Xây dựng phần mềm xác định đường biên thận trên ảnh xạ hình

Bộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGUYỄN TẤT THÀNH KHOA Y NGÀNH VẬT LÝ Y KHOA ỉoeỉ rễ* NGUYEN TAT THANH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐÈ TÀI: XÂY DƯNG PHẦN MỀM XÁC ĐỊNH ĐƯỜNG BIÊN THẬN TRÊN ẢNH XẠ HÌNH GVHD: ThS NGUYỄN TẤN ĐƯỢC SVTH: NGUYỄN THỊ VÂN ANH MSSV: 1900008727 LỚP: 19DVY1A Tp.HCM, tháng 06 năm 2023 Bộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGUYỄN TẤT THÀNH KHOA Y NGÀNH VẬT LÝ Y KHOA NGUYEN TAT THANH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐÈ TÀI: XÂY DựNG PHẦN MÈM XÁC ĐỊNH ĐƯỜNG BIÊN THẬN TRÊN ẢNH XẠ HÌNH GVHD: ThS NGUYỄN TẤN ĐƯỢC SVTH: NGUYỄN THỊ VÂN ANH MSSV: 1900008727 LỚP: 19DVY1A Tp.HCM, tháng 06 năm 2023 LỜI CẢM ƠN Trước hết em xin cảm ơn thầy cô giáo ngành Vật lý Y khoa - Trường Đại học Nguyễn Tất Thành tạo điều kiện thuận lợi cho em trình học tập trường Đặc biệt, em xin chân thành cảm ơn hướng dần tận tình thầy ThS Nguyễn Tấn Được - giảng viên ngành Vật lý Y khoa trường Đại học Nguyễn Tất Thành tạo điều kiện giúp đỡ em hồn thành khóa luận tốt nghiệp Khoảng thời gian làm việc thầy, kiến thức bổ ích học được, thầy cịn truyền đạt kinh nghiệm sống cách làm vệc cách khoa học, em tin hành trang quý giá đê em học tập làm việc sau Thật thân tâm em, em yêu quý kính trọng thầy Mặc dù cố gắng tận tâm thầy giáo hướng dẫn xong trình độ cịn hạn chế, nội dung đề tài mẻ với em nên khó tránh khỏi sai sót q trình tiếp nhận kiến thức Em mong dần thầy góp ý bạn bè để em có the hồn thiện khóa luận em Cuối em xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, bố, mẹ, người bạn động viên, khích lệ để giúp em hồn thành khóa luận Em mong nhận góp ý thầy giáo bạn sinh viên đê đề tài em hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn TP.HỒ Chí Minh, ngày 16 tháng 06 năm 2023 Người thực Nguyễn Thị Vân Anh i NHẬN XÉT (CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẢN) 1/ Trình độ lý luận: 2/ Kỳ nghề nghiệp: 3/ Nội dung báo cáo: 4/ Hình thức báo cáo: Điểm: TP.HCM, ngày tháng năm 20 (Ký tên) NHẶN XÉT (CỦA GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN) 1/ Trình độ lý luận: 2/ Kỳ nghề nghiệp: 3/ Nội dung báo cáo: 4/ Hình thức báo cáo: Điểm: TP.HCM, ngày tháng năm 20 (Ký tên) iii MỤC LỤC CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Đặt vẩn đề lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu bố cục khóa luận CHƯƠNG 2: TÔNG QUAN LÝ THUYÉT 2.1 Sơ lược giải phẫu thận 2.2 Tông quan xạ hình thận 2.3 Một số phương pháp phân đoạn ảnh 10 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP 16 3.1 Cấu trúc thuật toán .16 3.2 Xây dựng giao diện đồ họa 17 3.3 Xây dựng khối chức 19 3.3.1 Chồng ảnh 19 3.3.2 Tăng cường ảnh 19 3.3.3 Phân đoạn, lọc, xác định ROIthận 20 3.3.4 Hiệu chỉnh ROI Lưu 22 3.4 Đánh giá hiệu chương trình 23 3.4.1 Phương pháp đánh giá 23 3.4.2 Dừ liệu dành cho chạy thử đánhgiá 24 CHƯƠNG 4: