Bên cạnh đó, trong sản khoa, để xác định tuổi thai và khối lượng thai thì sau khi có hình ảnh siêu âm thu được từ máy siêu âm, người bác sĩ siêu âm phải trải qua một số bước như: chọn lo
PHẦN MỞ ĐẦU
BỐI CẢNH HÌNH THÀNH ĐỀ TÀI, MỤC TIÊU VÀ NHIỆM VỤ CỦA ĐỀ TÀI LUẬN VĂN
1.1 Bối cảnh hình thành đề tài:
Siêu âm đóng vai trò ngày càng quan trọng trong chẩn đoán và điều trị y khoa Hiện có nhiều phương pháp chẩn đoán hình ảnh như X-quang, CT, MRI, nhưng siêu âm được ưa chuộng nhất vì tính an toàn và chi phí thấp Hơn nữa, kinh nghiệm lâm sàng trong hơn 20 năm qua đã khẳng định độ tin cậy ngày càng cao của siêu âm trong chẩn đoán.
Với những tiến bộ nhanh chóng của khoa học công nghệ trong những năm gần đây, thiết bị siêu âm có những phát triển vượt bậc và đa dạng như siêu âm ba chiều, siêu âm bốn chiều, siêu âm nội soi hệ tiêu hóa, siêu âm nội soi mạch máu, siêu âm
Sự phát triển vượt bậc của máy tính và kỹ thuật xử lý ảnh đã đóng vai trò quan trọng trong việc khắc phục nhược điểm trong chẩn đoán Doppler màu v.v Sự kết hợp giữa công nghệ hiện đại và thiết bị này đã cải thiện đáng kể chất lượng chẩn đoán, giúp nâng cao hiệu quả thăm khám và điều trị cho bệnh nhân.
Trong lĩnh vực sản phụ khoa, siêu âm đóng vai trò rất quan trọng Người thầy thuốc sản phụ khoa không chỉ dựa vào hai bàn tay, vào ống nghe, vào tiền sử bệnh để chẩn đoán vì có rất nhiều bệnh trong sản phụ khoa có những triệu chứng khởi đầu giống nhau Bởi vậy, sự ra đời của siêu âm đã được coi là phương pháp cận lâm sàng vô cùng quý giá giúp cho người bác sĩ sản phụ khoa chẩn đoán sớm những trường hợp thai dị dạng, chửa ngoài tử cung, hoặc theo dõi sự phát triển của thai nhi trong tử cung, sự phát triển của khối u trong tiểu khung, vv… Tuy nhiên, siêu âm lại rất phụ thuộc vào người chụp siêu âm và phân tích kết quả từ hình ảnh thu được
Ảnh siêu âm gặp hạn chế lớn so với các phương pháp chẩn đoán hình ảnh khác do bản chất nguyên lý thu ảnh thông qua tương tác của siêu âm với mô sinh học Hạn chế này ảnh hưởng đáng kể đến độ chính xác của chẩn đoán y học dựa trên hình ảnh siêu âm.
Trang 2 Bên cạnh đó, trong sản khoa, để xác định tuổi thai và khối lượng thai thì sau khi có hình ảnh siêu âm thu được từ máy siêu âm, người bác sĩ siêu âm phải trải qua một số bước như: chọn loại công cụ cần đo, kéo thả chuột hoặc chọn điểm trên ảnh siêu âm, v.v… rồi dựa vào cách xử lý đã lập trình sẵn trong máy siêu âm cho ra kết quả Do vậy tính chính xác của việc chẩn đoán phụ thuộc khá nhiều vào thao tác và kinh nghiệm của mỗi bác sĩ chuyên khoa
Mặt khác các phần mềm đánh giá tình trạng phát triển thai nhi thường là các firmware đi kèm theo máy Đó là known-how của hãng nên thông tin về cơ sở lý thuyết của các phần mềm đó thường không dễ tiếp cận được Khả năng thay đổi thông số hoặc mô hình trong mục đích nghiên cứu hầu như không thể được
Bộ môn Vật lý Kỹ thuật Y sinh đã đặt mục tiêu phát triển phần mềm mã nguồn mở để xử lý và phân tích hình ảnh y học trong các lĩnh vực như X-quang mạch, CT não bộ, MRI, siêu âm sản khoa Luận văn này là khởi đầu của dự án xây dựng phần mềm hỗ trợ bác sĩ siêu âm sản khoa, sử dụng MATLAB và Image Processing Toolbox để xây dựng các chức năng thu nhận, xử lý và phân tích ảnh siêu âm sản khoa Trọng tâm của luận văn là khía cạnh kỹ thuật xử lý ảnh, trong khi nội dung chuyên sâu về sản khoa sẽ được hợp tác với các bác sĩ chuyên khoa trong các giai đoạn tiếp theo của dự án.
