNH VẼHình 1.1: Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh …………………………………………………..4Hình 1.2: Lƣợc đồ xám của ảnh …………………………………………………………………….13Hình 2.1: Chƣơng trình phần mềm AFNI ……………………………………………………….27Hình 2.2: Chƣơng trình phần mềm Analyse …………………………………………………….28Hình 2.3: Thang độ sáng và độ tƣơng phản của ảnh y tế ……………………………………31Hình 3.1: Cấu tạo Data Set …………………………………………………………………………….35Hình 3.2: Cấu trúc file DICOM ……………………………………………………………………..39Hình 3.3: Hình hiển thị một giả thuyết về file ảnh DICOM ……………………………39Hình 3.4: Kiến trúc của giao thức DICOM ………………………………………………………42Hình 3.5: Mô hình dịch vụ DICOM ………………………………………………………………..43Hình 3.6: Hình minh họa thiết lập association giữa 2 ứng dụng DICOM …………….46Hình 3.7: Hình minh họa hủy bỏ association giữa 2 ứng dụng DICOM ………………46Hình 3.8: Hình minh họa ngắt đột ngột association giữa 2 ứng dụng DICOM ……..47Hình 3.9: Hình minh họa ngắt association với yêu cầu ngắt từ Service Provicer ….47Hình 3.10: Hình minh họa truyền tải dữ liệu dựa trên association đã thiết lập giữa 2ứng dụng ……………………………………………………………………………………………………..47Hình 3.11: PDU A-ASSOCIATE-RQ và PDU A-ASSOCIATE-AC ………………….48Hình 4.1: Giao diện chính của phần mềm DICOM Image Viewer ……………………..54Hình 4.2: Giao diện hiển thị ảnh DICOM ………………………………………………………..55Hình 4.3: Form hiển thị thông số của ảnh DICOM ……………………………………………56Hình 4.4: Giao diện lƣu ảnh định dạng PNG ……………………………………………………56MỞ ĐẦU1. Lý do chọn đề tàiVới sự phát triển của mạng máy tính và Internet, trong lĩnh vực y khoađã hình thành khái niệm Telemedicine hay e – Healt và thực chất đó là việcứng dụng công nghệ thông tin trong việc cung cấp dịch vụ, chuẩn đoán vàđiều trị cho bệnh nhân bị giới hạn về khoảng cách địa lý. Do đó hình thànhlên lĩnh vực khoa học mang tính liên ngành đó là Medical Informations hayHealth Infromations đó là ngành khoa học kết hợp giữa khoa học thông tin(Information Science), khoa học máy tính (Computer Science) và chăm sócsức khỏe (Health Care).Việc ứng dụng tin học vào môi trƣờng y tế hiện nay vô cùng đa dạng.Từ các hệ thống thông tin y tế nhƣ hệ thống thông tin bệnh viện, hệ thốngthông tin chuẩn đoán bằng hình ảnh, bệnh án điện tử cho đến việc hình thànhcác thuật ngữ mới nhƣ “Telemedicine” – y học từ xa, “Teledoctor” – bác sĩ từxa.Tuy đã đƣợc phổ biến ở nhiều nƣớc từ lâu nhƣng đến gần đây ViệtNam mới chú ý đến lĩnh vực này. Khá nhiều dự án đã đƣợc triển khai để tinhọc hóa các bệnh viện, đƣa máy tính vào phục vụ cho việc khám chữa bệnhnhằm nâng cao hơn chất lƣợng cuộc sống của ngƣời dân.Chính từ những yêu cầu thực tế đó, dựa trên các kiến thức đã tìm hiểuđƣợc về các hệ thống thông tin y tế, nhất là hệ thống truyền thông và lƣu trữảnh, với các mã nguồn mở đƣợc cung cấp bởi các trƣờng đại học, tổ chức phichính phủ, em đã chọn đề tài là: “Ứng dụng xử lý ảnh trong y tế” một lĩnhvực cần nghiên cứu và phát triền ở Việt Nam.2. Mục đích chọn đề tàiMục đích nghiên cứu là tổng quan về xử lý ảnh và cấu trúc của chuẩnảnh DICOM.3. Nhiệm vụ, yêu cầuĐề