Xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ quá trình xử lý ảnh X quang vú trên máy tính

1 LỜI CẢM ƠN NGUYỄN THU VÂN BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO TRƯỜNG ðẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - môn, kiên nhẫn lời khuyên, lời ñộng viên kịp thời thầy ñã giúp ñỡ em nhiều từ bắt ñầu em hoàn thành luận văn Em xin gửi lời cảm ơn chân thành ñến PSG.TS.Nguyễn ðức Thuận ThS.Nguyễn Thái Hà ñã giúp ñỡ em mặt chuyên môn, tạo ñiều kiện thuận lợi mặt thời gian suốt trình em thực luận văn LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC Tôi xin gửi lời cảm ơn ñến PGS.TS Nguyễn Trọng Giảng, bạn ðặng xỬ LÝ THÔNG TIN NGÀNH: XỬ LÝ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Hồng Thanh, Nguyễn Xuân Trường, Nguyễn Việt Hoàng Vũ Văn Quý ñã giúp ñỡ nhiều viết luận văn XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU PHỤC VỤ QUÁ TRÌNH XỬ LÝ ẢNH X QUANG VÚ TRÊN MÁY TÍNH Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn chân thành ñến gia ñình tôi, nơi ñiểm tựa vững cho suốt trình học tập công tác NGUYỄN THU VÂN 2005 - 2007 Hà Nội 2007 Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc ñến TS.Nguyễn Tiến Dũng, người ñã hướng dẫn em thực luận văn Chính bảo tận tình mặt chuyên Hµ Néi 2007 LỜI NÓI ðẦU MỤC LỤC Ung thư vú bệnh phổ biến nữ giới Phát sớm ung thư nhân tố khả sống sót bệnh nhân Cho ñến nay, phương pháp hiệu ñể phát sớm dấu hiệu ung thư chụp ảnh X quang vú [1] Hiện nay, trình quét ñọc ảnh X quang vú, bác sĩ ñược hỗ trợ nhiều từ hệ thống máy tính Các thuật toán máy tính giúp nâng cao chất lượng ảnh X quang vú, ñưa vùng nghi ngờ có bệnh Ngoài ra, trình ñọc kỹ ảnh X quang gọi trình kiểm tra ảnh Một hệ thống máy tính thực kiểm tra ảnh X quang vú bao gồm thành phần thực công việc phân vùng ảnh, phát phân loại khối u, phát phân lại khối vi canxi hoá Luận văn nghiên cứu trình bày thuật toán thực phân vùng ảnh X quang ñịnh vị khối u ảnh Thuật toán phân vùng ảnh sử dụng toán tử dựa lược ñồ xám ảnh ñể xác ñịnh ranh giới thành phần khác ảnh Nó sử dụng thuật toán nhóm ñiểm ảnh ñể ñưa tập hợp ñiểm ảnh biểu diễn vùng khác ảnh Thuật toán ñịnh vị khối u sử dụng mức ñộ thay ñổi ñối sánh mẫu ñể ñịnh vị vùng nghi có bệnh Cuối cùng, sở liệu ảnh X quang vú ñã ñược chẩn ñoán kiểm nghiệm kết thực tế ñược xây dựng ðó sở liệu chuẩn bao gồm ảnh ñược dùng làm mẫu, mẫu ñược sử dụng trình ñọc ảnh X quang vú bệnh viện K, Hà Nội Chương - GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Mục ñích luận văn 1.2 Cấu trúc luận văn .7 Chương - BỆNH UNG THƯ VÚ 2.1 Giải phẫu vú 2.1.1 Cấu trúc giải phẫu 2.1.2 Kích thước, hình dạng thay ñổi theo thời gian vú 10 2.1.3 Vị trí vú 12 2.2 Ung thư vú 13 2.2.1 Ung thư vú gì? 13 2.2.2 Nút bạch huyết .15 2.2.3 Nguyên nhân ung thư 18 2.2.4 Các giai ñoạn ung thư vú 21 2.3 Tạo ảnh tia X .22 2.3.1 Tạo ảnh X quang vú – Mammography 23 2.3.2 Các kiểu bất thường mà X quang vú chẩn ñoán phát 29 2.3.3 Nền ảnh X quang vú 35 2.3.4 ðọc phim X quang vú 36 Chương - XỬ LÝ ẢNH SỐ 38 3.1 Ảnh số 38 3.2 Mô hình xác suất thống kê 39 3.2.1 Lược ñồ xám 39 3.2.2 Giá trị trung bình (Mean) .42 3.2.3 ðộ lệch chuẩn 42 3.2.4 ðối xứng lệch (skewness) 43 3.3 Cải thiện ảnh 43 3.3.1 Các phép toán với lược ñồ xám 43 3.3.2 Lọc tích chập 46 3.3.3 Làm trơn ảnh 47 3.3.4 Làm sắc nét ảnh .48 3.4 Phân vùng ảnh 50 3.4.1 Phân vùng ảnh dựa ñường biên .50 3.4.2 Phân vùng ảnh dựa theo vùng 51 Chương - PHÂN VÙNG NHŨ ẢNH 53 4.1 Tầm quan trọng phân vùng ảnh ñúng cách .53 4.2 Thuật toán phân vùng ảnh 54 4.2.1 Phân vùng dựa lược ñồ xám 56 4.2.2 Phương pháp chênh lệch lược ñồ xám 56 4.2.3 Tìm ranh giới thành phần 63 4.2.4 Thêm bối cảnh không gian 67 4.2.5 Phân vùng ảnh X quang vú ñặc 71 4.3 Tổng kết trình phân vùng 73 Chương - PHÁT HIỆN CÁC KHỐI U TRÊN ẢNH X QUANG VÚ 74 5.1 Thuật toán ñịnh vị khối u ảnh X quang vú số hóa 74 5.2 Thuật toán phát khối u 75 5.2.1 Một mẫu cho khối u ảnh X quang vú 75 5.2.2 Các phương pháp ñối sánh mẫu .79 5.2.3 Nhóm phân vùng vùng nghi ngờ 84 5.2.4 Cải thiện ña tỷ lệ 85 5.3 Tổng kết ñịnh vị khối u 87 Chương - HỆ THỐNG KIỂM TRA THUẬT TOÁN QUÉT .88 6.1 Các kết lọc ảnh 88 6.2 Nhóm nhóm pixel 89 Chương - KẾT LUẬN 100 7.1 Tổng kết 100 7.2 Phương hướng tương lai 100 Chương - GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Mục ñích luận văn Ung thư vú loại ung thư thường gặp gây tử vong hàng ñầu phụ nữ nhiều nước công nghiệp Theo Cơ quan Nghiên cứu Ung thư Thế giới (IARC) vào năm 1998 ung thư vú ñứng ñầu, chiếm 21% tổng số loại ung thư phụ nữ toàn giới Cũng theo IARC, xuất ñộ chuẩn hóa theo tuổi ung thư vú phụ nữ 92.04 (trên 100,000 dân) châu Âu 67.48 (trên 100,000 dân) toàn giới vào năm 1998, ñều cao loại ung thư nữ giới [3] Ung thư vú ñang trở nên phổ biến nước ñang phát triển Tại Việt Nam, năm 1998, nữ giới, ung thư vú loại ung thư có tần suất cao Hà Nội với xuất ñộ chuẩn hóa theo tuổi 20.3 (trên 100,000 dân) cao thứ hai Thành phố Hồ Chí Minh với xuất ñộ chuẩn hóa theo tuổi 16 (trên 100,000 dân) sau ung thư cổ tử cung mà xuất ñộ chuẩn hóa theo tuổi 28.6 (trên 100,000 dân) [4] ðây bệnh phức tạp mà nhiều năm qua ñã có nhiều nghiên cứu nguyên nhân, bệnh sinh ñiều trị Một ñiều quan trọng cần phải nhận thấy việc phát sớm ung thư vú qua tầm soát phụ nữ bình thường ñã làm thay ñổi rõ ràng bệnh sử tự nhiên bệnh cải thiện ñáng kể tiên lượng bệnh Cho ñến nay, phương pháp hiệu ñể phát ung thư vú phụ nữ chụp nhũ ảnh – phương pháp sử dụng tia X ñể tạo ảnh vú Phương pháp phát ñược khối u ác tính vú hai năm trước thể cảm nhận ñược [1] Nói chung, Việt Nam nay, việc chẩn ñoán bệnh từ phim chụp X quang vú ñược thực thủ công bác sĩ kỹ thuật viên Bác sĩ hay kỹ thuật viên phân tích phim X quang vú, với bệnh nhân, trả kết tốt (vú khoẻ mạnh) khoanh vùng có nghi ngờ mắc bệnh phim X quang Với bệnh nhân nghi ngờ có bệnh, bác sĩ thực thêm số bước kiểm tra, tạo nhũ ảnh chẩn ñoán, cho ñến có kết cuối Quá trình luận văn cố gắng ñưa cải tiến hiệu suất tính xác chẩn ñoán dựa nhiều vào kinh nghiệm bác sĩ kỹ thuật viên phương pháp Ta ñánh giá mẫu khối u chọn mẫu phương pháp so sánh tối ưu Bên cạnh phương pháp chẩn ñoán truyền thống vậy, ngày ñã ñược hỗ trợ nhiều từ hệ thống máy tính Tuy máy tính chưa thể ñảm Cuối cùng, người thực luận văn xây dựng sở liệu bao gồm ảnh X quang vú ñã ñược chẩn ñoán xác Các ảnh X quang ñược sử nhận ñược trọn vẹn công việc bác sĩ, kỹ thuật viên, với hỗ trợ từ dụng với vai trò mẫu ñối sánh trình ñọc ảnh X quang bệnh hệ thống máy tính, chắn hiệu trình chẩn ñoán tăng lên