Nghiên cứu một số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh y tế và ứng dụng trong bệnh viện 74 Trung ươn

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI TRẦN NGỌC MINH NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Y TẾ VÀ ỨNG DỤNG TRONG BỆNH VIỆN 74 TRUNG ƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ MÁY TÍNH HÀ NỘI, 2013 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI TRẦN NGỌC MINH NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Y TẾ VÀ ỨNG DỤNG TRONG BỆNH VIỆN 74 TRUNG ƯƠNG Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã ngành: 60 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Ngô Quốc Tạo TRANG PHỤ BÌA HÀ NỘI, 2013 LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận văn em xin chân thành gửi lời cảm ơn đến quý thầy cô trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2, thầy Viện Công nghệ thông tin thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam quan tâm giúp đỡ trình thực đề tài Nhờ tiếp thu nhiều ý kiến đóng góp nhận xét quí báu quí thầy, cô thông qua buổi seminar bảo vệ đề cương Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến PGS TS Ngô Quốc Tạo công tác Viện Công nghệ thông tin thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam trực tiếp hướng dẫn, định hướng chuyên môn, quan tâm giúp đỡ tận tâm bảo trình thực luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn Ban Giám đốc Bệnh viện 74 Trung ương tạo điều kiện thuận lợi công tác chuyên môn y tế, thiết bị y tế hỗ trợ hoàn thành luận văn Và sau xin bày tỏ biết ơn sâu sắc đến gia đình tạo điều kiện tốt để hoàn thành tốt công việc trình thực luận văn Bên cạnh đó, xin gửi lời cảm ơn tới bạn bè đồng nghiệp, quan tâm, chia sẻ, động viên suốt thời gian thực luận văn Mặc dù cố gắng trình thực luận văn tránh khỏi thiếu sót Em xin mong nhận góp ý quý thầy cô, quý đồng nghiệp bạn bè Hà Nội, ngày 04 tháng năm 2013 Học viên Trần Ngọc Minh LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan số liệu kết nghiên cứu luận văn trung thực không trùng lặp với đề tài khác Tôi xin cam đoan giúp đỡ cho việc thực luận văn cảm ơn thông tin trích dẫn luận văn rõ nguồn gốc Hà Nội, ngày 04 tháng năm 2013 Học viên Trần Ngọc Minh MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT MỞ ĐẦU CHƯƠNG GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH Y HỌC 1.1 NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Giới thiệu 1.1.2 Khái niệm vấn đề xử lý ảnh 14 1.1.3 Một số định dạng ảnh bản: 17 1.2 XỬ LÝ ẢNH Y HỌC 20 1.2.1 Giới thiệu xử lý ảnh y học 20 1.2.2 Các chuẩn ảnh y học truyền thông ảnh y học 23 1.3 SƠ LƯỢC VỀ BỆNH VIỆN 74 TRUNG ƯƠNG 30 CHƯƠNG MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Y HỌC 32 2.1 CÁC KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH CƠ BẢN 32 2.1.1 Các kỹ thuật không phụ thuộc không gian 32 2.1.2 Các kỹ thuật phụ thuộc không gian 35 2.2 MỘT SỐ KỸ THUẬT CHỌN LỌC NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Y HỌC 37 2.2.1 Khử nhiễu ảnh y học 38 2.2.2 Nâng cao độ tương phản 45 2.2.3 Nổi biên