Nghiên cứu phát hiện vùng khối u từ ảnh siêu âm trong y tế

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG TRẦN HỒNG TUYẾN NGHIÊN CỨU PHÁT HIỆN VÙNG KHỐI U TỪ ẢNH SIÊU ÂM TRONG Y TẾ LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH THÁI NGUYÊN - 2016 http://www.lrc.tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG TRẦN HỒNG TUYẾN NGHIÊN CỨU PHÁT HIỆN VÙNG KHỐI U TỪ ẢNH SIÊU ÂM TRONG Y TẾ Ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60480101 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN VĂN TẢO THÁI NGUYÊN - 2016 http://www.lrc.tnu.edu.vn i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn kết nghiên cứu thân (ngoài phần tham khảo rõ) hướng dẫn TS Nguyễn Văn Tảo Nếu có sai phạm tơi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm Tác giả luận văn Trần Hồng Tuyến http://www.lrc.tnu.edu.vn ii LỜI CẢM ƠN Trong trình thực luận văn, nhận nhiều hướng dẫn, giúp đỡ tận tình thầy cơ, gia đình, bạn bè Trước tiên, tơi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới thầy giáo hướng dẫn, TS Nguyễn Văn Tảo Trong suốt thời gian qua, nhận giúp đỡ, động viên đặc biệt hướng dẫn tận tình thầy giúp nắm rõ mục têu định hướng nghiên cứu hồn thành luận văn Tơi xin cảm ơn tập thể quý thầy cô giáo Trường Đại học Công nghệ thông tin Truyền thông trang bị cho nhiều kiến thức suốt thời gian học tập trường Đồng thời, xin gửi lời cảm ơn tới y, bác sỹ Bệnh viện A Thái Ngun, Phòng Y tế - Cơng ty TNHH KT&CBKS Núi Pháo tận tình giúp đỡ chia sẻ cho kiến thức y khoa Cuối cùng, với tnh cảm sâu sắc nhất, xin chân thành gửi tới gia đình bạn bè, người bên, động viên, chia sẻ với mặt giúp tơi hồn thành khóa học Thái Nguyên, ngày 10 tháng 04 năm 2016 Tác giả luận văn Trần Hồng Tuyến http://www.lrc.tnu.edu.vn iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT VẼ v DANH vi MỤC CÁC MỞ Chương TỔNG QUAN VỀ ẢNH SIÊU ÂM VÀ KHỐI U 1.1 Hình ảnh siêu âm 1.1.2 Một số đặc điểm siêu âm chẩn đoán 1.1.2 Các kỹ thuật siêu âm y tế 1.2 Khối u 1.2.1 Khối u thể người 1.2.2 Giải phẫu gan người 1.2.3 Khối u, nang gan người đặc điểm 18 1.3 Bài tốn phát khối u tự động 24 1.3.1 Phát biểu toán 24 1.3.2 Ý nghĩa thực tiễn 25 Kết luận chương 25 Chương MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN KHỐI U TRONG ẢNH SIÊU ÂM 27 2.1 Chất liệu phát mẫu chất liệu ảnh 27 2.1.1 Chất liệu mẫu chất liệu ảnh 27 2.1.2 Các cách tiếp cận phát mẫu chất liệu ảnh 29 2.2 Phát mẫu chất liệu dựa vào đặc trưng bất biến địa phương 31 2.2.1 Trích chọn đặc trưng bất biến địa phương cho mẫu chất liệu 32 2.2.2 Phát mẫu chất liệu dựa vào đặc trưng bất biến địa phương 37 http://www.lrc.tnu.edu.vn HÌNH ĐẦU iv 2.3 Phát mẫu chất liệu dựa vào đặc trưng nhiễu 42 2.3.1 Biểu diễn mẫu chất liệu dựa đặc trưng nhiễu 45 2.3.2 Phát mẫu chất liệu dựa vào đặc trưng mơ hình nhiễu