Tìm hiểu phương pháp nâng cao chất lượng ảnh y học

N TT NGHIP Bộ giáo dục đào tạo Tr-ờng đại học dân lập hải phòng -o0o - Tìm HIểU PHƯƠNG PHáP NÂNG cao chất l-ợng ảnh y học đồ án tốt nghiệp đại học hệ quy Ngành: Công nghệ Thông tin Sinh viên thực hiện: Phạm ngọc quảng Giáo viên h-ớng dẫn: pgs ts Ngô quốc tạo MÃ số sinh viên: 1013101009 Hải Phòng - 2012 PHM NGC QUNG CTL401 Page LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP CHƢƠNG GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH Y HỌC 1.1 NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Giới thiệu 1.1.2.1 Điểm ảnh (Picture Element) 1.1.2.2 Mức xám, màu 1.1.2.3 Độ phângiải 1.1.2.4 Đo khoảngcách giữacác điểmảnh 1.1.2.5 Lấy mẫu lượng tử hóa ảnh 1.1.2.6 Mối quan hệ điểm ảnh 1.1.2.7 Các thành phần hệ thống xử lý ảnh 11 1.1.3 Một số định dạng ảnh bản: 13 1.2 XỬ LÝ ẢNH Y HỌC 15 1.2.1 Đặc trƣng ảnh y học 15 1.2.2 Giới thiệu xử lý ảnh y học 15 1.2.3 Các chuẩn ảnh y học truyền thông ảnh y học 16 1.2.2.1 Chuẩn DICOM 17 1.2.2.2 Chuẩn PACS 19 CHƢƠNG MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH Y HỌC 20 2.1 CÁC KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH CƠ BẢN 20 2.1.1 Các kỹ thuật không phụ thuộc không gian 20 2.1.1.1 Tăng giảm độ sáng 21 2.1.1.2 Tách ngưỡng 21 2.1.1.3 Bó cụm 22 2.1.1.4 Cân histogram 22 2.1.1.5 Kỹ thuật tách ngưỡng tự động 23 2.1.1.6 Biến đổi cấp xám tổng thể 24 2.1.2 Các kỹ thuật phụ thuộc không gian 24 2.1.2.1 Phép cuộn mẫu 24 2.1.2.2 Lọc trung vị 25 2.1.2.3 Lọc trung bình 25 2.1.2.3 Lọc trung bình theo k giá trị gần 26 2.2 MỘT SỐ KỸ THUẬT CHỌN LỌC NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Y HỌC 26 2.2.1 Khử nhiễu ảnh y học 27 2.2.1.1 Kỹ thuật lọc trung bình ( Average filter) 27 2.2.1.2 Kỹ thuật lọc trung vị ( median filter) 28 2.2.1.3.Lọc trungbìnhtheokgiátrị gầnnhất 29 2.2.1.4.Phương pháp lọc Bayes 29 2.2.2 Các phƣơng pháp phát biên 31 2.2.3 Phƣơng pháp Gradient 31 2.2.3.1 Phương pháp Prewitt 32 2.2.3.2 Phương pháp Sobel 34 2.2.3.3 Phương pháp Compass 34 2.2.3.4 Phương pháp Laplace 35 PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP CHƢƠNG CÀI ĐẶT CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM MỘT SỐ CHỨC NĂNG 37 3.1 GIỚI THIỆU CHƢƠNG TRÌNH 37 3.2 GIAO DIỆN VÀ CHỨC NĂNG CỦA CHƢƠNG TRÌNH 37 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 40 PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP MỞ ĐẦU Trong lĩnh vực y tế, xử lý ảnh ứng dụng cách rộng rãi đem lại nhiều kết khả quan Mặt khác cịn hứa hẹn tương lai phát triển với phát triển công nghệ sinh học Trong y học, chẩn đốn hình ảnh phương pháp chẩn đoán cho phép người bác sĩ quan sát hình ảnh phận thể cách trực quan Từ đưa chẩn đốn xác bệnh lý để có biện pháp điều trị hiệu Khoa học hỗ trợ cho kĩ thuật chẩn đốn hình ảnh xử lý ảnh Chẳng hạn phương pháp: chụp X_quang, chụp cắt lớp CT, MRI, siêu âm, v.v Ảnh sau tái tạo chưa thể rõ nét được, ảnh hưởng đến chất lượng, gây khó khăn cho việc chuẩn đoán bệnh Do vậy, thiết bị chụp y tế với công nghệ ngày nâng cao để hỗ trợ cho việc phân tích xử lý thông tin từ ảnh vấn đề đặt cần phải giải song song