ảnh 50 CHƯƠNG CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 58 MỘT SỐ CHỨC NĂNG 58 3.1 GIỚI THIỆU VỀ CHƯƠNG TRÌNH 58 3.2 GIAO DIỆN VÀ CHỨC NĂNG CỦA CHƯƠNG TRÌNH 58 3.3 CÁC KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 61 KẾT LUẬN 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO 66 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT TT Tên viết tắt Tên tiếng anh Định nghĩa CT Computed Tomography Scanner Chụp cắt lớp vi tính DCM Digital color microscopy Kính hiển vi màu kỹ thuật số DICOM Digital Imaging and Ảnh kỹ thuật số truyền Communications in Medicine thông y học Hypertext Transfer Protocol Giao thức truyền văn siêu HTTP liên kết HU Hounsfield Đậm độ MRI Magnetic resonanse imaging Hình ảnh cộng hưởng từ PACS Picture Archiving and Hệ thống lưu trữ truyền ảnh Communication System Positron-emision tomagraphy Chụp phát xạ Telemedicine Điều trị từ xa 10 WWW World Wide Web Mạng toàn cầu PET MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài: Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học công nghệ Nó chuyên ngành so với nhiều ngành khác tốc độ phát triển nhanh có nhiều ứng dụng lĩnh vực khoa học, đời sống Trong thiên văn học, xử lý ảnh giúp nhà khoa học thu thập phân tích hình ảnh vũ trụ; địa lý, người ta dựa vào xử lý ảnh để lập xác đồ địa hình, địa giới; nén ảnh cần thiết cho lĩnh vực thông tin truyền thông; kỹ thuật nhận dạng ảnh dùng nhiều lĩnh vực liên quan đến quản lý kinh tế, quân Đặc biệt y học, xử lý ảnh hỗ trợ tốt cho việc chẩn đoán hình ảnh bệnh khối u, xương, mạch, ung thư… Hiện nay, xử lý ảnh yếu tố định khoa học kỹ thuật, nhiên trình thu nhận ảnh, ảnh thu phần nhiều có chất lượng không ý muốn Đặc biệt ảnh y học đặc trưng thường chụp phận bên thể người thiết bị đặc biệt, chuyên dụng máy chụp X-quang, máy chụp CT, máy siêu âm, máy nội soi, kính hiển vi nên thường bị mờ, nhiễu, không sắc nét…ảnh hưởng đến chất lượng, gây khó khăn cho việc chuẩn đoán bệnh Mặc dù thiết bị chụp y tế với công nghệ ngày nâng cao để hỗ trợ cho việc phân tích xử lý thông tin từ ảnh vấn đề đặt cần phải giải song song việc nâng cao chất lượng ảnh Y học đại chẩn đoán bệnh dựa triệu chứng lâm sàng cận lâm sàng Trong chẩn đoán cận lâm sàng, chẩn đoán bệnh dựa hình ảnh thu từ thiết bị y tế chiếm vai trò quan trọng Chẩn đoán hình ảnh góp phần quan trọng nâng cao tính xác, kịp thời hiệu cao chẩn đoán bệnh Trên hình ảnh X-quang, CT scanner người thầy thuốc phát vùng bất thường chữa trị kịp thời cho bệnh nhân Tuy nhiên việc phát người thầy thuốc làm tốt đặc biệt bác sĩ trường bác sĩ chuyên ngành chẩn đoán hình ảnh Trong luận văn “Nghiên cứu số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh y tế ứng dụng Bệnh viện 74 Trung ương” này, em tập trung tìm hiểu số kỹ thuật, thuật toán nâng cao chất lượng ảnh nói chung chọn lọc ứng dụng, tìm hiểu số kỹ thuật cụ thể nâng cao chất lượng ảnh y học Cài đặt chương trình với số chức để thực nghiệm kết Bệnh viện 74 Trung ương nơi em làm việc Mục đích nghiên cứu: - Nâng cao chất lượng ảnh chuyên môn y tế - Trợ giúp công