thuật toán trong xử lý ảnh y tế

Mụclục LỜIMỞĐẦU Chương1:Kháiquátvềxửlýảnhvàxửlýảnhytế 1.1. Xửlýảnh 1.1.1. Xửlýảnhlàgì? 1.1.2. Mộtsốvấnđềtrongxửlýảnh 1.1.2.1. Mộtsốkháiniệm a. Ảnhvàđiểmảnh b. Mứcxámmàuvàhistogram 1.1.2.2. Nắnchỉnhbiếndạnghìnhhọc 1.1.2.3. Khửnhiễu 1.1.2.4. Chỉnhmứcxám 1.1.2.5. Tríchchọnđặcđiểm 1.1.2.6. Nhậndạng 1.1.2.7. Nénảnh 1.2. Xửlýảnhtrongytế 1.2.1. Giớithiệumộtsốchuẩnápdụngtronghệthốngthôngtinytế 1.2.1.1. ChuẩndữliệuvănbảnHL7 1.2.1.2. ChuẩnIHE 1.2.2. ChuẩnảnhytếDICOM 1.2.2.1. Kháiniệm 1.2.2.2. Lịchsửpháttriển 1.2.2.3. Cấutrúc 1.2.2.4. Tínhthíchnghi 1.2.2.5. GiaothứcDICOM 1.2.2.6. ThôngđiệpDICOM–DICOMMessage 1.2.2.7. MộtsốkháiniệmtrongDICOM 1.3. MộtsốvấnđềtrongxửlýảnhytếDICOM 1.3.1. KháiniệmvàcấutrúcảnhytếDICOM 1.3.2. Tómlượchìnhảnh 1.3.3. Mãhóavàđónggóiphầntửdữliệuđiểmảnh 1.3.4. Lưutrữhìnhảnh 1.3.5. Tổchứcluồngdữliệuđiểmảnh Chương2:THUẬTTOÁNPHÂNTRONGXỬLÝẢNHYTẾ 2.1. Giớithiệumộtsốthuậttoánphâncụmdữliệu 2.1.1. Kháiniệmphâncụmdữliệu 2.1.2. Phânloạicácthuậttoánphâncụmdữliệu 2.1.3. ThuậttoánKmeans 2.1.3.1. Lịchsử 2.1.3.2. Thuậttoán 2.2. ThuậttoánKmeansứngdụngtrongphânlớpảnhytế 2.2.1. Mộtsốnhậnxét 2.2.2. ThuậttoánKmeansứngdụngtrongphânlớpảnhytế. 2.2.2.1. Đọc,chuẩnhóaảnh,lựachọnsốnhóm. 2.2.2.2. Gomnhóm,phânloạivùng 2.2.2.3. Phânloạixươngvàmạchmáu 2.2.2.4. Xuấtảnhkếtquả 2.2.3. KhókhănkhiápdụngthuậttoánKmeans 2.2.3.1. Đốivớicácbàitoánnóichung 2.2.3.2. Đốivớibàitoánphânlớpảnhytế Chương3:Chươngtrìnhthửnghiệm 3.1. Bàitoán 3.2. Phântíchbàitoán 3.3. Mộtsốkếtquảchươngtrình Phụlục:MộtsốkháiniệmtrongphầnthôngtinảnhDICOM 1. Cáckháiniệmcơbản  trongthôngtinảnhDICOM 1.1. Mãđầuvào 1.2. Têntàiliệu 2. Cácnguyêntắcmãhóacơbản 2.1. Phươngphápmãhóa 2.2. CácgiátrịthểhiệnVR 3. Cáckiểugiátrị 3.1. KiểuCONTAINER 3.2. KiểuTEXT 3.3. KiểuCODE 3.4. KiểuNUM 3.5. KiểuPNAME 3.6. KiểuDATE,TIME,vàDATETIME 3.7. KiểuUIDREF 3.8. KiểuCOMPOSITE 3.9. KiểuIMAGE 3.10. KiểuWAVEFORM 3.11. KiểuSCOORD 3.12. KiểuTCOORD 3.13. Cáckiểudữliệukhác. PHẦNKẾTLUẬN TÀILIỆUTHAMKHẢO LỜIMỞĐẦU Bước vào thế kỉ XXI, Công nghệ thông tin bùng nổ vô cùng mạnh mẽ. Khoa               học công nghệ cao đóng vai trò quan trọng không chỉ trong phát triển kinh tế mà                còn trong việc cải thiện nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân. Cùng với sự                gia tăng dân số lên đến 8 tỉ người trên toàn thế giới, các dịch vụ y tế cũng yêu cầu                    phải được cải thiện và nâng cao. Trong đó, việc áp dụng khoa học công nghệ vào                lĩnh vực y tế là lựa chọn tốt nhất cho mọi quốc gia, mọi nền kinh tế. Áp dụng khoa                   học công nghệ vào lĩnh vực y tế trước hết sẽ nâng cao chất lượng phục vụ cũng                 như cải thiện khả năng điều trị cho bệnh nhân. Điều này rút ngắn các thủ tục                hành chính và thời gian cho bệnh nhân. Từ đây mà tiết kiệm được chi phí,               giảiquyếtbàitoánkinhtếlớn.