việc nâng cao chất lượng ảnh - khâu quan trọng coi bước tiền xử lý cho bước phân đoạn ảnh y học Quá trình tiền xử lý giới nghiên cứu với nhiều cách tiếp cận khác giới y học tin học Trong luận văn này, em tập trung tìm hiểu phương pháp, thuật tốn nâng cao chất lượng ảnh nói chung, tìm hiểu số phương pháp cụ thể nâng cao chất lượng ảnh y học, cài đặt chương trình với số chức để thực nghiệm kết Trong trình thực luận văn, có nhiều cố gắng, nỗ lực tránh khỏi thiếu sót, hạn chế điều kiện thời gian ,kiến thức khả có hạn Em chân thành mong nhận góp ý ,chỉ bảo thầy giáo, giáo bạn học để hồn thiện luận văn, chương trình để có kiến thực thực tế bổ ích áp dụng qúa trình làm việc nghiên cứu sau PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP CHƢƠNG 1.GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH Y HỌC 1.1 NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Giới thiệu Xử lý ảnh số có nhiều ứng dụng thực tế Một ứng dụng sớm xử lý ảnh từ nhiệm vụ Ranger phịng thí nghiệm Jet Propulsion vào năm đầu thập kỷ 60 Hệ thống chụp hình gắn tàu vũ trụ có số hạn chế kích thước trọng lượng, ảnh nhận bị giảm chất lượng bị mờ, méo hình học nhiễu nền.Các ảnh xử lý thành cơng nhờ máy tính số Hình ảnh mặt trăng hoả mà thấy tất tạp chí xử lý máy tính số Ứng dụng khác, gần gũi với sống gia đình cải tiến ảnh tivi Hình ảnh mà thấy hình tivi có khuyết tật độ phân giải hạn chế, bị rung rinh, có ảnh ma, nhiễu trượt hình đan dòng mức độ khác Tivi số khơng cịn xa với thực tế xử lý ảnh số có tác động định đến việc cải thiện chất lượng hình ảnh hệ truyền hình làm phát triển hệ truyền hình truyền hình có độ phân giải cao (HDTV) Một vấn đề truyền thơng video hội nghị video, điện thoại video cần có có dải tần rộng Việc mã hố thẳng chương trình video chất lượng quảng bá yêu cầu đến 100 triệu bit/sec Nếu hy sinh phần chất lượng dung sơ đồ mã hố ảnh số đưa thị trường hệ truyền hình chất lượng đủ rõ với nhịp bit 100 nghìn bit/sec Ngồi lĩnh vực ứng dụng người biết, xử lý ảnh số cịn có số ứng dụng khác nói đến Người thi hành luật pháp thường chụp hình mơi tường khơng thuận lợi, ảnh nhận thường bị xuống cấp Ví dụ, ảnh chụp vội biển đăng kí xe ơtơ chạy thường bị nhoè, việc làm giảm độ nhoè cần thiết việc nhận dạng ôtô Ứng dụng xử lý ảnh có khả tác động mạnh mẽ đến sống lĩnh vực y tế Soi chụp máy tính dựa sở định lý cắt PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP lớp (projection_slice) dung thường xuyên xét nghiệm lâm sàng, ví dụ phá thiện nhận dạng u não Những ứng dụng y học khác xử lý ảnh số gồm cải thiện ảnh Xquang nhận dạng đường biên mạch máu từ ảnh chụp mạch tia X(angiograms) Ảnh sau tái tạo chưa thể rừ nột được, ảnh hưởng đến chất lượng, gây khó khăn cho việc chuẩn đốn bệnh Do cần phải sử dụng nhiều phương pháp xử lý ảnh để nâng cao chất lượng ảnh Các bước cần thiết xử lý ảnh sau : a) Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition) Qua camera (tương tự, số) - Từ vệ tinh qua cảm ứng (Sensors) - Qua máy quét ảnh (Scaners) Các thiết bị thu nhận cho ảnh đen trắng Các thiết bị thu nhận ảnh có loại ứng với loại ảnh thơng dụng Raster, Vector