1.2 Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn:
Với những lý do trên, mục tiêu chính của luận văn là xây dựng chương trình ứng dụng trên nền Matlab để:
- Xử lý ảnh siêu âm thu nhận được từ các thiết bị siêu âm chẩn đoán
- Viết chương trình tích hợp cả việc cải thiện chất lượng ảnh và xác định đường kính lưỡng đỉnh và chu vi đầu, đưa ra kết quả về tuổi thai, khối lượng thai và kết luận về tình trạng phát triển của thai Để thực hiện mục tiêu trên, những nhiệm vụ cụ thể được đề ra như sau:
- Trình bày tổng quan những đặc thù của ảnh siêu âm nói chung và đặc thù của từng loại ảnh siêu âm nói riêng, tổng quan những phương pháp xác định tuổi thai và khối lượng thai nhi, tổng quan về những phương pháp xử lý ảnh nhằm tăng cường hiệu quả nhận biết ảnh siêu âm trong chẩn đoán sản khoa
- Viết chương trình ứng dụng trên nền Matlab để thực hiện việc cải thiện chất lượng ảnh siêu âm như:
+ Tách nhiễu và phân ngưỡng
- Viết chương trình tích hợp cả việc cải thiện chất lượng ảnh và xác định đường kính lưỡng đỉnh và chu vi đầu, đưa ra kết quả về tuổi thai, khối lượng thai và kết luận về tình trạng phát triển của thai
TỔNG QUAN
TỔNG QUAN VỀ SIÊU ÂM VÀ ẢNH SIÊU ÂM
2.1 Sóng siêu âm và những tính chất của sóng siêu âm:
Sóng âm là những dao động cơ học của vật chất trong môi trường giãn nở Tai người có thể nghe được những sóng âm trong phạm vi dải tần từ 20Hz đến 20000Hz
Những âm có tần số dưới 20Hz gọi là hạ âm, trên 20000Hz gọi là siêu âm Đây là vùng sóng âm mà tai người không thể nghe được
Sóng siêu âm là sóng áp suất truyền qua vật chất bằng cách gây biến đổi áp suất và dịch chuyển các hạt vật chất quanh vị trí cân bằng Tốc độ truyền sóng phụ thuộc vào mật độ (ρ) và độ đàn hồi (E) của môi trường truyền.
Hình 2.2 Tốc độ lan truyền sóng âm thanh
Tốc độ lan truyền của sóng siêu âm được biểu thị bởi công thức:
Tốc độ lan truyền là đặc tính của môi trường lan truyền nhưng trong các mô mềm thì siêu âm lan truyền gần như cùng tốc độ (ví dụ: Cnước40m/s; C mỡ 50m/s; C cơ bắp00m/s; C gan 50m/s) Ngược lại, tốc độ lan truyền của sóng âm trong không khí hay trong xương lại khác hẳn nhau (C không khí 30m/s; C xương 000-4000m/s)
2.1.2 Sự phản xạ của sóng âm:
Khi một sóng âm truyền từ một môi trường nay qua một môi trường khác thì một phần năng lượng tới bị phản xạ
Những điều kiện để phản xạ tại mặt tiếp xúc giữa hai môi trường phụ thuộc vào sự sai khác của các trở kháng âm học của hai môi trường Trở kháng âm học Z của một mô được xác định bởi tích số giữa mật độ ρ và tốc độ lan truyền C
Hình 2.3 Sự phản xạ sóng âm
Tỷ số năng lượng phản xạ tại mặt tiếp xúc giữa hai môi trường có trở kháng âm học Z1 và Z 2 được tính bởi công thức:
Ví dụ: tại mặt tiếp xúc của mỡ (Z=1,33.10 6 ) và bắp cơ (Z=1,7.10 6 ) chỉ có 1,5% năng lượng tới được phản xạ Những sóng phản hồi bấy giờ có biên độ đủ để phát hiện được Đại bộ phận năng lượng được xuyên qua mặt tiếp xúc và còn có thể thăm dò được các cấu trúc còn nằm sâu hơn Ngược lại, với không khí hay với xương là loại môi trường mà trở kháng âm học rất khác với trở kháng âm học của môi trường các mô mềm, mới phản xạ cực mạnh và biểu hiện là một vật cản sự lan truyền của các siêu âm
