Xây dựng hệ thống truy vấn ảnh y sinh

bộ giáo dục đào tạo trờng đại học bách khoa hà nội [[ \\ - NGUYễN THế TÂN XY DNG H THNG TRUY VN NH Y SINH luận văn thạc Sỹ kỹ thuật ngành: điện tử viễn thông NGI HNG DN: PGS.TS NGUYN TIN DNG Hà nội - 2012 Lí LCH KHOA HC (Dựng cho hc viờn cao hc) I S lc lý lch: H v tờn: Nguyn Th Tõn Gii tớnh: Nam Sinh ngy: 25 thỏng nm 1971 Ni sinh(Tnh mi): Ngh an Quờ quỏn: Thanh Chng Ngh an Chc v: PG n v cụng tỏc: Trung tõm TH TN Trng i hc Vinh Ch riờng hoc a ch liờn lc: S94 Nguyn Thip Trung ụ Tp Vinh - Ngh an in thoi CQ: 038.3559009 in thoi NR: 0383566034 in thoi di ng: 0904142888 E-mail: nguyenthetan71@gmail.com II Quỏ trỡnh o to: Trung hc chuyờn nghip (hoc cao ng): - H o to: C Chớnh quy Thi gian o to: t 9/1993 n 5/1997 - Trng o to: i hc Bỏch khoa H ni - Ngnh hc: K thut thụng tin Bng tt nghip t loi Trung bỡnh i hc: - H o to: Ti chc, Thi gian o to: t /2005 n 11/2009 - Trng o to: i hc Bỏch khoa H ni - Ngnh hc: in t - Vin thụng Bng tt nghip t loi: Gii Thc s: - H o to: Tp trung Thi gian o to: t: 4/2010 n: 4/2012 - Chuyờn ngnh hc: in t - Vin thụng - Tờn lun vn: Xõy dng h thng truy nh - Ngi hng dn Khoa hc: PGS.TS Nguyn Tin Dng Trỡnh ngoi ng : Ting anh trỡnh B1chun Chõu õu III Quỏ trỡnh cụng tỏc chuyờn mụn k t tt nghip i hc: Thi gian Ni cụng tỏc Cụng vic m nhn 2009 - Nay Trung tõm TH TN i hc Vinh PG Trung tõm IV Cỏc cụng trỡnh khoa hc ó cụng b: Phm Th Phỳ (Ch nhim), Nguyn Th Tõn (Thnh viờn) Bi dng k nng ch to v s dng thit b thớ nghim dy hc vt lý THPT cho sinh viờn ngnh vt lý ti KHCN cp B, mó s B2005-42-87, nm 2005 2006 2.Nguyn Vn Phỳ, Nguyn Th Tõn, Kho sỏt cỏc quỏ trỡnh iu bin súng FM bng modul UTF1, Tp Giỏo dc, S c bit, 10/2009 Trang 103 106 Nguyn Vn Phỳ (Ch nhim), Nguyn Th Tõn (Thnh viờn) Nghiờn cu kh nng iu bin xung phỏt ca LED v cỏc laze bỏn dn phn hi phõn b (Lazer DFB) ng dng thụng tin quang ti KHCN cp B, mó s B2010-27-84, nm 2010 2011 Nguyn Th Tõn, Nguyn Lờ Thng Tng quan h thng thụng tin quang, Tp Giỏo dc, S c bit, 10/2009 Tụi cam oan nhng ni dung vit trờn õy l ỳng s tht Ngy 25 thỏng nm2012 NGI KHAI Nguyn Th Tõn LI CAM OAN Tụi xin cam oan: Bn lun tt nghip ny l cụng trỡnh nghiờn cu thc s ca cỏ nhõn, c thc hin trờn c s nghiờn cu lý thuyt v tham kho cỏc cụng trỡnh nghiờn cu ó cụng b v cho phộp, kin thc kinh in, nghiờn cu thc nghim trung thc di s hng dn khoa hc ca PGS TS: Nguyn Tin Dng Cỏc s liu, mụ hỡnh toỏn v nhng kt qu lun l trung thc, Mt ln na, tụi xin khng nh v s trung thc ca li cam kt trờn Ngi thc hin Nguyn Th Tõn MC LC DANH MC HèNH V, BIU LI NểI U LI NểI U 1.1 Gii thiu chung 1.2 Cỏc phng phỏp truy nh chớnh 10 1.2.1 Truy theo li chỳ thớch (annotation, key words) 10 1.2.2 Truy nh da trờn ni dung (CBIR) 11 1.2.3 Truy nh theo i tng (OBIR) 11 1.2.4 Truy nh kt hp vi mỏy hc 12 CHNG II GII THIU TRUY VN NH DA TRấN NI DUNG 14 2.1 Gii thiu v x lý