nhiều lần Ta sử dụng thuật toán ñể nâng cao chất lượng ảnh viện K Hà Nội vùng khả nghi 1.2 Cấu trúc luận văn Ảnh X quang vú nội dung nghiên cứu ñây ñược thu nhận dạng số Chương cung cấp nhìn chi tiết bệnh ung thư vú, bao gồm ñược thu thập từ sở liệu bệnh viện K Hà Nội Ảnh X quang vú chứa dấu hiệu/ tín hiệu ung thư vú nhiều mức ñộ khác nhau: vi canxi hoá, biểu trạng thái bệnh, nguyên nhân gây bệnh cách phát hiện, ñiều trị bệnh thương tổn, khối giới hạn có hình dạng không rõ ràng, hay biến dạng hình thể… Trên giới, nhiều phương pháp phân tích ảnh số X quang vú ñã ñược nghiên cứu, triển khai cho kết tốt Các kỹ thuật phổ biến lĩnh vực xử lý ảnh ñược áp dụng vào ảnh số X quang vú nhằm cố gắng xác ñịnh dấu hiệu sớm ung thư, ngày xác Với suy nghĩ thực trạng bệnh ung thư vú sở hạ tầng bệnh viện Việt Nam, thực luận văn với mục ñích nghiên cứu thuật toán nhằm hỗ trợ bác sĩ trình ñọc ảnh X quang vú ñưa chẩn ñoán Thuật toán ñược gọi thuật toán kiểm tra, hỗ trợ việc ñịnh vị bất thường ảnh X quang vú Luận văn trình bày thuật toán phân vùng ảnh X quang vú, phương pháp xác ñịnh khối u ảnh phương pháp kiểm ñịnh, so sánh kết thu ñược từ thuật toán kiểm tra Thuật toán phân vùng ñây hoạt ñộng tập hợp ảnh X quang vú nói chung, không ñòi hỏi liệu ñã ñược huấn luyện Có vài kỹ thuật ñịnh vị khối u ảnh X quang vú Chúng có mức ñộ thành công khác nhau, nhiều số ñó sử dụng dạng ñối sánh mẫu ñể so sánh phần ảnh với mẫu khối u ñược lựa chọn từ trước Các mẫu khác xây dựng nên vector ñặc trưng sử dụng cách phân loại ñã ñược huấn luyện trước ñể chọn vùng ác tính Nghiên cứu thực Chương cung cấp khái niệm xử lý ảnh số phép toán cải thiện, nâng cao chất lượng ảnh X quang vú, ví dụ ñiều chỉnh, cân lược ñồ xám, lọc làm trơn ảnh Chương giới thiệu triển khai thuật toán phân vùng ảnh X quang vú Thuật toán phân vùng dựa lược ñồ xám kết hợp thông tin không gian Chương trình bày phương pháp phát khối u dựa ñối sánh mẫu Trước tiên sử dụng mẫu ñể nhận biết ghi lại pixel nghi ngờ Saud dó bước nhóm pixel kiểm tra lại với mẫu ña tỷ lệ cho phù hợp với kích thước xác khối u Chương trình bày hệ thống kiểm ñịnh thuật toán hỗ trợ kiểm tra ảnh X quang vú với ví dụ minh họa cụ thể Cuối cùng, Chương ñưa kết luận công việc thực hướng phát triển tương lai Chương - BỆNH UNG THƯ VÚ 2.1 Giải phẫu vú 2.1.1 Cấu trúc giải phẫu thấy trước chu kỳ kinh nguyệt Nó khu vực chiếm nửa tổng số ung thư Các thuỳ ñây ñổ vào ống dẫn sữa, chảy qua vú hướng núm/ quầng vú Ở ñó, chúng tụ lại thành ñến 10 ống dẫn lớn gọi ống góp, ống dẫn vào ñế núm vú kết nối với bên Trong tiết sữa, sữa vú ñi theo dòng chảy ñưa ñến trẻ em Vú bắt ñầu phát triển phôi thai khoảng ñến tuần sau thụ thai Chưa thể nhận chúng giai ñoạn này, bao gồm chút mô gợn lên Từ tuần thứ 12 ñến 16, nhiều thành phần phụ trở nên rõ ràng Các nhóm tế bào nhỏ bắt ñầu phân nhánh dẫn ñến hình thành ống dẫn tuyến sản xuất sữa tương lai Các mô khác phát triển thành tế bào cơ, tế bào hình thành núm vú (ñiểm nhô vú) quầng vú (phần mô màu thẫm xung quanh núm vú) Trong giai ñoạn sau thời gian mang bầu, hormone mẹ ñi qua thai ñể vào bào thai, khiến tế bào vú hình thành cấu trúc dạng ống phân nhánh, từ ñó hình thành ống dẫn sữa Trong tuần cuối thai kỳ, thuỳ (các tuyến sản sinh sữa) hoàn thiện thực bắt ñầu sinh chất lỏng gọi sữa non Trong trẻ sơ sinh nam nữ ñều cảm nhận ñược vết phồng nằm núm vú quầng vú nhận biết chất lỏng suốt tiết ra, ñó sữa non Những tượng biểu thị tác ñộng hormone người mẹ giảm dần ñi tuần ñầu tiên ñời Từ thời thơ ấu ñến tuổi dậy thì, khác vú nam nữ Tuy nhiên, với bắt ñầu tuổi dậy nữ, trình giải phóng estrogen, trước tiên mình, sau ñó kết hợp với progesterone buồng trứng hoàn thiện chức năng, khiến vú trải qua thay ñổi ñột ngột, lên ñến cực ñiểm dạng trưởng thành hoàn toàn Quá trình trung bình ñến năm thường hoàn chỉnh vào tuổi 16 Sự hoàn thiện mô vú xảy trình tiết sữa thường ñược coi cách bảo vệ chống lại bệnh ung thư vú Vú phụ nữ trưởng thành bao gồm cấu trúc sau: tiểu thuỳ hay tuyến; ống dẫn sữa; mỡ mô liên kết (Hình 2.1) Các tiểu thuỳ tập hợp lại thành ñơn vị lớn gọi thuỳ Trung bình có 15 – 20 thuỳ bên vú xếp hỗn ñộn theo dạng nan hoa toả từ núm vú/ khu vực quầng vú Tuy nhiên, phân bố thuỳ không ñều Mô tuyến trội phần vú bên Phần chịu trách nhiệm căng cứng vùng mà nhiều phụ nữ cảm Hình 2.1 Cấu trúc giải phẫu vú ðộ ổn ñịnh thuỳ vú khác theo người thay ñổi vú thể Tuy nhiên, nói chung, phần tuyến vú có cảm giác rắn, có dạng mấu Xung quanh thuỳ mỡ Không giống thuỳ, mỡ luôn mềm Sự khác biệt mật ñộ mô tuyến mô mỡ vú sở cho tạo nhũ ảnh Trong ñó, ống dẫn vú thường không cảm nhận ñược trừ chúng bị ứ sữa, bị sưng có khối u Vú phụ nữ trẻ tuổi bao gồm mô tuyến với lượng mỡ Vì chúng so với người già Khi tuổi tăng lên, ñặc biệt với mát estrogen vào thời kỳ mãn kinh, thuỳ co lại ñược thay 10 11 mỡ Vú trở nên mềm giá ñỡ Kiểm tra thể nhũ ảnh chụp vào thời kỳ dễ “biên dịch” xác Trong tất thành phần vú bị ảnh hưởng hormone nữ, mô tuyến nhạy cảm Các thay ñổi ñột ngột hoàn toàn bình thường xảy suốt chu kỳ kinh nguyệt Các thay ñổi rõ ràng vào trước hành kinh mức ñộ estrogen progesterone lên ñến ñỉnh Ngay sau hành kinh, mức hormone trở thấp vú trở nên mềm ñau ðây thời gian tốt ñể thực tự kiểm tra vú (BSE), chụp nhũ ảnh Hình 2.2 Hình dạng vú Ở phụ nữ sau mãn kinh, không cần cung cấp estrogen nữa, trọng lượng trở thành nhân tố quan trọng ñối với kích thước hình dạng vú Bao gồm hầu hết mỡ thời ñiểm này, thay ñổi nhỏ trọng lượng thể gây thay ñổi lớn kích thước vú Các nhân tố ảnh hưởng ñến kích thước vú phụ nữ là: - Thể tích mô vú Có vài dị tật bẩm sinh vú ñáng nhắc ñến ñây Dị tật thường - Tiểu sử gia ñình Tuổi tác thấy núm vú phụ và/ mô vú Dị tật xảy với – 6% dân số thường không ñược nhận biết Núm phụ xuất chỗ dọc theo - Tăng hay giảm trọng lượng Tiểu sử sinh nở cho bú tuyến sữa (mô gợn lên chút, thấy bào thai, kéo dài từ nách ñến ñỉnh mà từ ñó vú phát triển) Mô vú phụ thường xảy vùng nách Không - ðộ dày tính ñàn hồi lớp da vú - Mức ñộ ảnh hưởng hormon lên vú (cụ thể estrogen progesterone) Thời kỳ mãn kinh ñáng lo ngại mặt lâm sàng ngoại trừ việc phải ñể ý có mặt chúng tính ñến chúng lần khám bệnh Một dị tật bẩm sinh xảy phát triển thiếu hẳn hai bên vú Không giống trường hợp núm vú phụ mô vú, khiếm khuyết Thông thường núm vú bước ñầu có bên bị ảnh hưởng Các dị tật nằm khung xương sườn tồn phổ biến Người Vú phụ nữ cân (ñối xứng) Thông thường, bên vú lớn nhỏ hơn, cao thấp hơn, có hình dạng khác so với vú bên Kích thước ñặc tính núm vú khác phụ nữ Ở số