Nhìn chung hệ thống thu nhận ảnh thực q trình • Cảm biến: biến đổi lượng quang học thành lượng điện • Tổng hợp lượng điện thành ảnh b) Tiền xử lý (Image Preprocessing) Sau thu nhận, ảnh bị nhiễu ,mờ , không sắc nétnên cần đưa vào tiền xử lý để nâng cao chất lượng Chức tiền xử lý lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP c) Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh Phân vùng ảnh tách ảnh đầu vào thành vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) phong bì thư cho mục đích phân loại phẩm, cần chia câu, chữ địa tên người thành từ, chữ, số (hoặc vạch) riêng biệt để nhận dạng Đây phần phức tạp khó khăn xử lý ảnh dễ gây lỗi, làm độ xác ảnh Kết nhận dạng ảnh phụ thuộc nhiều vào công đoạn d) Biểu diễn ảnh (Image Representation) Ảnh máy tính kết thu nhận theo phương pháp số hoá nhúng thiết bị kỹ thuật khác Quá trình lưu trữ ảnh nhằm mục đích: • Tiết kiệm nhớ • Giảm thời gian xử lý Việc lưu trữ thơng tin nhớ có ảnh hưởng lớn đến việc hiển thị, in ấn xử lý ảnh xem tập hợp điểm với kích thước sử dụng nhiều điểm ảnh ảnh đẹp, mịn thể rõ chi tiết ảnh người ta gọi đặc điểm độ phân giải Việc lựa chọn độ phân giải thích hợp tuỳ thuộc vào nhu cầu sử dụng đặc trưng ảnh cụ thể, sở ảnh thường biểu diễn theo mơ hình e) Nhận dạng nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) Nhận dạng ảnh trình xác định ảnh Quá trình thường thu cách so sánh với mẫu chuẩn học (hoặc lưu) từ trước Nội suy phán đoán theo ý nghĩa sở nhận dạng Có nhiều cách phân loai ảnh khác ảnh Theo lý thuyết nhận dạng, mơ hình toán học ảnh phân theo hai loại nhận dạng ảnh bản: - Nhận dạng theo tham số - Nhận dạng theo cấu trúc Một số đối tượng nhận dạng phổ biến áp dụng khoa học công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP nhận dạng văn (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người… f) Cơ sở tri thức (Knowledge Base) Như nói trên, ảnh đối tượng phức tạp đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu Trong nhiều khâu xử lý phân tích ảnh ngồi việc đơn giản hóa phương pháp tốn học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận xử lý ảnh theo cách người Trong bước xử lý đó, nhiều khâu xử lý theo phương pháp trí tuệ người Vì vậy, sở tri thức phát huy g) Mô tả (biểu diễn ảnh) Từ Hình 1.1, ảnh sau số hố lưu vào nhớ, chuyển sang khâu để phân tích Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ ảnh thơ, địi hỏi dung lượng nhớ cực lớn không hiệu theo quan điểm ứng dụng công nghệ Thông thường, ảnh thô đặc tả (biểu diễn) lại (hay đơn giản mã hoá) theo đặc điểm ảnh gọi đặc trưng ảnh (Image Features) như: biên ảnh (Boundary/Egde), vùng ảnh (Region) Một số phương pháp biểu diễn thường dùng: • Biểu diễn mã chạy (Run-Length Code) • Biểu diễn mã xích (Chaine -Code) • Biểu diễn mã tứ phân (Quad-Tree Code) 1.1.2 Khái niệm vấn đề xử lý ảnh 1.1.2.1 Điểm ảnh (Picture Element) Điểm ảnh xem dấu hiệu hay cường độ sáng toạ độ không gian đối tượng ảnh xem tập hợp điểm ảnh 1.1.2.2 Mức xám, màu Là số giá trị có điểm ảnh ảnh PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 1.1.2.3Độ phân giải Độ phân giải (Resolution) ảnh