nh: 14 2.2 H thng x lý nh: 15 2.2.1 nh: 15 2.3 Cỏc c bn x lý nh s: 20 2.3.1 Biu din nh: 20 2.3.2 Tng cng nh khụi phc nh: .21 2.3.3 Bin i nh: 21 2.3.4 Phõn tớch nh : 22 2.3.5 Nhn dng nh : 22 2.3.6 Nộn nh : 22 2.4 Gii thiu v truy nh theo ni dung : 23 2.5 Trớch chn c tớnh truy nh: 24 2.6 Lp ch mc c tớnh (Feature Indexing) : 27 2.7 Truy nh tng tỏc: 28 CHNG III CC C TNH TRUY VN NH THEO NI DUNG 31 3.1 c tớnh mu: 31 3.2 c tớnh bt bin: 37 3.3 Ma trn ng xut hin (Co-occurence Matrix )[3]: 38 3.4 c tớnh Gabor [3]: 39 3.5 c tớnh Tamura [8]: 40 3.6 Mụ t cu trỳc ton b : 43 3.7 c tớnh cc b : 44 3.8 c tớnh da trờn vựng ( regioned based feature) : 45 3.9 Cỏc c im bin i PCA: 46 3.10 Tng quan gia cỏc c tớnh khỏc nhau: 47 CHNG IV- KHONG CCH C TNH TRONG H THNG TRUY VN NH 48 4.1 Phng phỏp so sỏnh lc : 48 4.2 So sỏnh nh: 55 4.3 So sỏnh nh da trờn c tớnh cc b: 57 4.4 So sỏnh mụ t da trờn vựng: 57 4.5 Cỏc c tớnh khỏc : 60 CHNG V- NH GI CHT LNG TRUY VN NH 61 5.1 Thụng s ỏnh giỏ cht lng truy nh : 61 CHNG VI- CHNG TRèNH TRUY VN NH Y SINH 64 6.1 Gii thiu v chng trỡnh mụ phng: 64 6.2 S chng trỡnh : 65 6.3 Giao din chng trỡnh: 66 6.3 Kt qu nhn dng nh v ỏnh giỏ: 67 KT LUN 71 TI LIU THAM KHO 73 DANH MC HèNH V, BIU Hỡnh 1.1 Mụ hỡnh chung n gin v h thng truy nh Hỡnh 1.2 Mụ hỡnh c trng v h thng truy nh Hỡnh 1.3 Cỏc thnh phn ca h thng truy nh 10 Hỡnh 1.4 Truy theo chỳ thớch ca www.google.com 11 Hỡnh 1.5 Truy nh theo ni dung ca www Picasa.com 12 1.2.4 Truy nh kt hp vi mỏy hc 12 Hỡnh 2.1 Cỏc giai on x lý nh s 17 Hỡnh 2.2 Cỏc bc x lý nh s 18 Hỡnh 2.3 Cỏc thnh phn chớnh ca h thng x lý nh 19 Hỡnh 2.5 S h thng truy nh theo ni dung 24 Hỡnh 2.6 H thng truy cú tng tỏc 29 Hỡnh 3.1 Bin i TCHSV t RGB thnh HSV v lng t húa QC166 cung cp 166 mu HSV 35 Hỡnh 3.2 Biu din mu phõn b cc b 36 Hỡnh 3.7 Vớ d v c tớnh cu trỳc: (a) thụ ln, (b) thụ nh, (c) tng phn cao, (d) tng phn thp, (e) cú tớnh hng, (f) khụng cú tớnh hng 41 Hỡnh 3.8 Trớch chn c tớnh cc b 44 Hỡnh 3.19 Cỏc phõn vựng ca cỏc nh vi s lng cỏc vựng v k khỏc 46 Hỡnh 4.1 Ba lc vi khong cỏch thnh phn ging tng ụi mt 48 Hỡnh 4.2 So sỏnh lc : Dng bỡnh phng v EMD 54 Hỡnh 4.3 Time warp disance T(Ha,Hb) = 6; 55 Hỡnh 4.4 Vớ d v biu cn chnh 55 Hỡnh 4.5 Cn vựng tỡm vựng phự hp bi lng t húa Hungarian 59 Hỡnh 5.1 Tng quan gia cỏc phộp o cht lng theo phm vi [-100,100] 63 Hỡnh 6.1 S mụ t hot ng ca chng trỡnh 65 Hỡnh 6.2 Giao din chng trỡnh mụ phng 66 Hỡnh 6.3 Chng trỡnh nhn dng ỳng 67 Hỡnh 6.4 Chng trỡnh nhn dng ỳng 67 Hỡnh6.5 Chng trỡnh nhn dng sai: i tng l Gallbladder nhng kt qu 68 nhn dng li l Kidney 68 Hỡnh 6.6 Chng trỡnh nhn dng sai 69 DANH MC CC Kí HIU, CC CH VIT TT CBIR Content-Based Image Retrieval CCD Charge-Coupled Device CSDL C S D Liu DBMS Data base management system EMM Ediator Markov Model KL Karhumen Loeve KLT Karhunen-Loeve Transform- NNFIR Nron Netwrok based