Nghiên cứu phân đoạn mạch máu trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh nhãn khoa

Bộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGUYÊN TẤT THÀNH KHOÁY NGÀNH KỸ THUẬT Y SINH NGUYEN TAT THANH KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐÈ TÀI: NGHIÊN CỨU PHÂN ĐOẠN MẠCH MÁU TRONG HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH NHÃN KHOA GVHD: ThS NGUYỀN NGỌC QUỲNH SVTH: ĐOÀN TRẦN TUYÉT NHUNG MSSV: 1900006124 SVTH: NGUYỄN VIẾT KHẢI MSSV: 1900008621 TpHCM, tháng 06 năm 2023 Bộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGUYỄN TẤT THÀNH KHOA Y NGÀNH KỸ THUẬT Y SINH NGUYEN TAT THANH KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐÈ TÀI: NGHIÊN CỨU PHÂN ĐOẠN MẠCH MÁU TRONG HỎ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH NHÃN KHOA GVHD: ThS NGUYỀN NGỌC QUỲNH SVTH: ĐOÀN TRẦN TUYẾT NHUNG MSSV: 1900006124 SVTH: NGUYỄN VIÉT KHẢI MSSV: 1900008621 TpHCM, tháng 06 năm 2023 Bộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGUYỄN TẤT THÀNH KHOA Y NGÀNH KỸ THUẬT Y SINH NGUYEN TAT THANH KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP NGHIÊN CỬU PHÂN ĐOẠN MẠCH MÁU TRONG HỎ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH NHẪN KHOA GVHD: ThS NGUYỀN NGỌC QUỲNH SVTH: ĐOÀN TRẦN TUYẾT NHUNG MSSV: 1900006124 SVTH: NGUYỄN VIẾT KHẢI MSSV: 1900008621 Tp.HCM, tháng 06 năm 2023 i LỜI CẢM ƠN Đe hoàn thành tốt trình học tập thực đồ án này, chúng em nhận hướng dần hồ trợ mặt Nhà trường, quý Thầy Cô, anh chị, gia đình bạn Bằng kính trọng biết ơn sâu sắc, chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến: • Ban giám hiệu, Phòng đào tạo, Khoa Y trường Đại học Nguyền Tất Thành tạo điều kiện thuận lợi cho chúng em suốt q trình học tập • Các Thầy, Cô Ngành Kỳ thuật Y sinh truyền đạt cho chúng em kiến thức, kỳ kinh nghiệm q trình học tập • Thạc sĩ Nguyễn Ngọc Quỳnh người kính mến tận tình bảo, định hướng, truyền đạt kiến thức chuyên môn giải đáp thắc mắc đe chúng em hồn thành tốt đồ án • Gia đinh, bạn bè người bên cạnh ủng hộ động viên chúng em hoàn thành đồ án khả tốt Sau cùng, chúng em xin kính chúc q Thầy Cơ cùa trường Đại học Nguyền Tất Thành quý Thầy Cô Ngành Kỳ thuật Y sinh thật dồi sức khỏe, nhiều niềm vui để tiếp tục thực sứ mệnh cao đẹp truyền đạt kiến thức cho hệ mai sau Chúng em xin chân thành cảm ơn SVTH: Nguyễn Viết Khải Đoàn Trần Tuyết Nhung GVHD: ThS Nguyễn Ngọc Quỳnh ii NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN Hình thức báo cáo: Nội dung báo cáo: Kết luận: Điêm TPHCM, Ngày thảng năm 2023 Giảng viên hướng dẫn (Ký tên) SVTH: Nguyễn Viết Khải Đoàn Trần Tuyết Nhung GVHD: ThS Nguyễn Ngọc Quỳnh iii NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN Hình thức báo cáo: Nội dung báo cáo: Kết luận Điểm TPHCM, Ngày tháng năm 2023 Giảng viên phản biện (Ký tên) SVTH: Nguyễn Viết Khải Đoàn Trần Tuyết Nhung GVHD: ThS Nguyễn Ngọc Quỳnh iv TÓM TẤT Trong nhiều năm trở lại đây, với mức sống cải thiện người tiếp cận nhiều thời đại cơng nghệ số hóa phát triền mạnh mẽ với bùng no khoa học cơng nghệ bệnh liên quan đến mắt ngày biến Chính phải thường xun tiếp xúc với phương tiện điện tử khoảng thời gian dài liên tục, có the tình trạng nhiễm môi trường dần đến mắt bị tổn thương nghiêm trọng Với nhận thức đơi mắt có vai trò quan trọng người nên việc chăm sóc sức khỏe mắt nâng cao Nhãn khoa phân ngành y học giải phẫu, sinh lý bệnh mắt Chuyên ngành kết họp kỳ thuật quang học