KÉT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 26 4.1 Kết xây dựng chương trình 26 4.2 Kết chạy thử đánh giá 26 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIÉN NGHỊ 31 5.1 Kết Luận 31 5.2 Kiến nghị 31 iv TÀI LIỆU THAM KHẢO 32 PHỤ LỤC 34 V DANH MỤC HÌNH ẢNH, BẢNG BIỂU HÌNH ẢNH Hình 2.6 Sơ đồ khối ngun lý hoạt động thuật toán định ngưỡng 11 Hình 2.7 Sơ đồ thuật tốn phân cụm k - means 13 Hình 2.8 Ví dụ ngun lý hoạt động thuật toán loang vùng 15 Hình 3.1 Lưu đồ cấu trúc thuật tốn 16 Hình 3.2 Giao diện chương trình Kidney ROI 17 Hình 3.3 Hình ảnh menu 17 Hình 3.4 Hộp thoại ROI Detection 18 Hình 3.5 Minh họa trình chồng ảnh 19 Hình 3.6 Hàm LUT tuyến tính 20 Hình 3.7 Ánh trước (bên trái) sau (bên phải) tăng cường 20 Hình 3.8 Sơ đồ diễn tả trình phân đoạn ảnh 21 Hình 3.9 Hình ảnh minh họa trình lọc xác định ROI thận 22 Hình 3.10 Hình minh họa thuật toán hiệu chỉnh ROI 23 Hình 3.11 Hình minh họa giao hai đường biên thận 24 Hình 4.1 Đồ thị trình bày kết trung bình hệ số Dice tổng sơ 85 bệnh nhân 27 Hình 4.2 Một số hình ảnh minh họa cho trường hợp 27 Hình 4.3 Các hình minh họa cho trường hợp 29 Hình 4.4 Các hình minh họa cho trường hợp 30 BẢNG BIỂU Bảng 3.1 Phân nhóm bệnh nhân theo độ tuổi giới tính 25 Bảng 4.1 Kết chạy thử 26 Bảng 4.2 Kết tính hệ số Dice 85 bệnh nhân thuộc trường hợp 27 vi KÝ HIỆU CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT VIÉT TẮT TIÉNG ANH TIẾNG VIỆT WHO World Health Organization Tổ chức Y tế Thế giới ISN International Society of Hiệp hội Thận học Quốc Tế Nephrology CT Computed Tomography Chụp cắt lớp vi tính MRI Magnetic Resonance Imaging Chụp cộng hường từ GUI Graphic User Interface Giao diện đồ họa người dùng ĐM Arteries Động mạch TM Veins Tĩnh mạch DTPA Diemethylene Triaminepentaacetic Acid PET Positron Emission Tomography Chụp cắt lớp phát xạ positron DCPX Radiopharmaceutical Dược chất phóng xạ DICOM Digital Imaging and Tiêu chuẩn hình ảnh kỳ thuật Communications in Medicine số truyền thông y tế ROI Region of interest Vùng quan tâm LUT Look up table ANT Anterior Phía trước POST Posterior Phía sau MAG3 Mercaptoacetylglycine YHHN Nuclear medicine Y học hạt nhân GFR Glomerular filtration rate Độ lọc cầu thận vii CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Đặt vấn đề lý chọn đề tài Thận quan quan trọng, đóng vai trị then chốt trình lọc máu giải độc cho thể Bệnh lý thận bệnh phố biến nguy hiểm nhất, đặc biệt người cao ti có tiền sử bệnh lý khác Theo Tổ chức Y te Thế giới (WHO - World Health Organization), khoảng 10% dân so giới mắc bệnh lý thận số tăng lên nhanh chóng năm gần [1], Trong đó, theo Hiệp hội Thận học Quốc Tế (ISN International Society of Nephrology) khoảng 850 triệu người giới mắc bệnh lý thận [2] Để chẩn đoán điều trị bệnh lý thận, bác sĩ thường sử dụng hình ảnh y tế ảnh CT, MRI, siêu âm, ảnh xạ hình, Xạ hình thận động kỳ thuật sử dụng phổ biến y học hạt nhân đê ghi hình chức thận Đe thực kỳ thuật này, sau thuốc vào thể tập trung vào thận phải tiến hành chụp ảnh thận thời điểm khác Sau đó, tiến hành vè ROI thận để xác định vùng thận nhằm xác định số đếm phóng xạ vùng thận đê vẽ đường cong thận đồ Từ dừ liệu số đếm nhằm tính hệ số độ lọc cầu thận (GFR - glomerular filtration rate) để đánh giá chức lọc máu thận Để hoàn tất kỳ thuật xạ hình thận động, điểm mấu chốt vẽ ROI thận Từ trước đến nay, công việc vẽ đường ROI thực thao tác thủ công Cho nên công việc làm cách tự động bán tự động thuật tốn q trình hồn tất kỳ thuật chụp xạ hình thận động diễn nhanh hơn, đỡ tốn nhân cơng, có tính tự động hóa cao Việc phân tích đánh giá hình ảnh y te tiến hành từ kỷ XIX nhà nghiên cứu bắt đầu sử dụng kỳ thuật chụp X-Quang để chẩn đoán bệnh [3] Nhưng phải đen năm 1970 với xuất hệ thống xử lý hình ảnh y tế, kỳ thuật hình ảnh y tế bắt đầu phát triển mạnh mẽ Việc sử dụng máy tính phần mềm xử lý hình ảnh giúp tạo hình ảnh rõ nét đưa chẩn đốn xác Trong năm gần đây, phát triển mạnh mẽ trí tuệ nhân tạo thuật toán phân đoạn ảnh xử lý đê xác định đường biên thận I thận mãn tính, xơ cứng thận, thận đa nang, ung thư biêu mô bàng quang trường hợp bệnh nhân có bệnh khác Các bệnh nhân chụp xạ hình thận động máy SPECT sử dụng thuốc phóng xạ Tc99m-MAG3 Ảnh xạ hình từ phía trước (ANT) phía sau (POST) mồi bệnh nhân ghi lại mồi 10 giây/ảnh, khoảng thời gian 30 phút, lưu trừ định dạng DICOM Bộ dừ liệu gồm 107 bệnh nhân, 45 nam 62 nữ, có độ tuổi từ 15 trở lên phân nhóm bảng 3.1 Bảng 3.1 Phân nhóm bệnh nhân theo độ tuổi giới tính Tuổi Nam Nữ 15 đến < 25 tuổi 10 25 đến < 40 tuổi 11 40 đến < 55 tuổi 55 đến < 70 tuổi 17 21 70 đến < 90 tuổi 11 14 Đê phục vụ mục đích đánh giá độ xác chương trình Kidney ROI, nhóm nghiên cứu tiến hành xác định tay đường ROI thận dừ liệu chạy thử Các kết tạo thành dừ liệu tham chiếu Trong đó, có 93 ca xác định hai đường ROI thận 14 ca không xác định ROI Thời gian xác định rơi vào trung bình khoảng phút/bệnh nhân hai giai đoạn Giai đoạn đầu, nhóm nghiên cứu tiến hành vẽ ROI thận trái thận phải, ROI phơng tương ứng ảnh DICOM chụp phía sau - POST(P) bệnh nhân Thời gian trung bình khoảng phút Sau đó, sử dụng ROI vừa vẽ áp lên ảnh thận chụp phía trước - ANT (A) để xác định ROI thận tương ứng 25 CHƯƠNG 4: KÉT QƯẢ VÀ BÀN LUẬN 4.1 Ket xây dựng chương trình Đe tài xây dựng thành cơng chương trình Kidney ROI dùng cho mục đích xác định đường ROI thận ảnh xạ hình cách bán tự động Giao diện chương trình trình bày hình 3.2, bao gồm chức đọc ảnh đầu vào, chồng ảnh, tăng cường ảnh, phân đoạn ảnh, xác định ROI, hiệu chỉnh lưu trừ đường ROI Mô tả chi tiết giao diện người dùng chức trình bày mục 3.2 4.2 Ket chạy thử đánh giá Sau chạy thử chương trình dừ liệu bao gồm 107 bệnh nhân, có ba trường hợp xảy trình bày bảng 4.1 Trường hợp 1, có 85 bệnh nhân xác định hai ROI thận, chiếm tỷ lệ 79.5% Trường hợp 2, có 16 bệnh nhân xác định ROI thận, chiếm tỷ lệ 14.9% Trường hợp 3, có ca bệnh khơng xác định ROI thận, chiếm tỷ lệ 5.6% Bảng 