chất liệu 49 Kết luận chương 54 Chương THỰC NGHIỆM VÀ ỨNG DỤNG 55 3.1 Yêu cầu thực nghiệm, ứng dụng 55 3.2 Phân tích lựa chọn cơng cụ lập trình 55 3.3 Một số kết thực nghiệm 60 3.3.1 Các chức chương trình 60 3.3.2 Hình ảnh thực nghiệm 61 3.3.3 Đanh gia kêt qua thưc nghiêm 62 Kết luận chương 63 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO 66 http://www.lrc.tnu.edu.vn v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT TT TÊN TÊN VIẾT TẮT TIẾNG ANH Time Motion ĐỊNH NGHĨA Siêu âm thời gian TM DGC TGC TMTG Tĩnh mạch gan TMC Tĩnh mạch chủ TMCD Tĩnh mạch chủ OMC Ống mật chủ LBP Deep gain compensation Time gain compensation Local Binary Patterns cấu trúc có chuyển động Điều chỉnh bù theo độ sâu Điều chỉnh bù theo thời gian Mẫu nhị phân cục Scale Invariant SIFT Feature Transform http://www.lrc.tnu.edu.vn Đặc trưng bất biến tỉ lệ vi DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 a: Sự truyền quang tuyến X b:Sự truyền siêu âm Hình 1.2: Hình vẽ mô tả phân chia phân khu phân thuỳ gan dựa vào TMTG TMC 10 Hình 1.3: Hình vẽ mặt gan xác định vị trí phân thuỳ gan 10 Hình 1.4: Lớp cắt dọc qua dây chằng TM Arantus (mũi tên chỉ) bệnh nhân cổ chướng 12 Hình 1.5: Lớp quặt ngược qua túi mật: đường nối túi mật với TMTG 12 Hình 1.6 Lớp cắt chéo quặt ngược qua giường túi mật: có (A), khơng (B) Các mũi tên chỉ: khe lớn 12 Hình 1.7: Lớp cắt dọc qua túi mật (A) qua thận phải (B) Các mũi tên chỉ: rãnh ngang 13 Hình 1.8: Lớp chéo quặt ngược qua TMC trái nhánh c (hình chữ H nghiêng) 14 Hình 1.9: Lớp cắt dọc liên sườn qua TMC phải TMCD 14 Hình 1.10: Lớp chéo ngang qua TMTG: phải (D) ; (M) ; trái (G) 16 Hình 1.11: Lớp cắt dọc, chéo nhẹ liên sườn qua thân TMCD: TMTG phụ 16 Hình 1.12: Hình ống mật chủ bình thường (dấu đo) 17 Hình 1.13: OMC bình thường (mũi tên), túi mật (VB), TMC (VP), TMCD (VCI) 18 Hình 1.14: Túi mật đơi lớp cắt ngang dọc 18 Hình 1.15: Túi mật bình thường có vách ngăn 18 Hình 1.16: U máu tăng âm 19 Hình 1.17: U máu tăng âm với hình ảnh soi giương qua hồnh 19 Hình 1.18: U máu thể hang đồng âm giảm âm 20 Hình 1.19: U máu thể hang không đồng 20 Hình 1.20:a, (cắt ngang qua TMTG trái; b, cắt dọc qua TMCD): Phì đại nốt khu trú đồng âm, đè đẩy nhu mô lành tĩnh mạch gan 21 Hình 1.21: U tuyến gan tăng âm (a), giảm âm (b), không đồng (c) 22 Hình 1.22: Nang gan đơn 23 http://www.lrc.tnu.edu.vn vii Hình 1.23: U nang tuyến có vách 24 Hình 2.1: Sơ đồ hệ thống phát mẫu chất liệu tổng quát 28 Hình 2.2: Xây dựng mơ tả cho điểm bất biến tỉ lệ 37 Hình 2.4: Mơ hình xây dựng đặc trưng nhiễu cho mẫu chất liệu 46 Hình 2.5: Sơ đồ khối thuật tốn RMBN 49 Hình 2.6: Sơ đồ khối thuật toán DMBNF 53 Hình 3.1: Ảnh qua xử lý kỹ thuật Sobel 56 Hình 3.2: Ảnh qua xử lý kỹ thuật Laplace 56 Hình 3.3: Ảnh sau xử lý qua phép Open - close 57 Hình 3.4: Hình ảnh siêu