Flexible Image Retrieval OBIR Object Based Image Retrieval PSF Point Spread Function RBF Radial Basis Function RDBMS relational database is called a relational database management system RGB red, green, blue SVM Support Vector Machine UFM Unified feature matching LI NểI U nh úng vai trũ quan trng thụng tin hng ngy ca chỳng ta Vi s phỏt trin khụng ngng ca cỏc thit b k thut s, s xut hin ph bin ca mỏy nh k thut s hin ó lm gia tng nhanh chúng s lng nh k thut s Khi lng nh s v nhu cu truy ca ngi ngy cng cao mi lnh vc, iu ny bt buc chỳng ta phi qun lý mt cỏch h thng Ngy vi s phỏt trin ca cụng ngh, s phỏt trin ca phn mm v phn cng, lng nh s phỏt trin khụng ngng v ngy cng ln Mt s lng ln cỏc nh ang c s dng th vin nh s v trờn Web Vỡ vy nhu cu tỡm kim nh l mt nhu cu tt yu phc v i sng Hin ti, truy nh ng dng khỏ nhiu lnh vc nh: qun lý nhón hiu logo, truy tỡm ti phm, ng dng y khoa, quõn s v c thng mi S lng nh lờn ti hng chc, hng trm ngn nh S phỏt trin ca cụng ngh mỏy tớnh ngy cú th tr giỳp vic tỡm kim nh cng ging nh cỏch thc hin tỡm kim bn m ta ó bit Cỏch thc tỡm kim nh theo ch mc nh bn, cỏc t khúa hay cỏc li chỳ thớch c a vo mụ t thụng tin nh v cỏc t khúa hay li chỳ thớch cng c dựng lm ch mc Vic truy nh n gin ch l s so khp cỏc t khúa ú Cỏch lm ny ch thớch hp cỏc nh CSDL nh cú ni dung khụng quỏ phc Tuy nhiờn, hn ch ca cỏch lm ny l CSDL nh ln thỡ vic b sung t khúa hay li chỳ thớch s tn nhiu chi phớ tớnh toỏn v khỏ khú khn mt khỏc, cỏc chỳ thớch ny cha chc ó mụ t ht ni dung ca nh Vỡ vy cn mt h thng tỡm kim nh v cú phm vi ln nhiu lnh vc Y t , Khớ tng, an ninh .iu ny bt buc ngi phi to cỏc phng phỏp tỡm kim da trờn cỏc ch s c trng cú th thc hin c quỏ trỡnh tỡm kim nh t ng ú h thng truy nh da trờn ni dung (Content-Based Image Retrieval vit tt l CBIR) l h thng truy nh da trờn vic t ng rỳt trớch mt s thụng tin c trng nh nh: mu sc, kt cu, v trớ, hỡnh dng Phng phỏp ny ó c nhiu ngi nghiờn cu vi rt nhiu cỏch tip cn khỏc ú rt nhiu h thng truy nh da trờn ni dung ó i nh: QBIC, VisualSeek, WebSeek v BlobWorld Lun ny trỡnh by v tng quan h thng truy nh v cỏc phng phỏp trớch chn ni dung ca nh (cỏc c tớnh ca nh), cỏc phng phỏp so sỏnh cỏc c tớnh ca nh ỏnh giỏ mc tng t ca nh yờu cu so vi cỏc nh c s d liu, v xõy dng h thng truy nh y sinh Lun gm cỏc phn chớnh nh sau: - Chng I - Gii thiu tng quan v cỏc h thng truy nh - Chng II - Gii thiu v truy nh da trờn ni dung: Trỡnh by tng quan v x lý nh, cỏc c bn truy nh da trờn ni dung - Chng III - Cỏc c tớnh truy nh theo ni dung: Trỡnh by cỏc c tớnh khỏc c trớch chn t nh phc v cho vic so sỏnh nh sau ny - Chng IV - Khong cỏch c tớnh h thng truy nh: Trỡnh by cỏc phng phỏp ỏnh giỏ cht lng truy nh - Chng V - Cỏc phng phỏp ỏnh giỏ cht lng truy nh - Chng VI - Chng trỡnh truy nh y sinh: Gii thiu mt chng trỡnh nhn dng nh n gin (mt chc nng quan trng mt h thng truy