người, núm vú giữ thẳng Ở số người khác, núm vú thẳng lên bị kích thích lạnh tiếp xúc Một số phụ nữ có núm vú lún vào bên ta thực hiệu chỉnh phẫu thuật nhựa cách có khả cải thiện ñáng kể chất lượng sống Trên vú có lông 2.1.2 Kích thước, hình dạng thay ñổi theo thời gian vú xác ñịnh ñộ mỏng da sắc tố da Núm vú quầng vú (vùng có màu xung quanh núm) chứa thớ chuyên dụng ñáp ứng lại kích thích ñể làm cho Kích thước hình dạng vú phụ nữ khác ñáng kể Một số phụ nữ có lượng mô vú lớn, có vú lớn Các phụ nữ khác có lượng mô vú nhỏ núm vú thẳng lên Quầng vú bao bọc tuyến Montgomery xuất với mỡ Núm vú phẳng, hình tròn hình trụ Màu núm vú ñược dạng ñiểm nhỏ, lên bề mặt quầng Tuyến Montgomery giúp làm trơn 12 13 quầng vú Khi núm vú ñược kích thích, thớ co lại, quầng vú nhăn lại núm vú cứng lên Hình dạng vú trải qua nhiều thay ñổi tuổi tác tăng lên Ở người trẻ, da vú trải căng vú phát triển, tạo cho vú dáng hình tròn Phụ nữ trẻ có vú ñặc (nhiều mô tuyến hơn) so với phụ nữ già Trên ảnh X quang vú, khối u vú, bao gồm u lành u ác, ñều vùng có màu sáng Các mô mỡ có màu tối ảnh Tất thành phần khác vú (tuyến, mô liên kết, khối u, cặn canxi…) có dạng bóng xám ảnh Nói chung, phụ nữ trẻ vú ñặc Khi tuổi tăng lên, vú phụ nữ trở nên loãng vú ñược lấp ñầy mô mỡ, có dạng vùng tối ảnh X quang Các bác sĩ thường dễ dàng phát ung thư vú phụ nữ lớn tuổi dễ nhận vùng bất thường Trong chu kỳ kinh nguyệt, mô vú có xu hướng căng lên thay ñổi mức estrogen progesterone thể Tuyến sữa ống dẫn mở rộng, vú giữ nước Trong hành kinh, vú có cảm giác tạm thời sưng lên ñau Các bác sĩ khuyên phụ nữ nên tự kiểm tra vú hàng tháng vào tuần sau hành kinh vú ñã không ñau trước U nang sợi kiểu lành tính phổ biến liên quan ñến chu kỳ kinh nguyệt Một số phụ nữ có u nang (một gói chất lỏng dồn lại) cảm thấy có cục vú thấy ñau Các triệu chứng u nang sợi thường giảm ñi sau mãn kinh kéo dài phụ nữ sử dụng liệu phát thay hormon 2.1.3 Vị trí vú Hai vú chiếm phần lớn ngực Ở ñằng trước, mô vú kéo dài từ xương ñòn ñến xương ức Ở hai bên, mô vú kéo ñến nách ñến phần nằm từ thắt lưng ñến phần xương cánh tay Hình 2.3 Vị trí vú Trên thực tế, mối quan hệ giải phẫu vú nằm bên quan trọng phẫu thuật Vú che phủ thành ngực quan trọng thành ngực chính, thành ngực phụ liên sườn Vú bao trùm vài mảnh gắn vào xương sườn/ sườn nối với xương vai dài, phẳng kéo dãn thể từ xương chung ñến xương sườn 2.2 Ung thư vú 2.2.1 Ung thư vú gì? Ung thư vú ung thư xảy với vú Phần lớn ung thư vú xảy phụ nữ, nhiên xảy với nam giới “Ung thư” tên gọi nhóm nhiều bệnh liên quan bắt ñầu từ việc tế bào bị thay ñổi hình dạng chức Cơ thể ñược hình thành từ nhiều kiểu tế bào Thông thường, tế bào phát triển phân chia ñể sinh nhiều tế bào thể cần ñến chúng Quá trình có thứ tự giúp giữ cho thể khoẻ mạnh Tuy nhiên, ñôi tế bào tiếp tục phân chia thể không cần ñến tế bào Các tế bào thừa hình thành nên khối mô, ñược gọi 14 15 khối u Các khối u lành tính ác tính Khi tế bào bị bệnh xuất khối bướu vú lại gây u lành tính, u không lan vú không phát từ mô vú, khối u ñó ñược gọi u vú ñe doạ ñến tính mạng Một khối u vú ñược xem lành tính hạn chế vài lớp tế bào không xâm lấn sang mô hay quan xung quanh Còn khối u lan sang mô quan xung quanh, ñược xem ác tính Ung thư biểu mô (carcinoma) thuật ngữ dùng ñể miêu tả kiểu ung thư phổ biến nhất, xuất phát từ biểu mô (bề mặt lớp ngoài) Ngược lại, bướu thịt (sarcoma) từ dùng ñể ñịnh nghĩa khối u xuất phát t xương, cơ, mỡ mô liên kết Về chất, vú tập hợp mô mỡ tuyến sản sinh sữa sau phụ nữ sinh Các tuyến sản xuất sữa ñược gọi tiểu thuỳ ống nối chúng với núm vú ñược gọi ống dẫn Tương ứng, ung thư biểu mô vú phát triển thay ñổi ác tính xảy tế bào nằm tiểu thuỳ phổ biến hơn, nằm ống dẫn - 2.2.2 Nút bạch huyết Do ung thư lan từ vú ñến nút bạch huyết nách trước tiên nên xác ñịnh xem nút bạch huyết có chứa tế bào ung thư không việc thiết yếu trình chẩn ñoán ung thư vú Trạng thái nút bạch huyết giúp bác sĩ xác ñịnh ñánh giá ung thư, từ ñó ñịnh cách ñiều trị 2.2.2.1 Hệ bạch huyết Hệ bạch huyết phần hệ miễn dịch, giúp thể chống trọi lại nhiễm trùng ung thư Hệ bạch huyết gồm mạng lưới mạch dẫn chất lỏng từ mô ñến nút bạch huyết, ống dẫn bạch huyết chứa chất lỏng lớn Có hai kiểu ung thư vú chính: quan chuyên dụng nằm hệ miễn dịch Các nút bạch huyết quan làm việc kiểu “bộ lọc”, loại bỏ quan xâm lấn tế Ung thư biểu mô tiểu thuỳ Ung thư biểu mô ống dẫn chống trọi lại tác nhân có hại Bạch huyết chất lỏng màu sáng/ vàng chứa tế bào bạch cầu, protein, số tế bào hồng cầu Ung thư kiểu xâm lấn (lan sang vùng khác) không xâm lấn (thường ñược gọi “in situ” (nghĩa chỗ) - nằm vùng khởi ñầu) Phần lớn bào bị bệnh từ chất lưu bạch huyết “xử lý” chúng theo cách cho phép thể Các nút bạch huyết hình hột ñậu hệ bạch huyết ñược kết nối nhờ mạch Các nút bạch huyết thường có bó nách, hai bên cổ (70% - 80%) ung thư vú xuất phát từ ống dẫn, phần tạo nên phần lớn mô vú Vì háng Các nút bạch huyết lọc chất lỏng bạch huyết chặn chất lạ Bất chất tế bào tiểu thuỳ ống dẫn có mô tuyến vùng trên, vú, nên ñây nơi xảy hầu hết trường hợp ung thư Các khối u vú lỏng ñược hệ bạch huyết hấp thụ ñều ñi qua nút bạch huyết trước trở tuần hoàn bắt nguồn từ mô mỡ mô mô tuyến Các khối u vậy, có xuất hiện, thường bướu thịt Các tế bào từ khối u di chuyển phát triển phần khác thể Quá trình ñược gọi di Ung thư vú thường di ñến vùng phổi, xương, gan não Nếu ung thư vú ñược phát vào giai ñoạn ñầu – ví dụ, trước di - thường chữa trị ñược; nhiên, bệnh ñã phát triển, khả ñiều trị hiệu không Mặc dù may mắn nhiều 16 17 Nút bạch huyết có chứa tế bào ung thư hay không yếu tố quan trọng xác ñịnh giai ñoạn ung thư vú, ñịnh cách ñiều trị dự ñoán khả sống Mặc dù ung thư vú có nhiều khả lan sang vùng khác thể trước tiên, phổ biến lan sang nút bạch huyết nách trước tiên Từ ñó, ung thư vú di ñến phần khác thể (như xương, phổi, gan não) Nếu phụ nữ ñược chẩn ñoán bị ung thư xâm lấn (ung thư xâm lấn qua thành ống dẫn tiểu thuỳ vú sang mô xung quanh vú), cần phải kiểm tra nút bạch huyết nách ñể xác ñịnh chúng có chứa tế bào ung thư hay không Hình 2.3 Hệ bạch huyết Các nút bạch huyết chứa tế bào bạch cầu giúp phá vỡ vi trùng lạ tế bào có hại Các nút bạch huyết mở rộng phồng lên chúng chống lại nhiễm trùng chúng phải sinh thêm tế bào bạch cầu Các nút bạch huyết bị viêm chúng ñang chống lại thể lạ ðôi khi, nhìn thầy mạch bạch huyết dạng ñường mảnh màu ñỏ dọc theo chi ñó nhiễm trùng Các nút bạch huyết sưng lên hình thành áp xe (túi mủ) nút chúng chứa tế bào ung thư 2.2.2.2 Tầm quan