(Luận văn) nghiên cứu một số kỹ thuật thị giác máy trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh giãn phế quản trên dữ liệu ảnh x quang thường quy

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN PHẠM THỊ CHI lu an n va NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT THỊ GIÁC MÁY TRÊN DỮ LIỆU ẢNH X-QUANG THƯỜNG QUY p ie gh tn to TRONG HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH GIÃN PHẾ QUẢN d oa nl w Chuyên ngành : Khoa học máy tính lu : 48 01 01 ll u nf va an Mã số m oi Ngƣời hƣớng dẫn: TS LÊ THỊ KIM NGA z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan số liệu kết nghiên cứu đề tài trung thực, kết nghiên cứu đƣợc thực Trƣờng Đại học Quy Nhơn dƣới hƣớng dẫn TS Lê Thị Kim Nga, tài liệu tham khảo đƣợc trích dẫn đầy đủ, rõ ràng Học viên Phạm Thị Chi lu an n va p ie gh tn to d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si LỜI CẢM ƠN Trƣớc hết em xin chân thành cảm ơn giúp đỡ nhiệt tình tạo điều kiện trƣờng Đại học Quy Nhơn nhƣ khoa Công nghệ thông tin tạo điều kiện để em hồn thành luận văn Đặc biệt em xin bày tỏ lịng kính trọng biết ơn sâu sắc tới cô giáo hƣớng dẫn TS Lê Thị Kim Nga tận tình hƣớng dẫn, bảo tạo điều kiện thuận lợi giúp em trình hồn thiện Mặc dù cố gắng tận tâm cô giáo hƣớng dẫn lu xong trình độ cịn hạn chế nên khơng thể tránh khỏi thiếu sót an n va trình tiếp nhận kiến thức Em mong đƣợc dẫn quý thầy cô Em xin chân thành cảm ơn p ie gh tn to để luận văn đƣợc hoàn thiện oa nl w Học viên d Phạm Thị Chi ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC HÌNH MỞ ĐẦU -1 Lý chọn đề tài -1 lu Tổng quan tài liệu nghiên cứu đề tài -3 an va Mục tiêu nghiên cứu -3 n Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu -4 gh tn to Phƣơng pháp nghiên cứu ie CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH Y TẾ VÀ VẤN ĐỀ CHẨN p ĐOÁN BỆNH GIÃN PHẾ QUẢN nl w 1.1 XỬ LÝ ẢNH Y TẾ d oa 1.1.1 Giới thiệu chung xử lý ảnh an lu 1.1.1.1 Giới thiệu xử lý ảnh -5 va 1.1.1.2 Giới thiệu xử lý ảnh y tế ll u nf 1.1.2 Chuẩn liệu ảnh y tế 10 oi m 1.1.3 Một số vấn đề xử lý ảnh y tế 12 z at nh 1.1.3.1 Các khái niệm - 12 1.1.3.2 Biến đổi ảnh - 14 z 1.1.3.3 Phân tích ảnh 14 @ gm 1.1.3.4 Nhận dạng ảnh - 14 m co l 1.1.3.5 Nén ảnh - 15 1.2 BỆNH GIÃN PHẾ QUẢN 15 an Lu 1.2.1 Quy trình phát xử lý thực tế 15 n va ac th si 1.2.2 Các dấu hiệu ảnh X-Quang thƣờng quy - 17 1.3 MƠ HÌNH XỬ LÝ ẢNH X-QUANG THƢỜNG QUY PHỤC VỤ CHẨN ĐOÁN BỆNH GIÃN PHẾ QUẢN - 18 1.4 KẾT LUẬN CHƢƠNG - 20 CHƢƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH PHỤC VỤ CHẨN ĐOÁN BỆNH GIÃN PHẾ QUẢN - 21 2.1 TĂNG CƢỜNG CHẤT LƢỢNG ẢNH Y TẾ - 21 