tác chuyên môn y tế chẩn đoán hình ảnh y học Bệnh viện - Hỗ trợ công tác NCKH Bệnh viện 74 Trung ương Nhiệm vụ nghiên cứu - Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh - Nghiên cứu số kỹ thuật nâng cao ảnh y tế Đối tượng phạm vi nghiên cứu a Đối tượng nghiên cứu - Một số hình ảnh y tế (phim X quang, nội soi, siêu âm, soi kính hiển vi) bệnh nhân điều trị Bệnh viện - Các kỹ thuật xử lý ảnh - Xây dựng phần mềm thử nghiệm kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh b Phạm vi nghiên cứu: - Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh - Nghiên cứu tính chất ảnh y học - Nghiên cứu phép toán nâng cao chất lượng ảnh y học Dự kiến đóng góp mới: Đề tài hoàn thành công cụ trợ giúp phần công tác chẩn đoán hình ảnh chuyên môn y tế Đây sở để phát triển ứng dụng thực tế Bệnh viện 74 Trung ương nói riêng sở y tế nói chung Phương pháp nghiên cứu - Nghiên cứu tài liệu, tìm hiểu thông tin Internet kỹ thuật liên quan - Sử dụng thử nghiệm công cụ có sẵn để hiểu rõ chất vấn đề, sau xây dựng chương trình demo CHƯƠNG GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH Y HỌC 1.1 NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Giới thiệu Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học công nghệ Nó ngành khoa học so với nhiều ngành khoa học khác tốc độ phát triển nhanh, kích thích trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt máy tính chuyên dụng riêng cho Xử lý ảnh nghiên cứu, tìm hiểu giảng dạy bậc đại học nước ta khoảng chục năm Đây ngành liên quan đến nhiều lĩnh vực cần nhiều kiến thức sở khác Đầu tiên phải kể đến Xử lý tín hiệu số môn học cho xử lý tín hiệu chung, khái niệm tích chập, phép biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, lọc hữu hạn… Thứ hai, công cụ toán Đại số tuyến tính, xác xuất, thống kê Một số kiến thức cần thiết Trí tuệ nhân tao, Mạng nơ ron nhân tạo đề cập trình phân tích nhận dạng ảnh Thuật ngữ “xử lý ảnh số” thường dùng để trình xử lý ảnh hai chiều máy tính, ảnh số thường biểu diễn ma trận hai chiều số thực hay số phức gồm số hữu hạn bit Để xử lý máy tính, ảnh cho (ảnh, giấy phim hay đồ thị ) phải số hoá (digitalized) lưu dạng ma trận hai chiều bit Các phương pháp xử lý ảnh ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh phân tích ảnh Ứng dụng biết đến nâng cao chất lượng ảnh báo truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ năm 1920 Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng độ phân giải ảnh Việc nâng cao chất lượng ảnh phát triển vào khoảng năm 1955 Điều giải thích sau chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho trình xử lý ảnh số thuận 52 văn này, xem xét việc phát biên ảnh y học phương pháp trực tiếp, phương pháp gián tiếp sâu vào công đoạn phân vùng (phân đoạn ảnh) nên em không nghiên cứu 2.2.3.2 Qui trình phát biên trực tiếp b1) Khử nhiễu ảnh Vì ảnh thu nhận thường có nhiễu, nên bước phải khử nhiễu.Việc khử nhiễu thực kỹ thuật khử nhiễu khác b2) Làm biên Tiếp theo làm biên toán tử đạo hàm b3) Định vị điểm biên Vì kỹ thuật làm biên có hiệu ứng phụ tăng nhiễu, có