trọng nút bạch huyết xác ñịnh giai ñoạn ung thư Bảng 2.1 Phân loại ung thư Ung thư không xâm lấn Ung thư xâm lấn Các tế bào ung thư nằm Các tế bào ung thư phá vỡ thành ống ống dẫn không xâm lấn sang mô mỡ dẫn tiểu thuỳ xâm lấn sang mô liên kết xung quanh vú mô mỡ mô liên kết xung quanh Ung thư biểu mô ống dẫn chỗ vú Ung thư xâm lấn (DCIS) kiểu phổ biến ung không di ñến nút bạch huyết thư không xâm lấn (90%) Ung thư biểu quan khác mô tiểu thuỳ chỗ (LCIS) phổ biến ñược xem dấu hiệu khả phát triển thành ung thư vú Xác ñịnh xem nút bạch huyết có tế bào ung thư hay không bước thiết yếu trình xác ñịnh giai ñoạn ung thư, giúp ñịnh cách ñiều trị dự ñoán bệnh Kích thước khối u phạm vi ung thư di sang vùng khác thể cần ñược kiểm tra Cách kiểm tra nút bạch huyết chuẩn thực mổ nút nách Quy trình thực loại bỏ 10 ñến 30 nút bạch huyết ñể kiểm tra kính hiển vi Tác dụng phụ phổ biến việc mổ nút nách gây sưng cánh tay, ảnh hưởng khoảng 10% bệnh nhân Chứng xảy trình dẫn bạch huyết bình Hình 2.4 Các nút bạch huyết nách thường từ cánh tay bị nghẽn chặn lại, khiến chất lỏng bị dồn ứ cánh tay 18 Một cách phẫu thuật khác ñược dùng cho bệnh nhân ung thư vú, ñó sinh thiết nút, ñể xác ñịnh xem tế bào ung thư có nút bạch huyết hay không Sinh thiết nút loại bỏ ñến ba nút bạch huyết ñầu tiên chuỗi bạch huyết 19 2.2.3.3 Tiểu sử gia ñình Khoảng 85 % phụ nữ mắc ung thư vú không thuộc gia ñình có người mắc ung thư vú Trong 15 % lại, khoảng phần ba có bất thường gen Nguy Các nghiên cứu tiếp tục chứng tỏ bỏ ñi nút bạch huyết giảm mắc ung thư vú cao gấp hai lần số phụ nữ có mối quan hệ bậc (mẹ, chị gái gái) với người mắc bệnh Nguy tăng gấp ñến khả phát triển khối sưng tấy Mức ñộ hiệu sinh thiết xác ñịnh lần ung thư có mối quan hệ ñược phát trước mãn kinh bao gồm nút bạch huyết có chứa tế bào ung thư hay không ñã ñược chứng tỏ liên quan trực tiếp ñến kinh nghiệm bác sĩ thực quy trình ñó Nếu nút ñược lấy có hai bên vú Nguy tăng ung thư vú xuất nhiều hệ gia ñình chứa ung thư, sau ñó người ta thực quy trình phẫu thuật toàn nút bạch huyết nách Hơn nữa, nguy ung thư vú cao ñược thấy gia ñình có rối loạn di truyền, ví dụ bất thường hệ vận ñộng hội chứng Li-Fraumeni 2.2.3 Nguyên nhân ung thư 2.2.3.4 Biến ñổi gen Người ta chưa thể khẳng ñịnh nguyên nhân xác gây ung thư vú Tuy nhiên nhà khoa học ñưa số nhân tố có khả làm tăng nguy mắc phải bệnh Các nhân tố ñịnh, ví dụ tuổi tác, khả kiểm soát, nhân tố khác, ví dụ thói quen uống bia rượu, lại ñiều chỉnh ñược [3] 2.2.3.1 Tuổi tác Nguy mắc ung thư vú tăng theo tuổi Ví dụ, tỷ lệ ung thư vú hàng năm phụ nữ 50 tuổi cao lần so với phụ nữ 30 tuổi Hầu hết trường hợp ung Khoảng % ñến 10 % trường hợp ung thư vú di truyền Các nhà khoa học ñã xác ñịnh ñược biến ñổi ñịnh gen (thay ñổi vĩnh viễn chất liệu gen) khiến người ta có khả cao mắc phải ung thư vú Cho ñến nay, gen ñược nghiên cứu nhiều bao gồm BRCA1 BRCA2 Ngoài ra, nhiều gen khác liên quan ñến ung thư vú, bao gồm gen có tên p53, AT, nhóm hồi phục GADD, gen triệt RB, gen ñột biến gây ung thư HER2/neu Một số gen trực tiếp tác ñộng ñến nguy mắc ung thư vú, gen khác liên quan ñến quy trình chung phát triển ung thư di thư vú (khoảng 80%) phát triển phụ nữ 50 tuổi Trong nhóm tuổi (40 ñến 45), ung thư vú ñược xếp ñầu tiên nguyên nhân gây tử vong phụ nữ Ung thư vú không phổ biến phụ nữ 35 tuổi, ngoại trừ tiểu sử gia ñình có bệnh 2.2.3.5 Hormone 2.2.3.2 Ung thư vú trước ñó Nếu phụ nữ ñã mắc ung thư vú, phụ nữ có nhiều khả mắc ung thư vú vú lại Ung thư xuất phát từ vị trí hoàn toàn khác Nguy ung thư vú cao phụ nữ sử dụng hormone giới tính, cụ thể estrogen Vì thế, nguy mắc ung thư vú cao phụ nữ: • bắt ñầu hành kinh sớm (trước tuổi 12) • mãn kinh muộn không nên nhầm lẫn với ung thư tái phát di từ vùng khác Khả lại mắc ung thư tăng 0.5 % ñến 0.7 % năm sau chẩn ñoán ban ñầu Sau 20 năm, • không sinh khả phụ nữ phát triển ung thư vú 10 % ñến 15 % • sử dụng thuốc kiểm soát sinh nở • sinh muộn (sau tuổi 30) 74 Chương - PHÁT HIỆN CÁC KHỐI U TRÊN ẢNH X QUANG VÚ Các khối u vú ñược xác ñịnh ảnh số X quang vú cách phân tích máy tính nhiều thông số thống kê ñặc trưng từ ảnh Bất kỳ thuật toán dùng ñể phân tích ảnh X quang vú số hóa ñều vừa tốn thời 75 với trích rút Chương ñưa mẫu, thuật toán ñối sánh mẫu, phân ngưỡng thích hợp Kỹ thuật ta sử dụng 156 ảnh từ 39 ảnh chụp X quang vú 5.2 Thuật toán phát khối u gian vừa không thành công có nhiều vùng ảnh giống khối u lại khối u Do ñó, lỗi tích cực sai làm ñi tính hiệu 5.2.1 Một mẫu cho khối u ảnh X quang vú thuật toán Chương trình bày thuật toán ñơn giản - hiệu ñể ñịnh vị ghi lại vùng nghi ngờ ảnh X quang vú Một khối u ảnh chụp vú lành tính ác tính ðể kiểm tra khối u ác tính, cần phải xây dựng mẫu mà ñối sánh với Thuật toán ñưa ñây gồm bước ðầu tiên ta sử dụng mẫu ñể xác tính chất khối u sở liệu ñã xây dựng Các khối u có xu hướng có cường ñộ lớn vùng xung quanh chúng Chúng tròn, cho dù ñịnh ghi lại pixel nghi ngờ Sau ñó nhóm pixel nghi ngờ, cuối nhóm pixel nghi ngờ ñược kiểm tra lại mẫu ñiều chỉnh chúng hiển thị yếu có ñường bao mờ với mô xung quanh Hình 6.1 ví dụ khối u ung thư ñược xác ñịnh bên vòng tròn ñứt nét Chúng ta phù hợp với kích thước xác khối khối u xác ñịnh vật ảnh chụp vú cách so sánh ảnh với mẫu ñã chọn Mẫu ñược xây dựng từ phần ảnh khác, ảnh cho biết tính 5.1 Thuật toán ñịnh vị khối u ảnh X quang vú số hóa Có nhiều phưong pháp sử dụng hỗ trợ máy tính ñể phát khối u ảnh chụp vú số hóa Các phương pháp ñược phân loại sở chất trực quan thống kê ñối tượng ñang ñược tìm kiếm Chúng ñã kiểm tra cách kỹ lưỡng mẫu chọn mẫu hiệu ñối với ảnh chụp vú nghiên cứu pixel vùng Phương pháp dựa pixel trích rút ñặc trưng có tính thống kê từ pixel riêng biệt ảnh chụp vú sử dụng sơ ñồ phân loại ñể xác ñịnh ghi lại pixel quan tâm Trong số trường hợp, thực kiểm tra sâu biết ñược khối u biểu thị pixel lành tính hay ác tính Một phương pháp khác dựa vùng kiểm tra toàn vùng ảnh chụp vú ñể tìm khối u Chương trình bày phương pháp lai hai phương pháp nhằm kiểm tra có máy tính hỗ trợ ñể tìm khối u Ta áp dụng bước thu hẹp trọng tâm phân tích pixel ảnh vào nhóm pixel, ñó vùng ảnh Các vùng ảnh ñược kiểm tra ñể xác ñịnh chúng có chứa khối u hay không Các vùng có khả chứa khối u sau ñó ñược trích rút xử lý tiếp Quá trình xử lý sử dụng nhiều mức kiểm tra nhằm lọc vùng nghi ngờ Cách làm làm tăng hiệu suất giảm sai lệch cho ảnh ñược kiểm tra Kỹ thuật ta sử dụng dạng ñối sánh mẫu tỷ lệ khác ñể ñịnh vị pixel ảnh phần khối u Ảnh kết ñược phân ngưỡng phù hợp ñể xác ñịnh trước