đại nhãn khoa đại, sử dụng trang thiết bị, phương pháp khoa học công nghệ khám mắt tiên tiến nhằm điều trị, phục hồi hiệu chấn thương mắt thị giác Vì lý đó, phương pháp khác đề xuất để hồ trợ chẩn đoán bệnh nhãn khoa Trong số phương pháp trên, phương pháp chụp ảnh kỳ thuật số kết họp xử lý ảnh phương pháp lựa chọn nhiều Bởi lẽ phương pháp đơn giản, dề sử dụng, cho kết nhanh chóng, tiết kiệm thời gian chi phí, phù họp với điều kiện kinh tế người Việt Nam Mặc dù việc phân đoạn tự động mạch máu, đặc biệt bệnh liên quan đến tăng sinh mạch máu võng mạc liên tục nghiên cứu chuyên gia máy tính Thế giới lĩnh vực hình ảnh y tế Tại Việt Nam, nghiên cứu lình vực nhiều hạn chế chưa quan tâm Từ đó, nhóm nghiên cứu đề xuất thực đề tài: “Nghiên cứu phân đoạn mạch máu hồ trợ chẩn đốn bệnh nhãn khoa” Trong đồ án này, nhóm tiến hành thu thập liệu từ tác giả Meindert Niemeijer cộng , báo “Comparative study of retinal vessel segmentation methods on a new publicly available database”được đăng SPIE, Medical Imaging: Image Processing; năm 2004, dừ liệu cũ dừ liệu cung cấp chất lượng ảnh tốt, sử dụng nhiều nghiên cứu năm gần nên từ nhóm nghiên cứu thuật tốn phân đoạn mạch máu Hình ảnh sau thu nhận tiến hành xử lý phân đoạn mạch máu thông qua thuật toán xây dựng phần mem MATLAB Đe đánh giá kết quả, ảnh sau phân đoạn tiến hành so sánh đánh giá mức độ tương đong ảnh so với kết phân đoạn mà nghiên cứu trước Cuối cùng, nhóm đưa kết luận hướng phát triển cùa đề tài SVTH: Nguyễn Viết Khải Đoàn Trần Tuyết Nhung GVHD: ThS Nguyễn Ngọc Quỳnh V ABSTRACT In recent years, with improved living standards, people have more access to the current era of strong digital technology along with the explosion of science and technology, diseases related to Eyes are becoming more and more popular It is because of frequent exposure to electronic media for a long period of time continuously, or it can also be due to environmental pollution leading to serious eye damage With the awareness of how important the eyes are to people, the care of eye health is enhanced Ophthalmology is the branch of medicine that deals with the anatomy, physiology, and diseases of the eye This specialty is a combination of modem optical techniques and modem ophthalmology, using the most advanced equipment, scientific and technological methods of eye examination to effectively treat and recover injuries of the eye eyes and vision For that reason, different methods have been proposed to aid in the diagnosis of ophthalmic diseases Among the above methods, the method of digital photography combined with image processing is one of the most chosen methods Because this method is simple, easy to use, gives quick results, saves time and costs, and is suitable for the economic conditions of the Vietnamese people Although automatic segmentation of blood vessels, especially diseases related to vascular proliferation in the retina, has been continuously studied by computer experts around the world in the field of medical imaging In Vietnam, research in this area is still limited and has not received much attention From there, the research team proposed to carry out the topic: "Research on vascular segmentation in supporting the diagnosis of ophthalmic diseases" In this project, the team collected data from author Meindert Niemeijer and colleagues, in the paper "Comparative study of retinal vessel segmentation methods