âm gan bình thường qua lát cắt khác 58 Hình 3.5 Hình ảnh siêu âm có khối u , nang bât thương 59 Hình 3.6: Các mâu ch ất liệu khối u gan 60 Hình 3.7: Hình ảnh sau xử lý khơng phát bất thường 61 Hình 3.8: Hình ảnh sau xử lý có phát bất thường 62 http://www.lrc.tnu.edu.vn MỞ ĐẦU Sự phát triển máy tính phần cứng phần mềm tạo tiền đề cho nhiều lĩnh vực công nghệ thơng tn phát triển, thị giác máy (computer vision) lĩnh vực có nhiều nghiên cứu đưa vào ứng dụng cách hiệu Gần 80% thông tin người thu nhận từ hình ảnh Nhận dạng tự động, mơ tả đối tượng, phân loại phân nhóm mẫu vấn đề quan trọng thị giác máy, ứng dụng ngành khoa học khác Vấn đề khác, hẹp ứng dụng nhiều, việc phát đối tượng vùng chất liệu ảnh cho trước Với bùng nổ thông tn, việc xác định đối tượng hay mẫu chất liệu nói chung ảnh cách tự động vấn đề cần thiết thú vị Cùng với phát triển kinh tế xã hội, ngành y tế nỗ lực đổi ngày, việc ứng dụng cơng nghệ thơng tn nhiệm vụ trọng điểm nhằm thúc đẩy việc phát triển ngành theo hướng đại Trong y học đại chẩn đoán bệnh dựa vào triệu chứng lâm sàng (chẩn đoán lâm sàng) triệu chứng cận lâm sàng (chẩn đoán cận lâm sàng) Trong chẩn đốn cận lâm sàng chẩn đốn dựa hình ảnh thu từ thiết bị y tế (chẩn đốn hình ảnh) ngày chiếm vai trò quan trọng Trên thực tế, với trợ giúp thiết bị y tế đại máy X-quang, máy chụp CT - Scanner, máy siêu âm màu 4D,…hình ảnh phục vụ chuẩn đốn ngày nhiều, từ đặt tốn xử lý hình ảnh y tế Với mục têu xác định vùng ảnh có khả khối u ảnh siêu âm nhằm hỗ trợ chẩn đốn, phát khối u, tơi lựa chọn đề tài “Nghiên cứu phát vùng khối u từ ảnh siêu âm y tế” nhằm nghiên cứu phương pháp xác định mẫu chất liệu ảnh siêu âm, qua ứng dụng giải http://www.lrc.tnu.edu.vn Hình 2.6: Sơ đồ khối thuật toán DMBNF 54 Kết luận chương Từ tốn chương 1, có cách cách giải khác nhau, luận văn đưa cách tiếp cận phát chất liệu khối u theo mẫu chất liệu ảnh Luận văn tìm hiểu cách tiếp cận phát mẫu chất liệu ảnh như: Tiếp cận dựa vào đặc trưng địa phương, tiếp cận dựa vào đặc trưng tồn cục, tiếp cận dựa vào mơ hình Trong đó, hai phương pháp: Phát mẫu chất liệu dựa vào đặc trưng bất biến địa phương, phát mẫu chất liệu dựa vào đặc trưng nhiễu chi tiết hóa làm tảng để cài đặt thử nghiệm chương 55 Chương THỰC NGHIỆM VÀ ỨNG DỤNG 3.1 Yêu cầu thực nghiệm, ứng dụng Siêu âm phương pháp quen thuộc đầu tay sử dụng việc chẩn đoán bệnh gan Siêu âm giúp bác sĩ đánh giá xác tnh trạng tổn thương gan, từ biết tình trạng bệnh nặng nhẹ bệnh nhân Trong việc chẩn đoán điều trị khối u, ung thư, siêu âm phương pháp sử dụng phổ biến Ngồi đánh giá hình dạng, vị trí, số lượng, kích thước khối u gan, siêu âm đánh giá tình trạng bệnh lý gan kèm theo (xơ gan), tình trạng dịch ổ bụng hạch to Bên cạnh góc độ chẩn đốn, siêu âm đóng vai trò quan trọng theo dõi điều trị Siêu âm giúp bác sĩ biết tình trạng tiến triển hay thuyên giảm bệnh nhân, biết phát triển khối u để từ có phương pháp can thiệp kịp thời phù hợp Với lí trên, luận văn phát triển chương trình hỗ trợ phát vùng nghi vấn khối u gan từ ảnh siêu âm Từ giúp bác sĩ nhanh chóng xác định vùng khối u trình siêu âm ảnh siêu âm 3.2 Phân tích lựa chọn cơng cụ lập trình Chương trình viết ngơn ngữ Visual C#, sử dụng số kĩ thuật để phát khối u phương pháp phát xử lý ảnh: Sobel, phép Open, chuyển ảnh xám,… không đưa kết mong muốn ảnh sau xử lý có đường biên mờ nhiễu 56 Hình 3.1: Ảnh qua xử lý kỹ thuật Sobel Ta thấy, ảnh sau xử lí kỹ thuật Sobel, khơng thể xác định biên vật cần xác định Không phân biệt thận, túi mật với vùng nghi khối u Hình 3.2: Ảnh qua xử lý kỹ thuật Laplace 57 Qua biến đổi Laplace, ảnh thu không phát khối u ảnh siêu âm Hình 3.3: Ảnh sau xử lý qua phép Open - close Ảnh thu sau phép Open - close q mờ, khơng tìm thấy bất thường Một số kỹ thuật khác cho kết tương tự, không không phát bất thường theo u cầu tốn Vì vậy, chương trình xử dụng kỹ thuật phát khối u dựa vào mẫu chất liệu khối u dựa vào đặc trưng bất biến địa phương Cụ thể thuật toán phát mẫu chất liệu DMBLIF  Vào: Mâu chất liệu M (dưới dạng ảnh), ảnh cần tìm chất liệu J  Ra: Tập R gồm vùng chứa mẫu chất liệu M ảnh J 58 Tâp anh thư nghiêm chương trinh gôm : ảnh siêu âm gan bình thương cac lat căt khac cua gan va cac anh siêu âm gan co khôi u, nang, u xơ, ung thư Hình 3.4: Hình ảnh siêu âm gan bình thường qua lát cắt khác 59 Hình 3.5 Hình ảnh siêu âm có khối u, nang bât thương 60 Từ ảnh siêu âm chuyên gia y tế xác định vùng khối u ta lấy mẫu ảnh khối u, xác định mẫu chất liệu khối u khác Hình 3.6: Các mâu chất liệu khối u gan Các ảnh siêu âm đưa vào chương trình đơi sánh với mẫu chất liệu khối u, tìm kiếm vùng có chất liệu giống chất liệu khối u 3.3 Kịch thử nghiệm Luận văn sử dụng 40 ảnh siêu âm gan, có 09 ảnh siêu âm gan bình thường khơng có bất thường, 31 ảnh siêu âm gan có bất thường để thử nghiệm chương trình Chương trình phát khối u theo chức sau: - Mở ảnh: để chọn ảnh siêu âm gan để đưa vào chương trình - Tìm khối u: Chương trình thực đối sánh ảnh mẫu chất liệu khối u với ảnh vừa đưa vào hay việc tìm ảnh (các ảnh chất liệu khối u) ảnh lớn tỉ lệ Sau tơ màu đỏ vùng nghi vấn khối u thông báo có bất thường ảnh siêu âm đưa vào cho người dùng dễ dàng nhìn thấy Luận văn sử dụng phương pháp phát khối u mẫu chất liệu phương pháp mang lại kết tốt, với kết thể 3.4 Một số kết cụ thể 3.4.1 Các chức chương trình Chương trình gồm hai chức Tính chung: chức gồm hai chức con: - Mở ảnh: Mở folder đưa vào chương trình ảnh - Tìm khối u: Tìm kiêm vùng nghi vấn khối u - Thoát: Thoát chương trình ứng dụng 61 Phép xử lý: Gồm phép biến đổi phép xử lý ảnh Các chức sau: - Chuyển ảnh xám - Chuyển nhị phân - Tăng độ sang - Laplace - Phép Open - Phép Close - Phép Open - Close 3.4.2 Hình ảnh thử nghiệm Các ảnh siêu âm gan bình thường ảnh siêu âm gan có khối u , nang bât thương lân lươt đươc đưa vao chương trinh chay thư nghiêm Hình 3.7: Hình ảnh sau xử lý không phát bất thường Trên ảnh siêu âm gan bình thường khơng có bâ t kì bệnh tật, với lát cắt ngang qua mạch máu mắt thường giống khối u nhỏ Chương trình loại bỏ điều đưa kết xác – ảnh khơng phat hiên bât thương 62 Hình 3.8: Hình ảnh sau xử lý có phát bất thường Sau xử lý, chương trình hai vùng xác định bất thường hay khối u theo mẫu chất liệu khối u nạp chương trình trước 3.4.3 Đanh gia kêt qua thử nghiêm Kêt qua thử nghiêm đươc đanh gia dưa đôi sanh kêt qua chân đoan chương trình kết chẩn đốn bác sỹ chẩn đốn hình ảnh: Ảnh siêu âm Tỉ lệ xác Ảnh siêu âm gan binh thương 77,7 % Ảnh siêu âm gan có khối u, nang bât thương 77,4% 63 Kết luận chương Trong chương này, luận văn phân tích xác định rõ yêu cầu thực tế việc giải toán ảnh siêu âm gan Với đặc trưng ảnh siêu âm đặc trưng khối u gan, nhầm lẫn với mạch máu, ống dẫn mật, túi mật hay thận Phát khối u dựa chất liệu hướng phát triển giải khó khăn Chương trình tm kiếm, phát vùng nghi vấn khối u từ ảnh siêu âm gan với độ xác cao 64 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ Qua trình tìm hiểu tự nghiên cứu, với giúp đỡ nhiệt tnh thầy giáo hướng dẫn, thầy cô bạn bè, luận văn đạt số kết sau: - Nêu rõ ý nghĩa, tầm quan trọng việc phát mẫu chất liệu ảnh nói chung phát khối u thể người thông qua ảnh siêu âm nói riêng hỗ trợ viêc chẩn đốn bệnh Hê thông hoa ki ến thức siêu âm, đặc trưng ảnh siêu âm, phương pháp siêu âm - Lựa chọn tim hiêu m ột số kỹ phát mẫu chất liệu ảnh: kỹ thuật phát chất liệu dựa vào đặc trưng bất biến địa phương , phát chât liêu dưa vao đăc trưng nhiêu chât liêu - Xây dựng chương trình thử nghiệm áp dụng số kỹ thuật nêu ảnh siêu âm , đăc biêt la ky thuât phat hiên chât liêu dưa vao đăc trưng bât biên đia phương, đanh gia kết phương pháp Những hạn chế luận văn: - Một số phương pháp phát mẫu chưa khai thác hết - Chương trình thử nghiệm chưa cài đặt hết tất thuật toán đưa hạn chế mặt thời gian để hồn chỉnh số thuật tốn phức tạp Hướng phát triển tương lai Trong chẩn đốn hình ảnh, thành tựu bật thiết bị chẩn đốn cơng nghệ cao khơng ngừng đời, đổi mới, hồn thiện Nhờ mà chất lượng chẩn đoán bệnh ngày nâng cao, bệnh hiểm nghèo ngày phát sớm để kịp thời chữa trị, thu hẹp khoảng cách không 65 gian, thời gian việc chẩn đoán chữa trị, giảm chi phí khám chữa bệnh cho bệnh nhân Do vậy, hướng phát tự động khối u hay dị vật bất thường phận thể người từ ảnh siêu âm, ảnh y tế khác hướng phát triển tiềm Đã có nhiều nghiên cứu, phân tích phương phát, nhiều phần mềm đời lĩnh vực này, để có chương trình mang tính hệ thống, ứng dụng cao hồn chỉnh chưa