số điểm biên giả cần loại bỏ b4) Liên kết trích chọn biên Như nói, phát biên phân vùng ảnh toán đối ngẫu Vì phát biên thông qua việc phân vùng ảnh 2.2.3.3 Phương pháp Gradient Phương pháp gradient phương pháp dò biên cục dựa vào cực đại đạo hàm Theo định nghĩa, gradient véc tơ có thành phần biểu thị tốc độ thay đổi giá trị điểm ảnh theo hai hướng x y Các thành phần gradient tính bởi: df ( x, y ) f ( x  dx, y )  f ( x, y )  fx  dx dx df ( x, y ) f ( x  dy, y)  f ( x, y)  fy  dy dy Với dx khoảng cách điểm theo hướng x ( khoảng tính số điểm) tương tự với dy Trên thực tế, người ta hay dùng với dx=dy=1 Trong kỹ thuật Gradient, người ta chia thành kỹ thuật (do dùng toán tử khác nhau): kỹ thuật Gradient kỹ thuật La bàn Kỹ thuật Gradient 53 dùng toán tử Gradient lấy đạo hàm theo hai hướng; kỹ thuật La bàn lấy đạo hàm theo hướng chính: Bắc, Nam, Đông ,Tây Đông Bắc, Tây Bắc, Đông Nam, Tây Nam Trong phạm vi luận văn em tìm hiểu kỹ thuật Gradient Kỹ thuật sử dụng cặp mặt nạ H1 H2 trực giao (theo hướng vuông góc) Nếu định nghĩa g1,g2 gradient tương ứng theo hướng x y, biên độ gradient, ký hiệu g điểm (m,n) tính theo công thức: Chú ý: để giảm tính toán, công thức tính gần bởi: A0 = | g1(m,n) | + | g2(m,n) | Các toán tử đạo hàm áp dụng nhiều ta xét số toán tử tiêu biểu: toán tử Robert, Sobel, Prewitt… Trước tiên ta xét toán tử Robert Toán tử Robert đề xuất vào năm 1965 Nó áp dụng trực tiếp công thức đạo hàm điểm (x,y) Với điểm ảnh I(x,y) I, đạo hàm theo x, theo y ký hiệu tương ứng gx, gy tính: gx = I(x +1,y) – I(x,y) gy =I(x,y+1) – I(x,y) điều tương đương với việc chập ảnh với mặt nạ H1 H2: Ta gọi H1,H2 mặt nạ Robert Trong trường hợp tổng quát, giá trị gradient biên độ g gradient hướng Or tính công thức (1) 1.3 Thường để giảm thời gian tính toán người ta tính gradient theo chuẩn sau: A1 = | g1(m,n) + g2(m,n) | 54 A2 = max( | g1(m,n) | , | g2(m,n) |) Cần lưu ý rằng, lạm dụng ngôn từ, ta lấy đạo hàm ảnh thực mô xấp xỉ đạo hàm kỹ thuật nhân chập ảnh số tín hiệu rời rạc, đạo hàm không tồn Trong kỹ thuật Sobel Prewitt người ta sử dụng mặt nạ: Ngang (hướng x) Dọc(hướng y) a) Mặt nạ Sobel Ngang (hướng x) Dọc(hướng y) b) Mặt nạ Prewitt Ngang (hướng x) Dọc(hướng y) c) mặt nạ đẳng hướng (Isometric) Gradient tính xấp xỉ công thức Gx=Hx I Gy=Hy  I (Hx nhân chập với I, Hy nhân chập với I) Thực tế cho thấy toán tử Sobel Prewitt tốt toán tử Sobel chúng nhạy cảm với nhiễu * Thuật toán dò biên theo phương pháp Gradient sau: 55 Đầu vào: ma trận ảnh cần tìm biên (ảnh nhị phân đen trắng ảnh màu dạng bmp) mặt nạ I1 I2 Đầu ra: Một ma trận ảnh (chứa đường biên tìm thấy) Giải thuật // Gradient Algorithm For (mỗi điểm ảnh ảnh) if(Nếu điểm ảnh nẳm đường viền ảnh) Gán giá trị điểm ảnh đường viền ảnh =0 (hoặc màu ảnh) else { - Tính xấp xỉ Gradient theo chiều x (Gx): nhân chập với mặt nạ I1 -Tính xấp xỉ Gradient theo chiều y (Gy): nhân chập với mặt nạ I2 -Tính giá trị điểm ảnh theo công thức xấp xỉ G: G=|Gx|+ |Gy| - Nếu giá trị điểm ảnh lớn số màu ảnh gán giá trị ảnh giá trị màu lớn } 2.2.3.4 Phương pháp Laplace Các