Nghiên ứu về xử lý hình ảnh và ứng dụng trong máy hụp x quang

PSF Point Spread Function.. FWHM Width Full at Half Maximum.. MTF Modulation Transfer Function.. EMA Exponential Moving Average.. EWMA Weighted Moving Average.. Mục đích nghiên cứu của l

1

LỜI CAM ĐOAN

N i dung c a lu  c nghiên c u, xây d nâng cao chng hình nh ng d ng trong máy ch p X-      ng i s

d n ch b o c   a T.S Nguy n Ngễ ọc Văn tài: "Nghiên c u v  

x  lý  nh và  ng  d ng trong máy ch p X-Q  uang" nh m nâng cao hi u qu , h     trquá trình chnh c a bác s cho các b nh nhân    ng ni dung c a lu c ai công b trong các công trình khoa h c nào khác 

Hà N i, ngày 17 tháng 04 

H C VIÊN TH C HI N Ọ Ự Ệ

Trần Xuân Tùng

2

LỜI CẢM ƠN

 hoàn thành lu i l i c n t t c các th y cô   

ng nghi p t i h c Công ngh Thông tin và Truy n thông -   

i hc Thái u kin giúp em hoàn thin lun án tt nghip này

Em xin g i l i c  c nhn T.S Nguy n Ngễ ọc Văn, thc ti ng d n em hoàn thành lu  i s nhi t tình và ân c n ch b o,     

ng th i cung c p cho em nh ng ki n th     em có th hoàn thi n  

lut nghip này

Cui cùng, tôi xin g i l i c  i thân, nh      ng viên tôi trong su t quá trình h c t p và   hoàn thành lu

3

MỤ C LỤC

LỜI CAM ĐOAN 1

LỜ I CẢM ƠN 2

MỤ C LỤC 3

DANH MỤC HÌNH ẢNH 6

DANH MỤ C CÁC T Ế Ừ VI T T T 10 Ắ PHẦN MỞ ĐẦU 11

CHƯƠNG 1 Ổ T NG QUAN V X LÝ HÌNH NH TRONG Y T 15 Ề Ử Ả Ế 1.1 nh y t  15

1.1.1.Gii thiu 15

 chung h th ng hình nh y t 15    

1.1.3.c hình nh y t 17  

1.2.X lý nh y t 22

1.2.1.Gii thiu v x lý nh y h c 22    

c x lý nh 23  

1.2.3.Khái ni m và các v  n v x lí nh 25   

1.3.S h c a máy tính và công ngh thông tin trong x lý hình nh y t tr      26

 27

 31

1.4.Thuyt Fourier 33

CHƯƠNG 2 M T S Ộ Ố PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HÌNH ẢNH Y T Ế 37 2.1 Chng hình nh y t  37

2.2 Quy trình hi n th hình nh   40

2.3 Bii Fourier ri rc cho quá trình x lý hình nh 41

c tính c a DFT 41 

2.3.2 M t s khái ni  n 42

2.3.3 M t s tính ch t c a DFT 42    

4

2.4 Thao tác k thu  xám (grey scale) 44

2.4.1 K thu t ca s 45

2.4.2 K thu t bii bi ánh sáng 48

2.5 Thao tác k thu t ma tr n hình nh mi n th     i gian 49

2.5.1 K thu t làm m n hình nh 51    

2.5.2.K thu nh 53

2.6 Nâng cao hình nh mi n t n s    60

2.6.1 B l ng 60

2.6.2 B l c butterworth 62  

2.6.3 B l c theo c p s nhân 64    

CHƯƠNG 3 K THUỸ ẬT NÂNG CAO ĐỘ TƯƠNG PHẢN TRONG X LÝ Ử HÌNH ẢNH CỦA MÁY CH P X-QUANG 66 Ụ 3.1.Gi i thi u chung v máy ch p X-Quang.    66