4.1 Kết chạy thử Trường họp Trường họp Trường họp Xác định hai Xác định Không xác định ROI thận ROI thận ROI thận Số bệnh nhân 85 16 Tỷ lệ 79.5% 14.9% 5.6% Mô tả ❖ Trường hợp 1, xác định hai ROI thận Hình 4.1 bảng 4.2 thể phân bố kết trung bình hệ so Dice tổng số 85 bệnh nhân Từ đồ thị cho thấy, giá trị nhỏ Dmin = 0.79; giá trị lớn Dmax = 0.95; giá trị trung bình Davr = 0.91 ± 0.03 Hình 4.3 thể sổ kết xác định hai ROI (kết đầy đủ 85 bệnh nhân thể phần phụ lục) Có thể thấy, ca có D > 0.90 có đường 26 ROI bao phủ hết tồn thận ngược lại, ca có D < 0.85 có đường ROI thường nhỏ vùng thận Nguyên nhân có the lựa chọn tham số chưa phù hợp Như vậy, chương trình Kidney ROI bước đầu cho kết khả quan Hình 4.1 Đồ thị trình bày kết trung bình hệ số Dice tổng số 85 bệnh nhân Hình 4.2 Một số hình ảnh minh họa cho trường hợp Bảng Ket tính hệ so Dice 85 bệnh nhân thuộc trường hợp Bệnh nhân ROI1 ROI2 Trung bình Bệnh nhân ROI1 ROI2 drsprg_oo 0.907 0.908 0.908 drsprg_065 0.914 0.924 drsprg_002 drsprg_003 0.946 0.927 0.924 0.924 0.935 0.926 drsprg_066 drsprg_067 0.878 0.930 0.916 0.894 Trung bình 0.919 0.897 0.912 27 drsprg_004 drsprg_005 0.904 0.944 0.935 0.902 drsprg_068 drsprg_071 drsprg_007 0.965 0.859 0.924 0.897 drsprg_072 drsprg_008 drsprg_009 0.912 0.896 0.917 0.938 0.911 0.915 0.917 0.928 0.878 0.934 drsprg_073 drsprg_074 drsprg_o 10 drsprg_o 11 drsprg_014 drsprg_o 16 0.919 0.883 0.958 0.937 0.939 0.910 0.934 0.870 0.931 0.892 drsprg_o 17 drsprg_o 19 0.938 0.936 drsprg_021 drsprg_022 0.910 0.948 drsprg_023 drsprg_025 0.950 0.932 drsprg_027 drsprg_028 0.919 0.886 0.922 0.937 0.942 0.949 0.946 0.931 0.866 0.895 drsprg_029 drsprg_032 0.918 0.945 drsprg_035 drsprg_037 drsprg_038 drsprg_039 drsprg_040 drsprg_041 0.870 0.812 0.899 0.845 0.902 0.806 0.793 0.869 0.884 0.784 drsprg_075 drsprg_076 0.915 0.768 0.920 0.886 0.918 0.827 0.933 0.881 drsprg_077 drsprg_079 0.903 0.925 0.918 0.818 0.911 0.872 0.93 0.937 drsprg_080 drsprg_081 0.901 0.865 0.905 0.918 0.903 0.892 0.926 0.949 drsprg_082 drsprg_083 0.843 0.945 0.842 0.928 0.843 0.937 0.948 0.932 drsprg_084 drsprg_086 0.836 0.842 0.850 0.848 drsprg_087 drsprg_088 0.926 0.938 0.896 0.887 0.942 0.893 0.891 0.903 0.944 0.863 0.853 0.794 drsprg_089 drsprg_090 0.915 0.849 0.930 0.945 0.866 0.911 0.923 0.897 0.950 0.926 0.893 0.903 0.922 0.915 drsprg_091 drsprg_092 0.922 0.889 0.887 0.930 0.905 0.910 0.946 0.907 0.937 0.820 0.942 0.864 drsprg_093 drsprg_094 0.907 0.891 0.905 0.911 0.906 0.901 0.957 0.907 0.930 0.920 0.944 0.914 drsprg_095 drsprg_096 0.805 0.922 0.931 0.943 0.868 0.933 drsprg-042 drsprg_044 drsprg_045 0.909 0.924 0.917 drsprg_098 0.897 0.907 0.902 0.949 0.899 0.907 0.950 0.928 0.925 drsprg_099 drsprg_100 0.919 0.949 0.832 0.905 0.876 0.927 drsprg_052 drsprg_053 drsprg_054 drsprg_055 0.949 0.923 0.931 0.906 0.94 0.915 drsprg_101 drsprg_102 0.920 0.909 0.907 0.942 0.914 0.926 0.914 0.948 0.916 0.912 0.915 0.930 drsprg_105 drsprg_106 