2.1.1 Tăng giảm độ sáng 21 lu 2.1.2 Thay đổi độ tƣơng phản - 21 an 2.1.3 Tách ngƣỡng - 21 va n 2.1.4 Bó cụm 22 2.2 MỘT SỐ KỸ THUẬT LỌC 23 ie gh tn to 2.1.5 Cân histogram - 22 p 2.2.1 Kỹ thuật lọc trung bình - 23 nl w 2.2.2 Kỹ thuật lọc trung vị 25 d oa 2.2.3 Lọc trung bình theo giá trị k gần - 26 an lu 2.2.4 Lọc thông thấp - 27 va 2.2.5 Lọc thông cao 28 u nf 2.3 PHÂN ĐOẠN ẢNH TỪ DỮ LIỆU ẢNH Y TẾ - 29 ll 2.3.1 Phân đoạn ảnh dựa vào biên 29 oi m 2.3.1.1 Giới thiệu - 29 z at nh 2.3.1.2 Phát biên 30 z 2.3.1.3 Làm mảnh biên 36 @ gm 2.3.1.4 Nhị phân hóa đƣờng biên 37 l 2.3.1.5 Mô tả biên 37 m co 2.3.2 Phân đoạn ảnh dựa vào ngƣỡng 39 an Lu 2.3.2.1 Giới thiệu - 39 2.3.2.2 Chọn ngƣỡng cố định - 40 n va ac th si 2.3.2.3 Chọn ngƣỡng dựa lƣợc đồ (Histogram) - 41 2.3.3 Phân đoạn dựa sở vùng 44 2.3.3.1 Giới thiệu - 44 2.3.3.2 Cộng thức 44 2.3.3.3 Tăng vùng 45 2.3.3.4 Chia chọn vùng 46 2.3.4 Phân đoạn theo miền đồng 47 2.3.4.1 Giới thiệu - 47 lu 2.3.4.2 Phƣơng pháp tách tứ phân - 48 an 2.3.4.3 Phƣơng pháp phân vùng hợp 50 va n 2.3.4.4 Phƣơng pháp tách hợp 51 2.3.5.1 Giới thiệu - 52 2.3.5.2 Phân đoạn dựa vào đồ thị 53 p ie gh tn to 2.3.5 Phân đoạn ảnh dựa vào đồ thị 52 nl w 2.3.5.3 Tính chất so sánh cặp miền - 53 oa 2.3.5.4 Thuật tốn tính chất 55 d 2.4 KẾT LUẬN CHƢƠNG - 56 an lu va CHƢƠNG 3: CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM 58 ll u nf 3.1 GIỚI THIỆU 58 m 3.2 PHÂN TÍCH BÀI TOÁN - 58 oi 3.3 XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM - 59 z at nh 3.4 NHẬN XÉT, ĐÁNH GIÁ - 65 z 3.5 KẾT LUẬN CHƢƠNG - 65 @ gm KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN - 67 l NHỮNG KẾT QUẢ MÀ LUẬN VĂN ĐÃ ĐẠT ĐƢỢC 67 m co HƢỚNG PHÁT TRIỂN TIẾP THEO - 67 an Lu TÀI LIỆU THAM KHẢO 68 n va ac th si DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Tên viết tắt DICOM PACS Picture Archiving and Communication Systems ACR The American College of Radiology EMA The National Electrical Manufacturers Association MRI Magnetic Resonance Imagin CT lu TT Tên tiếng anh Digital Imaging and Communications in Medicine an n va gh tn to Computed Tomography TCP/IP Transmission Control Protocol/Internet Protocol p ie SPI Standard Procduct Interconnect MUSICA Multiscale image contrast amplification d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Các giai đoạn xử lý ảnh Hình 1.2 Bệnh giãn phế quản 15 Hình 1.3 Quá trình thu nhận ảnh X-Quang 20 Hình 2.1 Hình minh họa kỹ thuật bó cụm 22 Hình 2.2 Mơ tả thuật tốn lọc trung bình 24 Hình 2.3 Mơ tả thuật tốn lọc trung vị 25 lu Hình 2.4 Mơ hình lọc thơng cao 28 an n va Hình 2.5 Các dạng đƣờng biên thông dụng 29 Hình 