3.1.1.Nguyên lý ho  ng c a máy X-Quang 67 

m c a nh X-  Quang 68

3.1.3.C u t o c a máy ch p X-Quang 70    

3.1.4.Phân lo i máy ch p X-Quang 71  

3.2.T ng quan x lý hình nh CR   74

3.3. n cho hình nh 76

3.3.1.Phng gi m  78

3.3.2.Nâng cao   ph n Multiscale 79

i di n 79

3.3.4.S cân bc li 81

3.3.5.X lý t n s 84

3.4.Phép tr hình nh  87

3.4.1.Hi u chu n  87

g ký cho hình nh 89

3.4.3.Phép tr 91

5

T

3.4.4 óm l c 94

3.5.X lý nh ch p c a máy X-Quang b  ng Histogram 95

3.5.1  lý thuy t 95 

3.5.2 lý cân bng Histogram 97

3.5.3 K t qu  thc hin b ng mô ph ng Matlab 100  

3.6 Mt s t qu c trong vic nâng cao ch k ng nh ch p X-  Quang 102

3.6.1 c trung bình 102

3.6.2  n 103

KẾ T LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRI N Ể 104

TÀI LIỆU THAM KH O 105 Ả

6

DANH MỤC HÌNH ẢNH

  th ng nh y sinh 15 

n trong x lý nh 24  

  c a não 27

 n n b i m  ng duy    nht 28

Hình 1.5 Thu   ng tham s 30  

u và phân lo i mô 30 

nh MR  31

Hình 1.8 M i pixel hình  c liên k t v i m t vector ph xây d ng t        ca nó trong mi hình nh 32 

Hình 1.9 Góc t vector c a m  m nh b t k  v i vector c a m  m nh tham kh o 32 

Hình 1.10 Phóm c a t  m t bnh nhân MS 32

  h a minh h a tích ch p 35  

Hình 1.12 Convolving vi ch 35

Hình 1.13 Dùng Fourier trong các b l c nh 36

ng xung h th ng PSF 38  

Hình 2.2 Kt qu Fourier transform c a các  PSF 38

 n c a hình vuông nh có cùng m c xám trên các khu v c n n      khác nhau 39 

Hình 2.4 Quy trình hin th hình nh 40  

  hi n th tr c quan 40  

Hình 2.6a Nguyên t c c a s 45

7

Hình 2.6b Nguyên t c c a s 45

Hình 2.7 Hình nh hi n th cùng m t c     a s 47

Hình 2.8a Hình nh hi n th cùng lúc 2 c a s 47   

Hình 2.8b Ca s  48

Hình 2.8c Chn tính c a c  a s 48

   b l c s 49 

Hình 2.10 Quá trình thoái hóa tín hiu 52

Hình 2.11 Ca s  l c(m t n c 5 trong 1D 54

Hình 2.12 Ca s  l c (m t n c 3x3 trong 2D 54

Hình 2.13 Ca s  l c (hay m t nc 3x3x3 trong 3D 54 

Hình 2.14 Tính giá tr trung bình 54

Hình 2.15 Cách thc nhân chm nh v i c a s 55  

ng hc bi t trong 1D 56 

ng hc bi t trong 2D 56 

Hình 2.18 Ví d  l c trung bình 57

Hình 2.19 Cách thc ho  ng c a l   c trung v 57 

Hình 2.20 Mô hình lc thông cao 59

ng xung b l c thông th  ng 60

ng xung b l ng 61

ng xung b l c thông d  ng 61

ng xung b l c ch n d   ng 62

  c a b l c chu n hóa 63   

Hình 2.26 Làm mn b utterworth 64 

Hình 2.27 Bii tín hi u theo th  i v i c p s nhân 65

8

Hình 3.1 Máy chp X-quang 66

Hình 3.2 Kt qu ch p X-quang 67 

Hình 3.3 Nguyên lý ho  ng máy ch p X-quang 68 

Hình 3.4 Mô phng ch p X-quang bàn tay 68 

Hình 3.5 Mô phng t o nh b ng chùm tia X-quang 69   

Hình 3.6 Quá trình ch p X-quang và s khác bi  n gi a các th h máy ch p X-    quang71 Hình 3.7 Quá trình thu nh n nh c a CR 73 