on a new publicly available database" published on SPIE, Medical Imaging: Image Processing ; In 2004, although the data is quite old, the data still provides good image quality, it is still used in many studies in recent years, so the team has studied the vascular segmentation algorithm since then After image acquisition, blood vessels are processed and segmented through algorithms built using MATLAB software To evaluate the results, the image after segmentation will compare and evaluate the similarity of the image with the segmentation results that previous studies Finally, the group gives the conclusion and development direction of the topic SVTH: Nguyen Viết Khải Đoàn Trần Tuyết Nhung GVHD: ThS Nguyễn Ngọc Quỳnh vi MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DÃN ii NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN iii TÓM TẮT iv ABSTRACT V MỤC LỤC vi DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT .ix DANH SÁCH HÌNH MINH HỌA X CHƯƠNG MỞ ĐẰU CHƯƠNG 1: TÓNG QUAN 1.1 Tổng quan tình hình bệnh lý nhãn khoa liên quan tới tăng mạch máu 1.1.1 Tình hình bệnh lý nhãn khoa the giới 1.1.2 Tình hình bệnh lý nhãn khoa nước 1.2 Tổng quan phưong pháp hỗ trợ chẩn đoán 1.2.1 Chụp mạch huỳnh quang 1.2.2 Chụp cắt lớp kết hợp quang học 13 1.2.3 Phương pháp soi đáy mắt quét laser 14 1.2.4 Phương pháp chụp mạch kỳ thuật số 16 1.3 Tổng quan ứng dụng phuoĩig pháp xử lý ảnh hỗ trợ chẩn đoán bệnh nhãn khoa 17 CHƯƠNG CỞ SỎ LÝ THUYẾT .22 2.1 Đặc điểm giải phẫu sinh lý mắt 22 2.1.1 Giải phầu nhàn cầu 22 SVTH: Nguyễn Viết Khải Đoàn Trần Tuyết Nhung GVHD: ThS Nguyễn Ngọc Quỳnh vii 2.1.2 Than kinh thị giác phận phụ thuộc mắt .24 2.2 Bệnh nhãn khoa liên quan đến tăng sinh mạch máu .26 2.2.1 Bệnh võng mạc tiểu đuờng 26 2.2.2 Bệnh tăng nhãn áp 28 2.2.3 Bệnh thối hóa điểm vàng 29 2.3 Nguồn gốc ảnh kỹ thuật số 30 2.3.1 Lịch sử hình thành 30 2.3.2 Định nghĩa ảnh kỳ thuật số 31 2.3.3 Ảnh kỳ thuật số quan trọng y tế 32 2.3.4 Một số chuẩn hình ảnh ứng dụng y tế 33 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN cứu 35 3.1 Phương pháp thu thập liệu .35 3.2 Phương pháp xử lý ảnh 36 3.2.1 Tiền xử lý ảnh 37 3.2.1.1 Phương pháp lọc trung bình 39 3.2.1.2 Phương pháp lọc Gaussian 40 3.2.1.3 Phương pháp lọc trung vị 42 3.2.2 Phương pháp tăng tương phản 43 3.2.2.1 Phương pháp mở rộng độ tương phản .43 3.2.2.2 Phương pháp cân xám đáp ứng vớigiới hạn tương phản (CLAHE) 45 3.2.2.3 Phương pháp kết hợp ảnh dựa vào kênh màu Red, Green, Blue thôngqua hấp thụ huyết sắc tố 47 3.2.3 Phương pháp phân đoạn mạch máu .50 Đoàn Trần Tuyết Nhung 57 tối ảnh tiết ảnh lại khơng thể rõ ràng Hình 4.3 Anh lọc nhiễu tách kênh màu Mặc kết 04 trường hợp trường họp hình 4.3 bước tiền đề quan trọng chọn kênh màu để kết hợp với theo ta thấy ảnh trường họp ảnh người chan đoán mắc bệnh nên ảnh xuất điểm chấm, ảnh kênh R trường họp độ sáng cao nên làm mờ chấm, trường hợp lại kích thước thật vùng chấm có ảnh Các ảnh kênh G B cùa trường hợp vần giữ SVTH: Nguyễn Viết Khải Đoàn Trần Tuyết Nhung GVHD: ThS Nguyễn Ngọc Quỳnh 58 kích thước vùng vết chấm kênh B bị chìm độ sáng thấp Đổ khắc phục lồi cùa ảnh kênh R B nên nhóm kết hợp kênh R với G kết họp kênh G với B đe cải thiện chất lượng hình ảnh chuẩn bị cho bước Hình 4.4 Anh tăng tương phản phương pháp khác Sau tách ảnh kênh màu hình 4.3 tiếp nhóm thực bước tăng tương phản cho ảnh cùa 04 trường họp với bốn phương pháp khác trình bày