(chủngữ,vịngữ) Do đó, mục đích nghiên cứu của đề tài này là tìm cách đưa ra các chẩn đoán                 nhanh nhất thông qua việc phân lớp ảnh y tế tích hợp chuẩn DICOM. Ở đây, ta sẽ                 tìm hiểu những điều cơ bản về chuẩn DICOM, tổ chức thông tin đính kèm về ảnh                và thuật toán Kmeans phân lớp ảnh. Các thông tin về chuẩn DICOM sẽ cho ta               hình dung cơ bản nhất về lịch sử, các qui định được định nghĩa trong tiêu chuẩn và                 tính thích nghi của nó. Ta cũng sẽ tìm hiểu một số vấn đề khi thao tác với ảnh                  DICOM. Các thông tin được đính kèm ảnh trong định dạng tệp tin DICOM, cách              tổ chức, kiểu dữ liệu, phương pháp mã hóa, cũng sẽ được đề cập đến. Ở đây,               thuật toán Kmeans sẽ được áp dụng để phân lớp ảnh y tế. Tại sao lại lựa chọn                 thuật toán Kmeans, áp dụng như thế nào, ưu nhược điểm khi áp dụng thuật toán               Kmeans cũng sẽ được làm rõ. Dựa trên cơ sở lý thuyết ở trên để đưa ra được                 chươngtrìnhứngdụngđọcảnhytếDICOMvàphânlớpảnhnày. Cấutrúccủakhóaluậngồm3chươngvàmộtphầnphụlục: Chương1:Kháiquátvềxửlýảnhvàxửlýảnhytế. Chương này đưa ra khái niệm những vấn đề chung nhất trong xử lý ảnh              và đề cập đến các thông tin cơ bản về chuẩn DICOM. Từ đó chỉ ra các vấn                 đềgặpphảitrongviệcthaotácvớiảnhytế. Chương2:Thuậttoánphâncụmtrongxửlýảnhytế. Chương này giới thiệu một số thuật toán phân cụm dữ liệu và làm rõ              phầnápdụngthuậttoánK–meansvàobàitoánphânlớpảnhytế. Chương3:Chươngtrìnhthửnghiệm. Chương này nêu ra bài toán, phân tích và xây dựng chương trình ứng             dụng. Chương trình ứng dụng nhằm giải quyết hai yêu cầu của bài toán là              đọcảnhDICOMvàphânlớpảnhđọcđược. Phụlục:MộtsốkháiniệmtrongphầnthôngtinảnhDICOM. Phần này đề cập đến một số khái niệm, phương thức mã hóa và các              kiểugiátrịtrongphầnthôngtinảnhDICOM(phầntiêuđềảnh). Lờicảmơn Trong suốt quá trình thực hiện đề tài này, em đã nhận được dự giúp đỡ rất                nhiềutừthầycôvàbạnbè. Em xin được gửi tới thầy PGS. TS Đỗ Năng Toàn lời cảm ơn chân thành               và sâu sắc nhất. Em cảm ơn thầy đã