H khái quát hoá quá trình x lý  CR 74

Hu ch nh ph m vi ph và l    phân c p trong agfa adc 75 th  Hình 3.10 Chp X quang nh ng vùng c    76

Hình 3.11 T n s   ng c a b l c m t n không s     c ht  m nh 77

Hình 3.12 S c li 80

H gaussian chuyng t l p th     n l p th 4 c a mô hình   laplacian 81

Hình 3.14 Quá trình cân b c l i 82

Hình 3.15 Khui phi tuyn áp d ng cho các h s   mô hình p = 1, 0, 0.7, 0.5 83

Hình 3.16 Kt qu sau quá trình bi  83

Hình 3.17 Quá trình k t h   ng, bao g   n cân b  ng c nh và vùng nh 84  

Hng t n s không gian c  ng c nh gi m vùng 86  

Hình 3.19 So sánh các ch   ng 86

Hình 3.20 So sánh m  XR-sim 88

Hình 3.21 Chu ra c a m ng xám 89  

9

Hình 3.22 (a) nh CT gc, (b) c to ra, (c) tr nh 91  

Hình 3.23 Kt qu phép tr hình nh 92  Hình 3.24 Rìa lát c t c a b ph   u hòa (a) X-quang s hóa (b) mô hình hình nh  

 c t o (c) phép tr hình nh 93  Hình 3.25 Trung tâm lát c t b ph  u hòa (a X-quang s hóa (b hình )  ) c

t o (c phép tr hình  )  nh 94 Hình 3.26 Hình nh X quang bàn tay 96 3.27 histogram 96 Hình Bi

Hình 3.28 Bi phân b m c xám c   97 Hình 3.29 Hi n th th histogam c a nh X-quang tay b ng matlab 100     Hình 3.30 K t qu sau khi x lý hình nh trên mô ph ng Matlab b     cân b xám b ng Histogram 101 Hình 3.31 Bi u và bi Histogram ch nh c a cùng m   t hình nh  102 Hình 3.32 Kt qu sau khi x lý Lc trung bình trên mô ph ng Matlab 103 Hình 3.33   n trên mô ph ng Matlab 103

PSF Point Spread Function

FWHM Width Full at Half Maximum

MTF Modulation Transfer Function

EMA Exponential Moving Average

EWMA Weighted Moving Average

CDF 

CT

scanner Computed Tomography Scanner

KNN K-Nearest-Neighbors

c n lâm sàng thì ch a trên hình  c t các thi t b , máy y t    (chn

nh) ngày càng chi m m t vai trò quan tr ng, nh t là ngày nay v i s tr     giúp c a các thi t b , máy y t hi    i, công ngh cao có các ph n m m tin h c h     trkhi

Chn quan tr ng nâng cao tính chính xác, k p th i   

và hi u qu cao trong ch  nh Cùng v i s phát tri n c a khoa h c và công     ngh   t nhi u lo i máy t o          -quang (X Rays Machine), máy ch p c t lp vi tính (CT Scanner), máy siêu âm (Untrasound Machine),

n tim (Electrocaldiograph), máy t o nh c  ng t (Magnetic Resonane Imaging)

Vic tr giúp ch  u và nghiên c u hình nh X-  Quang là mt trong nh ng ng d ng tin h c ph bi n nh t hi n nay Vi c chuy n tín hi u t máy            chp X-Quang lên phòng m Ch    c nhi c áp d ng 

ph bi n,    Vit Nam m t s    c ng d ng này 

p cho ph u thu t viên trong khi m có hình nh tr c ti p giúp cho vi c m        

c ti n hành hi u qu    

T nh ng v    tài cho luc là:  u

v x   lý  nh và ng d ng trong máy ch p X-Q     nh m nghiên c u, tìm hi u m   t

s    t toán nâng cao ch ng hình nh c a máy ch p X-Quang   

p các ki n th  c c bit là vt lý ng d ng, y sinh hc hii và công ngh thông tin  phc v mc khe và y t nói chung