mục 3.2.2 Kết cụ thể cho phương pháp thể hình 4.4 Nhóm sè sử dụng bốn phương pháp nêu chương đe cải thiện độ tương phản SVTH: Nguyễn Viết Khải Đoàn Trần Tuyết Nhung GVHD: ThS Nguyễn Ngọc Quỳnh 59 ảnh, cụ đối tượng cần tăng tương phản trường hợp thành phần mạch máu Phương pháp thứ mà nhóm sử dụng đế so sánh đánh giá kết phương pháp mở rộng độ tương phản, phương pháp thứ hai phương pháp cân xám đáp ứng với giới hạn tương phản (CLAHE), phương pháp thứ ba phương pháp kết hợp kênh màu R&G, cuối phương pháp kết hợp kênh màu B&G hình 4.4 bốn trường họp ảnh chụp đáy mắt trái, phải hai tình nguyện viên bình thường hai tình nguyện viên chấn đốn mắc bệnh võng mạc tiếu đường, có the thấy ảnh bốn trường họp kết họp ảnh kênh màu R với kênh màu G theo công thức (3.6) cho kết độ tương phản ảnh cao cộng thêm tính chất tăng tương phản phương pháp kết họp kênh màu, ta có the thấy ảnh kết họp kênh màu R&G hình 4.4 tồn màu trắng, chi tiết mạch máu hồng điểm ảnh điều biến khơng mang tính hiệu bước phân đoạn mà nhóm em chuẩn bị tiếp đến, nhóm em đánh giá phương pháp kết họp kênh màu R&G khơng phù hợp cho nghiên cứu Cịn phần phương pháp kết hợp ảnh kênh màu B&G theo công thức (3.7), ảnh kết hợp hình 4.4 cho kết mạch máu phân chia khác biệt rõ, chi tiết nhỏ mạch máu khơng bị Nhóm em đánh giá phương pháp kết họp ảnh kênh màu B&G phù họp mang lại hiệu cho bước phân đoạn nhóm xắp tới đặt biệt trường họp ảnh kết họp kênh B&G hình 4.4 vần giữ hình dạng kích thước sinh lý bệnh Tiếp theo, kết phương pháp mở rộng độ tương phản cùa 04 trường họp hình 4.4 cho ta thấy ảnh sau mở rộng độ tương phản chất lượng hình ảnh có tương đồng với phương pháp kết họp kênh B&G vần nhiều hạn chế nên vần chưa cho kết mà nhóm mong muốn Cuối cùng, phương pháp cân xám đáp ứng với giới hạn tương phản (CLAHE) cho kết ảnh rõ ràng chi tiết, hệ thống mạch máu từ lớn tới nhỏ ảnh có độ tương phản tốt, đốm xuất huyết đốm trắng trường họp giữ kích thước ban đầu Tóm lại theo kết bốn phương pháp tăng độ tương phản mà nhóm đề xuất phương pháp cân xám đáp ứng với giới hạn tương phản (CLAHE) mang lại tính hiệu cho nghiên cứu nhóm cao Vì vậy, đề tài sè chọn kết tăng tương phản phương pháp đe tiến hành bước phân đoạn SVTH: Nguyễn Viết Khải Đoàn Trần Tuyết Nhung GVHD: ThS Nguyễn Ngọc Quỳnh 60 4.2.3 Kết phãn đoạn Hình 4.5 Anh kết phản đoạn Hình 4.5 kết phân đoạn mà nhóm tiến hành thực qua bước tiền xử lý trên, bước tiến hành phân đoạn nhóm sử dụng phương pháp đặt ngưỡng mà nhóm chọn phần phương pháp phân đoạn chương đe tiến hành nghiên cứu, hình 4.5 ảnh phân đoạn 04 trường họp mà nhóm chọn lọc đặt biệt trường họp với trường họp xuất dấu hiệu bệnh võng mạc Nhóm tiến hành bước tăng tương phản từ ảnh gốc 04 trường họp so sánh phương pháp tăng tương phản ảnh hình 4.4 đà chọn phương pháp CLAHE đế SVTH: Nguyễn Viết Khải Đoàn Trần Tuyết Nhung GVHD: ThS Nguyễn Ngọc Quỳnh 61 áp dụng vào việc tăng cường độ tương phản cho ảnh Đe tài chọn lọc trung vị để giảm nhiễu cho ảnh 04 trường họp Sau bước lọc nhiễu tăng tương phản cho ảnh bước nhóm tiến hành phân đoạn phương pháp đặt ngưỡng mà nhóm đà trình bày phần phương pháp phân đoạn kết nhóm thu hình ảnh mạch máu mắt, hình 4.5 trường họp trường họp bình thường nên kết mà nhóm thu nhận hình ảnh gom hệ thống mạch máu màu trắng đen cùa ảnh Còn trường họp hình 4.5 ảnh hai trường họp ảnh hai tình nguyện viên bị mắc bệnh võng mạc tiếu đường nên kết mà nhóm phân đoạn hệ thống