Hình 2.4 Các mặt phản hồi, phản xạ và khuếch tán A Phản xạ dạng mặt B Mặt phản chiếu khuếch tán
2.1.3 Sự khuếch tán của sóng âm:
Khuếch tán là sự truyền lại theo tất cả các hướng trong không gian một phần rất nhỏ năng lượng siêu âm khi chùm tia tới vấp phải những phần vật chất nhỏ bé hơn so với độ dài bước sóng Cấu trúc phản hồi của nhu mô phụ thuộc vào các sóng phản hồi khuếch tán bởi vô số các dị vật phân tán kích thước bé dạng như các mao mạch, các mô liên kết, Chính nhờ cấu trúc phản hồi của chúng mà một khối u thể rắn có sóng phản hồi khác hẳn với sóng phản hồi của một khối u thể lỏng
Năng lượng của sóng âm giảm dần trên đường truyền trong mô do các cơ chế như phản xạ, khuếch tán hoặc hấp thụ Quá trình suy giảm cường độ âm tuân theo hàm số mũ theo độ xuyên sâu Z vào mô, được mô tả bằng công thức sau:
I I e f z (2.4) Trong đó α(f) là hệ số suy giảm phụ thuộc vào tần số Trong các mô mềm α(f) tỉ lệ với tần số và giảm âm tăng đồng thời cùng với tần số và độ xuyên sâu Ở cùng một
Trang 8 mức giảm âm bằng nhau thì độ xuyên sâu của âm càng bé thì tần số lại càng cao Giảm âm phụ thuộc vào bản chất của mô, nhưng trung bình nằm trong khoảng 1dB/MHz.cm
Hình 2.5 Độ giảm thấu của sóng âm qua các bộ phận
Sóng âm lan truyền trong môi trường rắn, lỏng, khí sẽ gây ra những biến đổi cơ học, có tác dụng như một lực làm chuyển động các phần tử của môi trường đó
Trong điều trị người ta dùng siêu âm có tần số từ 1MHz đến 3MHz, trong chẩn đoán có thể dùng tần số tới 10MHz
Trong y học, siêu âm là một phương pháp khảo sát hình ảnh y học bằng cách cho một phần của cơ thể tiếp xúc với sóng âm có tần số cao để tạo ra hình ảnh bên trong cơ thể Siêu âm không sử dụng các phóng xạ ion hóa (như X quang) Do hình ảnh siêu âm được ghi nhận theo thời gian thực nên nó có thể cho thấy hình ảnh cấu trúc và sự chuyển động của các bộ phận bên trong cơ thể kể cả hình ảnh dòng máu đang chảy trong các mạch máu
Siêu âm là một khảo sát y học không xâm lấn (không gây chảy máu) giúp cho các bác sĩ có thể chẩn đoán và điều trị bệnh
Siêu âm quy ước tạo ra những hình ảnh các lát cắt mỏng và phẳng của cơ thể
Những tiến bộ trong kỹ thuật siêu âm bao gồm siêu âm 3 chiều (siêu âm 3D) có khả
Trang 9 năng tái tạo lại dữ liệu thu nhận được từ sóng âm thành hình ảnh 3 chiều Siêu âm 4 chiều (siêu âm 4D) là siêu âm 3 chiều có ghi nhận sự chuyển động
2.2 Nguyên tắc của siêu âm:
Sóng siêu âm hoạt động dựa trên nguyên lý phản xạ âm thanh, tương tự như cách dơi và tàu thuyền định vị Khi sóng âm va chạm với vật thể, sóng sẽ dội lại hoặc phản xạ trở về Bằng cách đo các sóng dội này, các bác sĩ có thể xác định được khoảng cách, kích thước, hình dạng và mật độ của vật thể (như độ rắn, chứa dịch hay cả hai).