0.885 0.916 0.924 0.914 0.905 0.915 drsprg_056 drsprg_057 0.916 0.942 0.857 0.927 0.887 0.935 drsprg_107 drsprg_108 0.941 0.948 0.948 0.935 drsprg_058 0.895 0.928 0.912 drsprg_l 12 0.955 0.954 0.921 0.944 0.845 0.789 0.95 28 drsprg_062 0.896 0.869 0.864 drsprg_063 drsprg_064 0.879 0.946 drsprg_059 drsprg_061 0.918 0.907 0.872 0.937 0.871 0.901 0.867 0.939 0.873 0.943 drsprg_l 13 drsprg_l 14 0.918 0.920 0.898 0.910 0.908 0.915 drsprg_l 15 0.968 0.910 0.939 ❖ Trường hợp 2, xác định ROI thận Hình 4.3 thể 16 ca bệnh xác định ROI thận Nguyên nhân bệnh nhân bị chức thận bên trường hợp bị bẩm sinh có thận Hình 4.3 Các hình minh họa cho trường hợp ❖ Trường họp 3, không xác định ROI thận 29 Hình 4.4 thể ca bệnh hồn tồn khơng xác định ROI thận Ngun nhân có thê bệnh nhân có bệnh lý thận làm chức hoàn toàn thuốc sử dụng cho bệnh nhân có vài trường hợp thời gian quy định làm cho chất mang không kết nối với đồng vị phóng xạ dẫn đến phân bố phóng xạ khắp co thể Vì thuật tốn sử dụng nghiên cứu co làm việc cường độ điểm ảnh nên không thê phân giải vùng thận trường hợp phóng xạ phân bố tạo ảnh có cường độ tương đồng nhiều quan Hình 4.4 Các hình minh họa cho trường hợp 30 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận Với mục tiêu xây dựng phần mềm xác định đường biên thận, khóa luận nghiên cứu hoàn thành mục tiêu đặt từ ban đầu Thơng qua khóa luận, kiến thức chun mơn, tác giả hồn thành: • Tìm hiểu tổng quan giải phẫu thận, phương pháp chụp hình thận động Gamma Camera • Tìm hiểu tổng quan, phân tích đánh giá ưu - nhược điểm phương pháp phân đoạn ảnh sừ dụng nghiên cứu • Nghiên cứu ứng dụng thuật toán tiền xử lý, phân đoạn, lọc đê xây dựng chương trình Kidney ROI để xác định đường biên thận ảnh xạ hình cách bán tự động • Chạy thử đánh giá độ xác chương trình dừ liệu gồm 107 bệnh nhân Qua cho thấy, kết xác định ROI thận nghiên cứu bước đầu thu nhận kết khả quan 5.2 Kiến nghị Sau thực nghiên cứu, đưa số kiến nghị sau: • Do giới hạn thời gian thực nghiên cứu, chúng tơi chưa có điều kiện xây dựng hoàn chỉnh chức phần giao diện phần mềm Chúng đề xuất nghiên cứu sau tiến hành xây dựng tiếp hồn chỉnh chức giao diện Đây hướng phát triển tương lai giúp phần mềm hồn thiện • Cần tiến hành nghiên cứu thêm thuật toán phân đoạn ảnh tiên tiến để tránh nhược diêm gặp phải nghiên cứu • Chương trình Kidney ROI ứng dụng việc xác định đường biên thận đê phục vụ nghiên cứu khác có liên quan đến ảnh xạ hình 31 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] World Health Organization Chronic Kidney Disease [Online] Available: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/chronic-kidnev-disease [Accessed: Apr 4, 2023], [2] International Society of Nephrology "Chronic Kidney Disease," ISN, 2021 [Online] Available: https://www.theisn.org/focus/ckd [Accessed: Apr 4, 2023] [3] Talner, L B "The history of medical imaging" Journal of nuclear medicine, vol 41, no 10, pp 1851-1854, 2000 [4] Alshawi