mạch máu đom suất huyết vùng đốm trắng mắt nên kết hai ảnh trường họp với tiêu chí mà nghiên cứu nhóm hướng đến việc hồ trợ chẩn đoán bệnh nhãn khoa 4.3 So sánh đánh giá kết 4.3.1 So sánh đánh giá kết nghiên cửu tác giả Ana G Salazar-Gonzalez cộng Trong phần này, để đánh giá kết nghiên cứu đề tài, nhóm chọn nghiên cứu tương tự sử dụng phương pháp khác để đánh giá so sánh với kết mà nhóm thực Hình 4.6 ảnh so sánh kết phân đoạn dựa phương pháp đề xuất đề tài kết phân đoạn báo nghiên cứu “Segmentation of the Blood Vessels and Optic Disk in Retinal Images” tác giả Ana G Salazar-Gonzalez cộng [15] Nghiên cứu đăng tạp chí “IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics” vào năm 2014 Theo đó, tác giả sử dụng bước phân đoạn kết phân đoạn cuối cùng, bước trích xuất mạch máu võng mạc kỳ thuật cắt biểu đồ, bước thực hai phương pháp phương pháp tái tạo hình ảnh trường ngẫu nhiên Markov (MRF) phương pháp hệ số bù phân đoạn đìa quang cách sử dụng kiến thức cường độ cục trước mạch sản phẩm phân đoạn cuối Nên phần so sánh kết đề tài nhóm lấy ảnh phân đoạn đe so sánh với kết phân đoạn nghiên cứu tác giả Ana G Salazar-Gonzalez SVTH: Nguyễn Viết Khải Đoàn Trần Tuyết Nhung GVHD: ThS Nguyễn Ngọc Quỳnh 62 Hình 4.6 (a) Anh gốc; (b) Anh phân đoạn đề tài nhóm; (c) Anh phản đoạn tác giả Ana G Salazar-Gonzalez cộng Nhìn vào kết hình 4.6.(b) kết ảnh phân đoạn nhóm hình 4.6.(c) kết ảnh phân đoạn cùa tác giả Ana cộng Hai kết phân đoạn hình 4.6 sử dụng chung ảnh gốc tệp ảnh DRIVE mà hai nhóm sử dụng trình nghiên cứu kết hai phương pháp phân đoạn khác kết cho lại có chút tương đồng với Các vòng tròn dở thêm vào để khoanh vùng điểm khác hai kết phân đoạn, nhìn vào vùng khoanh trịn màu đỏ hình 4.6.(b).(c) thấy chi tiết nhiễu mạch máu nhỏ gây nên, nguyên nhân phương pháp phân đoạn nhóm Ana khơng lấy hết chi tiết mạch máu nên ảnh phân đoạn xuất đường màu trắng làm tưởng nhầm dấu hiệu bệnh xuất đường mạch máu bị đứt qng, cịn kết nhóm phương pháp phân đoạn khắc phục loại bỏ nhiễu mạch máu không mong muốn khôi phục lại mạch máu bị đứt quãng hình 4.6.(b) Từ kết hình 4.6.(b) cho thấy phương pháp phân đoạn nhóm khắc phục lồi mà bên phương pháp phân đoạn nhóm nghiên cứu Ana mắc phải hình 4.6.(c) Từ cho thấy phương pháp phân đoạn nhóm mang lại hiệu cao hồ trợ chẩn đoán bệnh nhãn khoa phương pháp tác giả Ana cộng 4.3.2 So sánh đánh giả kết nghiên cứu tác giả Khu ram Naveed cộng SVTH: Nguyễn Viết Khải Đoàn Trần Tuyết Nhung GVHD: ThS Nguyễn Ngọc Quỳnh 63 Hình 4.7 (a) Anh gốc; (b) Anh phân đoạn để tài nhóm; (c) Anh phân đoạn tác giả Khuram Naveed cộng Trong phần này, đế đánh giá kết nghiên cứu đề tài nhóm, nhóm chọn nghiên cứu tương tự sử dụng phương pháp khác đe đánh giá so sánh với kết quà mà nhóm thực Hình 4.7 ảnh so sánh kết phân đoạn dựa phương pháp đề xuất đề tài kết phân đoạn báo nghiên cứu “Towards Automated Eye Diagnosis: An Improved Retinal Vessel Segmentation Framework Using Ensemble Block Matching 3D Filter” tác giả Khuram Naveed cộng [14], Nghiên cứu đăng tạp chí “MDPI Diagnostics” vào năm 2021 Theo đó, tác giả đà đề xuất phương pháp giảm nhiễu lọc 3D trước bước phân đoạn đe giảm nhiều, nên phần so sánh kết đề tài nhóm sè lấy ảnh phân đoạn đe so sánh với phương pháp nghiên cứu tác giả Khuram Naveed cộng hình 4.7.(b) kết phương pháp phân đoạn đề tài cùa nhóm hình 4.7.