luôn tận tình chỉ dạy, hướng dẫn và định                 hướngchoem. Em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình em đã luôn tạo điều kiện tốt nhất cho em                  họctậpvànghiêncứu. Em xin gửi lời cảm ơn đến bạn bè em đã giúp đỡ và chia sẻ những khó khăn                  trongsuốtquatrìnhthựchiệnđềtài. Chương1:Kháiquátvềxửlýảnhvàxửlýảnhytế 1. Xửlýảnh 1. Xửlýảnhlàgì? 1 Xử lý ảnh là một lĩnh vực trong CNTT nhằm thao tác ảnh đầu vào và               đưarakếtquảmàtamongmuốn. Ảnh là một thể hiện của một đối tượng lên máy tính càng giống tật              càng tốt. Ảnh có nhiều dạng thể hiện khác nhau như đen trắng, màu, video,              hình ảnh 3D, Mỗi điểm ảnh biểu diễn cường độ sáng hay một dấu hiệu nào               đó tại một vị trí xác định nào đó của đối tượng trong không gian. Ta có thể                 hiểu,ảnhtrongxửlýảnhlàảnhn–chiều. Xử lý ảnh là vô cùng quan trọng bởi hơn 80% thông tin chúng ta cần               xử lý là hình ảnh. Sự phát triển của xử lý ảnh gắn liền với nhu cầu xử lý thông                   tincủaconngườivàsựpháttriểncủaphầncứngmáytính. Vậy,mộthệxửlýảnhsẽnhưthếnào?Tasẽxemxétsơđồsau: 1 .PGS.TSĐỗNăngToàn,PhạmViệtBình(2007),GiáotrìnhmônXửlýảnh,Đại họcTháiNguyên. ● Thunhận:thôngquacácthiếtbịnhưcamera,scanner,sensar, ● Tiềnxửlý:thựchiệnviệcnắnchỉnh,xóanhiễu, ● Hậuxửlý:rútgọn,chínhxáchóa, 2. Mộtsốvấnđềtrongxửlýảnh 1. Mộtsốkháiniệm a. Ảnhvàđiểmảnh ● Điểm ảnh biểu diễn cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí                xácđịnhnàođócủađốitượngtrongkhônggian ● Ảnhlàtâphợpcácđiểmảnh. Hai mô hình biểu diễn ảnh cơ bản là RASTER và VECTOR, ngoài ra             còncómôhìnhkếthợp3D.RASTERtốnkémbộnhớhơnVECTOR. b. Mứcxámmàuvàhistogram ● Với ba màu cơ bản là RED(R), GREEN(G), BLUE(B) (0 ≤ R, G, B ≤              255) nếu R = G = B thì màu này được gọi là màu xám. Mức xám của một                  ảnhIlàsốgiátrịcóthểcócủađiểmảnhtrongảnhI. ● Histogram ( biểu đồ tần suất) của mức xám g trong ảnh I là số điểm ảnh                cócủaIcógiátrịg,kíhiệulàh(g). 2. Nắnchỉnhbiếndạnghìnhhọc Ảnh thu được sau quá trình thu nhận ảnh thường không tránh được sự             biến dạng bởi các thiết bị quang hoặc điện tử, đôi khi là do bản thân đối                tượng. Để biến đổi ảnh thu nhận về ảnh mong muốn, cách thông thường là sử               dụngcácphépchiếuđượcxâydưngtrêntậpcácđiểmđiềukhiển. Tacầntìmhàmf:P i f(P i )saocho: Giả sử ảnh bị biến đổi chỉ bao gồm bị tịnh tiến, tỉ lệ, xoay, biến dạng, bậc                 nhất.Khiđóhàmfcódạng: Tacó: Giải phương trình ta tìm được a 1 , b 1 , c 2 . Tương tự ta tìm được a 2 , b 2 , c 2. Xác                 địnhđượchàmf. 