nh) bng ngụn ng lp trỡnh C++ Xõy dng h thng truy nh y sinh da trờn ni dung l cũn ang c nhiu nhúm khoa hc nghiờn cu khụng ngng bng nhiu phng phỏp khỏc ỏp ng cỏc yờu cu khỏc cỏc lnh vc ỏp dng khỏc Trong phm vi ca mt lun tt nghip v kh nng trỡnh hiu bit cũn cú nhiu hn ch, lun ny khụng th trỏnh nhng thiu sút, tụi rt mong nhn c nhng ý kin úng gúp ca cỏc thy cụ v bn bố cú th hon thin hn na nhng nghiờn cu sau ny Tụi xin chõn thnh cm n PGS.TS Nguyn Tin Dng, bn bố cựng gia ỡnh ó giỳp tụi hon thnh c lun tt nghip ca mỡnh CHNG V- NH GI CHT LNG TRUY VN NH 5.1 Thụng s ỏnh giỏ cht lng truy nh : Vn chớnh vic ỏnh giỏ cht lng truy nh da trờn ni dung l khụng cú c s d liu kim chun hoc cỏc thụng s o cht lng Vỡ vy, mt s ỏnh giỏ ban u v h thng truy nh da trờn ni dng, kt qu thng gii hn mt hoc mt s yờu cu vớ d m thng cho kt qu tớch cc v kh nng ca h thng Rừ rng õy khụng phi l phộp o khỏch quan hay phộp o cú tớnh cht nh lng Ta cn mt phộp o cú tớnh khỏch quan v nh lng Mt khỏc l khụng cú c s d liu chun Cỏc h thng truy nh s dng c s d liu khỏc biu din kt qu ca h thng Do vy khú cú th so sỏnh cht lng ca cỏc h thng khỏc thm l cú cỏc kt qu nh lng Trong truy thụng tin bng bn, mt vi phộp o cht lng cho kt qu tt v cú th thay i chỳng s dng cho truy nh da trờn ni dung Phộp o cht lng c s dng ph bin h thng truy nh thụng tin l precision ( chớnh xỏc) P v recall (kh nng truy vn) R, c nh ngha nh sau : P= R= S lng ti liu thớch hp truy c Tng s ti liu truy c S lng ti liu thớch hp truy c (5.1) (5.2) Tng s ti liu truy thớch hp Hai giỏ tr ny thng c kt hp vi thnh biu PR Cỏc s ny biu din s lng cỏc ti liu thớch hp v khụng thớch hp cú cỏc ti liu c xp hng u tiờn Biu PR c thc hin theo mt s bc : u tiờn, gi s rng ngi s dng kim tra ti liu u tiờn danh sỏch xp hng Vi mi n = N, precision Pn v recall Rn c tớnh toỏn Ta s thu c ng cong rng ca xột thờm mt nh cú th tng hoc gim precision Bc tip theo, ng cong hỡnh rng ca s c chuyn i thnh ng cong n iu bng cỏch t : Pk := max{Pi | i k } 61 (5.3) Quỏ trỡnh ny cú th c gii thớch nh sau : ch xột n cỏc hp kt qu ti u cc b m recall v precision khụng th c ci thin ng thi kim tra thờm cỏc ti liu Trong bc cui cựng, biu PR ca cỏc yờu cu khỏc cú th c kt hp bng cỏch tớnh trung bỡnh s hc cỏc giỏ tr precision tng ng vi cựng mt giỏ tr recall Mt s giỏ tr recall c la chn, giỏ tr precision tng ng vi giỏ tr recall ny c tớnh cho mi yờu cu v c tớnh trung bỡnh Biu PR khụng cha tt c cỏc thụng tin mong mun v cng khụng ch rừ so sỏnh cỏc h thng truy nh nh th no da vo biu Ta ch cú th ci thin biu PR bng mt hp cỏc phộp o cht lng khỏc c nh ngha sau õy : ~ Rank1 , R ank , P(20),P(50), P(NR), R(P=0.5), R(100), P(P=R), P(1), NN-ER v PR- area Rank1 l th hng ti ú nh thớch hp u tiờn thu nhn c ~ R ank l th hng trung bỡnh chun húa ca cỏc nh thớch hp ~ R ank = NN R NR N (N 1) Ri R R n =1 (5.4) Vi Ri l th hng ca nh truy thớch