phương pháp đánh giá Gradient làm việc tốt mà độ sáng thay đổi rõ nét Khi mức sáng thay đổi chậm, miền chuyển tiếp trải rộng, phương pháp cho hiệu sử dụng phương pháp đạo hàm bậc hai gọi phương pháp Laplace Kết nghiên cứu cho thấy phương pháp Gradient nhậy cảm với nhiễu thường tạo nên biên kép Toán tử Laplace dùng nhiều kiểu mặt nạ khác để xấp xỉ đạo hàm bậc hai Dưới kiểu mặt nạ hay dùng 56 Kỹ thuật Laplace cho đường biên mảnh, tức đường biên có độ rộng pixel Tuy nhiên, kỹ thuật nhạy cảm với nhiễu đạo hàm bậc hai thường không ổn định Kỹ thuật dò biên theo cách tính xấp xỉ đạo hàm bậc hai dựa mặt nạ Chương trình sử dụng mặt nạ H2 cách dò biên theo kỹ thuật Laplace Gọi G ma trận điểm thu sau nhân chập ma trận điểm ảnh (của ảnh cần tìm biên)với mặt nạ H2 G ma trận điểm ảnh chứa đường biên cần tìm * Thuật toán dò biên theo phương pháp Laplace sau: Đầu vào: ma trận ảnh cần tìm biên: mặt nạ H2 Đầu ra: Một ma trận ảnh (chứa đường biên tìm thấy) Giải thuật // Laplace Algorithm For (mỗi điểm ảnh ảnh) if(Nếu điểm ảnh nẳm đường viền ảnh) Gán giá trị điểm ảnh đường viền ảnh =0 (hoặc màu ảnh) else { 57 - Tính xấp xỉ Laplace G: nhân chập với mặt nạ I1 - Nếu giá trị điểm ảnh lớn số màu ảnh gán giá trị ảnh giá trị màu lớn } 58 CHƯƠNG CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM MỘT SỐ CHỨC NĂNG 3.1 GIỚI THIỆU VỀ CHƯƠNG TRÌNH Chương trình thực xử lý nâng cao chất lượng ảnh phiên Demo luận văn giới thiệu số thuật toán cài đặt hoạt động tốt ảnh y học thử nghiệm, chưa hoàn thiện sở để so sánh, đánh giá kỹ thuật nêu Chương trình viết ngôn ngữ Microsoft Visual C# 3.2 GIAO DIỆN VÀ CHỨC NĂNG CỦA CHƯƠNG TRÌNH Giao diện chương trình gồm số chức sau: * Chức Tập tin: gồm thao tác tập tin ảnh, phân rã thành chức : - Mở fie ảnh - Lưu ảnh - Quay ảnh ban đầu - Thoát chương trình * Chức Chuyển ảnh: thao tác chuyển ảnh thành ảnh xám * Chức Các lọc xử lý: thực kỹ thuật lọc nhiễu ảnh y học, gồm chức con; - Lọc Trung vị - Lọc Wiener - Lọc Bayes * Chức Tăng độ tương phản: thực tăng độ tương phản gồm chức năng: - Cân Histogram - Retinex * Chức Nổi biên ảnh: thực kỹ thuật biên gồm: 59 - Gradient: - Robert - Sobel - Prewitt - Laplace * Chức Trợ giúp: Chức Hướng dẫn sử dụng Hình 3.1 Giao diện chương trình với chức Tập tin Hình 3.2 Chức Các lọc xử lý 60 Hình 3.3 Chức Tăng độ tương phản Hình 3.4 Chức Nổi biên ảnh 61 3.3 CÁC KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM * Kết thực nghiệm số phương pháp khử nhiễu ảnh đánh giá thông qua thực nghiệm nghiên cứu (tổng hợp tài liệu dịch) sau: Bộ lọc Hiệu quả(%) Trung vị 8.75 Wiener 15.50 Bayes 56.62 Đối với kỹ thuật biên, mặt định tính định lượng theo nghiên cứu, mặt nạ Sobel phương pháp cho chất lượng biên tốt với hình ảnh: Phép toán Tỉ lệ tín hiệu / nhiễu (SNR) Sobel 2.123 Prewitt 2.556 a b 1 = b-c c d 2 = a-d Pixel location Magnitude of pixel a  21  22 (a) a b c d e f g h i Pixel location 1  [(c  a )  ( f  d )  (i  g )]   [(a  g )  (b  f )  (c  i )] Magnitude of pixel a  21  22 (b) 62 a b c d e f g h i Pixel location a Ảnh ban đầu 1  [(c  a )  ( f  d )  (i  