tài của khóa luận: “Ứng dụng xử lý ảnh trong y tế” đƣợc đặt ra vớinhiệm vụ, yêu cầu:Nghiên cứu tổng quan về xử lý ảnh trong y tế.Trình bày các phƣơng pháp hiển thị hình ảnh y tế và chuẩn ảnhDICOM.4. Phƣơng pháp nghiên cứuNghiên cứu qua việc tham khảo các phần mềm DICOM dùng trongbệnh viện và các tài liệu liên quan nhằm xây dựng cơ sở lý thuyết củađề tài và các biện pháp cần thiết để giải quyết các vấn đề của đề tài.Tham khảo các ý kiến của các chuyên gia để có thể thiết kế chƣơngtrình phù hợp với thực tiễn.Thông qua quan sát thực tế, yêu cầu cơ sở của lý luận đƣợc nghiêncứu và các kết quả đạt đƣợc qua những phƣơng pháp trên.5. Ý nghĩa khoa học thực tiễnKhóa luận giới thiệu hƣớng nghiên cứu và ứng dụng của xử lý ảnhtrong y tế, một lĩnh vực khá mới mẻ ở Việt Nam.Sử dụng các phần mềm trình duyệt ảnh và hợp nhất ảnh, các máy chụpX-quang, CT… để phát hiện và có phƣớng điều trị thích hợp cho bệnh nhân,giảm chi phí cho ngƣời bệnh và tăng cƣờng chuyên môn của các bác sĩ.6. Cấu trúc của khóa luậnNgoài các phần mở đầu và kết luận, khóa luận của em còn bao gồm cácchƣơng sau:Chƣơng 1: Cơ sở lý thuyết: Nêu các vấn đề cơ bản của xử lý ảnh và cácphép biến đổi ảnh.Chƣơng 2: Xử lý ảnh trong y tế: Trình bày các các phƣơng tiện hiển thịhình ảnh trong y tế, giới thiệu phƣơng pháp hợp nhất ảnh. Sau đó trình bàymột số kỹ thuật định dạng ảnh số DICOM.Chƣơng 3: Chuẩn ảnh DICOM: Giới thiệu chung về ảnh DICOM vàcác chuẩn trong ảnh DICOM.Chƣơng 4: Xây dựng ứng dụng: Trình bày về bài toán, thiết kế chƣơngtrình và kết quả đạt đƣợc.CHƢƠNG 1CƠ SỞ LÝ THUYẾT1.1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG XỬ LÝ ẢNHXử lý ảnh là một khoa học còn tƣơng đối mới mẻ so với nhiều ngànhkhoa học khác. Để có thể hình dung cấu hình một hệ thống xử lý ảnh chuyêndụng hay một hệ thống xử lý ảnh dùng trong nghiên cứu, đào tạo, trƣớc hếtchúng ta hãy xem xét các bƣớc cần thiết trong xử lý ảnh.Trƣớc hết là quá trình thu nhận ảnh. Ảnh có thể thu nhận qua camera.Thƣờng ảnh thu nhận qua camera là tín hiệu tƣơng tự (loại trừ camera ốngkiểu CCIR), nhƣng cũng có thể là tín hiệu số hoá (loại CCD – ChargeCoupled Device).Hình 1.1: Các giai đoạn chính trong xử lý ảnhẢnh cũng có thể thu nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (sensor), hayảnh, tranh đƣợc quét trên scanner. Tiếp theo là quá trình số hoá (Digitalizer)để biến đổi tín hiệu tƣơng tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) và số hoá bằnglƣợng hoá, trƣớc khi chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lƣu trữ lại.Quá trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ. Trƣớchết là công việc tăng cƣờng ảnh để nâng cao chất lƣợng ảnh. Do nhữngnguyên nhân khác nhau: có thể do chất lƣợng thiết bị thu nhận ảnh, do nguồnsang hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến. Do vậy cần phải tăng cƣờng vàkhôi phục (Image Restoration) lại ảnh để là nổi bật một số đặc tính chính củaảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc – trạng thái trƣớc khiảnh bị biến dạng. Giai đoạn tiếp