13

3.3 Ph m vi nghiên c u  

 tài nghiên c u, tìm hi u v k thu t x lý nh, máy ch p X-Quang; nghiên        

c u m t s    ng hình nh trong y t ; nghiên c u k    thut

 n trong x lý hình nh ca máy chp X-quang trong y t

4 Tóm tắt đề tài

Chnh trong y h c là m c then ch t c a ngành k thu t    

y sinh hàm ch a nh ng thành t u hi   i nh t trong nhi c liên ngành, c bit là v t lý ng d ng, y sinh h c hi    i và công ngh thông tin Vi c   ng d ng 

nhng thi t b t o    nh trong y t giúp ích r t nhi u cho bác s ch  nh mt cách tht chính xác t u tr  t t nh t cho b nh nhân

Các thi t b và máy y t v    chnh ngày càng ng d ng nhi  

v công ngh thông tin, các ph n m m cho các máy Y t      c nâng c p, 

nh t là khi k thu t s     i và phát trin và phân tích tín hi u r t t t, cho   hình nh sâu h ng nh t n ph m, máy móc hi i

t cao

Vic ng d ng công ngh thông tin trong các thi t b và máy y t v i các ph n       

m m chuyên d c phát trit phá trong vi c ghi hình nh có ch  t

l  b nh c i, giúp cho các chuyên gia y t chn

u ng d ng và  phát tri n công ngh thông tin Y t      u c p thi t c a Ngành Y t     Vit Nam, nh m xây d ng n n y t    Vit Nam hii, có công ngh và k  thu t y h c cao,  

c yêu cc kho cho nhân dân 



Trích chn

c



nh n nh y t Bao g   ng cchc, các mô, các b, ví d   

ng là dòng máu hay chuyng c Ngoài ra các th c th t o nh y    

17

t khác nhau s cung c  c tính riêng bi t v các   

c a các t  ch  nhìn th y c a nh y t ph   thuc vào thc

Quá trình x lý nh nhng thông tin ch cho vi c ditr  n

gii nh y t  ng ho c có s giúp c a máy tính), giúp hi tr  c các quá trình sinh lý cùng v i các b nh và ph n ng ch ng l     u tr c a chúng   

này có     lí      nét,  , 

 nhân

B n ch c tính c a tia X: B n ch t c     n t g m nhng sóng xoay chi u theo chu k , cùng m t lo i v i ánh sáng, sóng vô tuy       c

m c a các b c x trên là truy     i t g n gi ng nhau (kho ng 300000km/s)  ch khác nhau v  c sóng, chu k và t n s  c sóng dài kho ng 10-8 cm 

và có mt s  c tính sau:

X-Quang và li u pháp X-Quang S h p thu này t l thu n v i:       

+ Th tích ca vt cht b chiu x: Vt càng l n thì tia X b  hp thu càng nhiu + c sóng cc sóng càng dài t c là tia X càng m m thì s   

b h p thu càng nhi u   

+ Tr ng nguyên t c a v t    cht: S  th     ng nguyên t c a ch  t b chi u x  

+ M   c a v t  cht: S nguyên t trong m t th tích c a v t càng nhi u thì       

s h   c  tr ng thái l ng h p thu tia X nhi  tr

 Tính ch t quang h c: Gi  ng hing quang h   , ph n x , nhi u x và tán x Nh ng tính ch t này t o nên        

nh ng tia th    khi nó xuyên qua và làm gi n trên các phim

ch ch ng l i hi i ta có th   chùm

i lc

 Tính chi tác d ng c a tia X m t s mu i tr nên phát      

          h t tr      platino-cyanua Bari các ch   ch t o màn hu nh quang dùng khi   chiu X-Quang, t

 Tính ch t hoá h c: Tính ch t hoá h c quan tr ng nh t c a tia X là tác d ng        lên mu i bromua b c trên phim và gi  y nh làm cho nó chuy n thành màu b c khi ch  u tác d ng c a các ch t kh trong thu c hi n hình Nh tính ch t này mà nó cho phép        ghi hình X-Quang  c a các b ph  lên phim và giy nh