(c) kết phương pháp nghiên cứu nhóm tác giả Khuram Naveed Các kết thực liệu lâm sàng có sằn cơng khai DRIVE, vịng trịn đỏ thêm vào để khoanh vùng điểm khác hai kết phân đoạn, nhìn vào vùng khoanh trịn màu đỏ hình 4.7.(b) phương pháp đề tài nhóm vần làm chi tiết mạch máu cịn chưa mịn mạch máu rè nhánh nhỏ phương pháp nhóm khơng thể lấy được, cịn hình 4.7.(c) thơng qua phương pháp áp dụng lọc 3D vào trước bước phân đoạn kết cho mạch máu không bị nhiều hay đứt quãng chi tiết mạch máu trở nên mịn Điều cho thấy phương pháp đề tài nhóm cịn nhiều thiếu sót phương pháp tác giả Khuram Naveed cộng ông, kết nhóm cịn SVTH: Nguyễn Viết Khải Đồn Trần Tuyết Nhung GVHD: ThS Nguyễn Ngọc Quỳnh 64 thiếu sót so sánh mắt hai phương pháp cho kết gần tương đồng với SVTH: Nguyễn Viết Khải Đoàn Trần Tuyết Nhung GVHD: ThS Nguyễn Ngọc Quỳnh 65 CHƯƠNG 5: KÉT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIÉN 5.1 Kết luận Từ mục tiêu nhiệm vụ đề ra, đo án hoàn thành việc ứng dụng xử lý ảnh hồ trọ phân đoạn mạch máu hồ trọ chấn đoán bệnh nhàn khoa sử dụng hình ảnh võng mạc kỳ thuật số để trích xuất mạch máu Một số kết đạt cụ thể sau: - mặt thu thập dừ liệu (hình ảnh võng mạc kỳ thuật so đe trích xuất mạch máu): Sử dụng hình ảnh chụp định dạng *TIF máy ảnh Canon CR5 non-mydriatic với trường nhìn 45 độ (FOV), bit cho mồi kênh màu 568 X 584 pixel với dung lượng 200 KB Trong thư mục kiêm tra gom 20 ảnh cho chất lượng hình ảnh cao thuận tiện cho việc xử lý ảnh sau - mặt xử lý ảnh phân đoạn mạch máu: Dựa sở lý thuyết phương pháp đề xuất, nhóm tiến hành thực bước tiền xử lý lọc nhiều tăng tương phản Quá trình giúp loại bỏ nhiễu không mong muốn rung lắc cùa bệnh nhân, nhiễu cảm biến phận thu nhận ảnh, yếu tố tác động từ môi trường xung quanh Ket tiền xử lý hồ trợ q trình trích mạch máu thuận tiện hiệu hơn, kết cùa trình phân đoạn giúp xác định ranh mạch máu bất thường Qua hồ trợ bác sĩ đưa kết luận hình dạng cấu trúc mạch máu mắt, mô tả thuộc tính hình thái mạch máu võng mạc, chang hạn chiều dài, chiều rộng, độ quanh co, kiểu phân nhánh góc sừ dụng đe chẩn đoán, sàng lọc, điều trị đánh giá bệnh tim mạch nhãn khoa khác tiếu đường, tăng huyết áp, xơ cứng động mạch tân mạch màng đệm - phương pháp đánh giá : Hình ảnh sau phân đoạn sử dụng chương trình MATLAB R2017b với hộp cơng cụ xử lý hình ảnh MATLAB phân tích ảnh chụp đáy mắt (hình 4.1) tiến hành so sánh đánh giá với phương pháp khác cơng bố tạp chí quốc tế chuyên ngành Ket cho thấy hình ảnh phân đoạn mạch máu phương pháp có tương đồng Vùng mạch máu phân đoạn giúp nhận điện nhừng biến dạng, kích thước cùa mạch máu dễ dàng SVTH: Nguyễn Viết Khải Đoàn Trần Tuyết Nhung GVHD: ThS Nguyễn Ngọc Quỳnh 66 5.2 Hướng phát triển Trong tương lai, đề có nghiên cứu sâu nâng cao hiệu quả, chất lượng phương pháp, đề tài cần phát triển nhiều hơn, hướng phát trien cụ the sau: - Tối ưu hóa thuật tốn tiền xử lý phân đoạn mạch máu nhầm nâng cao độ xác xử lý ảnh - Thu thập nhiều liệu đe tiến hành đánh giá độ nhạy, độ đặc hiệu để nâng cao độ tin cậy cho phương pháp - Trong tương lai, phát triển phần mềm tích hợp vào thiết bị chụp để đưa vào ứng dụng lâm sàng nhầm hồ trợ bác sĩ chẩn đoán, sàng lọc, điều trị đánh giá bệnh tim mạch nhãn khoa khác hiệu SVTH: Nguyễn Viết Khải Đoàn Trần Tuyết Nhung GVHD: ThS Nguyễn Ngọc Quỳnh TÀI LIỆU THAM KHẢO [ 11 MOH I Thông tin y tế 09 - 12/10/2020 I cổng thông tin điện tử Bộ Y tế, Oct 2020 [2] Y Sun and L E.H Smith, “ Retinal Vasculature in Development and Diseases”, Annual Review of Vision