Trong siêu âm, đầu dò vừa phát sóng âm vừa ghi nhận sóng dội trở lại Khi đầu dò được ấn vào da, nó sẽ truyền những xung nhỏ của các sóng âm có tần số cao không nghe được đi vào cơ thể Khi sóng âm dội lại từ các nội tạng bên trong cơ thể, dịch và mô, một microphone rất nhạy cảm của đầu dò sẽ ghi nhận lại những thay đổi nhỏ trong cao độ và hướng của âm Những tín hiệu sóng này sẽ được đo đạc ngay lập tức và thể hiện bằng máy vi tính bằng cách tạo ra những hình ảnh theo
Trang 10 thời gian thực ở màn hình Một hoặc nhiều khung hình sẽ được chụp lại làm hình tĩnh
Siêu âm Doppler, một ứng dụng đặc biệt của siêu âm, dùng để đo hướng và vận tốc của các tế bào máu khi chúng di chuyển trong mạch máu Sự chuyển động của các tế bào máu gây ra sự thay đổi về cao độ của sóng âm phản hồi lại (được gọi là hiệu ứng Doppler) Máy vi tính sẽ thu thập và xử lý những sóng âm này để tạo ra biểu đồ hoặc hình màu thể hiện dòng chảy của máu trong các mạch máu
TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH
Tăng cường ảnh là quá trình làm nổi bật các đặc trưng đã chọn trong ảnh, phục vụ cho mục đích phân tích ảnh hiệu quả hơn Quá trình này không nhằm mục đích tăng lượng thông tin trong ảnh mà giúp cải thiện khả năng phát hiện các đặc điểm cụ thể, hỗ trợ cho các tác vụ xử lý ảnh tiếp theo.
3.1.1 Tăng độ tương phản: Ảnh số là tập hợp các điểm, mà mỗi điểm có giá trị cường độ sáng khác nhau Ở đây, độ sáng để mắt người dễ cảm nhận ảnh nhưng không phải là quyết định
Độ tương phản là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến cảm nhận của người xem về hình ảnh Nó giúp phân biệt đối tượng với nền, tạo nên sự nổi bật và chiều sâu cho bức ảnh Trong thực tế, hai vật thể có độ sáng giống nhau nhưng đặt trên nền khác nhau sẽ mang lại cảm giác khác nhau Do đó, độ tương phản có thể được điều chỉnh để thay đổi ấn tượng thị giác theo ý muốn của người sáng tác.
3.1.1.1 Phương pháp biến đổi mức xám:
Phương pháp biến đổi mức xám là một kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh trong đó tập các giá trị mức của ảnh được ánh xạ vào một miền giá trị mới Quá trình này được định nghĩa bởi biểu thức: g(x,y)=T[f(x,y)] (3.1) Trong đó: f(x,y): ảnh ban đầu g(x,y): ảnh sau khi biến đổi
T là một toán tử trên f, được định nghĩa bởi một hàm của các giá trị độ sáng ở các điểm lân cận của điểm (x,y) đang xét Các điểm lân cận là các điểm nằm trong một hình vuông có tâm tại điểm (x,y) Trong trường hợp đơn giản nhất, hình vuông này có kích thước 1x1
Hàm imadjust là một hàm cơ bản trong image processing toolbox của Matlab dùng để biến đổi mức xám của ảnh với cú pháp như sau:
>> J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)
>> newmap=imadjust(map,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)
>> RGB2=imadjust(RGB,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)
Hàm imadjust biến đổi các giá trị mức xám nằm trong khoảng [low_in, high_in] thành các giá trị nằm trong khoảng [low_out, high_out] theo một quy luật được định nghĩa tùy theo giá trị gamma như hình sau:
Hình 3.1: Phương pháp biến đổi mức xám Ảnh ban đầu và ảnh biến đổi thuộc cùng kiểu dữ liệu (uint8, uint16, hoặc double) Các thông số giới hạn được nhập cho hàm này đều nằm trong khoảng [0,1], Matlab sẽ tự chuyển đổi thành giá trị thích hợp tùy theo kiểu dữ liệu của ảnh (ví dụ với kiểu uint8, [0 1] sẽ trở thành [0 255], với uint16, [0 1] trở thành [0 65535]) Đối với ảnh indexed, hàm imadjust thực hiện biến đổi ma trận màu của ảnh thay vì biến đổi trực tiếp trên ảnh