2.7 Minh họa thuật tốn đối xứng 42 gh tn to Hình 2.6 Quy trình phát biên 31 p ie Hình 2.8 Minh hoạ thuật tốn tam giác 43 Hình 2.9 Bimodal histogram 44 oa nl w Hình 2.10 Phƣơng pháp tách tứ phân 50 d Hình 3.1 Giao diện chƣơng trình 60 an lu Hình 3.2 Tăng độ tƣơng phản 61 u nf va Hình 3.3 Cân histogram 62 ll Hình 3.4 Phát biên Sobel 63 oi m Hình 3.5 Phân đoạn dựa ngƣỡng 64 z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Hiện nay, xử lý ảnh, đồ họa máy tính, thị giác máy học máy phát triển đƣợc ứng dụng vào hầu hết lĩnh vực đời sống xã hội, đặc biệt lĩnh vực y tế Một kênh thơng tin quan trọng hỗ trợ chẩn đốn điều trị bệnh dựa vào hình ảnh dạng chuẩn DICOM đƣợc chụp từ máy X-Quang, CT, MRI,… Để tiến đến việc hỗ trợ chẩn lu đoán điều trị bệnh dựa hình ảnh y khoa dạng chuẩn DICOM cần an thiết phải xây dựng thuật toán phân vùng ảnh, phát hiện, nhận dạng tự va n động vùng thể phù hợp xác nhằm phát tn to bất thƣờng phận thể Phát nhận dạng xác ie gh vùng ảnh vùng bệnh giúp tính tốn đánh giá xác p bệnh lý nhƣ khả hoạt động phận trƣờng hợp nl w bị tổn thƣơng d oa Hiện có nhiều kỹ thuật chẩn đốn hình ảnh đại nhƣ chụp CT, an lu MRI, chụp xạ hình Các kỹ thuật giúp cho việc chẩn đốn bệnh nhanh u nf va chóng xác Tuy nhiên giá thành đắt khơng có điều kiện thực đại trà Kỹ thuật X-Quang thƣờng quy giữ vai trò quan trọng việc ll oi m xác định chẩn đoán ban đầu bệnh, nhiều trƣờng hợp X-Quang thƣờng quy z at nh có khả khẳng định chẩn đốn cuối bệnh, xác định bệnh phổi chiếm tỉ lệ cao z Giãn phế quản bệnh giãn thƣờng xuyên không hồi phục hay @ l gm nhiều phế quản từ cấp đến cấp kèm theo phá huỷ cấu trúc thành phế quản Các phế quản giãn thành ổ không hồi phục, thƣờng kèm theo nhiễm khuẩn m co mãn tính kết hợp với bệnh khác Giãn phế quản bẩm sinh, di an Lu truyền mắc phải Giãn phế quản thành ổ giới hạn phần n va ac th si thuỳ phổi, giãn lan rộng đến nhiều thuỳ hai bên phổi Chẩn đoán tiên đoán điều trị bệnh lý giãn phế quản chủ yếu dựa vào hình ảnh X-Quang thƣờng quy, số trƣờng hợp đặc biệt dựa thêm hình ảnh y khoa CT Tuy nhiên việc nghiên cứu đọc nhƣ tiên đốn thủ cơng, nhiều thời gian khó tham chiếu trƣờng hợp bệnh lý giãn phế quản khác nhƣ khó tra cứu lịch sử bệnh ngƣời bệnh Hình bên dƣới cho thấy nhiều trƣờng hợp bệnh giãn phế quản lu ảnh X-Quang: an n va p ie gh tn to d oa nl w ll u nf va an lu Bệnh giãn phế quản oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si 54 Ta định nghĩa độ khác nội vùng độ khác hai vùng Độ khác nội vùng thành phần C  V trọng số lớn thỏa mãn nhánh tối thiểu thành phần đó, kí hiệu Int(C) Khi đó: Int(C) = max w(e) eMST ( C , E ) (2.31) Độ khác hai vùng C1, C2  V, trọng số nhỏ hai vùng, kí hiệu Dif(C1,C2) Khi đó: Dif (C1 , C )  vi C1 , v j C , ( vi , v j )E w(vi , v j ) (2.32) lu Nếu khơng có cạnh nối vào C1 C2 đặt Dif(C1,C2) =  Độ an n va khác phản ánh đƣợc cạnh có trọng số nhỏ nối hai thành gh tn to phần Một khái niệm có liên quan trng định nghĩa tính chất D giá trị khác p ie nội vùng nhỏ nhất, kí hiệu Mint Giá trị Mint đƣợc định nghĩa nhƣ sau: Mint(C1,C2) = Min(Int(C1) + X(C1)Int(C1) +X(C2)) (2.33) w oa nl Hàm ngƣỡng X điều khiển mức độ khác hai thành phần, d cho giá trị phải lớn giá trị khác nội vùng thành phần để lu va an nhằm mục đích nhận đƣờng biên chúng Đối với thành phần nhỏ u nf Int(C) không đủ tốt để ƣớc lƣợng đặc tính liệu Trong số ll trƣờng hợp |C| = Int(C) = với |C| kích thƣớc thành phần C m oi Khi sử dụng hàm ngƣỡng dựa kích thƣớc thành T(C) = k/|C| z at nh phần: z Với k tham số Trong thực tế k đƣợc chọn không nhỏ gm @ kích thƣớc thành phần nhỏ D(C1,C2) = (C1,C2) false otherwise an Lu true if D(C1,C2) > Mint m co đƣợc định nghĩa nhƣ sau: l Lúc tính chất so sánh hai cặp miền C1 C2, kí hiệu D(C1,C2) n va ac th si 55 2.3.5.4 Thuật tốn tính chất * Định nghĩa 1: Một phân đoạn đƣợc xem mịn tồn số cặp miền C1, C2 - S mà hai miền khơng có dấu hiệu đƣờng biên Để định nghĩa đƣợc khái niệm bổ sung cho phân đoạn thô, đƣa khái niệm tinh chỉnh phân đoạn Cho hai phân đoạn S T tập sở, ta nói T tinh chỉnh S thành phần T đƣợc chứa (hoặc bằng) lu số thành phần S Và ta nói T tinh chỉnh S an va T S n Chú ý T tinh chỉnh S T đƣợc chứa * Định nghĩa 2: p ie gh tn to miền S S đƣợc gọi thô T Một phân đoạn đƣợc xem thô tồn tinh chỉnh oa nl w S mà phân đoạn chƣa mịn d Thực tế cho thấy nói chung ln có nhiều phân đoạn an lu không thô không mịn, phân đoạn khơng * Tính chất: ll u nf va Đây tính chất đặc biệt phân đoạn dựa đồ thị oi m Với đồ thị hữu hạn G=(V,E) tồn số phân đoạn S z at nh không thô không mịn Chứng minh: Chúng ta dễ dàng nhận thấy tính chất Thật z gm @ vậy, phân đoạn mà tất phần tử nằm thành phần, đoạn khơng q mịn, có thành phần (định nghĩa 1) l m co Ngƣợc lại theo định nghĩa 2, có tinh chỉnh mà khơng q mịn Lấy số tinh chỉnh lặp lại thủ tục an Lu thu đƣợc phân đoạn không thơ n va ac th si 56 * Thuật tốn: Thuật toán dựa đồ thị gần với thuật toán Kruskal xây dựng tỏa nhánh tối thiểu đồ thị Độ phức tạp thuật toán 0(m log m), m số cạnh đồ thị Thuật toán phân đoạn: - Input: Đồ thị G = (V, E) gồm n đỉnh m cạnh - Output: Một phân đoạn V thành thành phần S = (C1, C2 …) lu - Thuật toán: an + Bƣớc 1: Sắp xếp cạnh G theo thứ tự không giảm trọng số va n  = (o1, o2, …., om) to gh tn + Bƣớc 2: Bắt