mức ñộ xác sau ñó pixel lại ñược nhóm Hình 5.1 Ví dụ khối ung thư 76 77 ðể kiểm tra mẫu, ta thu thập ảnh chụp vú với khối u ác tính Các ảnh ñi kèm với bệnh lý học, ñiều cho biết ñường bao khối u ác tính Các ảnh chụp vú có tổng cộng 80 khối u ác tính (ung thư) bác sĩ X quang khoa bệnh lý học xác ñịnh Sử dụng 80 khối u này, ta ghi lại chất lượng mẫu ñưa lựa chọn dựa kết Ta sử dụng tương quan thống kê ñể so sánh mẫu với khối u thực tế Sự so sánh ñược thảo luận chi tiết phần Do kích thước vị trí khối u thực tế biết ñược, nên mẫu có kích thước ñược tạo ñặt tâm vị trí ñể so sánh Tuy nhiên, có sai sót nhỏ so sánh, mà mẫu không ñặt xác tâm khối u Hình 5.3 Mẫu hàm lượng giác 2-D mẫu có kích thước khác với kích thước khối u ñang ñược quan sát Sử dụng kỹ thuật ñể so sánh, bốn mẫu khác ñược lựa chọn: khối cầu chiếu theo chiều, hàm lượng giác hypecpol 2-D, vòng tròn ñơn, khối u ác tính thực tế, minh họa từ Hình 5.2 –ñến Hình 5.5 Khối cầu ñược chiếu theo chiều (như minh họa Hình 5.2) ñược tạo từ phương trình (5.1) theo giả thiết Brake Karssemeijer D ñường kính mẫu F(x,y) = D2 – x2 – y2 (5.1) Hàm lượng giác ñường hypecbol 2-D ñược minh họa hình 5.3 ñược sinh từ Hình 5.4 Mẫu hình tròn ñơn giản phương trình 5.2 theo giả thuyết Morrison Linnett: F(x,y) = sec h(x+y) (5.2) Hình 5.5 Mẫu khối u ác tính Các khối u ngực thường có hình tròn ñối xứng Các mẫu ví dụ ñồng dạng có hình tròn; ñó, lỗi ñịnh hướng ñược bỏ qua Hình 5.2 Mẫu hình cầu 78 79 Mọi ñiểm ảnh X quang vú ñều ñược tính ñến trình ñối u thực tế kết giảm chậm sử dụng ñược Do ñó, lựa chọn kích sánh mẫu, có nghĩa tâm khối u tồn ñược xét ñến ðiều loại bỏ lỗi từ so sánh mẫu mà không nằm tâm thước mẫu to tốt chọn bé Từ ñiều này, mẫu lượng giác tốt mẫu khác ñã ñược nghiên cứu khối u Bảng 5.1 Mẫu trung bình ñối với giá trị tương quan khối u Việc tiên lượng sơ ñối với lựa chọn mẫu khác ñộ nhạy mẫu ñối với lỗi tỷ lệ Khi mẫu ñược so sánh với phần ảnh chụp vú, Mẫu người ta thường xác ñịnh cụ thể lại cỡ mẫu Quá trình ñịnh cỡ lại mẫu khác với kích thước khối u thực tế ảnh Quá trình ñịnh cỡ lại tạo Lượng giác 0,7992 Khối u 0,6470 lỗi mức Trong nghiên cứu khác, mẫu ña tỷ lệ ñược sử dụng phần trình ñối sánh mẫu (Brake Karssemeijer); có thuận lợi Hình tròn 0,5480 Khối cầu 0,7502 ñối với ñơn tỷ lệ Do ñó, mẫu ñược lựa chọn sau ñó ñược sử dụng ñể kiểm tra ảnh, mẫu ñơn, mà ñối sánh khối u với kích thước thay ñổi, ñiều mong muốn ðể ñánh giá mẫu ñã chọn cho ñộ nhạy mức phù hợp, mẫu ñều ñược so sánh với tất 80 khối u thực tế Một mẫu ñược tạo có kích thước xác khối u cho mức ña mức ñược sử dụng ðiều cho phép ñánh giá tính hiệu mẫu ñối với khối u có kích thước thay ñổi Tương quan trung bình 5.2.2 Các phương pháp ñối sánh mẫu Có vài cách so sánh mẫu với ảnh chụp X quang vú Một số sử dụng tích chập phương pháp dựa tương quan chéo, ñiều hiệu sử dụng phương pháp biến ñổi Fourier nhanh (FFT) Tuy nhiên, người thực luận văn phát phương pháp tích chập với mẫu lượng giác bị lộn xộn thay ñổi cường ñộ ảnh chụp vú cục Ví dụ, Sự tương quan thống kê mẫu khối u thực tế tạo giá trị khối u xuất sáng cách ñáng kể so với cường ñộ trung bình vùng xung quanh nó, so sánh với tất vùng mô khác khoảng –1 1, ñó ñối sánh xác Bảng 5.1 cho thấy tương quan trung bình mẫu với 80 khối u ñó mẫu ảnh, tối cường ñộ tổng thể trung bình ảnh Khối u bị bỏ qua ñang sử dụng tích chập dựa thuật toán ñối sánh mẫu khối u kích thước Mẫu lượng giác có tương quan cao (tốt nhất) Nó tốt tương quan cao kết ñặt ngưỡng tốt Hình 5.7 ví dụ, mà ñó khối u vùng ảnh cục ñược xác ñịnh ñúng phương pháp tích chập sử dụng mẫu lượng giác Hình bên trái hơn, cụ thể xác ñịnh kết ñược kỳ vọng ñúng tốt hình 5.7 ảnh thực khối u hình bên phải kết từ việc ñịnh ngưỡng tích chập với mức thích hợp Hình 5.6 cho thấy bốn mẫu tương quan với khối u ñã biết kích thước chúng ñược ñịnh mức Biểu ñồ cho thấy kết mẫu tương quan phân chia từ 0,1 tới lần kích thước khối u thực tế Mẫu thực tốt kiểm tra mẫu lượng giác minh họa hình 5.6 Nó có ñộ ổn ñịnh cao (tốt nhất) nhạy với lỗi tỷ lệ Chú ý: tất mẫu hoạt ñộng mức khác cách ñáng kể so với kích thước chúng ðặc biệt, kích thước mẫu nhỏ vài lần kích thước khối u thực tế, kết không thỏa mãn Tuy nhiên, kích thước mẫu lớn kích thước khối 80 81 ñã chập phù hợp với vùng cường ñộ cao, bao gồm vùng ngực ảnh Trong tình này, khối u không ñược ñịnh vị cách xác Do ñó, phương pháp tích chập không phù hợp thuật toán xác ñịnh vị trí khối u hiệu với ảnh Một phương pháp thay khác tương quan mẫu ñiểm ảnh ảnh, ñó ảnh nhỏ bao quanh ñiểm ảnh kích thước với mẫu Thuật toán ñối sánh mẫu dựa sở tương quan không thiên thay ñổi cường ñộ nhạy với ñặc trưng hình dạng (Brake Karssemeijer) Công thức ñược sử dụng cho tương quan mẫu ảnh gốc sau: cor ( x, y ) ≡ cov( x, y ) σ xσ y (5.3) cov( x, y ) ≡ µ xy − µ x µ y ñó cov(x,y) liên hiệp biến mẫu, x, ảnh nhỏ, y, bao quanh ñiểm ảnh Hình 5.6 ðộ nhạy tỷ lệ mẫu σx σy ñộ lệch chuẩn mẫu ảnh nhỏ µx µy trung bình mẫu ảnh nhỏ µxy trung bình ñiểm ảnh mẫu nhân ñiểm ảnh Kết áp dụng tương quan ảnh trở ảnh mới, nhận giá trị -1 Khi giá trị tương quan gần với 1, tương tự mẫu ñiểm ảnh ñang ñược kiểm tra lớn Nghĩa ñiểm ảnh tạo giá trị tương quan gần với tương tự với mẫu khối u Hình 5.10 cho thấy kết áp dụng tương quan với ảnh minh họa hình 5.8 ðể xác ñịnh vùng ảnh, vùng chắn có khối u, ngưỡng ñược sử dụng với giá trị tương quan Trong ví dụ này, ñiểm ảnh với giá trị tương quan 0,75 lớn có khả xuất khối u cao Hình 5.11 Hình 5.7 Khối u (trái) phát khối sử dụng tích chập (phải) Kết không hiệu ví dụ trình ñược tiến hành toàn ảnh chụp vú Hình 5.8 cho thấy ảnh chụp vú có khối u Hình 5.9 minh họa kết ñặt ngưỡng tích chập toàn ảnh Các kết biểu thị kết việc ñịnh ngưỡng với ảnh minh họa hình 5.10 Mức ngưỡng giảm số lượng giá trị ñiểm ảnh cần xem xét ñịnh vị phần ảnh gốc mà có khả xuất khối u cao Trong hình 5.11, vùng trắng cho thấy vị trí khối u ảnh X quang chụp vú 82 83 Hình 5.10 Kết ñối sánh mẫu dựa tương quan Hình 5.8 Ảnh X quang vú có chứa khối u Hình 5.9 Kết từ tích chập mẫu với ảnh Hình 5.8 Hình 5.11 Kết ñược lấy mẫu giãn ñối sánh mẫu tương quan 84 85 5.2.3 Nhóm phân vùng vùng nghi ngờ Ví dụ phần trước ñã mô tả làm ñể ñịnh vị khối u ảnh X quang chụp vú cách thực tương quan sau ñặt ngưỡng Mức ngưỡng ví dụ trước ñược chọn tay Trong thực tế, ngưỡng có giá trị thấp mức tối ưu Nó ñược thực cho vài khối u bị ñi phân tích Khi giá trị ngưỡng ñược giảm ñi, người ta thường ñịnh vị ñược nhiều khối u Hình 5.12 cho thấy kết việc ñặt ngưỡng ảnh hình 5.11 với giá