nhiều Luận văn trình bày số kỹ thuật cài đặt chương trình thử nghiệm nhỏ Trong tương lai, bổ sung thêm kỹ thuật khác phù hợp với loại chuyên khoa để phát triển thành phần mềm hồn chỉnh cần phải có nghiên cứu, tm hiểu thời gian dài với nhiều nhân lực chuyên ngành công nghệ thơng tn y học Vì thời gian lực có hạn, tơi hi vọng luận văn mở hướng tìm hiểu phát triển phần mềm ảnh chuyên ngành y học, thay cho hướng khai thác, phát triển nhiều phần mềm quản lý lĩnh vực khác quan tâm nhiều 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Đỗ Năng Tồn, Phạm Việt Bình (2007), Xử lý ảnh, NXB Khoa học Kỹ thuật Lê Thi Kim Nga (2014), Nghiên cứu phát mẫu chất liệu ảnh, Đai hoc Quôc gia Ha Nôi Phạm Minh Thông (2006), Bài giảng siêu âm tổng quát, Đại học Y Hà Nội Phan Châu Hà (2003), Bài giảng siêu âm gan, Đại học Y Dược TP Hồ Chí Minh Tiếng Anh Belongie S., Malik J., Puzicha J (2002), “Shape matching and object recognition using shape contexts”, IEEE Trans PAMI, Vol 24(4) Berthold Block, M.D (2004), Color Atlas of Ultrasound Anatomy, Stuttgart New York Bileschi S., Wolf L (2005), “A inified system for object detecton, texture recogniton, and context analysis based on the standard model feature set”, Proceding in BMVC, pp 175-185 Caputo B., Hayman E., Mallikarjuna P (2005), “Class - Specific Material Categoristion”, Proc 10th Int’l Conf Computer Vision, Vol 2, pp.1597-1602 Diane H., Bo L., Ren X (2012), “Toward Robust Material Recognition for Everyday Object”, Everyday Material Recogniton, pp - 11 67 10 Dorko G., Schmid C (2003), “Selection of Scale - Invariant Parts of Object Class Recognition”, Proc Ninth Int’l Conf Computer Vision, pp 634-640 11 Fisher Y (2003), Fractal Image Compresion 12 Guenter Schmidt, Lucas Greiner, Dieter Nuern berg, Differential Diagnosis in Ultrasound Imaging, Stuttgart New York 13 Liu C., Sharan L., Adelson E.H., Rosenholtz R (2010), “Exploring features in Bayesian framework for material recogniton”, In CVPR, pp - 14 Lowe D.G (2004), “Distinctive image features from scale - invariant keypoints”, Journal of Computer Vision, vol 60 (2) 15 Jane A Bates (2004), Abdominal Ultrasound How, Why and When, St James’s University Hospital, Leeds, UK ... t u xác định vùng ảnh có khả khối u ảnh si u âm nhằm hỗ trợ chẩn đoán, phát khối u, lựa chọn đề tài Nghiên c u phát vùng khối u từ ảnh si u âm y tế nhằm nghiên c u phương pháp xác định m u. .. li u ảnh si u âm, qua ứng dụng giải http://www.lrc.tnu.edu.vn toán phát vùng khối u từ ảnh si u âm gan Luận văn chia làm ba chương với nội dung cụ thể sau: Chương 1: Tổng quan ảnh si u âm khối u. .. hình ảnh kinh tế nên ứng dụng rộng rãi bệnh viện tuyến trung ương đến tuyến địa phương Từ năm 1970, si u âm sử dụng Việt Nam, ban đ u si u âm loại A, si u âm TM, sau si u âm 2D Cho đến m y si u âm