mật độ điểm ảnh ấn định ảnh số hiển thị Như khoảng cách điểm ảnh chọn cho mắt người thấy lien tục ảnh Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên mật độ phân bổ, độ phân giải phân bố theo trục x y không gian hai chiều 1.1.2.4 Đo khoảng cách điểm ảnh Khoảng cách D(p,q) hai điểm ảnh p tọa độ (x,y), q tọađộ (s,t) hàm khoảng cách (Distance) nếu: - D(p,q)≥ 0(VớiD(p,q)=0 p=q) - D(p,q)=D(q,p) - D(p,z)≤ D(p,q) +D(q,z) ; z điểm ảnh khác Khoảng cách Euclide hai điểm ảnh p(x,y) q(s,t) định nghĩa sau: De(p,q)=[(x-s)2 +(y-t)2]1/2 1.1.2.5 Lấy mẫu lượng tử hóa ảnh Một ảnh g(x, y) ghi từ Camera ảnh liên tục tạo nên mặt phẳng hai chiều Ảnh cần chuyển sang dạng thích hợp để xử lí máy tính Phương pháp biến đổi ảnh (hay hàm) liên tục không gian theo giá trị thành dạng số rời rạc gọi số hoá ảnh Việc biến đổi gồm hai bước: Bước 1: Đo giá trị khoảng không gian gọi lấy mẫu Bước 2: Ánh xạ cường độ (hoặc giá trị) đo thành số hữu hạn mức rời rạc gọi lượng tử hoá 1.1.2.6 Mối quan hệ điểm ảnh Một ảnh số giả sử biểu diễn hàm f(x, y) Tập điểm ảnh S; cặp điểm ảnh có quan hệ với ký hiệu p, q Chúng ta có số khái niệm sau PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP a) Các lân cận điểm ảnh (Image Neighbors): Giả sử có điểm ảnh p toạ độ (x, y) p có điểm lân cận gần theo chiều đứng ngang (có thể coi lân cận hướng chính: Đơng, Tây, Nam, Bắc) {(x-1, y); (x, y-1); (x, y+1); (x+1, y)} = N4(p) đó: số giá trị logic; N4(p) tập điểm lân cận p * Các lân cận chéo: Các điểm lân cận chéo NP(p) Np(p) = { (x+1, y+1); (x+1, y-1); (x-1, y+1); (x-1, y-1)} * Tập kết hợp: N8(p) = N4(p)+NP(p) tập hợp lân cận điểm ảnh p * Chú ý:Nếu (x, y) nằm biên (mép) ảnh; số điểm nằm ảnh b) Các mối liên kết điểm ảnh Các mối liên kết sử dụng để xác định giới hạn (Boundaries) đối tượng vật thể xác định vùng ảnh Một liên kết đặc trưng tính liền kề điểm mức xám chúng Giả sử V tập giá trị mức xám Một ảnh có giá trị cường độ sáng từ thang mức xám từ 32 đến 64 mô tả sau : V={32, 33, … , 63, 64} Có loại liên kết * Liên kết 4: Hai điểm ảnh p q nói liên kết với giá trị cường độ sáng V q nằm lân cận p, tức q thuộc N4(p) * Liên kết 8: Hai điểm ảnh p q nằm lân cận p, tức q thuộc N8(p) * Liên kết m (liên kết hỗn hợp): Hai điểm ảnh p q với giá trị cường độ sáng V nói liên kết m q thuộc N4(p) PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trung vi (x(m)+y(m)) ≠Trung vi(x(m)) + Trung vi(y(m)) •Có lợi cho việc loại bỏ điểm ảnh hay hàng mà bảo toàn độ phân giải •Hiệu giảm số điểm cửa sổ lớn hay nửa số điểm cửa sổ Điều dễ giải thích trung vị (Nw+1)/2 giá trị lớn Nw lẻ Lọc trung vị cho trường hợp chiều coi lọc trung vị tách theo chiều 2.2.1.3.Lọctrungbìnhtheokgiátrị gầnnhất GiảsửtacóảnhI,điểmảnhP,cửasổW(P),ngưỡng Ɵ vàsốk.Khi đó,lọctrungbìnhtheokgiátrịgầnnhấtbaogồmcácbướcsau: +Bước1:TìmKgiátrịgầnnhất I(q) q∈W(p) → k giátrịgầnI(P)nhất +Bước2:Tínhtrungbình k giátrịgầnI(P)nhất →AVk(P) +Bước3:Gángiátrị I(P) = *Nhậnxét: -Nếuklớnhơnkíchthướccửasổthìkỹthuậtchínhlà kỹthuậtlọc trungbình -Nếuk=1thìảnhkếtquảkhơngthayđổi Chấtlượngcủakỹthuậtphụthuộcvàosốphântửlựachọnk 2.2.1.4.Phương pháp lọc Bayes * Cơ sở lý thuyết PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page 29 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trong nhiều tình ảnh, thí dụ hệ thống ghi phim, mơ hình quan sát khơng tuyến tính có dạng: v =f( u + ) (2.16) với f(x) hàm khơng tuyến tính x biểu diễn nhiễu Cơng thức tiếng Bayes xác suất có điều kiện cho bởi: p(u v) = p(u) p(v u)/p(v) (2.17) Nó có ích để xác định nhiều kiểu ước lượng khác cho vectơ ngẫu nhiên u từ véc tơ quan sát v Có số kiểu ước lượng sau: - MMSE: ước lượng trung bình bình phương cực tiểu u - MAP: ước lượng xác suất có điều kiện cực đại p(u v) - ML: ước lượng gần p(v u) Mà đối tượng sử dụng xác suất có điều kiện p(v u) hay p(u v) Vì khó xác định p(v) u phân bố Gauss, nên người ta hay sử dụng MAP ML khơng địi hỏi p(v) Nếu giả thiết u phân bố Gauss với hiệp biến Ru Rv, ước lượng ML, MAP tính giải phương trình sau: ûML: DR-1[v-f( ûML)] = (2.18) với D ma trận đường chéo = Diag df(x)/dx víi x = wi (2.19) wi phần tử W= ûML (2.20) ûMAP = v + Rv TDR v -1[v-f( ûMAP)] Nếu f(x) tuyến tính, thí dụ f(x) =x, Rv= trình: T Và ûMAP = với G = (R v -1 + Trong thực tế, * T ûML = v (2.21) v ûML lời giải phương v (2.22) + G(v- u) T R v -1 )-1 (2.23) T R v -1 (2.24) lấy giá trị trung bình cục v biến đổi ngược * v f -1 với ( v) PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page 30 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 2.2.2 Các phƣơng pháp phát biên Xuất phát từ định nghĩa toán học biên người ta thường sử dụng phương pháp phát biên sau: * Phương pháp phát biên trực tiếp: Phương pháp nhằm làm biên dựa vào biến thiên giá trị độ sáng điểm ảnh kỹ thuật chủ yếu dùng phát biên kỹ thuật đạo hàm Nếu lấy đạo hàm bậc ảnh ta có phương pháp Gradient; lấy đạo hàm bậc hai ta có kỹ thuật Laplace Hai phương pháp gọi phương pháp dị biên cục bộ, ngồi người ta cịn sử dụng phương pháp “đi theo đường bao”: dựa vào nguyên lý qui hoạch hoạt động gọi phương pháp dò biên tổng thể * Phương pháp gián tiếp: Nếu cách , ta phân ảnh thành vùng đường phân ranh vùng biên việc phân vùng ảnh thường dựa vào kết cấu (texture) bề mặt ảnh Cũng cần lưu ý rằng, kỹ thuật dò biên phân vùng ảnh hai toán đối ngẫu Thực vậy, biên để thực phân lớp đối tượng phân lớp xong có nghĩa phân vùng ảnh Và ngược lại, phân vùng, ảnh phân lập thành đối tượng, ta phát biên Phương pháp dị biên trực tiếp tỏ hiệu chịu ảnh hưởng nhiễu, song biến thiên độ sáng không đột ngột, phương pháp lại hiệu Phương pháp dị biên gián tiếp có khó cài đặt song lại áp dụng tốt biến thiên độ sáng nhỏ Đối với phạm vi luận văn này, ta xem xét việc phát biên ảnh y học phương pháp trực tiếp, phương pháp gián tiếp sâu vào công đoạn phân vùng ( phân đoạn ảnh) nên ta không nghiên cứu 2.2.3 Phƣơng pháp Gradient Theođịnhnghĩa,gradientlàmộtvéctơcócácthànhphầnbiểuthịtốcđộthayđổigiátrịcủađiể mảnh,tacó: df(x,y) = fx≈ dx f(x+dx,y) – f(x,y) dx PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page 31 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Tuytanóilàlấyđạohàmnhưngthựcchấtchỉlà mơphángvàxấpxỉ đạohàmbằngcáckỹthuậtnhânchập(cuộntheomẫu)vìảnhsốlà tínhiệu