g )]   [(a  g )  (b  h)  (c  i)] Magnitude of pixel a  21  22 (c) b Ảnh thực kỹ thuật Histogram Hình 3.5 Kết thực cân độ tương phản kỹ thuật Histogram a Ảnh ban đầu b Ảnh thực kỹ thuật Retinex 3.6 Kết thực cân độ tương phản kỹ thuật Retinex 63 a Ảnh ban đầu b Ảnh thực kỹ thuật Robert 3.7 Kết thực kỹ thuật biên thuật toán Robert a Ảnh ban đầu b Ảnh thực kỹ thuật Sobel 3.8 Kết thực kỹ thuật biên thuật toán Sobel 64 a Ảnh ban đầu b Ảnh thực kỹ thuật Prewitt 3.9 Kết thực kỹ thuật biên thuật toán Prewitt a Ảnh ban đầu b Ảnh thực kỹ thuật Laplace 3.10 Kết thực biên ảnh kỹ thuật Laplace 65 KẾT LUẬN Qua trình tìm hiểu nghiên cứu luận văn đạt số kết sau: - Nêu rõ ý nghĩa, tầm quan trọng việc xử lý ảnh lĩnh vực y học, đặc biệt công đoạn nâng cao chất lượng ảnh y học phục vụ cho công tác truyền thông chẩn đoán bệnh - Trình bày kiến thức xử lý ảnh đặc trưng riêng biệt ảnh y học so với loại ảnh khác - Trình bày lựa chọn số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh phù hợp hiệu ảnh y học - Xây dựng chương trình thử nghiệm áp dụng số kỹ thuật nêu ảnh y học để thấy kiểm chứng kết phương pháp Đề xuất hướng phát triển nghiên cứu: Hướng phát triển cho việc tăng cường chất lượng ảnh y học rộng mở Đã có nhiều nghiên cứu, phân tích phương pháp tăng cường chất lượng ảnh, nhiều phần mềm đời để có chương trình mang tính hệ thống, ứng dụng cao hoàn chỉnh chưa nhiều Luận văn nghiên cứu số kỹ thuật cài đặt chương trình thử nghiệm nhỏ Trong tương lai, có điều kiện bổ sung thêm kỹ thuật khác phù hợp với loại ảnh y học chuyên biệt để phát triển thành phần mềm hoàn chỉnh cần phải có nghiên cứu, tìm hiểu thời gian dài với nhiều nhân lực chuyên ngành công nghệ thông tin y học 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Nguyễn Quang Hoan (2006), “Giáo trình Xử lý ảnh” Học viện Bưu Viễn thông Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình (2007), “Xử lý ảnh’’, NXB Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội Ngô Hữu Phúc (2012), “Nghiên cứu, xây dựng hệ thống hỗ trợ phát nhanh phân loại đối tượng bất thường ảnh X-quang lồng ngực thẳng”, Chương trình KHCN cấp Nhà nước KC01/11-15, Bộ KHCN Nguyễn Thanh Thuỷ, Lương Mạnh Bá ( 1998), “Nhập môn xử lý ảnh số”, NXB Khoa học kỹ thuật, Hà nội Tiếng Anh Anita Shinkar, Prakash Devale (2007), “Contrast Enhancement Technique for Medical Images”, 3rd Indian International Conference on Artificial Intelligence, Pune, India, December 17-19 Dah-Chung Chang, Wen-Rong Wu (1998), “Image Contrast Enhancement Based on a HistogramTransformation of Local Standard Deviation”, IEEE Transaction on Medical Imaging Geoff Dougherty (2009), “Digital Image Processing for Medical Applications”, Cambridge University Press, pp 91-100,123-269 Monica Trifas (2002), “Medical Image Enhancement”, Jacksonville State University, Vol 21, No 4, pp 343-353 P Jagatheeswari, S.Suresh Kumar, M Rajaram (2009), “Contrast Enhancement for Medical Images Based on Histogram Equalization Followed by Median Filter”, Proceedings of the International Conference on ManMachine Systems