trị ngưỡng 0.60 ðiều tạo vài cụm ñiểm ảnh khối u ảnh thu ñược Chỉ có khối u thực tế Hình 5.13 Các khối có khả ñược trích rút ðối với ñiểm này, trình xử lý hoàn toàn dựa ñiểm ảnh Mỗi ñiểm ảnh cần ñược xử lý ñộc lập với ñiểm ảnh khác ảnh Tuy nhiên, ñiểm ảnh ñược minh họa hình 5.12 phần cụm khác Chương trình bày thuật toán nhóm trích rút nhóm ñiểm ảnh liên quan ðiều cho phép vùng chứa ñiểm ảnh tương tự ñược xử lý với Hình 5.13 minh họa cụm ñiểm ảnh phân biệt hình 5.12 Mỗi cụm có khả khối u cần ñược xử lý thêm so sánh với bệnh lý học 5.2.4 Cải thiện ña tỷ lệ Với nhóm pixel khác nhau, minh họa Hình 5.13, bước ña tỷ lệ ñược thêm vào thuật toán phát khối u ta Phần 5.2 trình bày vấn ñề lựa chọn mẫu có kích thước khác với kích thước khối u ñược nghiên cứu Khi mẫu lớn nhỏ nhiều khối u quan tâm, khối u không ñược phát Một giải pháp cho vấn ñề kiểm tra toàn ảnh với mẫu kích thước khác Tuy nhiên, việc thời gian không hiệu Cách giải ta tương quan mẫu nhóm pixel sử dụng mẫu ña kích thước Cách có ưu ñiểm sau: • Các nhóm pixel phần nhỏ ảnh thế, kiểm tra ña tỷ lệ dễ dàng tính toán • Kích thước xác nhóm pixel ñã ñược xác ñịnh, mẫu ñó ñược tạo cho kích thước sử dụng với ảnh ban ñầu ñể loại bỏ sai số tỷ lệ • Vị trí xác nhóm pixel ñã biết; thế, mẫu ñược ñặt vào tâm nhóm, thay vị trí tâm Việc tăng tốc ñộ hiệu Hình 5.12 Các kết tương quan phân ngưỡng với 0.6 chỉnh 86 ðể minh họa, khối khả ñược biểu diễn Hình 5.13 ñược trích rút từ ảnh X quang vú Hình 5.14 Với khối số này, ta tạo mẫu lượng giác Sau ñó tương quan thống kê ñược tính mẫu kích thước chuẩn 87 Bảng 5.2 Các kết tương quan ña tỷ lệ với khối khả ðối tượng Kích thước (pixel2) Tương quan mẫu ñặt tâm với khối khả Bảng 5.2 ñưa kết Các khối khả cho giá trị tương quan nằm 0.5448 0.8583 Khối thực tế cho giá trị tương quan (1) 30,000 0.6585 (2) 23,000 0.5448 cao 0.8583 Ba khối lỗi tích cực sai Các kết trình ña tỷ lệ phân biệt khối thực (từ bệnh lý học) với lỗi tích cực sai Với ảnh X (3) Khối thực tế 40,000 0.8583 (4) 60,000 0.5919 quang vú này, xác ñịnh loại bỏ lỗi tích cực sai cách dùng giá trị phân ngưỡng cao Lỗi tích cực sai ñược giảm ñi cách thêm vào ngưỡng 5.3 Tổng kết ñịnh vị khối u Thuật toán ñịnh vị khối u ảnh X quang vú số hoá: Toàn ảnh X quang vú ñược xử lý với thuật toán ñối sánh mẫu dựa tương quan Kết phép tương quan ñược phân ngưỡng ñể xác ñịnh pixel nghi ngờ Các pixel nghi ngờ ñược nhóm thành nhóm trích rút Các nhóm trích rút ñược so sánh với mẫu tạo với kích thước kích thước nhóm Sau ñó, nhóm ñược tương quan với mẫu kết lần tương quan lại ñược phân ngưỡng ñể loại bỏ lỗi tích cực sai Thuật toán sử dụng ñể phát khối u kết hợp với bước khác ñể nâng cao hiệu suất Ví dụ, thuật toán phân vùng Chương dùng ñể loại bỏ vùng khác khỏi quan tâm ðiều tiết kiệm thời gian giảm sai số sử dụng thuật toán phát khối u Kết thuật toán ñược ghi lại dạng vùng khả nghi ảnh Các vùng sau ñó ñược phân loại ñể giảm sai số Hình 5.14 Các khối khả ảnh X quang vú 88 Chương - HỆ THỐNG KIỂM TRA THUẬT TOÁN QUÉT 89 Các giá trị tương quan ñược dịch dạng “khả năng” pixel nằm tâm khối u Hình 6.1 minh họa ảnh X quang vú Hình 6.2 minh họa kết thuật toán phát khối u với ảnh Vùng ñược khoanh tròn Hình Một hệ thống kiểm tra thuật toán quét ñược phát triển, kết phụ nghiên cứu Chương giới thiệu hệ thống làm công việc ghi so sánh kết từ ảnh X quang quét máy tính hỗ trợ với bệnh lý chúng Kỹ thuật 6.2 ñược hiểu vị trí khối u ác tính Các pixel vùng thay ñổi từ 0.0 ñến 0.9; lý tưởng có pixel với giá trị vị trí tâm khối u Tuy nhiên, cung cấp vùng khả nghi phát ñược từ trình ñối sánh mẫu ñể so sánh thuật toán không hoàn hảo pixel có giá trị Thay ñó, nhóm pixel vùng có giá trị gần Tất pixel có giá trị gần ñều Nhiều thuật toán ñịnh vị khối u không cho kết với dạng ñơn giản tâm khối u Các pixel khác khác có ảnh có khả trở thành tâm khối u nhiễu ảnh, ñặc trưng vú bình thường vùng không “có/ không” vị trí tính ác tính khối u Thay ñó, ñưa gradient “khả năng” Một phần ñó ảnh ñược xác ñịnh có nhiều khả chứa phải tâm khối u khối u phần khác ảnh Một nhược ñiểm phương thức hệ thống phức tạp cần có thêm phương pháp phân ngưỡng kết Do việc ñịnh vị khối u phát ñược Hình 6.2 không xác, nên cần phân tích khác ñể ñưa kết cuối Công ñoạn phân tích chọn ngưỡng phù hợp Sau ñó, ngưỡng ñưa câu trả lời “có/ không” cho vùng có nhiều khả khối u Một ưu ñiểm phương thức ngưỡng phụ bắt ñầu từ ảnh tạo ñược phân ngưỡng ñể loại bỏ kết ñược xem quan trọng Ảnh tạo ảnh nhị phân, nghĩa tất pixel ñiều chỉnh ñược ñể cho mức ñộ xác theo mong muốn biểu thị khối u, biểu thị vị trí khối u Hình 6.3 minh họa kết phép phân ngưỡng cho Hình 6.2 Với Hình 6.3, pixel với giá trị Nhằm thiết lập mức xác theo ý muốn cho hệ thống quét tìm khối u, nhiều thông số thuật toán cần ñược xác ñịnh cách lựa chọn thực nghiệm giá trị “tối ưu” Thực nghiệm tốn thời gian ñặc biệt kết thuật toán quét ñược lập bảng thủ công so sánh với bệnh lý Phương pháp giới thiệu chương ñưa giải pháp cho vấn ñề Nó cho phép giảm thời gian quét khối u hầu hết kết ñược kiểm tra tự ñộng Phương pháp ñược dùng rộng rãi triển khai thuật toán ñịnh vị khối u trình bày lớn 0.75 Hình 6.2 ñược gán cho giá trị pixel lại gán Nếu ngưỡng ñược lấy thấp hơn, phát ñược nhiều chi tiết hơn, tăng ngưỡng lên phát ñược chi tiết Cách kiểm tra cho phép thay ñổi ngưỡng thông số hệ thốgn khác kết ñược áp dụng tự ñộng cho việc so sánh Quy trình tạo chọn ngưỡng tối ưu 6.2 Nhóm nhóm pixel Chương Với ñầu phân ngưỡng từ lọc ảnh biểu diễn Hình 6.3, vị trí 6.1 Các kết lọc ảnh Thuật toán phát khối u trình bày Chương cho ta ảnh hoàn toàn với giá trị sinh vị trí giá trị pixel ban ñầu Các giá trị biểu thị ñặc tính mà phương pháp nhắm tới Trong thuật toán phát khối u chúng ta, pixel sinh nằm Các pixel kết tương quan mẫu lựa chọn cho khối u vùng khác ảnh X quang vú khối u chưa ñược xác ñịnh hoàn toàn Mỗi pixel trắng Hình 6.3 biểu thị vị trí khối u; nhiên, pixel ñược nhóm vào nhóm riêng biệt biểu diễn phát ñơn Các pixel nhóm phân biệt cần ñược nhóm lại trích dạng khối u ñơn ñể so sánh với bệnh lý 90 Hình 6.1 Ảnh X quang vú 91 Hình 6.3 Ảnh phân ngưỡng từ Hình 6.2 Nhóm nhóm pixel riêng biệt nhiệm vụ ñơn giản Nó ñòi hòi kiểm tra pixel ảnh nhóm tất pixel có cường ñộ lân cận gần Pixel A lân cận gần pixel B pixel A tám pixel nằm cạnh B; Hình 6.4 biểu diễn pixel tám pixel lân cận Hình 6.3 có nhóm pixel riêng biệt Hình 6.5 biểu diễn nhóm ñã ñược trích rút với ảnh riêng biệt cho nhóm Hình 6.2 Kết phát khối u Hình 6.1 Hình 6.4 Pixel (i, j) pixel lân cận 92 93 