rờirạcnênđạohàmkhơngtồntại Vídụ:Vớidx=dy=1,tacó: Dođó,mặtnạnhânchậptheohướngxlàA = (-1 1) vàhướngylà B = Chẳng hạn: Ta có, I A = ; I B = I A + I B = 2.2.3.1 Phương pháp Prewitt Kỹthuậtsửdụng2mặtnạnhậpchậpxấpxỉđạohàmtheo2hướngx vàylà: PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page 32 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP CácbướctínhtốncủakỹthuậtPrewitt +Bước1:TínhIHxvàIHy +Bước2:TínhIHx+IHy Ví dụ : IHx= IHy= IHx + IHy = PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page 33 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 2.2.3.2 Phương pháp Sobel TươngtựnhưkỹthuậtPrewittkỹthuậtSobelsửdụng2mặtnạnhân chậptheo2hướngx,ylà: CácbướctínhtốntươngtựPrewitt +Bước1:TínhIHxvàIHy +Bước2:TínhIHx+IHy 2.2.3.3 Phương pháp Compass Kỹthuậtsửdụng8mặtnạnhânchậptheo8hướng00,450,900,1350, 1800,2250,2700,3150 CácbướctínhtốnthuậttốnLabàn : PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page 34 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP +Bước1:TínhIHi;i=1,8 +Bước2: H 2.2.3.4 Phương pháp Laplace Các phương pháp đánh giá Gradient làm việc tốt mà độ sáng thay đổi rõ nét Khi mức sáng thay đổi chậm, miền chuyển tiếp trải rộng, phương pháp cho hiệu sử dụng phương pháp đạo hàm bậc hai gọi phương pháp Laplace Kết nghiên cứu cho thấy phương pháp Gradient nhậy cảm với nhiễu thường tạo nên biên kép Toán tử Laplace dùng nhiều kiểu mặt nạ khác để xấp xỉ đạo hàm bậc hai Dưới kiểu mặt nạ hay dùng H1 = H2 = H3 = Kỹ thuật Laplace cho đường biên mảnh, tức đường biên có độ rộng pixel Tuy nhiên, kỹ thuật nhạy cảm với nhiễu đạo hàm bậc hai thường khơng ổn định Kỹ thuật dị biên theo cách tính xấp xỉ đạo hàm bậc hai dựa mặt nạ Chương trình sử dụng mặt nạ H2 cách dò biên theo kỹ thuật Laplace H2 = Gọi G ma trận điểm thu sau nhân chập ma trận điểm ảnh (của ảnh cần tìm biên)với mặt nạ H2 G ma trận điểm ảnh chứa đường biên cần tìm * Thuật tốn dị biên theo phương pháp Laplace sau: Đầu vào: ma trận ảnh cần tìm biên: mặt nạ H2 Đầu ra: Một ma trận ảnh (chứa đường biên tìm thấy) Giải thuật // Laplace Algorithm PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page 35 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP For (mỗi điểm ảnh ảnh) if(Nếu điểm ảnh nẳm đường viền ảnh) Gán giá trị điểm ảnh đường viền ảnh =0 (hoặcbằng màu ảnh) else { - Tính xấp xỉ Laplace G: nhân chập với mặt nạ I1 - Nếu giá trị điểm ảnh lớn số màu ảnh gán giá trị ảnh giá trị màu lớn } Ảnh mạch máu ban đầu Ảnh sau biên laplace Trên luận văn số phương pháp tăng cường chất lượng ảnh Hiện nghiên cứu giới có nhiều thuật tốn đưa dựa phép biến đổi không gian thời gian Phạm vi luận văn đưa nhiều kỹ thuật tính hạn chế nghiên cứu Ở chương tiến hành số cài đặt thử nghiệm kỹ thuật PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page 36 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP CHƢƠNG CÀI ĐẶT CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM MỘT SỐ CHỨC NĂNG 3.1 GIỚI THIỆU CHƢƠNG TRÌNH Chương trình thực xử lý nâng cao chất lượng ảnh phiên Demo luận văn giới thiệu số thuật toán cài đặt hoạt động tốt ảnh y học thử nghiệm, chưa hoàn thiện sở