3. Khửnhiễu Ảnh thu được sau quá trình thu nhận ảnh không tránh được nhiễu bởi             các thiết bị quang học hay điện tử. Có hai loại nhiễu cơ bản là nhiễu hệ thống                 vànhiễungẫunhiên. ● Nhiễu hệ thống là những nhiễu sinh ra có tính qui luật do thiết bị hoặc ảnh                củanguồnsángngoạilai.Loạinhiễunàydễkhửbằngcácphépbiếnđổi. ● Nhiễu ngẫu nhiên là các vết “bẩn” không rõ nguyên nhân. Nhiễu này khó             khử do nó không có tính qui luật nào. Tùy từng loại ảnh mà ta chọn               phươngphápkhửphùhợp,phươngphápchunglàsửdụngphéplặp. 4. Chỉnhmứcxám Chỉnh mức xám nhằm khắc phục tính không đồng đều của hệ thống            gây ra. Việc chỉnh mức xám bao gồm việc tăng hay giảm mức xám của ảnh               cho phù hợp với nhu cầu sử dụng. Việc giảm mức xám được thực hiện để               phụcvụchoviệcinấn,tăngmứcxámsửdụngchokỹthuậtnộisuy. 5. Tríchchọnđặcđiểm Các đặc điểm của đối tượng được trích chọn tùy thuộc vào yêu nhu             cầu sử dụng, mục đích nhận dạng trong xử lý ảnh. Ảnh có một số đặc điểm                sauđây: ● Đặc điểm không gian: phân bố mức xám, phân bố xác suất, biên độ, điểm              uốn, ● Đặc điểm biến đổi: Các đặc điểm loại này được trích chọn bằng việc thực              hiện lọc vùng (zonal filtering). Các bộ vùng được gọi là “mặt nạ đặc             điểm” (feature mask) thường là các khe hẹp với hình dạng khác nhau (chữ             nhật,tamgiác,cungtrònv.v ) ● Đặc điểm biên và đường biên: (chủ ngữ)Đặc trưng cho đường biên của            đối tượng và do vậy rất hữu ích trong việc trích trọn các thuộc tính bất               biến được dùng khi nhận dạng đối tượng. Các đặc điểm này có thể được              trích chọn nhờ toán tử gradient, toán tử la bàn, toán tử Laplace, toán tử              “chéokhông”(zerocrossing)v.v Việc trích chọn hiệu quả các đặc điểm giúp cho việc nhận dạng các             đối tượng ảnh chính xác, với tốc độ tính toán cao và dung lượng nhớ lưu trữ                giảmxuống.(câunàyrấtcụt) 6. Nhậndạng Gồm3pha: ● Pha1:Biểudiễnđốitượng ● Pha2:Tríchchọnđặcđiểm ● Pha3:Đốisánhvàkếtluận Bốncáchtiếpcậnkhácnhautronglýthuyếtnhậndạnglà: ● Đốisánhmẫudựatrêncácđặctrưngđượctríchchọn ● Phânloạithốngkê ● Đốisánhcấutrúc ● Phânloạidựatrênmạngnơronnhântạo Rõ ràng là không thể sử dụng một phương pháp để đưa ra phân loại              tối ưu, do đó trên thực tế, ta cần đồng thời áp dụng nhiều phương pháp và                cáchtiếpcận. 