đầu với phân đoạn So, lúc đỉnh nằm thành p ie phần + Bƣớc 3: Lặp lại bƣớc với q = 1, …, m oa nl w + Bƣớc 4: Xây dựng Sq từ Sq-1 nhƣ sau: cho vi vj hai đỉnh nối với d cạnh thứ q, tức Oq = (vi, vj) Nếu vi vj nằm hai thành phần an lu tách rời Sq-1 w(oq) nhỏ khác nội vùng hai u nf va thành phần trộn hai thành phần với nhau, ngƣợc lại không làm ll Cụ thể gọi Ciq 1 thành phần Sq-1 chứa Vi C qj 1 thành phần m oi Sq-1 chứa Vj Nếu Ciq 1  C qj 1 w(oq) < Mint( Ciq 1 , C qj 1 ) Sq thu z at nh đƣợc từ Sq-1 trộn Ciq 1 với C qj 1 , ngƣợc lại Sq = Sq-1 gm @ 2.4 KẾT LUẬN CHƢƠNG z + Bƣớc 5: Trả kết S = Sm m co l Qua chƣơng 2, thân trình bày số kỹ thuật xử lý ảnh phục vụ chẩn đoán bệnh giãn phế quản nhƣ: Tăng cƣờng chất lƣợng ảnh y tế, biểu an Lu diễn đặc trƣng ảnh y tế, phân đoạn ảnh từ liệu ảnh y tế Từ kỹ thuật n va ac th si 57 phần giúp hình ảnh phim X-Quang nhìn rõ để giúp bác sĩ chẩn đốn bệnh cách nhanh chóng xác Làm sở để viết chƣơng trình thực nghiệm chƣơng lu an n va p ie gh tn to d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si 58 CHƢƠNG 3: CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM 3.1 GIỚI THIỆU Để minh họa cho kỹ thuật xử lý ảnh hỗ trợ chẩn đoán bệnh giãn phế quản ảnh X-Quang thƣờng quy đƣợc trình bày chƣơng 2, luận văn tiến hành thử nghiệm kỹ thuật liệu ảnh X-Quang đƣợc thu thập BVĐK tỉnh Bình Định Chƣơng trình thực xử lý nâng cao chất lƣợng ảnh phiên Demo luận văn đƣợc xây dựng ba kỹ thuật: Tăng cƣờng chất lƣợng lu ảnh, phát biên, phân đoạn dựa vào ngƣỡng, chƣa hoàn thiện an nhƣng sở để phát triển thêm sau Chƣơng trình đƣợc viết va n ngôn ngữ Visual C++ Windows to Giản phế quản tình trạng bệnh lý phế quản, cấu trúc ie gh tn 3.2 PHÂN TÍCH BÀI TỐN p thành phế quản bị phá hủy suy yếu giãn to Các tổn thƣơng oa nl w bệnh giãn phế quản mạn tính tổn thƣơng khơng thể hồi phục, khác với tình trạng giãn phế quản cấp tính tạm thời hồi phục số d an lu viêm nhiễm cấp tính nhƣ nhiễm siêu vi, viêm tiểu phế quản Giãn phế quản u nf va đƣợc chia thành: giãn phế quản hình túi, giãn phế quản hình trụ giãn phế quản hình tràng hạt Giãn phế quản bẩm sinh, di truyền mắc phải ll oi m Giãn phế quản thành ổ giới hạn phần thuỳ phổi, z at nh giãn lan rộng đến nhiều thuỳ hai bên phổi Giãn phế quản ảnh X-Quang: z Thành phế quản tạo thành đƣờng song song (đƣờng ray) @ m co máu phổi xít lại với có xẹp phổi l gm Thể tích thuỳ phổi có giãn phế quản nhỏ lại, đƣờng mờ mạch Có ổ sáng nhỏ giống hình ảnh tổ ong, có ổ sáng với mực nƣớc an Lu ngang kích thƣớc thƣờng khơng q cm n va ac th si 59 Hình ảnh viêm phổi tái diễn vào mùa lạnh xung quanh khu vực giãn phế quản Các đám