 Tác d ng sinh h c: Khi truy   tia X có nh ng tác d ng sinh h  c Tác d  c s d u tr ng th  ng bii

có h

19

Các k thut X c:

-+ Chiu X-Quang: Chùm tia X sau khi truythì ng b suy gi m do b h p th b i các v t ch t S suy gi m này ph            thuc

 dày, m  c a các c, chùm tia tác d ng lên ch t  

hu nh quang trên màn chi u và các b   phn cc hi n hình trên màn chi u này Vi c phân tích hình nh ch   c ti n hành cùng th m phát tia trên màn chi u c a máy X-  Quang  c s d ng khi chi xuyên trung bình (t  n 80KV) và v thp (ch kho ng t    n 3 miliampe) S phát hu nh quang c a màn chi    sáng, vì th vi c chi  n

ph i làm trong bu ng t   quan sát rõ tn thích ghi m t trong bóng t i

ít nhc khi chiu

Hiu X-Quang  chc

áp d ng Tuy nhiên, trong X-Quang can thi p, X-  Quang chp mch, QuangX- tiêu hoá

u vc s d     c th c hi n b ng X-  Quang u X-Quang n hình cho chng hình  c ti n hành trong 

ng và cho phép gi m li u chi u x tia X lên b nh nhân và gi m      

ng cho bác s chu nh

+ Chp X-Quang: Khác vi chiu tia X, s ghi hình X-Quang c a các b ph   n

c th c hi n trên phim ho c gi y      c hình trên phim Quang thì tia X phc phát x v i m  n th cao (t   n 100 ho c 150 KV) và v dòng qua bóng X-Quang l n (t 100-200mA, và các máy hi  n

X-i hi n nay có th lên t  n 1000KV) Hai y u t này nh  m b o cho s ghi  hình nhanh, gim nhi u khi ch p   ng tiêu hoá) và phù hp

v i th i gian nín th c a b nh nhân Phim X-     Quang có c u t n là hai mc tráng b i b c (bromua bc ép vào gi a 2 t 

t trong cassette B m t t     c ph b ng m t l p ch t phát hu nh      

i tác d ng c a tia X các l p hu nh quang này    

s phát quang và tác d  ghi hình b phn qua Tia X ch tác d ng lên phim kho ng 10% còn l i kho ng 90% tác d ng này là do ánh      sáng hu nh quang phát ra t t  y, nh t i gian

21

mômen t l  n t i h qu : n u d a vào ho ng t c a các nguyên t   

 ghi nh n s phân b    c khác nhau c thì có th ghi 

 

Chp c t l c g i là ch p CTscanner (computed tomography)  

là m t trong nh ng k   thut hi  c s d ng ph bi n trong y h c và c trong k     thut công ngh cao, ví d  kính hi n vi c t l p kh o sát các vi c u trúc v t li u       Nguyên lý tái t o nh c t l p là m    t ng d ng h u hi u gi s k t h p c a toán h c và         thành t u c a công ngh      s hoàn thi n v i t   cao v  

c a máy tính Vì s quan tr ng c a nguyên lý tái t    o nh c t l p   c ng

d ng trong nhi u k thu t ch    nh y h c (CT scanner, MRI, siêu âm c t

l p và optical tomography) trong th i gian g   [11]

Nguyên lý này có th  c hi u m   a t c t c

mt cc chia ra rt nhi th tích liên ti p nhau, m th tích s 

c hi n lên trên  m nh g   m th tích

c mã hoá các thông s v   m t tr ng, v trí (to     c máy tính ghi l i 

ng l i hình nh c a m     t c t d a trên các thông s  a các

    th t o ra hình nh c a c u trúc trên l p c    

22

phân bi t các c  trên cùng m t m t ph   chênh l ch t ng 0,5%  tr

N u s   m nh càng nhith tích càng nh ) thì hình nh càng m n ( nh    càng sc nét) S  m c g phân gi i c a  phân

gi i càng cao thì nh càng nét, cho phép phân bi t ranh gi i gi a các c u trúc càng rõ      