để so sánh, đánh giá kỹ thuật nêu Chương trình viết ngôn ngữ Visual C++ Windows 3.2 GIAO DIỆN VÀ CHỨC NĂNG CỦA CHƢƠNG TRÌNH Giao diện chương trình gồm số chức sau: - Chức Tập tin: gồm thao tác tập tin ảnh, phân rã thành chức : - Mở file ảnh - Quay ảnh ban đầu - Thốt chương trình - Chức Point processing : + Chuyển ảnh thành ảnh xám + Tăng độ sáng ảnh - Chức Nổi biên ảnh: thực kỹ thuật biên gồm: - Compass - Sobel - Prewitt - Laplace PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page 37 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Hình 3.1 Giao diện chương trình Hình 3.2 Ảnh ban đầu sau chỉnh tăng độ sáng PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page 38 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Hình 3.3 Chức Edge ( tìm biên ) PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page 39 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN Sau thời gian tìm hiểu nghiên cứu hướng dẫn bảo thầy giáo hướng dẫn ,sự giúp đỡ nhiệt tình thầy , bạn bè Em hoàn thành báo cáo thu kết sau : - Nêu rõ ý nghĩa, tầm quan trọng việc xử lý ảnh lĩnh vực y học, đặc biệt công đoạn nâng cao chất lượng ảnh y học phục vụ cho công tác truyền thơng chẩn đốn bệnh - Trình bày kiến thức xử lý ảnh đặc trưng riêng biệt ảnh y học so với loại ảnh khác - Trình bày lựa chọn số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh phù hợp hiệu ảnh y học - Xây dựng chương trình thử nghiệm áp dụng số kỹ thuật nêu ảnh y học để thấy kiểm chứng kết phương pháp Những hạn chế luận văn: - Một số phương pháp kỹ thuật xử lý nâng cao chất lượng ảnh chưa khai thác hết, chưa tập trung vào vài kỹ thuật bật để sâu sở lý thuyết chương trình - Chương trình thử nghiệm chưa cài đặt hết tất thuật toán đưa hạn chế mặt thời gian kiến thức có hạn Hướng phát triển tương lai: Trong chẩn đoán, thành tựu bật thiết bị chẩn đốn cơng nghệ cao khơng ngừng đời, đổi mới, hồn thiện Nhờ mà chất lượng chẩn đốn bệnh ngày nâng cao, bệnh hiểm nghèo ngày phát sớm để kịp thời chữa trị, thu hẹp khoảng cách không gian, thời gian việcchẩn đốn chữa trị, giảm chi phí khám chữa bệnh cho bệnh nhân Như nêu trên, y tế từ xa với hỗ trợ máy móc cơng nghệ cao thông qua hệ thống lữu trữ truyền thông PACS, internet ngày trở nên phổ biến hướng PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page 40 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP phát triển giới thập kỷ qua phát triển mạnh tương lai Hiện nay, giới có hai hướng phát triển chủ yếu y tế từ xa Một nghiên cứu tổ chức mạng đường truyền Các liệu y tế, y học gồm vǎn bản, âm thanh, hình ảnh, tổ chức xử lý khai thác qua điện thoại mạng nội bộ, mạng internet, truyền hình, cáp quang… Hướng thứ hai phát triển phần mềm quản lý liệu nhằm xây dựng hệ thống quản lý thông tin bệnh viện, hệ thống lưu trữ, xử lý, khai thác sở liệu, âm thanh, thao tác, phân tích xử lý hình ảnh để phục vụ việc chẩn đốn điều trị, hội chẩn từ xa truyền hình ảnh động liệu khác từ thiết bị chẩn đoán hình ảnh siêu âm, X quang, CT scaner, cộng hưởng từ hạt nhân PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page 41 