Science, Vol 4, pp 101-122, 2018 [ Google Scholar ] [3] “ Retinal Conditions ”, Retina Consultants of Texas; [Online] [4] J X Ong and A A Fawz, “Perspectives on diabetic retinopathy from advanced retinal vascular imaging”, Eye (Lond), Vol 36, Issue 2, pp 319-327, 2022 [ Google Scholar ] [5] “Chụp mạch huỳnh quang ICG: Phuong pháp chan đốn xác bệnh võng mạc”, BỆNH VIỆN MẮT HÀ NỘI 2; [Online]: https://mathanoi2.vn/dichvu/chup-mach-huynh-quang-icg.html/ [6] A Rabiolo, M Parravano et al , “Ultra-wide-field fluorescein angiography in diabetic retinopathy: a narrative review”, National Library of Medicine, Vol 11, pp 803-807, April 2017 [ Google Scholar ] [7] M Patel and s Kiss et al , “Ultra-wide-field fluorescein angiography in retinal disease”, National Library of Medicine, Vol 25, Issue 3, pp 213-20, May 2014 [ Google Scholar ] [8] o Moussa and R.w s Chen et al , “Hemoglobinopathies: ocular manifestations in children and adolescents,” Journal indexing and metrics, June 2021 [ Google Scholar ] [ ] BS.ThS Hòang Cương BS Ths Nguyen Kiếm Hiệp, “ Chụp cắt lớp quang học (OCT), kỳ thuật chẩn đóan hình ảnh mơ nhãn khoa”, CƠNG THỊNG TIN ĐIỆN TỬ - BẢN QUYỀN THUỘC VỀ BỆNH VIỆN MẮT TRUNG ƯƠNG [10] “ Scanning Laser Ophthalmoscope [Online]: https://www.sciencedirect.com/topics/medicine-and-dentistry/scanning-laserophthahnoscope/ [11] “ Máy chụp huỳnh quang đáy mắt quét laser California [Online]: http://nipexco.com/san-pham/may-chup-huynh-quang-day-mat-quet-laser califomia.html/ [121 T Ratanapakom et al , “Digital image processing software for diagnosing diabetic retinopathy from fundus photograph,” Clin Ophthalmol, 2019 [ Google Scholar ] [13] Aws A Abdulsahib et al , “An Automated Image Segmentation and Useful Feature Extraction Algorithm for Retinal Blood Vessels in Fundus Images,” Electronics, Vol II, Issue 9, April 2022 [ Google Scholar ] [14] K Naveed et al , “Towards Automated Eye Diagnosis: An Improved Retinal Vessel Segmentation Framework Using Ensemble Block Matching 3D Filter,” Diagnostics, Vol 11, Issue 1, Jan 2021[ Google Scholar ] [15] A s Gonzalez, D Kaba et al , “Segmentation of the Blood Vessels and Optic Disk in Retinal Images,” IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, Vol 18, Issue 6, pp 1874 - 1886, November 2014 [ Google Scholar ] [16] J Zhang, B Dashtbozorg et al , “Robust Retinal Vessel Segmentation via Locally Adaptive Derivative Frames in Orientation Scores,” IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol 35, Issue 12, pp 2631 - 2644, December 2016 [Google Scholar] [17] A.D Hoover, V Kouznetsova, M Goldbaum et al , “Locating blood vessels in retinal images by piecewise threshold probing of a matched filter response”, IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol 19, Issue 3, pp 203 - 210, March 2000; [Google Scholar] [18] Truờng Đại học Y hà Nội - Khoa Y học co truyền Y học cổ truyền Nhà xuất Y học, 2022 [19] PGS.TS.Hoàng Thị Phúc, “GIẢI PHẦU SINH LÝ MẮT”; 2015 [Online]: http://dulieu.tailieuhoctap.vn/books/y-duoc/bac-si-da-khoa/file goc 784526.pdf [20] s Mehta et al , “Bệnh võng mạc đái tháo đường”, cẩm nang MSD dành cho Chuyên gia; 2022 [Online]: https://www.msdmanuals.com/vi-vn/chuy%C3%AAn- gia/r%E %BB%91 i-lo%E %B A%A n-m%E %B A%AFt/c%C3%A c- b%E %BB%87nh-v%C3%B5ng-m%E %B A%A c/b%E %BB%87nh- v%C3%B5ng-m%E %BA%A c-%C4%91 %C3%A i-th%C3%A o%C4%91 %C6%B0%E %BB%9Dng [21] s Mehta et al , “Bệnh võng mạc tăng huyết áp”, cẩm nang MSD dành cho Chuyên gia; 2022 [Online]: https://www.msdmanuals.com/vi-vn/chuy%C3%AAn- gia/r%E %BB%91 i-lo%E %B A%A n-m%E %B A%AFt/c%C3%A c- b%E %BB%87nh-v%C3%B5ng-m%E %B A%A c/b%E %BB%87nh v%C3%B5ng-m%E %BA%A c-do-t%C4%83ng-huy%E %BA%BFt-%C3%A p [22] s Mehta et al , “Thối hóa hồng điểm tuổi già (AMD ARMD)”, cẩm nang MSD dành cho Chuyên gia; 2022 [Online]: https://www.msdmanuals.com/vivn/chuy%C3%AAn-gia/r%E %BB%91 i-lo%E %B A%A nm%E %BA%AFt/c%C3%A c-b%E %BB%87nh-v%C3%B5ngm%E %BA%A c/tho%C3%A i-h%C3%B3a-ho%C3%A0ng%C4%91 i%E %BB%83m-tu%E %BB%95i-gi%C3%A0-amd-ho%E %B A%B7carmd [23] Trần Quang Đức, “XÙ LÝ ẢNH”, Đại học Bách Khoa Hà Nội, [Online]: https://users.soict.hust.edu.vn/ductq/XLA%20Lecture.pdf [24] Mathworks, “Enhance contrast using histogram equalization”; [Online]: https://www.mathworks.com/help/images/ref/histeq.html [25] L M Bá, N T Thủy, “Nhập môn xử lý ảnh,” Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2008 [26] D Kapsokalyvas, N Bruscino et al , “Spectral morphological analysis of skin lesions with a polarization multispectral dermoscope”, Optics Express, Vol 21, Issue 4, pp 4826-4840, (2013); [Google Scholar] [27] R Akaho, M Hirose N Tsumura Ct al , “Evaluation of the robustness of estimating five components from a skin spectral image”, optical Review, vol 25, pp 181-189, 2018; [Google Scholar] [28] K Wisaeng, “Retinal Blood-Vessel Extraction Using Weighted Kernel Fuzzy C- Means Clustering and Dilation-Based Functions”, Diagnostics, Vol 13, Issue 3, pp 342, 2023; [Google Scholar] [29] M Niemeijer, J Staal, B V Ginneken, M Loog, M D Abramoff et al , “Comparative study of retinal vessel segmentation methods on a new publicly available database”, SPIE, Medical Imaging : Image Processing, Vol 5370, 2004; [30] “DRIVE: Digital Retinal Images https://drive.grand-challenge.org/DRIVE/ for Vessel Extraction”; [Online]: PHỤ LỤC [filename, pathname]=uigetfile({'*.tif,},'Moi ban chon mot anh bat ky'); full=strcat(pathname, filename); Test_Image = imread(full); mask=imread(' 19_test_mask.gif) % Thay đơi kích thước ảnh Resized_Image = imresize(Test_Image, [584 565]); figure, imshow(Resized_Image) % Lọc nhiễu ảnh anh_xam=rgb2gray(Resized_Image) loc=medfilt2(anh_xam) [Image]=gray2rgb(loc) % Dựng không gian màu Lab Converted_Image = im2double([Image]); Lab_Image = rgb21ab(Converted_Image); fill = cat(3, 1,0,0); Filled_Image = bsxfìin(@times, fill, Lab_Image); reshaped_lab_image = reshape(Filled_Image, [], 3); [C, S] = pca(reshaped_lab_image); s = reshape(S, size(Lab_Image)); S = S(:,:, 1); Gray_Image = (S-min(S(:)))./(max(S(:))-min(S(:))); % Tăng tuông phản Enhanced_Image = adapthisteq(Gray_Image,'clipLimit',0.01) figure, imshow(Enhanced_Image) Gauss_Filter= imgaussfilt(Enhanced_Image,3) figure, imshow(Gauss_FiIter) title('GaussFilter') Substracted_Image = imsubtract(Gauss_Filter,Enhanced_Image); % Phân đoạn level = Threshold_Level(Substracted_Image); Binary_Image = im2bw(Substracted_Image, level-0.018); figure, imshow(Binary_Image) title('Binary Image') Cleanimage = bwareaopen(Binary_Image, 100); figure, imshow(Clean_Image) titlefClean Image') Complemented_Image = imcomplement(Cleanlmage); figure, imshow(Complemented_Image) title('Complemented Image') % Ảnh phân đoạn màu Final_Result = Colorize_Image(Resized_Image, Complemented_Image, [0 0]); figure, imshow(Final_Result) title('Final Result')