Hình 6.6 minh họa sơ ñồ quy trình Mỗi ảnh X quang vú thường có nhiều triệu pixel, xử lý không hiệu dễ dàng tạo yêu cầu tính toán không thực tế Nếu N số lượng pixel ảnh; thuật toán nhóm pixel ta có hiệu suất O(N) có thời gian chạy tuyến tính Bất ảnh X quang vú với N pixel ñều cần số lượng không ñổi N phép toán ñể nhóm pixel vào nhóm Lí cho hiệu suất tuyến tính ñể hai pixel ñược nhóm vào nhóm, chúng cần lân cận gần kết hợp ñó pixel ðiều có Hình 6.5 Bốn nhóm pixel Hình 6.3 Thuật toán nhóm trích nhóm pixel Hình 6.5 phần kết nghiên cứu luận văn Các bước thuật toán sau: Các bước nhóm pixel Tạo hai danh sách Danh sách thứ danh sách pixel cho tất pixel ảnh Danh sách thứ hai danh sách trống, chứa nhóm pixel ñã nhóm lại Pixel ñầu tiên danh sách pixel ñược loại bỏ khỏi danh sách xử lý Quá trình ñược lặp lại danh sách pixel trống ðể xử lý pixel, nhóm danh sách nhóm ñược kiểm tra Nếu pixel ñược xử lý lân cận gần pixel nhóm số ñó, ñược thêm vào nhóm ñó Mỗi pixel ñược thêm vào nhóm danh sách nhóm Khi danh sách nhóm ñã trống, tất pixel ñã ñược thêm vào nhóm ñó Tuy nhiên, hầu hết quy trình xử lý ảnh X quang vú, số nhóm danh sách nhóm nhóm lại ñược Vì thế, bước ñòi hỏi nhóm danh sách nhóm ñược so sánh với nhóm khác Các nhóm chứa lân cận gần ñược kết hợp lại với Cuối cùng, nhóm danh sách nhóm ñược ñịnh dạng lưu trữ dạng ảnh riêng biệt nghĩa ñể nhóm pixel ñơn, không cần xét pixel ảnh mà tám lân cận pixel ñơn ñó Nếu pixel thuộc nhóm ñó với pixel khác, pixel phải nằm số tám lân cận ðiều cho phép xử lý danh sách tuyến tính pixel lần Do số lượng pixel ảnh lớn nhiều số 8, nến ñược coi bậc N Quy trình xử lý danh sách pixel ñầu tiên tạo danh sách nhóm ðộ dài danh sách nhỏ so với số lượng pixel ảnh Bước thuật toán kết hợp nhóm; nhiên, số nhóm lân cận gần ðây tác ñộng trình ñơn giản hoá; pixel thuộc nhóm ñó với pixel khác, số chúng phải nằm số lân cận gần Vì tám pixel lân cận gần pixel ñược kiểm tra, có trường hợp nhóm ñơn pixel bị phân loại nhầm vào hai nhóm Ví dụ, Hình 6.7 chứa nhóm phân biệt lân cận gần Tuy nhiên, sau hai bước thuật toán, hai nhóm khác lại có mặt danh sách nhóm minh họa Hình 6.8 6.9 94 95 thêm vào danh sách mới, ñược kiểm tra với nhóm khác Nếu có chung lân cận gần với nhóm ñó ñã danh sách, ñược kết hợp vào nhóm Khi nhóm ñược tìm thấy, quy trình xử lý nhóm ñó kết thúc tiếp tục với nhóm Hình 6.7 Ví dụ nhóm pixel Hình 6.6 Sơ ñồ thuật toán nhóm pixel Trình tự xử lý pixel gây vấn ñề này; nhiên dễ giải Mỗi nhóm danh sách nhóm ñược kiểm tra chúng có chung lân cận gần nhất, chúng ñược kết hợp lại Quá trình lặp nhóm phân biệt ñược Quá trình kết hợp nhóm pixel có lân cận gần sau: Thuật toán kết hợp nhóm pixel Tạo danh sách trống nhóm pixel Nhóm ñầu tiên danh sách nhóm ban ñầu ñược thêm vào danh sách trống Các nhóm lại ñược loại bỏ khỏi danh sách ban ñầu thêm vào danh sách lần danh sách ban ñầu trống Khi nhóm ñược Hình 6.8 Nhóm nhầm ñầu tiên 96 97 Nói chung, có ñặc tính cố hữu thuật toán này, ngăn chặn trường hợp xấu Nếu ảnh chứa nhiều nhóm nhỏ pixel, việc kết hợp nhóm ñươ ñơn giản hoá số lượng nhỏ pixel nhóm Khi ảnh bao gồm nhóm lớn pixel, số lượng nhỏ nhóm cần phép tính Bằng cách thiết kế, việc sử dụng thuật toán thường thoả mãn hai ñiều kiện Hai ví dụ minh hoạ ñiều này, ví dụ ñầu tiên hình 6.10 ảnh ñầu thuật toán phân vùng Mỗi vùng xám biểu diễn thành phần ảnh X quang vú Bằng cách áp dụng thuật toán nhóm pixel vừa trình bày, Hình 6.9 Nhóm phân loại nhầm thứ hai vùng khác ñược trích rút Hình 6.11 biểu diễn ảnh riêng biệt, hình 6.10 ñược loại bỏ Khi ñã thực hiện, khả nhóm danh sách có lân cận gần ðiều xảy hai nhóm ñược thêm vào danh sách mới, nhóm thứ ba liên kết hai nhóm ban ñầu ñược thêm vào Nó ñược kết hợp với hai nhóm ban ñầu Khả yêu cầu trình xử lý phải ñược lặp lại số lượng nhóm danh sách ban ñầu không thay ñổi Nghĩa là, không nhóm ñược kết hợp không nhóm dùng chung lân cận gần Thuật toán nhóm cần lượng thời gian tính toán ñáng kể, thực tế thực số bước lặp Nếu G số lượng nhóm pixel sau trình xử lý ban ñầu, bước kết hợp nhóm cần O(G2) bước Tổng thể việc kết hợp nhóm lên tới O(G3) bước, nhóm có N/G pixel ðơn giản hoá cho pixel cần kiểm tra ñối với lân cân cạnh nó, lần so sánh nhóm cần N/G bước Vì thế, trường hợp xấu ñối với thuật toán kết hợp nhóm O(G3) = O((N/G)3) = O(N3) ðiều không chấp nhận ñược, có số ñiều kiện làm giảm bớt kết ðầu tiên, G thường nhỏ nhiều so với N Vì G biểu diễn vùng quan trọng ảnh X quang vú, thường nhỏ 50 số lượng pixel ảnh X quang vú lên tới triệu Khi quét ảnh ñó ñể tìm khối u, số lượng pixel ñược xử lý số lượng nhóm pixel thường nhỏ (thậm chí 0) Hơn suốt trình xử lý nhóm, gặp nhóm có lân cận gần với nhóm khác, bước kết thúc Nghĩa hầu hết bước quy trình không yêu cầu số lượng phép tính cực ñại Hình 6.10 Ảnh ñược phân vùng 98 99 Khi kết phát ñược nhóm lại thành nhóm khác nhau, chúng ñược ñặt ảnh rời rạc lưu trữ dạng file ðây phép toán ñơn giản, cho phép so sánh nhanh với bệnh lý Trong nghiên cứu này, phát khối u ñược nhóm lại ñược so sánh trực tiếp với bệnh lý Tuy nhiên, ta sử dụng phát ñể trích rút liệu từ ảnh X quang vú ban ñầu ñể xử lý phân loại sau Việc làm tăng ñáng kể hiệu suất vùng tổng vùng ñược phát hệin nhỏ nhiều so với toàn ảnh Hình 6.11 Các thành phần ảnh Mỗi thành phần ví dụ chứa nhiều pixel Tuy nhiên, có vùng Vì thế, bước cuối yêu cầu O(N) bước Vì G = 4, bước kết hợp O(G3) cần 64 so sánh nhóm Theo N, bước so sánh cần N/G bước, nghĩa N/4 Vì bước so sánh nhóm tổng thể cần: 64 ∗ N = 16 ∗ N = O ( N ) (6.1) ðây hiệu suất bước ñầu tiên thuật toán nhóm Ví dụ thứ hai ảnh ñầu từ thuật toán phát khối u, minh họa Hình 6.12 Nó chứa 20 nhóm khác nhau, nhóm chứa trung bình N/400 pixel Vì tổng số lần so sánh nhóm cho ví dụ cần số lượng bước bằng: 203 ∗ N = 20 ∗ N = O( N ) 400 (6.2) ðây hiệu suất bước ñầu tiên thuật toán nhóm Hình 6.12 Kết phát khối u 100 101 Chương - KẾT LUẬN 7.1 Tổng kết Luận văn ñã trình bày thuật toán phân vùng ảnh X quang vú thành thành phần nền, mô vú, ngực lớp mỡ da, với ví dụ minh họa kết Thuật toán phân vùng ñóng vai trò bước tiền xử lý quy trình kiểm tra ảnh X quang Nó giảm ñáng kể số lượng pixel cần sử dụng thuật toán kiểm tra Phưong pháp phân vùng cho phép thành phần ñược kiểm tra ñộc lập với thành phần khác, làm giảm sai số ñơn giản hoá việc tìm kiếm Luận văn ñã giới thiệu phương pháp ñịnh vị khối u ảnh X quang vú Kỹ thuật sử dụng ñối sánh mẫu ñể xác ñịnh khối có khả ảnh sử dụng phương pháp ña tỷ lệ ñể giảm số lượng lỗi tích cực sai Thuật toán ñối sánh mẫu ñược ñánh giá với vài