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

Header Page of 166 NGUYỄN THU VÂN BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO TRƯỜNG ðẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC xỬ LÝ THÔNG TIN NGÀNH: XỬ LÝ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU PHỤC VỤ QUÁ TRÌNH XỬ LÝ ẢNH X QUANG VÚ TRÊN MÁY TÍNH NGUYỄN THU VÂN 2005 - 2007 Hà Nội 2007 Footer Page of 166 Hµ Néi 2007 Header Page of 166 LỜI CẢM ƠN 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 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 Tôi xin gửi lời cảm ơn ñến PGS.TS Nguyễn Trọng Giảng, bạn ðặng Hồng Thanh, Nguyễn Xuân Trường, Nguyễn Việt Hoàng Vũ Văn Quý ñã giúp ñỡ nhiều viết luận văn Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn chân thành ñến gia ñình tôi, nơi ñiểm tựa vững cho suốt trình học tập công tác Footer Page of 166 Header Page of 166 LỜI NÓI ðẦU 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 Footer Page of 166 Header Page of 166 MỤC LỤC 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 Footer Page of 166 Header Page of 166 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 Footer Page of 166 Header Page of 166 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 Footer Page of 166 Header Page of 166 kiểm tra, tạo nhũ ảnh chẩn ñoán, cho ñến có kết cuối Quá trình chẩn ñoán dựa nhiều vào kinh nghiệm bác sĩ kỹ thuật viên 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 nhận ñược trọn vẹn công việc bác sĩ, kỹ thuật viên, với hỗ trợ từ hệ thống máy tính, chắn hiệu trình chẩn ñoán tăng lên nhiều lần Ta sử dụng thuật toán ñể nâng cao chất lượng ảnh vùng khả nghi Ảnh X quang vú nội dung nghiên cứu ñây ñược thu nhận dạng số 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, 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 Footer Page of 166 Header Page of 166 luận văn cố gắng ñưa cải tiến hiệu suất tính xác phương pháp Ta ñánh giá mẫu khối u chọn mẫu phương pháp so sánh tối ưu 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 dụng với vai trò mẫu ñối sánh trình ñọc ảnh X quang bệnh viện K Hà Nội 1.2 Cấu trúc luận văn Chương cung cấp nhìn chi tiết bệnh ung thư vú, bao gồm biểu trạng thái bệnh, nguyên nhân gây bệnh cách phát hiện, ñiều trị bệnh 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 Footer Page of 166 Header Page of 166 Chương - BỆNH UNG THƯ VÚ 2.1 Giải phẫu vú 2.1.1 Cấu trúc giải phẫu 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 Footer Page of 166 Header Page 10 of 166 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 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 Footer Page 10 of 166 Header Page 89 of 166 88 Chương - HỆ THỐNG KIỂM TRA THUẬT TOÁN QUÉT 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 cung cấp vùng khả nghi phát ñược từ trình ñối sánh mẫu ñể so sánh Nhiều thuật toán ñịnh vị khối u không cho kết với dạng ñơn giản “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 khối u phần khác ảnh Một nhược ñiểm phương thức hệ thống phức tạp cần có thêm phương pháp phân ngưỡng kết 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 ñiều chỉnh ñược ñể cho mức ñộ xác theo mong muốn 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 Chương 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 Footer Page 89 of 166 Header Page 90 of 166 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 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, 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 tâm khối u Các pixel khác khác có ảnh có khả trở thành tâm khối u nhiễu ảnh, ñặc trưng vú bình thường vùng tâm khối u 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 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 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 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 Với ñầu phân ngưỡng từ lọc ảnh biểu diễn Hình 6.3, vị trí 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 Footer Page 90 of 166 Header Page 91 of 166 90 Hình 6.1 Ảnh X quang vú Hình 6.2 Kết phát khối u Hình 6.1 Footer Page 91 of 166 Header Page 92 of 166 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 6.4 Pixel (i, j) pixel lân cận Footer Page 92 of 166 92 Header Page 93 of 166 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 Footer Page 93 of 166 Header Page 94 of 166 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 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 Footer Page 94 of 166 94 Header Page 95 of 166 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 Footer Page 95 of 166 Header Page 96 of 166 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 6.8 Nhóm nhầm ñầu tiên Footer Page 96 of 166 96 Header Page 97 of 166 Hình 6.9 Nhóm phân loại nhầm thứ hai 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 Footer Page 97 of 166 Header Page 98 of 166 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, vùng khác ñược trích rút Hình 6.11 biểu diễn ảnh riêng biệt, hình 6.10 ñược loại bỏ Hình 6.10 Ảnh ñược phân vùng Footer Page 98 of 166 98 Header Page 99 of 166 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 Footer Page 99 of 166 Header Page 100 of 166 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 6.12 Kết phát khối u Footer Page 100 of 166 100 Header Page 101 of 166 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 giảm thời gian tìm kiếm 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 Footer Page 101 of 166 101 Header Page 102 of 166 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 Tiếng Việt 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 Footer Page 102 of 166 102 Header Page 103 of 166 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 Footer Page 103 of 166 ... Cuối cùng, người thực luận văn x y dựng sở liệu bao gồm ảnh X quang vú ñã ñược chẩn ñoán x c Các ảnh X quang ñược sử dụng với vai trò mẫu ñối sánh trình ñọc ảnh X quang bệnh viện K Hà Nội 1.2 Cấu... 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 - X LÝ ẢNH SỐ 38 3.1 Ảnh số 38 3.2 Mô hình x c suất... thống tạo ảnh X quang vú (b) Một ảnh X quang vú 2.3.1.1 Mammography gì? Mammography kiểu tạo ảnh quang tuyến ñặc biệt ñược sử dụng ñể tạo ảnh chi tiết vú Có khoảng 48 triệu ảnh X quang vú ñược