23

công ngh sinh h c Trong y h c, ch   nh là mcho phép bác  quan sát các b ph n c   qua hình nh m t cách tr  c quan nh t T   a b có biu tr 

hi u qu Khoa h c h     tr t chnh chính là x  lý nh Ví d 

p X-Quang, chp c t l Do có nhi u nguyên nhân,  c tái t o  có th không rõ nét, nhi u, m biên,   phân gi i th p,   n chng nhc chnh

Do v y, m c dù các thi t b    chp y t v i công ngh      h cho tr

vi c phân tích và x lý thông tin t      t ra c n ph i gi i quy t là vi    c nâng cao chng nh -  t c quan tr ng và  c  g i c ti n x lý  

c khi th c hi n   c ti n nh y h c Quá trình ti n x lý này   trên th  gi c nghiên c u v i nhi u cách ti p c n khác nhau c a c       gi i

y hc và tin hc

Các    c t o nh y h c (medical imaging modallity) khác nhau cung 

cc tính riêng bi t v   a các t ch c mô  trong   nhìn th y c a   nh y h c ph   thuc vào 

th  c t o nh, ng ph  thuc vào các vùng b nh lý c a b nh nhân   

Ví d c   th    t r n b ng ch p X-Quang

ng c thì c n nhìn rõ c  ng, mu n ki m tra kh     hay không thông qua phim X-Quang vú thì l i c n th y rõ s vi vôi hóa, các kh i b     t

ng xuyên trong xét nghi m lâm sàng, ví d    n và nh n d ng u não  Nhng ng d ng y h c khác c a x lý nh s g m nâng cao ch        ng nh X-Quang 

và làm rõ ng biên m ch máu t   nhng nh ch p m ch b ng tia X (angiograms)    

c tái t rõ nét, n ch

Sau b thu nh n, nh có th b nhi u, m , không s c nét nên c        

tin x   nâng cao ch ng Ch a b  ti n x lý là l c nhi u   ,

  làm 

 

Phân vùng nh là tách m t u vào thành các vùng thành ph  bi u di n phân tích, nh n d ng   n ph c t t trong x lý nh do d   gây l i, làm m  chính xác ca nh K t qu nh n d ng nh ph      thu c r t nhi u vào 

i ta g i c  m này là phân gi i Vi c l a ch        phân gi i thích h p  

tu thu c vào nhu c u s d  a m i  nh c  th nh

c bi u di  n nh sau khi s hoá s   

nh , ho c chuy n sang các khâu ti    phân tích N  nh trc ti p t các

 nh n d ng Có nhi u cách phân lo i nh khác nhau Theo lý thuy t v      nh n dng, các mô hình toán hc v c phân theo hai loi nhn dng n:

 L y m ng t hóa nh  

Mt c là nh liên t c t o nên m t ph ng hai chi u nh c       n chuy n sang d ng thích h    x lí bi mt nh (hay m t hàm) liên t c trong không gian thành d ng s r i r     c g i là s hoá nh   Vic bii này có th g c:

c 1: L y m u là    trên các kho ng không gian 

ng t hoá là ánh x    (ho c giá tr c thành m t s  

27

1.3.1 

Phân vùng  thut phân vùng m t hình nh thành các  

  th Ví d   , b ng cách phân vùng hình nh có th giúp phát hi n m t kh i u não t     n là m t trong 

nh, ch ng h nh và khu v

c áp d trích xu t ranh gi i gi a các mô não khác nhau Tuy nhiên thu t    

y r t nh y c m v    ph trgây Ngoài ra k thu t c  u trúc là m i bi ta bu b ng cách chia m t hình nh thành các vùng nh , có th     t gi