hp v N R l tng s cỏc nh thớch hp Phộp o cú giỏ tr bng khụng vi h thng hon ho v bng cho h thng tht bi Vi truy ngu nhiờn, giỏ tr mong mun l 0.5 P(20), P(50), P( N R ) l precision sau 20, 50 v N R nh c truy R(P=0.5), R(100) l recall vi P = 0.5 v recall sau 100 nh c truy P(P=R) l precision recall bng precision PR-area l vựng phớa di PR- graph P(1) l precision ca nh truy u tiờn, ly trung bỡnh trờn ton b c s d liu, nú cng ging nh tc nhn dng ca b phõn loi lõn cn gn nht s dng cựng c tớnh v phộp o khong cỏch Vỡ vy tc li ca b phõn loi ny cú th tớnh bng NN- ER = 1- P(1) Da vo hp cỏc phộp o cht lng ny, cú th so sỏnh cỏc h thng truy nh da trờn ni dung mt cỏch nh lng theo c s d liu m cỏc nh thớch hp ó bit trc tng ng vi mt s yờu cu 62 cú th so sỏnh cht lng ca cỏc h thng truy nh d dng hn, ngi ta thng dựng mt phộp o cht lng Vỡ cỏc phộp o u ỏnh giỏ cht lng h thng truy bng cỏch ny hay cỏch khỏc nờn rừ rng l chỳng cú tng quan vi Ma trn tng quan ca mt s phộp o cht lng c mụ t Hỡnh 4.1 Ma trn ny biu din cỏc phộp o cú tng quan ln vi v vỡ vy so sỏnh cỏc h thng truy nh, s dng mt phộp o cht lng l S tng quan ln cú th thy rừ gia cỏc giỏ tr lõn cn t biu PR Cỏc giỏ tr khụng tng quan ln vi cỏc phộp o khỏc l R (P=0.5) v P(R=1) iu ny l c hai giỏ tr khụng phn ỏnh cht lng ca cỏc nh truy u tiờn, nhng nht l P(R=1) xột n cỏc nh cui cựng c truy i vi ngi ang tỡm kim nh, tỡm c nh thớch hp mt cỏch nhanh nht quan trng hn l tỡm c nh thớch hp cui cựng Nu cn phõn tớch chi tit hn hoc cn ỏnh giỏ c tớnh c th ca h thng thỡ nờn xột nhiu hn hoc tt c cỏc phộp o cht lng ny Error rate (ER) c la chn lm phộp o cht lng so sỏnh cỏc thụng s khỏc Hỡnh 5.1 Tng quan gia cỏc phộp o cht lng theo phm vi [-100,100] Chỳng ta va tỡm hiu s qua v mt h thng truy nh theo ni dung vi cỏc c tớnh truy vn, cỏc phộp o khong cỏch c tớnh, hay thụng s ỏnh giỏ cht lng ca h thng Da vo nn tng lý thuyt truy nh theo ni dung, chng sau, chỳng ta s tỡm hiu v xõy dng mt chng trỡnh nhn dng nh c mụ phng bng ngụn ng lp trỡnh C++ 63 CHNG VI- CHNG TRèNH TRUY VN NH Y SINH 6.1 Gii thiu v chng trỡnh mụ phng: Chng trỡnh c mụ phng bng ngụn ng lp trỡnh C++, xõy dng chng trỡnh nhn dng nh Nhn dng nh l quỏ trỡnh liờn quan n cỏc mụ t i tng m ngi ta mong mun c t nú Quỏ trỡnh nhn dng c thc hin i sau quỏ trỡnh trớch chn cỏc c tớnh ch yu ca i tng Vỡ th, cú th thy nhn dng nh chớnh l mt nhim v c th ca mt h thng truy nh nh c nhn dng chng trỡnh ny l nh y sinh, v i tng cn c nhn dng l cỏc c quan ni tng c th ngi nh c s dng chng trỡnh l nh chp X-Quang, chp cỏc c quan ni tng c th ngi, l nh c nh dng Raw, cú kớch thc l 640x480 C s d liu nh bao gm 460 bc nh X-Quang, ú cú : - 28 nh Gallbladder ( tỳi mt ) - 59 nh Kidney (thn ) - 67 nh Liver ( gan ) - 33 nh Pancreas ( ty ) - 22 nh Spleen ( Lỏch ) - 17 nh Heart Chamber ( tim ngn ) - 36 nh Heart Parasternal View (xem tim ) - 16 nh Heart