mờ hình ống biểu phế quản bị lấp đầy chất nhầy, mủ Khoảng - 30% trƣờng hợp chụp phổi chuẩn khơng thấy bất thƣờng Chụp cắt lớp vi tính vi tính lớp mỏng, độ phân giải cao: tiêu chuẩn vàng chẩn đoán xác định giãn phế quản Các dấu hiệu nhìn thấy: Đƣờng kính phế quản lớn động mạch kèm Các phế quản không nhỏ dần đƣợc quy định phế quản đoạn dài cm có đƣờng kính tƣơng tự phế quản phân chia phế quản lu Thấy phế quản cách màng phổi thành ngực dƣới cm an Thấy phế quản sát vào màng phổi trung thất va n Chẩn đoán bệnh giãn phế quản chủ yếu đƣợc dựa vào ảnh X- gh tn to Quang thƣờng quy Trong trƣờng hợp phức tạp, đƣợc quan sát liệu ie ảnh chụp cắt lớp vi tính phổi Để hỗ trợ việc quan sát ảnh X-Quang phổi p cách tốt q trình chẩn đốn bệnh giãn phế quản Luận văn thử nl w nghiệm số kỹ thuật xử lý ảnh liệu ảnh X-Quang bệnh giãn phế d oa quản nhằm phục vụ việc đọc kết cho bác sĩ an lu Các kỹ thuật đƣợc thử nghiệm đây: u nf va - Kỹ thuật tăng cƣờng chất lƣợng ảnh - Kỹ thuật phát biên ll oi m - Kỹ thuật phân đoạn dựa ngƣỡng z at nh 3.3 XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM Chƣơng trình thử nghiệm đƣợc xây dựng ba kỹ thuật: Tăng cƣờng z chất lƣợng ảnh, phát biên, phân đoạn dựa vào ngƣỡng Chƣơng trình @ l gm đƣợc phát triển tảng Visual C++ 2015, thƣ viện thị giác máy mã m co nguồn mở OpenCV (địa http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary) Dữ liệu ảnh đƣợc tách từ ảnh DICOM X-Quang kỹ thuật số, ảnh đƣa vào an Lu có định dạng JPG n va ac th si 60 Giao diện chƣơng trình gồm số chức sau: - Chọn file ảnh - Tăng cƣờng chất lƣợng ảnh: + Chỉnh độ tƣơng phản độ sáng + Cân histogram - Biểu diễn đặc trƣng ảnh: dùng kỹ thuật Sobel để mô - Phân đoạn: dùng kỹ thuật phân đoạn theo ngƣỡng để mơ * Một số hình ảnh minh họa chƣơng trình thử nghiệm: lu an n va p ie gh tn to d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z @ m co l gm Hình 3.1 Giao diện chƣơng trình an Lu n va ac th si 61 lu an n va p ie gh tn to d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z @ gm Hình 3.2 Tăng độ tƣơng phản l (bên trái ảnh gốc, bên phải ảnh kết quả) m co Nhƣ phân tích dấu hiệu bệnh giãn phế quản có ổ sáng nhỏ an Lu giống hình ảnh tổ ong, có ổ sáng, với kỹ thuật tăng độ tƣơng phản lên hình ảnh đốm sáng ảnh kết rõ ràng hơn, giúp bác sĩ phát n va ac th si 62 đốm sáng gây giãn phế quản tốt lu an n va p ie gh tn to d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z @ gm Hình 3.3 Cân histogram l (bên trái ảnh gốc, bên phải ảnh kết quả) an Lu dấu hiệu bệnh giãn phế quản m co Tƣơng tự, kỹ thuật ảnh kết rõ ảnh lên nhiều, lên n va ac th si 63 lu an n va p ie gh tn