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Đỗ Năng Tồn, Phạm Việt Bình (2007), “Xử lý ảnh ’’, NXB Khoa học Kỹ thuật Nguyễn Thanh Thuỷ, Lương Mạnh Bá ( 1998), “ Nhập môn xử lý ảnh số”, NXB Khoa học kỹ thuật, Hà nội Nguyễn Quang Hoan (2006), “Giáo trình Xử lý ảnh” Học viện Bưu Viễn thơng Tiếng Anh Anita Shinkar, Prakash Devale (2007), “Contrast Enhancement Technique for Medical Images”, 3rd Indian International Conference on Artificial Intelligence, Pune, India, December 17-19 Dah-Chung Chang, Wen-Rong Wu (1998), “Image Contrast Enhancement Based on a HistogramTransformation of Local Standard Deviation”, IEEE Transaction on Medical Imaging Geoff Dougherty (2009), “Digital Image Processing for Medical Applications”, Cambridge University Press, pp 91-100,123-269 Monica Trifas (2002), “Medical Image Enhancement”, Jacksonville State University, Vol 21, No 4, pp 343-353 P Jagatheeswari , S.Suresh Kumar, M Rajaram (2009), “Contrast Enhancement for Medical Images Based on Histogram Equalization Followed by Median Filter”, Proceedings of the International Conference on Man-Machine Systems K Karthikeyan, C Chandrasekar (2011),“Speckle Noise Reduction of Medical Ultrasound Images using Bayesshrink Wavelet Threshold”, International Journal of Computer Applications, No.9 PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page 42 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Mohamed Roushdy (2006), “Comparative Study of Edge Detection Algorithms Applying on the Grayscale Noisy Image Using Morphological Filter”, GVIP Journal, Volume 6, Issue 4, December Prof J.Mehena (2011), “Medical Images Edge Detection Based on Mathematical Morphology”, International Journal of Computer & Communication Technology (IJCCT), Volume-2, Issue-VI Shantanu H Joshi, Antonio Marquina, Stanley J Osher, Ivo Dinov, John Darrell Van Horn, and Arthur Toga (2008), “Image Resolution Enhancement and its applications to Medical Image Processing”, University of California 10 Xujia Qin, Shishuang Liu, Wu Zhengqiang, Jun Han (2008), “Medical Image Enhancement Method Based on 2D Empirical Mode Decomposition”, Bioinformatics and Biomedical Engineering, ICBBE 2008 The 2nd International Conference on, pp 2484-2488 11 Zia-ur Rahman, Glenn A Woodell, Daniel J Jobson (2001), “Retinex Image Enhancement: Application to Medical Images”, NASA Medical Imaging Conference Website: http://hocvienquany.vn/Default.aspx?MaTin=1098 http://vmmu.edu.vn/Default.aspx?Matin=1063 PHẠM NGỌC QUẢNG – CTL401 Page 43 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ... khác giới y học tin học Trong luận văn n? ?y, em tập trung tìm hiểu phương pháp, thuật tốn nâng cao chất lượng ảnh nói chung, tìm hiểu số phương pháp cụ thể nâng cao chất lượng ảnh y học, cài đặt... 13 1.2 XỬ LÝ ẢNH Y HỌC 15 1.2.1 Đặc trƣng ảnh y học 15 1.2.2 Giới thiệu xử lý ảnh y học 15 1.2.3 Các chuẩn ảnh y học truyền thông ảnh y học 16 1.2.2.1... nhất, chất lượng ảnh đủ để chẩn đoán, giảm nhẹ gánh nặng đường truyền), tạo nên phòng “hội chẩn ảo" chuyên gia y tế xa 1.2.3 Các chuẩn ảnh y học truyền thông ảnh y học Các m? ?y thiết bị m? ?y y tế