Ví dụ: tạo ảnh âm bản và thay đổi độ tương phản bằng hàm imadjust: Để làm rõ những bức ảnh có nhiều vùng tối, người ta thường chuyển sang dạng âm bản Ngoài ra, đôi khi cần phải làm nổi bật những vùng có độ sáng nằm trong một khoảng xác định nào đó Tất cả các trường hợp trên đều có thể thực hiện
Trang 29 bằng hàm imadjust Trong ví dụ này, chúng ta sẽ xem xét quá trình này đối với ảnh siêu âm thai 9 tuần tuổi
Hình 3.2: Kết quả biến đổi mức xám
Thông thường, trước khi thực hiện biến đổi mức xám ta cần thực hiện 2 bước:
- Xem biểu đồ histogram của ảnh để biết được các giới hạn mức xám của ảnh
Histogram là một biểu đồ cột biểu thị tần số xuất hiện của các mức xám khác nhau có trong ảnh Trong Matlab, hàm imhist cho phép hiển thị biểu đồ histogram của các dạng ảnh gray-scale, index và RGB
- Xác định các giới hạn mức xám của ảnh và chuyển sang dạng thông số trong khoảng [0 1] để nhập chọ hàm imadjust
Ví dụ: sử dụng hàm imhist và hàm imadjust để thay đổi độ tương phản của ảnh:
I=imread('pout.tif'); imshow(I) imhist(I) J=imadjust(I,[0.3 0.65],[0 1],1); imshow(J) figure,imhist(J)
Hình 3.3: Ảnh gốc và Histogram tương ứng
Hình 3.4: Ảnh và Histogram sau khi đã xử lý ảnh
* Tạo và vẽ biểu đồ histogram:
Histogram của một ảnh số nhận L giá trị mức xám khác nhau trong khoảng [0 G] là một hàm rời rạc được định nghĩa bởi: h(r k )=n k (3.2) với r k là giá trị mức xám thứ k còn n k là số pixel của ảnh có mức xám bằng r k Giá trị của G phụ thuộc vào kiểu dữ liệu của ảnh: G=1 đối với kiểu double, G%5 với kiểu uint8, Ge535 với kiểu uint16 Thông thường, người ta cũng định nghĩa histogram dưới dạng chuẩn hóa, đó là tỷ số của n k so với tổng số pixel ảnh: n n n r r h p k ( k ) k )
Với k=1,2,…,L Giả sử rằng các giá trị mức xám của ảnh là đại lượng liên tục trong khoảng [0 1], và gọi p r (r) là hàm mật độ xác suất của các giá trị mức xám của một ảnh cho
Trang 31 trước Giả sử ta thực hiện phép biến đổi mức xám sau đây để được các giá trị mức xám mới s: dw w P r
Khi đó, có thể chứng minh rằng phân bố xác suất của ảnh mới sẽ là phân bố đều trên [0 1]:
Như vậy, phép biến đổi này làm cho các giá trị mức xám của ảnh trở nên có xác suất xuất hiện phân bố đều trên toàn khoảng [0,1], nghĩa là dải rộng của ảnh sẽ lớn hơn và độ tương phản cao hơn Quá trình biến đổi này gọi là quá trình cân bằng ảnh Khi làm việc với các giá trị mức xám rời rạc như trong các ảnh số thì hàm mật độ xác suất sẽ trở thành histogram của ảnh và quá trình biến đổi nói trên được gọi là quá trình cân bằng histogram Gọi p r (r j ) với j=1,2,…,L là các giá trị histogram chuẩn hóa của ảnh thì quá trình cân bằng histogram được biểu diễn bởi phương trình sau:
Trong đó, k=1,2,…,L và s k là các giá trị mức xám của ảnh
Quá trình cân bằng histogram được thực hiện bởi hàm histeq với
Hàm histeq sẽ thực hiện cân bằng trực tiếp nếu số mức xám rời rạc trong ảnh mới bằng với số mức xám tối đa của ảnh (nlev = L) Ngược lại, nếu nlev nhỏ hơn L, hàm này sẽ cố gắng phân phối các mức xám để tạo ra một biểu đồ phẳng Theo mặc định, nlev có giá trị là 64 Nên chọn giá trị nlev bằng số mức xám tối đa của ảnh để thu được kết quả tốt nhất.