to d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh Hình 3.4 Phát biên Sobel z gm @ Với kỹ thuật phát biên sobel, nhìn rõ khung khƣơng hơn, giúp bác sĩ dễ phát dấu hiệu bất thƣờng bệnh giãn phế quản m co l an Lu n va ac th si 64 lu an n va p ie gh tn to d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z l gm @ Hình 3.5 Phân đoạn dựa ngƣỡng m co Nhƣ hình minh họa trên, kỹ thuật này, thay đổi ngƣỡng tùy ý để an Lu làm lên dấu hiệu bệnh giãn phế quản nhƣ đƣờng ray n va ac th si 65 thành phế quản, đốm sáng màng phổi 3.4 NHẬN XÉT, ĐÁNH GIÁ Bệnh giãn phế quản thƣờng xảy ra, bệnh liên quan tới đƣờng hô hấp phổi, nguy hiểm nhƣ ngƣời bệnh không phát điều trị kịp thời Vì vậy, việc chẩn đốn bệnh giãn phế quan nhanh xác cần thiết Bệnh giãn phế quản đƣợc chẩn đoán hình ảnh X-Quang, trƣờng hợp nặng bác sĩ định kèm với chụp CT ngực Chụp CT lu thể vùng mức độ nặng bệnh giãn phế quản đƣa an đầu mối nguyên nhân bệnh Ngồi u cầu đo chức va n phổi (các kiểm tra hô hấp) lấy đờm để tìm vi trùng cụ thể gh tn to Việc cấy đờm giúp xác định kháng sinh có hiệu tốt ie đợt cấp Trong số trƣờng hợp, bác sĩ yêu cầu nội soi phế quản, p ống dài với đèn camera cuối ống đƣợc đặt vào đƣờng thở nl w để lấy chất nhầy d oa Vì vậy, phần cho thấy đƣợc chƣơng trình thực nghiệm đƣa an lu cần thiết để giúp bác sĩ chẩn đốn bệnh đƣợc nhanh xác hơn, tiết u nf va kiệm thời gian nhiều Ngoài ra, giúp cho bệnh nhân tiết kiệm đƣợc khoản chi phí phải làm nhiều xét nghiệm khác có kết ll oi m luận xác z at nh 3.5 KẾT LUẬN CHƢƠNG Có nhiều kỹ thuật chẩn đốn hình ảnh đại nhƣ chụp CT, MRI, chụp z xạ hình Các kỹ thuật giúp cho việc chẩn đốn bệnh nhanh chóng @ l gm xác Tuy nhiên giá thành đắt khơng có điều kiện thực đại trà m co Do đó, việc nghiên cứu số kỹ thuật thị giác máy hỗ trợ chẩn đoán bệnh giãn phế quản liệu ảnh X-Quang thƣờng quy cần thiết an Lu Đề tài tập trung tìm hiểu kỹ thuật tăng cƣờng chất lƣợng ảnh nhƣ n va ac th si 66 tăng giảm độ sáng, thay đổi độ tƣơng phản, bó cụm,…, tìm hiểu kỹ thuật lọc nhƣ lọc trung vị, lọc trung bình, lọc thông thấp, lọc thông cao,… nhƣ kỹ thuật phân đoạn ảnh từ liệu ảnh y tế nhƣ phân đoạn dựa vào biên, phân đoạn dựa vào ngƣỡng, phân đoạn dựa vùng sở, phân đoạn theo miền đồng Chƣơng trình thử nghiệm minh họa kỹ thuật sau: - Kỹ thuật tăng cƣờng chất lƣợng ảnh - Kỹ thuật phát biên lu - Kỹ thuật phân đoạn dựa ngƣỡng an Qua chƣơng trình thử nghiệm, hình ảnh chụp X-Quang đƣợc cải va n thiện đáng kể, hình ảnh nhìn khơng rõ, hình ảnh tối màu, hay gh tn to khơng nhìn thấy khung xƣơng,… chƣơng trình có chức hỗ trợ để cải ie thiện vấn đề Nhờ đó, bác sĩ đọc kết dễ dàng