Short Axis View Papilary ( xem tim ngn ) - 16 nh Heart Short Axis View Mitral Valve (xem tim ngn van lỏ ) - 40 nh LT.THY.TRANS - 42 nh RT.CCA.LONG - 43 nh RT.THY.LNG - 41 nh RT.THY.TRANS Trong nhn dng nh, cú hai kiu mụ t i tng: - Mụ t theo tham s - Mụ t theo cu trỳc 64 Trong chng trỡnh mụ phng ny, ta ch s dng kiu mụ t i tng theo tham s Mụ hỡnh tham s s dng mt vector c t i tng Mi phn t ca vector mụ t mt c tớnh ca i tng [2] chng trỡnh mụ phng, c tớnh i tng c s dng l c tớnh ph Fourier Chng trỡnh s trớch chn c tớnh ph Fourier ca nh, tớnh toỏn vector c tớnh, sau ú s em so sỏnh vector c tớnh ny vi cỏc vector c tớnh trung bỡnh ca cỏc lp i tng ó c nh ngha nhn dng nh u vo 6.2 S chng trỡnh : Ngi s dng Chn nh yờu cu u vo C s d liu Tớnh vector c tớnh ca nh Vector trung bỡnh ca cỏc lp Tớnh khong cỏch gia vector c tớnh ca nh yờu cu vi cỏc vector trung bỡnh ca CSDL So sỏnh khong cỏch vi cỏc mc ó cho Hin th kt qu truy thớch hp Hỡnh 6.1 S mụ t hot ng ca chng trỡnh 65 Hỡnh 6.1 mụ t s ca chng trỡnh u tiờn, ngi s dng chn nh yờu cu u vo cn c nhn dng Chng trỡnh s trớch chn c tớnh ca nh u vo Sau ú, chng trỡnh tớnh vector c tớnh ca nh u vo ri em so sỏnh vi cỏc vector c tớnh trung bỡnh ca cỏc lp i tng c s d liu thu c khong cỏch gia chỳng Vi khong cỏch tớnh c, chng trỡnh cú th nhn dng c i tng nh u vo 6.3 Giao din chng trỡnh: Hin th nh yờu Kt qu phn hi Hỡnh mụ t ni tng c th ngi Chn nh Tờn nh Thụng tin nh Nhn dng nh Thoỏt Hỡnh 6.2 Giao din chng trỡnh mụ phng Chng trỡnh bao gm: - Module chn nh yờu cu u vo: Bm nỳt Open chn nh u vo, hin th nh trờn khung nh Image v hin th tờn nh khung Textbox bờn cnh - Module nhn dng nh: Bm nỳt Run Recognition chng trỡnh tớnh toỏn v a kt qu nhn dng nh - Module thoỏt chng trỡnh: Bm nỳt Cancel thoỏt chng trỡnh - 66 6.3 Kt qu nhn dng nh v ỏnh giỏ: 6.3.1 Kt qu nhn dng nh: Qua thc nghim thc hin chng trỡnh mụ phng vi ton b 460 nh c s d liu, chng trỡnh ó nhn dng ỳng c 445 nh v nhn dng sai 15 nh Mt s kt qu c a cỏc hỡnh di õy Hỡnh 6.3 Chng trỡnh nhn dng ỳng Hỡnh 6.4 Chng trỡnh nhn dng ỳng 67 Hỡnh 6.3 v Hỡnh 6.4 l hai vớ d v nhn dng ỳng ca chng trỡnh mụ phng nh u vo vi thụng tin xỏc nhn l Gallbladder v Heart Parasternal thỡ sau chng trỡnh thc hin chc nng nhn dng, kt qu nhn dng cng l Gallbladder v Heart Paraternal Hỡnh6.5 Chng trỡnh nhn dng sai: i tng l Gallbladder nhng kt qu nhn dng li l Kidney Hỡnh 6.5 l mt vớ d v nhn dng sai ca chng trỡnh mụ phng nh u vo vi thụng tin ca nh l Gallbladder nhng kt qu nhn dng ca chng trỡnh li cho l Kidney 68 Hỡnh 6.6 Chng trỡnh nhn dng sai Hỡnh 5.6 cng l mt vớ d nhn dng sai ca chng trỡnh mụ phng So vi thụng tin xỏc nhn nh u vo l Liver thỡ kt qu nhn dng ca chng trỡnh li l RT.CCA.LONG Da trờn thc nghim, ta cú th tớnh c chớnh xỏc ca chng trỡnh mụ phng nh sau: A= S nh nhn dng chớnh ỏ b s nh c nhn Ton d (6.1) Vy vi 445 nh c nhn dng chớnh xỏc