theo là phát hiện các đặc tính nhƣ biên, phânvùng ảnh, trích chọn các đặc tính, v.v…Cuối cùng, tuỳ theo mục đích ứng dụng, sẽ là giai đoạn nhận dạng,phân lớp hay các quyết định khác.1.2 CÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH1.2.1 Một số khái niệmNhƣ đã đề cập ở phần trên, chúng ta đã thấy đƣợc một cách khái quátcác vấn đề chính trong xử lý ảnh. Để hiểu chi tiết hơn, trƣớc tiên ta xem xéthai khái niệm (thuật ngữ) thƣờng dùng trong xử lý ảnh đó là pixel (phần tửảnh) và gray level (mức xám), tiếp theo là tóm tắt các vấn đề chính.Pixel (Picture Element): phần tử ảnhẢnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độsáng. Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần phải tiến hành số hoá ảnh. Trongquá trình số hoá, ngƣời ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thôngqua quá trình lấy mẫu (rời rạc hoá về không gian) và lƣợng hoá thành phầngiá trị (rời rạc hoá biên độ giá trị) mà về nguyên tắc bằng mắt thƣờng khôngthể phân biệt hai mức kề nhau. Trong quá trình này, ngƣời ta sử dụng kháiniệm Picture Element mà ta quen gọi hay viết tắt là pixel – phần tử ảnh. Ở đâycũng cần phân biệt khái niệm pixel hay đề cập đến trong hệ thống đồ hoạ máytính. Để tránh nhầm lẫn ta tạm gọi pixel này là pixel thiết bị. Khái niệm pixelthiết bị có thể xem xét nhƣ sau: Khi ta quan sát màn hình (trong chế độ đồhoạ), màn hình không liên tục mà gồm nhiều điểm nhỏ, gọi là pixel. Mỗi pixelgồm một cặp toạ độ (x, y) và màu.Nhƣ vậy, một ảnh là tập hợp các điểm ảnh. Khi đƣợc số hoá, nó thƣờngđƣợc biểu diễn bởi mảng hai chiều I(n,p): n dòng và p cột. Ta nói ảnh gồm n xp pixels. Ngƣời ta thƣờng kí hiệu I(x,y) để chỉ một pixel. Một pixel có thể lƣutrữ trên 1, 4, 8 hay 24 bit.Gray level: Mức xámMức xám là kết quả sự mã hoá cƣờng độ sáng của mỗi điểm ảnh tƣơngứng với một giá trị số – kết quả của quá trình lƣợng hoá. Cách mã hoá kinhđiển thƣờng dùng 16, 32 hay 64 mức. Mã hoá 256 mức là phổ dụng nhất vì lýdo kĩ thuật. Vì 2 8 = 256 (0, 1, 2,…,256), nên với 256 mức, mỗi pixel sẽ đƣợcmã hoá bởi 8 bit.1.2.2 Phân tích ảnhPhân tích ảnh liên quan đến việc xác định các độ đo định lƣợng của mộtảnh để đƣa ra mô tả đầy đủ về ảnh. Các kĩ thuật đƣợc sử dụng ở đây nhằmmục đích xác định biên của ảnh. Có nhiều kĩ thuật khác nhau nhƣ lọc vi phânhay dò theo quy mô hoạch động.Ngƣời ta cũng dùng các kĩ thuật để phân vùng ảnh. Từ ảnh thu đƣợc,ngƣời ta tiến hành kĩ thuật tách (split) hay hợp (fusion) dựa theo các tiêuchuẩn đánh giá nhƣ: màu sắc, cƣờng độ, v.v… Các phƣơng pháp đƣợc biếtđến nhƣ Quad – Tree, mảnh hoá biên, nhị phân hoá đƣờng biên. Cuối cùngphải kể đến kĩ thuật phân lớp dựa theo cấu trúc.1.2.3 Nhận dạng ảnhNhận dạng ảnh là quá trình liên quan đến các mô tả đối tƣợng mà ngƣờita muốn đặc tả nó. Quá trình nhận dạng thƣờng đi sau quá trình trích chọn cácđặc tính chủ yếu của đối tƣợng. Có hai kiểu mô tả đối tƣợng:Mô tả tham số (nhận dạng theo tham số).Mô tả theo cấu trúc (nhận dạng theo cấu trúc).Trên thực tế, ngƣời ta đã áp dụng kĩ thuật nhận dạng