nhiều p Tuy nhiên, mởi chƣơng trình thử nghiệm bƣớc đầu, nên nl w chƣơng trình cịn đơn giản, giao diện chƣa bắt mắt Để chƣơng trình thử d oa nghiệm hiệu đƣa vào ứng dụng thực tế cần nâng cao hiệu phân tích ảnh y khoa ll u nf va an lu độ xác, đồng thời tìm hiểu thêm kỹ thuật thị giác máy oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si 67 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN NHỮNG KẾT QUẢ MÀ LUẬN VĂN ĐÃ ĐẠT ĐƢỢC * Về mặt lý thuyết Tìm hiểu xử lý ảnh y tế, vấn đề chẩn đoán bệnh giãn phế quản kỹ thuật xử lý ảnh phục vụ chẩn đoán bệnh giãn phế quản Các kỹ thuật tăng cƣờng chất lƣợng ảnh y tế nhƣ tăng giảm độ sáng, thay đổi độ tƣơng phản,… biểu diễn đặc trƣng ảnh y tế kỹ thuật lọc trung bình, lu lọc trung vị, lọc thông thấp, lọc thông cao, phân đoạn ảnh từ liệu ảnh y tế an va giới thiệu phân đoạn dựa vào biên, phân đoạn dựa vào ngƣỡng, phân đoạn n dựa sở vùng,… to Đƣa đƣợc chƣơng trình thực nghiệm với kỹ thuật trình bày p ie gh tn * Về mặt thực tiễn chƣơng nhằm nâng cao chất lƣợng hình ảnh, giúp bác sĩ đọc kết oa nl w nhanh hơn, thực liệu thực tế bệnh viện đa khoa tỉnh Bình Định Xây dựng đƣợc chƣơng trình minh họa d an lu Tuy biết điều thu nhận đƣợc phần nhỏ u nf va ngành nghiên cứu lớn, tự nhận thấy gặt hái đƣợc thành công định giai đoạn nghiên cứu ll oi m HƢỚNG PHÁT TRIỂN TIẾP THEO z at nh Bên cạnh kết đạt đƣợc, có vấn đề chƣa đƣợc luận văn giải hay đề cập tới Trong thời gian tới tiếp tục nghiên z @ cứu hoàn thiện đề tài với mục tiêu đƣợc đặt nhƣ sau: l gm - Nâng cao hiệu độ xác chƣơng trình thử nghiệm khoa m co - Tìm hiểu thêm kỹ thuật thị giác máy phân tích ảnh y an Lu n va ac th si 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO Bệnh viện đại học y dƣợc thành phố Hồ Chí Minh (2016), “Bệnh dãn phế [1] quản mạn tính”, Sống khỏe, số 17, tr 6-9 [2] TS Lê Thị Kim Nga Giáo trình xử lý ảnh [3] Wikipedia “lecture01.pdf” Internet: https://web.cs.wpi.edu/~emmanuel/courses/cs545/S14/slides/lecture01 pdf [truy cập ngày 5/9/2020] Wikipedia “Digital image processing” Internet: [4] lu https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_image_processing an va [truy cập ngày 10/9/2020] opencv-python-tutroals “Image Processing in OpenCV” Internet: n [5] to tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc p ie gh tn https://opencv-python- Wikipedia “DICOM” Internet: oa nl w [6] [truy cập ngày 15/9/2020] https://vi.wikipedia.org/wiki/DICOM [truy cập ngày 5/8/2020] d R C Gonzalez, R E Woods (2018), “Digital Image Processing” 4th an lu [7] ll u nf va edition, Pearson oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si