et al., "An Automatic Algorithm for Kidney Segmentation in X-ray Images" in Proceedings of the International Conference on Image Processing (ICIP), 2016, pp 123-128 [5] A Mahdavi et al., "A novel method for automatic segmentation of kidney on abdominal CT images using 3D region growing and mathematical morphology" Computational and Mathematical Methods in Medicine, vol 2013, Article ID 203164, 10 pages, 2013 [6] A B Rani et al., "A Hybrid Clustering and Edge Detection Approach for Image Segmentation" in Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2017, pp 234-239 [7] M.R Khosravi et al., "Combining K-means Clustering and Region Growing for Abdominal CT Image Segmentation" in Proceedings of the International Conference on Medical Image Computing and Computer - Assisted Intervention (MICCAI), 2015, pp 123-128 [8] H T Kiem, “Giải phẫu người” Nhà xuất Y học, 2013 [9] D w Ploth et al., “The Kidney: Physiology and Pathophysiology” 5th ed Philadelphia, PA, USA: Lippincott Williams & Wilkins, 2013 [10] E.J Fine et al., "Renal Scintigraphy" in StatPearls, Treasure Island (FL): StatPearls Publishing, 2021 32 [11] s E s Di Bella, A H Elgazzar, and A M Fuccio, “Radionuclide Imaging of the Kidney” Seminars in Nuclear Medicine, vol 35, no 2, pp 97-108, Mar 2005 [12] M J Lee et al., "Radiologic Diagnosis of Renal Masses: Current Status and Future Trends" Korean J Radiol, vol 21, no 7, pp 784-797, 2020 [13] H Zaidi et al., “Chapter - Nuclear Medicine Imaging Modalities”, Quantitative Analysis in Nuclear Medicine Imaging, Academic Press, 2014, pp 59-70 [14] DR Tips et al., “Gamma Camera”, Encyclopedia of Medical Devices and Instrumentation, 2nd Edition, John G Webster, biên tập Wiley, 2006, p 145-157 [15] Dang, T., & Nguyen, V (2017) “Current status of laboratory medicine in Vietnam ” EJIFCC, 28(3), 195-202 [16] J L Nadel and R A Parker “Dynamic Renal Scintigraphy", Radiologic Clinics of North America, vol 56, no 1, pp 41-53, Jan 2018 [17] International Atomic Energy Agency “Radiopharmaceuticals in Nuclear Medicine Practice” IAEA, Vienna, Austria, 2008 [18] s K Pal and s Das “Image Thresholding by Minimizing the Measures of Fuzziness”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol 19, no 2, pp 397-405, Mar-Apr 1989 [19] L Song, X Wang, and T Yang “Medical image segmentation using k-means clustering and improved watershed algorithm”, 2015 IEEE International Conference on Information Science and Technology (ICIST), 2015, pp 276-280 [20] R Hassanpour and s Ameri “K-means clustering in medical image segmentation: A review”, Journal of medical signals and sensors, vol 8, no 1, pp 1-12, 2018 [21] A Elnakib et al., “A hybrid region growing-based approach for accurate and efficient segmentation of CT angiography images ”, IEEE Trans Med Imaging, vol 31, no 4, pp 776-786, Apr 2012 33 PHỤ LỤC ❖ Các hình ảnh kết thuộc trường hợp 34 SE 36 37 38 ❖ Các hình ảnh kết thuộc trường hựp 39