tt c 460 nh c a vo nhn dng thỡ chớnh xỏc ca chng trỡnh mụ phng l: A= 445 ì 100% = 96,73% 460 (6.2) 69 6.3.2 ỏnh giỏ: Qua tỡm hiu mc 6.3.1, chng trỡnh mụ phng h thng nhn dng nh ó th hin c y cỏc chc nng chớnh ca mỡnh vi chớnh xỏc nhn dng l khỏ cao Tuy chng trỡnh cũn khỏ n gin vi s gii hn v c s d liu nh, s c tớnh nh c trớch chn, loi nh c nhn dng, hay s lp i tng cn c nhn dng,nhng vi kt qu ó t c, chỳng ta hon ton cú th phỏt trin chng trỡnh thnh mt h thng truy nh hon chnh 70 KT LUN Lun ny ó trỡnh by tng quan v cỏc phng phỏp truy nh v mt s c tớnh c s dng truy nh theo ni dung, xõy dng h thng truy nh y sinh Chng I v II ó trỡnh by v tng quan ca truy nh v gii thiu v truy nh theo ni dung, cỏc phng phỏp trớch chn c tớnh truy nh Chng III v IV so sỏnh cỏc nh da trờn c tớnh ó trớch chn, cỏc phng phỏp so sỏnh tớnh tng t c tớnh khỏc c s dng Chng V ó ỏnh giỏ hiu qu truy nh ca cỏc c tớnh v cỏc hm khong cỏch khỏc Kt qu cho thy hiu qu truy ph thuc vo cỏc c s d liu khỏc iu ny cú ngha l tựy thuc vo cỏc ng dng khỏc thỡ ta cn chn cỏc c tớnh v hm khong cỏch thớch hp t c hiu qu tt nht Chng VI gii thiu mt chng trỡnh mụ phng vit bng ngụn ng lp trỡnh C++ õy l chng trỡnh nhn dng nh y sinh da trờn nn tng l lý thuyt ca truy nh Chng trỡnh c thc hin vi c s d liu l nh chp phim X-Quang vi cỏc lp i tng l cỏc c quan ni tng c th ngi nh gan, mt, ty, lỏ lỏch hay tim Qua thc nghim, cú th thy kt qu ca chng trỡnh l tng i tt Chng trỡnh mụ phng lun ny cũn tng i n gin, ch mi thc hin c mt s module chớnh ca mt h thng truy nh hon chnh Do trỡnh v thi gian cũn hn ch lun cũn cú nhiu thiu sút Vỡ th tụi xin c xut hng nghiờn cu tip theo da trờn chng trỡnh mụ phng ny hon thin c chng trỡnh truy nh theo ni dung: - Tip tc hon thin chng trỡnh - M rng phm vi hot ng ca chng trỡnh C th l chng trỡnh cú th thc hin trờn nhiu loi nh c nh dng khỏc nhau, cng nh cú th m rng vi nhiu loi, nhiu lp i tng khỏc nhau, khụng ch l nh y sinh 71 Trong tng lai, nu iu kin cho phộp, tụi cú mong mun c nghiờn cu mt cỏch k lng hn v ti ny, i sõu vo tng ng dng c th Mt ln na, tụi xin c chõn thnh cm n s giỳp , hng dn tn tỡnh ca thy giỏo PGS.TS Nguyn Tin Dng cựng gia ỡnh v bn bố quỏ trỡnh tụi thc hin lun ny Xin chõn thnh cm n! 72 TI LIU THAM KHO Lee, H.K and S Yoo (2001), A Neural Network-based Flexible Image Retrieval Lng Mnh Bỏ, Nguyn Thanh Thy (1999) , Nhp mụn x lý nh s, Nh xut bn khoa hc k thut, H Ni- Mark S.Nixon, Alberto S.Aguado (2002) , Feature Extraction and Image Processing, Newnes, Nguyn Phc Lc, "Truy C S D Liu nh qua mụ hinh Mediator Markov Model", Lun thc s Cụng Ngh Thụng Tin, Trng i hc Khoa Hc T Nhiờn, Tp H Chớ Minh Schettini, R., G Ciocca, and S Zuffi (2001), A survey on methods for colour image indexing and retrieval in image databases, Color Imaging Science: Exploiting Digital Media, p 183-211 Rafael C.Gonzalez, Richard E.Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey 07458 Tong, S and E Chang (2001), Support vector machine active learning for image retrieval, Proceedings of the ninth ACM international conference on Multimedia, p 107-118 Thomas Deselaers (2003), Features for Image Retrieval, Aschen, 2003 Vertan, C and N Boujemaa (2000),Embedding fuzzy logic in content based image retrieval, Fuzzy Information Processing Society, 2000.NAFIPS 19th International Conference of the North American, p 85-89 73 CNG HO X HI CH NGHA VIT NAM c lõp T Hnh phỳc BN NHN XẫT LUN VN THC S - ti: Xõy dng h thng truy nh Y sinh - Tỏc gi: Nguyn Th Tõn Trng H Bỏch Khoa H Ni - Chuyờn ngnh: K thut in t Vin Thụng - Ngi hng dn 1: PGS.TS Nguyn Tin Dng - n v: Vin in T Vin Thụng Vin o to sau H- Trng H Bỏch khoa H ni - Ngi hng dn 2: - n v: Nhn xột: Tng quan chung: Lun ny trỡnh by v tng quan h thng truy nh v cỏc phng phỏp trớch chn ni dung ca nh, (cỏc c tớnh ca nh), cỏc phng phỏp so sỏnh cỏc c tớnh ca nh ỏnh giỏ mc tng t ca nh yờu cu so vi cỏc nh c s d liu v xõy dng h thng truy nh Y sinh Lun ny ó trỡnh by tng quan v cỏc phng phỏp truy nh v mt s c tớnh c s dng truy nh theo ni dung Chng I v II ó trỡnh by v tng quan ca truy nh v gii thiu v truy nh theo ni dung, cỏc phng phỏp trớch chn c tớnh truy nh Chng III v IV so sỏnh cỏc nh da trờn c tớnh ó trớch chn, cỏc phng phỏp so sỏnh tớnh tng t c tớnh khỏc c s dng Chng V ó ỏnh giỏ hiu qu truy nh ca cỏc c tớnh v cỏc hm khong cỏch khỏc Kt qu cho thy hiu qu truy ph thuc vo cỏc c s d liu khỏc iu ny cú ngha l tựy thuc vo cỏc ng dng khỏc thỡ ta cn chn cỏc c tớnh v hm khong cỏch thớch hp t c hiu qu tt nht Chng VI gii thiu mt chng trỡnh mụ phng vit bng ngụn ng lp trỡnh C++ õy l chng trỡnh nhn dng nh y sinh da trờn nn tng l lý thuyt ca truy nh Chng trỡnh c thc hin vi c s d liu l nh chp phim XQuang vi cỏc lp i tng l cỏc c quan ni tng c th ngi nh gan, mt, ty, lỏ lỏch hay tim Cú th thy kt qu ca chng trỡnh l tng i tt theo ỏnh giỏ thc nghim u im, nhc im ca lun v ni dung, hỡnh thc; thỏi , trỏch nhim ca tỏc gi quỏ trỡnh thc hin lun Kt lun: Tụi ng ý tỏc gi Nguyn Th Tõn c bo v lun trc Hi ng chm lun thc s H Ni, Ngy thỏng3 nm 2012 Ngi nhn xột Xỏc nhn ca c quan ngi nhn xột (dựng cho ngi nhn xột ngoi trng HBKHN) ... trình truy vấn ảnh y sinh: Giới thiệu chương trình nhận dạng ảnh đơn giản (một chức quan trọng hệ thống truy vấn ảnh) ngôn ngữ lập trình C++ X y dựng hệ thống truy vấn ảnh y sinh dựa nội dung vấn. .. trợ truy vấn ảnh dựa theo từ khóa Đ y hệ thống truy vấn ảnh dựa từ khóa hay lời thích 10 Hình 1.4 Truy vấn theo thích www.google.com 1.2.2 Truy vấn ảnh dựa nội dung (CBIR) Hệ thống truy vấn ảnh. .. diễn ảnh truy vấn Độ đo tương đồng Lập mục CSDL Các đặc trưng Hệ thống truy vấn ảnh Với sở tri thức Hình 1.3 Các thành phần hệ thống truy vấn ảnh 1.2 Các phương pháp truy vấn ảnh 1.2.1 Truy vấn