mẫu khác Phương pháp ñược sử dụng với vai trò bước tiền xử lý Khi cần, trích rút vùng nghi ngờ ñể phân tích sau Nó tập trung giới hạn vùng tìm kiếm khối u ảnh, làm TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Anh John Terry Sample (2003), Computer assisted screening of digital mammogram images, University of Southern Mississippi http://www.imaginis.com http://www.ehealthmd.com http://www.wikipedia.com Ian T.Young, Jan J.Gerbrands, Lucas J Van Vliet (1998), Fundamentals of Image Processing, Delf University of Technology Martin Masek (2004), Hierarchical segmentation of mammograms based on pixel intensity, The University of Western Australia giảm thời gian tìm kiếm Tiếng Việt 7.2 Phương hướng tương lai Nghiên cứu tương lai trọng vào cách thức phân biệt xác khối u lành tính ác tính ðồng thời xây dựng hệ thống hỗ trợ bác sĩ hoạt ñộng kiểm tra chẩn ñoán hình ảnh Bệnh viện K Hà Nội Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ (2003), Nhập môn xử lý ảnh số, NXB Khoa học Kỹ thuật Bích Thuỷ, Hải Yến (1997), Cẩm nang Vú bệnh ung thư vú, NXB Y học 102 XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU PHỤC VỤ QUÁ TRÌNH XỬ LÝ ẢNH X QUANG VÚ TRÊN MÁY TÍNH TÓM TẮT Từ khoá: Ảnh X quang vú, phân vùng ảnh, ñối sánh mẫu, phát khối u, bệnh ung thư vú Bệnh ung thư vú bệnh phổ biến với nữ giới giới Ở nước phát triển, trình chẩn ñoán ảnh X quang vú ñược hỗ trợ nhiều từ hệ thống máy tính Tuy nhiên, Việt Nam, công việc chẩn ñoán ñược thực thủ công, phụ thuộc chủ yếu vào kinh nghiệm bác sĩ Vì vậy, nhu cầu hệ thống chẩn ñoán dựa máy tính với thuật toán xử lý ảnh nhằm hỗ trợ bác sĩ trở nên vô thiết yếu Luận văn trình bày bước tiền xử lý với ảnh, bao gồm thuật toán phân vùng ảnh X quang vú phương pháp ñịnh vị khối u ảnh Thuật toán phân vùng ảnh X quang vú dựa lược ñồ xám ảnh Thuật toán phân vùng trình bày luận văn có ưu số thuật toán phân vùng khác không ñòi hỏi liệu ñã ñược học Phương pháp ñịnh vị khối u ảnh sử dụng mẫu ñể ñối sánh Các mẫu ñược trích từ ảnh X quang vú chuẩn, với số dạng ñặc trưng ñiều chỉnh ña tỷ lệ ñể phù hợp với kích thước thật khối u Cũng từ ñó xuất nhu cầu sở liệu sử dụng ñược cho bệnh viện Việt Nam Vì vậy, sở liệu bao gồm ảnh X quang ñã ñược chẩn ñoán ñúng ñược thiết lập Cơ sở liệu sở liệu chuẩn, sử dụng ñể thiết lập mẫu phục vụ cho trình xác ñịnh khối u ảnh X quang vú thu thập từ Bệnh viện K Hà Nội [...]... (a) Hệ thống tạo ảnh X quang vú và (b) Một bức ảnh X quang vú (a) (b) (c) Hình 2.5 (a) Tạo ảnh quang tuyến, (b) ảnh X quang lồng ngực và (c) ảnh X quang bàn tay 2.3.1.1 Mammography là gì? Mammography là một kiểu tạo ảnh quang tuyến ñặc biệt ñược sử dụng ñể tạo ảnh các chi tiết của vú Có khoảng 48 triệu ảnh X quang vú ñược thực hiện hàng 24 25 năm ở Mỹ Tạo ảnh X quang vú sử dụng tia X liều thấp; phim... các vi canxi hoá) có một mức ñộ sáng nào ñó trên ảnh 2.3.1.3 Các hướng quan sát trong X quang vú quét và chẩn ñoán Hình 2.8 Hướng quan sát CC của vú bên trái trên ảnh X quang CC và MLO LM ML Hình 2.7 Các hướng quan sát trong quét X quang vú Với chụp X quang vú, mỗi bên vú ñược tạo ảnh riêng: - thông thường là từ trên xuống (ảnh cranial-caudal, CC) và 28 29 2.3.2 Các kiểu bất thường mà X quang vú chẩn... cáo rằng ảnh X quang vú có thể phát hiện 85 % ñến 90 % các trường hợp ung thư vú ở ảnh thêm một vài hướng nhìn của vú và biên dịch trong quá trình X quang vú chẩn ñoán Vì thế, X quang vú chẩn ñoán ñắt hơn quét X quang vú Phụ nữ phụ nữ hơn 50 tuổi và phát hiện ñược các khối sưng hai năm trước khi có thể cảm nhận ñược nó Những lợi ích của tạo ảnh X quang vú vượt trội hơn hẳn những nguy với vú ñược cấy... phân vùng ảnh trên Hình 4.2 Chúng hoạt ñộng tốt trên ảnh này Tuy nhiên, không phải tất cả các ảnh X quang vú ñều giống nhau Ví dụ, Hình 4.8 là ảnh X quang vú từ Hình 4.1 với tất cả các cường ñộ pixel tăng 15 % Kiểu thay ñổi cường ñộ này không phổ biến ñối với ảnh X quang vú, ngay cả với các ảnh trong vùng một bộ Hình 4.6 Kết quả chênh lệch lược ñồ cho lược ñồ x m 4 giá trị Hình 4.8 Ảnh X quang vú với... ñồ x m cho biết phân bố x c suất với mỗi mức x m trên ảnh Vì Hình 3.2 là ảnh 8 bit, lượng ñồ x m biểu diễn 256 giá trị Tổng quát, ứng với ảnh n bit, lược ñồ x m sẽ hiển thị phân bố x c suất của 2n mức x m trên ảnh Hình 3.1 Ví dụ về ma trận ảnh kích thước 5 × 5 và lược ñồ x m của nó ðây là ñịnh nghĩa về một ảnh mức x m Ảnh dùng trong nghiên cứu này là các ảnh mức x m Các ảnh mức x m cũng ñược sử dụng... ñược tính toán trên toàn bức ảnh hoặc trên một phần của bức ảnh Trong nhiều trường hợp, nhiều phần của bức ảnh từ một bức ảnh ban ñầu ñược lựa chọn và so sánh sử dụng các thống kê này 3.2.1 Lược ñồ x m Lược ñồ x m của một bức ảnh biểu diễn phân bố cường ñộ mức x m trên một bức ảnh không theo vị trí trên ảnh Hình 3.2 là một ví dụ về ảnh X quang vú và Hình 3.3 là lược ñồ x m tương ứng của nó Lược ñồ x m... quang tuyến bao gồm tạo ảnh 1 Tạo ảnh quang tuyến với một bức ảnh “tĩnh” của x ơng hoặc cơ quan nào ñó và in lên phim hoặc hiển thị trên màn hình máy tính Một bức ảnh quang tuyến thường ñược so sánh với việc chụp một bức ảnh với camera 35 mm 2 Tạo ảnh tăng sáng truyền hình với hình ảnh một cơ quan nào ñó ñược quan sát trên màn hình TV hoặc máy tính 2.3.1 Tạo ảnh X quang vú – Mammography thận, răng và... Hình 3.11 Chương này trình bày về một quy trình phân vùng tự ñộng các ảnh số X quang vú Nó phân vùng chính x c một ảnh X quang vú thành các vùng nhu mô, cơ ngực, lớp mỡ dưới da và nền ảnh Cơ ngực Kết cấu chính của vú Nền ảnh Hình 3.13 Phân vùng các vùng dựa trên Poisson Mỡ dưới da Phương pháp này thực hiện tốt ñối với ảnh ví dụ và các bức ảnh phức tạp hơn Tuy nhiên, nó cần các dữ liệu học, mà không phải... trong các ống dẫn) trên ảnh X quang vú Gần 90% các trường hợp ung thư biểu mô ống dẫn tại chố liên quan ñến các Hình 2.9 Hướng quan sát ML của vú bên trái trên ảnh X quang Cơ ngực vi canxi hoá • Một vùng vi canxi hoá trên ảnh X quang vú không phải lúc nào cũng biểu thị ung thư Hình dạng và sự sắp x p các vi canxi giúp bác sĩ ñánh giá khả năng ung thư Trong một số trường hợp, các vi canxi hoá không cần... nhiên, ảnh X quang vú cũng hiển thị các thành phần khác, thường không cần thiết hoặc thậm chí bất lợi cho quá trình chẩn ñoán bằng máy tính Nền ảnh X quang vú không ñóng vai trò gì trong việc phát hiện các dấu hiệu của ung thư, và có thể gây ra lỗi tích cực sai Phân vùng 54 55 ảnh là bước tiền x lý quan trọng và rất có ích ñối với các kỹ thuật x lý sau ñó Hình 4.3 là lược ñồ x m của ảnh trên Hình 4.1