Ví dụ: dùng hàm histeq để cân bằng histogram của ảnh:
Hàm truyền đạt của quá trình cân bằng chính là hàm sác xuất tích lũy của các mức xám của ảnh
Nhiễu là một vấn đề thường gặp đối với ảnh số Nhiễu có thể hình thành do nhiều nguyên nhân khác nhau Ví dụ: nếu ảnh được scan từ một ảnh chụp sử dụng film thì nhiễu có thể phát sinh bởi các hạt nhỏ trên film hoặc từ thiết bị scan, nếu ảnh được chụp từ các máy chụp ảnh số thì cơ chế thu thập dữ liệu (chẳng hạn bộ phát hiện CCD) sẽ tạo ra nhiễu Ngoài ra, khi truyền ảnh trong hệ thống, ảnh cũng có thể bị nhiễu do kênh truyền gây ra Để khắc phục ảnh hưởng của nhiễu, ta phải sử dụng các phương pháp lọc ảnh khác nhau Mỗi phương pháp thích hợp với một số loại nhiễu nhất định
Lọc tuyến tính là phương pháp lọc trong đó mỗi pixel của ảnh mới là tổ hợp tuyến tính của các mức xám của các pixel lân cận với pixel (x,y) của ảnh gốc, nghĩa là mỗi pixel lân cận sẽ được nhân với một hệ số tương ứng nào đó rồi cộng tất cả lại Nếu vùng lân cận của (x,y) có kích thước m x n thì sẽ có mn hệ số lọc và chúng cũng được sắp xếp thành một ma trận kích thước m x n
THỰC HÀNH
XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG
Chương trình ULTRAPROC được tạo ra bằng cách sử dụng phần mềm MATLAB7, tận dụng các tính năng và công cụ trong Image Processing Toolbox để phân tích hình ảnh siêu âm trong sản khoa.
Chức năng hoạt động của chương trình bao gồm 02 nhóm chính (H 5.1):
- Nhóm Xử lý và phân tích ảnh (Image Processing) - Nhóm Đo lường thông số thai nhi (Measurement)
5.1.1 Giao diện chương trình xử lý:
Hình 5.1: Giao diện khởi động chương trình
5.1.2 Kích hoạt ảnh Để bắt đầu, người sử dụng cần kích hoạt ảnh siêu âm thu được từ những thiết bị khác Ảnh siêu âm từ các thiết bị khác thường có định dạng đặc thù cần chuyển
Trang 47 về các dạng phổ biến như JPEG, TIFF, GIF, PNG, BMP để chương trình có thể đọc được Việc xuất các ảnh về các định dạng như trên đều được hỗ trợ đối với các thiết bị thế hệ mới Đối với các thiết bị thế hệ cũ chỉ xuất ảnh ra phim hoặc giấy, có thể sử dụng scanner để quét ảnh vào máy tính Để mở ảnh, kích hoạt trên menu: File > Open và chọn file ảnh tương ứng (H 5.2)
5.1.3 Nhóm xử lý và phân tích ảnh:
Nhóm Image Processing bao gồm các chức năng xử lý phổ biến và quan trọng sau:
- Điều chỉnh độ sáng, độ tương phản, quay ảnh (Brightness, Contrast, Rotate): thực hiện trên các thanh kéo góc trái bên dưới màn ảnh (H 5.3) Các chức năng này giúp điều chỉnh các tính chất trên một cách tối ưu để người dủng có thể thấy rõ các chi tiết cần thiết theo ý muốn
- Chuyển ảnh từ ảnh màu sang trắng đen (Grayscale) – (H 5.4)
Hình 5.4: Chuyển ảnh màu sang trắng đen
- Chuyển ảnh thành dạng màu bù (Invert Color) – (H 5.5): chức năng này tương tự biến đổi (dương bản âm bản) tạo điều kiện cho người sử dụng biến đổi ngược màu ảnh, cho phép chuyển thang màu tối (vốn của siêu âm) thành thang màu sáng cho phép nhận biết thêm các thông tin khác
Hình 5.5: Biến đổi ngược màu ảnh
- Biến đổi ảnh sắc nét (sharping) – (H 5.6): công cụ cần thiết làm tăng độ rõ các đường biên, hữu ích cho việc nhận dạng, xác định các điểm đặc trưng
Hình 5.6: Làm sắc nét ảnh
- Biến đổi lọc ảnh (filter) – (H 5.7a, b): công cụ cần thiết làm trơn các đường biên, tăng tính liên tục hữu ích cho việc nhận dạng, phân vùng đặc trưng
Hình 5.7a: Chọn thông số để lọc ảnh
Hình 5.7b: Kết quả lọc ảnh