7. Nénảnh Nén ảnh trong máy tính nhằm tiết kiệm bộ nhớ và giảm thời gian xử lý.               Có thể nén ảnh bảo toàn hoặc không bảo toàn. Nén ảnh bảo toàn thì ảnh sau                khi nén giống hệt ảnh ban đầu, còn đối với nén ảnh không bảo toàn thì ảnh                [...]... Chương 3: Chương trình thử nghiệm 1 Bài toán Bài  toán đặt  ra  là  đọc  được  một  ảnh y tế DICOM.  Một  ảnh y tế DICOM  như  đã  trình  b y ở  trên  gồm  hai  thành  phần  là  phần  thông  tin  đính kèm  ảnh và  phần  ảnh.   Ta  cần x y dựng chương trình để hiển thị được ảnh và thông tin đính kèm ảnh đó Từ  dữ  liệu ảnh đọc được, ta tiến hành phân lớp ảnh y tế n y bằng thuật toán K ­ means  Phân biệt xương, thịt, mạch máu và vùng nền... 8byte, trong cấu  truy vấn  thì  tối  đa  là 16byte Tối đa 16 byte DT Datetime Một  chuỗi  kí  tự  có  định  dạng 0­9,  “+”, YYYYMMDDHHMMSS.FFFFFF&Z “­“,  “.”, ZXX  trong đó  YYYY=  năm,  MM= khoảng tháng,  DD=  ng y,   HH=  giờ,  MM= trắng phút,  SS=  gi y,   FFFFFF=  mili  gi y, “&”có  thể  là  “+”  hay  “­“  so  với  ZZ  = giờ và XX= phút của GMT Độ  chính  xác  của  dấu  ph y động  đơn Không trong ... chuỗi  kí  tự  có  định  dạng 0­9,  Trong YYYYMMDD,  trong đó  YYYY  là câu  truy năm, MM là tháng, DD là ng y vấn  có dấu  “­“, có  thể  sử dụng  d y khoảng trắng DS  Decimal là  một  chuỗi  mô  tả  số  có  dấu 0­9 String ph y động  và  không  động Trong trường  hợp  dấu  ph y không  động  thì  có  thể  sử  dụng thêm “+”,  “­“, “.”. Trong trường hợp  sử  dụng  dấu  ph y động,  sử dụng  thêm  “E”, ... xếp  các  byte  trong file.  Đối  với  d y nhị  phân  gồm nhiều  byte  thì các byte được sắp xếp theo thứ tự  giảm  dần của trọng số, byte có  trọng  số  lớn  nhất  sẽ  đứng  đầu  tiên.  Đối  với  chuỗi  kí  tự,  các kí  tự sẽ xuất hiện lần lượt theo thứ tự từ trái sang phải 3 ● ● Một số vấn đề trong xử lý ảnh y tế DICOM 1 Khái niệm và cấu trúc ảnh y tế DICOM Khái  niệm:  Một  bức  ảnh y tế định ... khi  nén  và  trước  khi  nén  có  sự  sai  khác  trong mức  cho  phép.  Có  bốn cách tiếp cận cơ bản trong nén ảnh: ● Nén ảnh không gian ● Nén ảnh thống kê ● Nén ảnh sử dụng phép biến đổi ● Nén ảnh Fractal 2 Xử lý ảnh trong y tế 1 Giới thiệu một số chuẩn áp dụng trong hệ thống thông tin y tế 1 Chuẩn dữ liệu văn bản HL7 HL7 là một chuẩn  dữ liệu văn bản.  Thuật ngữ Health Level Seven được phát  triển ...   