ki m tra t t c các ranh gi i gi a các khu v     c ng biên) n kli  ng biên rõ (v

   th , trong khi ranh gi i y c lo i b và các vùng 

28

lân c n sáp nh c th c hi n l  p ln khi không có ranh gi  y có thu su t c thuc vào l a ch n nh   c  c

a trong hình 1.4 ng h p khi có mt s khác bit rõ ràng gi

h thng th giác c i có th thay th , b sung cho v    này M phi tuy n tính có th làm xáo tr n s phân b bi     , gây ra s ch a gi

  n phân lo i sai c  áp d ng  

29

phân lo i truy n th ng     kh c ph c v    này    p c n th ng kê  

ph c t  , d a trên nh ng gi nh ho c các mô hình c a hàm phân ph i xác su      t

c hình nh và l p liên k t c a nó và c hai có th       c coi là các bin

ng u  

Cho C và Y là hai bi n ng u nhiên c a các l    ng, c

ng hn hình Hàm mu kipháp th   cho m i pixel M t v    là vi ng

c thi t l p t m t tiêu chí chu      c Có nhi    thng kê khác nhau v mô hình c a p(y) Tùy thu c vào vi s d ng m t d ng hàm    c    

c th cho các mô hình m   gi nh cho các ng kê khác nhau C hai  háp trên  c s d ng r          

, các mô hình m p(y) nh hoàn toàn

da trên các d lichúng

M t trong nh    c s d ng r ng rãi nh hi n nay  t 

là K-Nearest-Neighbors (KNN) phân lo có i   ng: duy t qua t t c các   

m trong t p S, tìm kho  và n u kho ng cách này  

Hình 1.5 Thu    ng tham s 

Bi c tính t d li u MR th c s c a m t b         ng

vi dch não t y (CSF), ch t xám (GM), và ch  t trng (WM)

 Hình  u và phân lo i mô

Xét t trên xu i, t trái sang ph i: Hình   u và phân loc

t o ra b i s l p l i liên ti p c a các phân khúc EM (WM là sáng nh t, GM là màu        xám trung bình, và d ch não t 

 Hình 

Xét t trái sang ph i: PD, S T2, T1, và GAD c a hình 

nh MRI não c a cùng m t b nh nhân MS   

ng c i thi n s phân bi t các t      b t ng) và

ng b ng cách s d  c cung c p b 

K thu t này cho phép  u hình i và xây d ng thành m t

"ph" cho mm nh t các giá tr     c a chúng trong m i hình nh (xem  

  t o ra hình nh t ng h p c   n quang ph " (SP) liên 

n m t mô  ng cách tính toán s khác bi t gi a các góc b t k gi a      

ph pixel và các mô y (hình 1.9) Nh ng hình      h i tín hi u trong các t  ng th n mô gi a các lo i mô khác  nhau (hình 1.10) S n b sung trong hình nh SP không ch h vi   tr nh

ng và phân tích các honh nhân MS, mà còn c ti p t c s d     c i thi n hi u su t phân chia hình nh     

có mt tin trong vi c phân tích y t hình nh, phân chia mô và phân lo    i

Ngoài ra  Fourier còn   s trong   tái trúc  Ví 

  tái  trúc  tro ng      MRI, hay dùng k     i các Wave let   trong    phân     hình  

 nhân

c H(u,v)

Bi n i

nh ng ti n b     t b c then ch t c a ngành k    thut y sinh, cho ch    t a tr 

n khai vi c nâng cao ch  ng nh h u h t d a trên các k thu t trên         mim, mi n không gian và mi n t n s [11 13 8]     ] [ ] [

Hình nh s c nét (sharpness) di n t s rõ ràng t ng chi ti t trong m t b c nh        

38

PSF

  a ng xung h th ng   PSF

MTF

Hình 2.2 K t qu Fourier Transform c a các PSF 

Hình (2.1) cung c a ng xung PSF, nó cho thy kho ng cách chiu r ng t   ây là kho ng cách gi a hai ngu   có

th th  c s phân bit M   s c nét c a hình nh là    MTF, k t qu là Fourier Transform c a các PSF th     hin trong hình (2.2) Nó xác