khá thành côngvới nhiều đối tƣợng khác nhau nhƣ: nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ(chữ cái, chữ số, chữ có dấu) .v.v…Ngoài hai kĩ thuật nhận dạng trên, hiện nay một số kĩ thuật nhận dạngmới dựa vào kĩ thuật mạng nơron nhân tạo đang đƣợc áp dụng và cho kết quảkhả quan.1.3 CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI ẢNH1.3.1 Biến đổi FourierBiến đổi Fourrier cho một tín hiệu có thể hình dung nhƣ sau:x(t)FTX(f)Miền thời gianMiền tần sốVì tín hiệu ảnh là tín hiệu hai chiều, do đó trong phần này ta chỉ xét cácbiến đổi Fourier hai chiều. Biến đổi Fourier liên tụcCho f(x,y) hàm biểu diễn ảnh liên tục trong không gian 2 chiều, cặp biếnđổi Fourier cho f(x,y) đƣợc định nghĩa:- Biến đổi thuậnF(u,v) =f ( x, y )e2 i ( xu yv )F ( u, v ) e 2i ( xu yv )dxdyu,v biểu diễn tần số không gian.- Biến đổi ngƣợc f(x,y) =dudv Biến đổi Fourrier rời rạc – DFTBiến đổi DFT đƣợc phát triển dựa trên biến đổi Fourrier cho ảnh số. Ởđây, ta dùng tổng thay cho tích phân. Biến đổi DFT tính các giá trị của biếnđổi Fourrier cho một tập các giá trị trong không gian tần số đƣợc cách đều.DFT hai chiều của một ảnh M x N: {u(m,n)} là một biến đổi tách đƣợcvà đƣợc định nghĩa :N 1N 1v(k,l) =u(m, n) WNkmWN ln 0 = l, k = N-1m 0n 0và biến đổi ngƣợc:u(m,n) =N 1N 1v ( k, l ) WN-kmWN -ln 0 = m, n = N-1k 0 l 0Cặp DFT đơn vị hai chiều đƣợc định nghĩa:v(k,l) =N 1N 1u(m, n) WNm 0n 0kmWN ln 0 = l, k = N-1u(m,n) =N 1N 1v ( k, l ) WN-kmWN -ln 0 = m, n = N-1k 0 l 0Viết lại công thức ta có:v(k,l) =u(m,n) =N 1N 1u(m, n) WN(km + ln)0 = l, k = N-1-(km + ln)0 = m, n = N-1m 0n 0N 1N 1v ( k, l ) WNk 0 l 0Ở đây, WN(km+ln) là ma trận ảnh cơ sở. Nhắc lại rằng ej = cos( ) +jsin( )(công thức Ơle). Do vậy:WN(km+ln) = e-j2(km+ln)/N= cos(2 (km+ln)/N) – j sin (2 (km+ln)/N). Biến đổi nhanh – FFT (Fast Fourrier Transform)Do DFT 2 chiều là tách đƣợc nên từ công thứcv(k,l) =N 1N 1u(m, n) WN(km + ln)0 = l, k = N-1m 0n 0ta có:v(k,l) =N 1N 1WN kmm 0lnu(m, n) WNn 01.3.2 Biến đổi HotellingBiến đổi Hotelling có nguồn gốc từ khai triển chuỗi của các quá trìnhngẫu nhiên liên tục. Biến đổi Hotelling còn gọi là phƣơng pháp thành phầnchính. Cơ sở lý thuyết của biến đổi HotellingĐây là phép biến đổi không gian n chiều thành không gian m chiều, vớibiến đổi đƣợc từ không gian n chiều về không gian m chiều, nhƣ vậy ta sẽ làmgiảm đƣợc thông tin dƣ thừa (theo thuật ngữ trong xử lý ảnh hay nhận dạnggọi là giảm thứ nguyên).Mục đích của biến đổi Hotelling là chuyển từ không gian n chiều sangkhông gian trực giao m chiều sao cho sai số bình phƣơng là nhỏ nhất. Gọi Ulà tập các véc tơ cơ sở trong không gian trực giao U = {u1, u2,. . ., un},với j = 1, 2,…,n và u i. u k =nếuMọi véctơ y trong không gian trực giao có thể viết:y=1u12u2+…+nunU với1,2, .. .,= UTy.Gọi X là kết quả thu đƣợc trong không gian m chiều và X =+…+X. Sai số trong phép biến đổimum= X -X =iui -iui =i 1iuii 1i m 1Sai số trung bình bình phƣơng = E[ 2] = E[( X -X)T( X -X)]=

Source: https://mindovermetal.org
Category: Ứng dụng hay

5/5 - (1 vote)