- Dò tìm đường biên (Edge detection) – (H 5.8 a, b): công cụ cần thiết xác định các đường biên liên tục, hữu ích cho việc nhận dạng vùng, xác định các điểm đặc trưng Sử dụng 02 thuật toán chính: Sobel và Canny
Hình 5.8a: Dò mép ảnh bằng phương pháp Sobel
Hình 5.8b: Dò mép ảnh bằng phương pháp Canny
5.1.4 Nhóm đo lường thông số:
Kích hoạt chức năng này (Measurement) (H 5.9), người sử dụng mở ra một cửa sổ mới có các chức năng định lượng để xác định các thông số đặc trưng như đường kính lưỡng đỉnh, chiều dài xương đùi vv…
Hình 5.9: Mở giao diện đo kích thước
Trước tiên để mở ảnh, kích hoạt File > Open và chọn file cần thiết (H 5.10) Sau khi ảnh đã được hiển thị, có thể sử dụng các công cụ khác nhau như Phóng to, Thu nhỏ, Chọn vùng, Điều chỉnh tương phản và cuối cùng sử dụng công cụ đo lường khoảng cách (Measure distance) để xác định các khoảng cách lưỡng đỉnh (H 5.11), chiều dài các đối tượng quan tâm (H 5.11) và chuyển thông số vào bảng tính toán phía dưới bên phải màn ảnh 1 (H 5.12) để tính các thông số cần thiết như tuổi thai, cân nặng theo những công thức đã chọn
Hình 5.10: Giao diện chương trình đo
Hình 5.11: Đo chiều dài xương đùi và đường kính lưỡng đỉnh
Hình 5.12: Kết quả cân nặng và tuổi thai
5.2 Đánh giá và bàn luận về chương trình
Chương trình ULTRAPROC được xây dựng với mục tiêu thử nghiệm và kiểm tra chức năng các hoạt động của một chương trình ứng dụng xử lý ảnh siêu âm trong sản khoa Chương trình đã thực hiện được những chức năng cơ bản của việc xử lý ảnh số giúp người sử dụng có thể linh hoạt thao tác chọn lọc những thông tin tối ưu trong việc đọc và phân tích ảnh (thông qua công cụ Image Processing), cũng như có thể tính toán nhanh chóng các thông số sinh học của thai nhi (thông qua công cụ Measurement) Qua kiểm chứng so sánh với các phần mềm hãng đi kèm theo máy, kết quả tính toán của chương trình ULTRAPROC khá ổn định và chính xác
Chương trình viết trên nền Matlab nên tạo điều kiện dễ dàng cho những người quan tâm với kiến thức lập trình Matlab căn bản có thể tiếp cận sửa đổi các mô hình thuật toán cần thiết, đặc biệt trong việc đưa thêm các công cụ tính toán các thông số sinh học dựa vào các phát kiến mới thông qua việc xác định chiều dài, diện tích, thể tích đối tượng Đó cũng là mong muốn của chương trình, cố gắng tạo một công cụ phục vụ các bác sĩ, chuyên gia sản khoa trong nghiên cứu thử nghiệm thông qua hình ảnh chẩn đoán
Trang 55 Tuy nhiên, phải thừa nhận do hạn chế về thời gian cũng như trình độ lập trình, chương trình chỉ mới đạt được yêu cầu thử nghiệm chức năng mà chưa có yếu tố thân thiện người dùng, chưa tạo điều kiện cho người dùng sử dụng linh hoạt và dễ dàng, đặc biệt lưu ý các vấn đề sau:
- Sự thuận tiện trong việc liên kết lấy ảnh từ các thiết bị chẩn đoán siêu âm liên quan đến khả năng đọc được các định dạng khác nhau của ảnh siêu âm, đến liên kết phần cứng thông qua các giao diện RS-232 hoặc USB v.v…
- Sự liên hoạt liên thông giữa các module xử lý ảnh, việc chọn thuật toán xử lý, thay đổi thông số công cụ xử lý, khả năng lưu trữ xuất ra dưới các định dạng khác nhau, khả năng chuyển đổi thông số giữa các module với nhau
Khả năng tự động hóa trong các quy trình xử lý dữ liệu hình ảnh, đặc biệt là tự động xác định đối tượng mục tiêu thông qua các thuật toán phân đoạn, xác định biên giới, ngưỡng và phát hiện các đặc điểm riêng biệt.