Lưu trữ hình ảnh Sự  sắp  xếp  các  byte  dữ  liệu  trở  nên  quan  trọng  khi  chúng  ta  miêu  tả  các  dữ liệu điểm ảnh vật lý trong bộ nhớ, một tệp tin hay trên mạng Tổ chức luồng dữ liệu điểm ảnh Mỗi  một  dữ  liệu  điểm  ảnh có  giá  trị  thể  hiện  là  OW  và  bao  gồm  các  thuộc tính 8 bit phân bố, 8 bit lưu trữ và một bit cao 5 Chương 2: THUẬT TOÁN PHÂN TRONG XỬ LÝ ẢNH Y TẾ Trên  thực  tế,  rất nhiều bài toán phân cụm( phân lớp) dữ liệu ... tế nhìn  bằng  mắt thường  nhất.  Nhưng  để  có  thể  tiến  hành  xử lý ảnh thì  ta  cần  chuyển  file  ảnh n y sang  dạng  *.jpeg  hoặc  *.tiff  để tiện  cho việc xử lý.  Quan sát ảnh CT ta th y hầu hết màu  sắc  là  màu  xám.  Việc  chuyển  đổi từ  ảnh RGB sang ảnh xám vẫn  đảm bảo  tính toàn vẹn thông tin của ảnh Quan sát ảnh y tế nói chung , ta có thể chia thành 3 vùng theo mức xám là: ● ● Vùng xương và mạch máu : mức xám cao... độ:  DBSCAN,  OPTICS, DENCLUDE ● Thuật toán phân cụm dữ liệu dựa trên mẫu: EM, COBWEB 3 Thuật toán K­ means 1 Lịch sử Thuật toán K­mean  được  phát  triển  bởi  J.Macqueen  (1967)  và  sau  đó J. A. Hartigan và M. A. Wong phát triển khoảng những năm 1975 2 Thuật toán Thuật toán K­means  là  thuật toán quan  trọng  được  sử  dụng  trong kĩ  thuật phân  cụm.  Thuật toán được  áp  dụng  nhằm  tìm ... CURE, DIANA, ROCK, CHAMELEON, ANGNES ● Thuật toán phân cụm dữ liệu mờ: FCM, ɛFCM ● Thuật toán phân  cụm  dữ  liệu  dựa  vào  cụm  trung  tâm:  K­  means,  Pam, Clara, Clarans ● Thuật toán phân  cụm  dữ  liệu  dựa  vào  tìm  kiếm:  Thuật toán di  truyền (GAS), thuật toán J­means ● Thuật toán phân cụm dữ liệu dựa vào lưới: Sting, Clique, WaveCluster ● Thuật toán phân  cụm  dữ  liệu  dựa  vào  mật ... tượng  trong nhóm không có sự thay đổi Sơ đồ thuật toán: Đúng Sai 2 ● ● ● Thuật toán K­ means ứng dụng trong phân lớp ảnh y tế 1 Một số nhận xét Trước khi đi vào phân lớp ảnh y khoa, ta có vài nhận xét sau: Xương  và  mạch  máu  có  mức  xám  cao  hơn  nhiều  so  với  toàn  bộ  ảnh,   như v y,   nếu  ta  sử  dụng  phương  pháp  phân  ngưỡng thông thường sẽ không phân biệt được vùng xương và mạch máu trong ảnh . Mụclục LỜIMỞĐẦU Chương1:Kháiquátvề xử lý ảnh và xử lý ảnh y tế 1.1. Xử lý ảnh 1.1.1. Xử lý ảnh làgì? 1.1.2. Mộtsốvấnđề trong xử lý ảnh 1.1.2.1. Mộtsốkháiniệm a. Ảnh vàđiểm ảnh b. Mứcxámmàuvàhistogram 1.1.2.2     trong suốtquatrìnhthựchiệnđềtài. Chương1:Kháiquátvề xử lý ảnh và xử lý ảnh y tế 1. Xử lý ảnh 1. Xử lý ảnh làgì? 1 Xử lý ảnh là một lĩnh vực trong CNTT nhằm thao tác ảnh đầu.             đềgặpphải trong việcthaotácvới ảnh y tế. Chương2: Thuật toán phâncụm trong xử lý ảnh y tế. Chương n y giới thiệu một số thuật toán phân cụm dữ liệu và làm rõ 