Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát hiện khối u trong gan (Luận văn thạc sĩ)

Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát hiện khối u trong gan (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát hiện khối u trong gan (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát hiện khối u trong gan (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát hiện khối u trong gan (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát hiện khối u trong gan (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát hiện khối u trong gan (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát hiện khối u trong gan (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát hiện khối u trong gan (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát hiện khối u trong gan (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát hiện khối u trong gan (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát hiện khối u trong gan (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát hiện khối u trong gan (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát hiện khối u trong gan (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát hiện khối u trong gan (Luận văn thạc sĩ)

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG LÊ THỊ HÀ PHƯƠNG NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH ỨNG DỤNG PHÁT HIỆN KHỐI U TRONG GAN LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH THÁI NGUN - 2019 Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG LÊ THỊ HÀ PHƯƠNG NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH ỨNG DỤNG PHÁT HIỆN KHỐI U TRONG GAN Ngành: Khoa học máy tính Mã số: 480101 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS ĐỖ NĂNG TOÀN THÁI NGUYÊN - 2019 Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn i 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 thơng tin trích dẫn luận văn rõ nguồn gốc Thái Nguyên, ngày tháng năm 2019 Học viên thực Lê Thị Hà Phương Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn ii LỜI CẢM ƠN Trong suốt thời gian học tập nghiên cứu lớp cao học K16A trườngĐại học Công nghệ Thông tin Truyền thông - Đại học Thái Nguyên chuyên ngành Khoa học máy tính, nhận nhiều bảo ban, quan tâm, định hướng, nhiệt tình thầy trường Các thầy cô giáo quản lý sau đại học ln giúp đỡ tạo điều kiện giúp tơi học tập nghiên cứu cách tốt suốt thời gian học tập trường Nhân dịp này, xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành tới tập thể thầy cô trường Đại học Công nghệ Thông tin Truyền thông - Đại học Thái Nguyên Tôi xin chân thành cảm ơn sâu sắc tới Thầy PGS.TS Đỗ Năng Tồnđã tận tình hướng dẫn tạo điều kiện cho tơi hồn thành tốt luận văn tốt nghiệp Quá trình thực đề tài khơng tránh khỏi thiếu sót, mong tiếp tục nhận đóng góp ý kiến thầy cô đề tài nghiên cứu để đề tài hồn thiện Tơi xin trân trọng cảm ơn! Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ CÁI VIẾT TẮT v DANH MỤC HÌNH VẼ SỬ DỤNG TRONG LUẬN VĂN vi MỞ ĐẦU Chương 1.KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆNKHỐI U TRONG GAN 1.1 Khái quát xử lý ảnh 1.1.1 Các khái niệm 1.1.2 Các bước xử lý ảnhsố 1.2 Bài toán phát bất thường gan 15 1.2.1 Giới thiệu xử lý ảnh y tế 15 1.2.2 Các chuẩn ảnh y tế truyền thông ảnh y tế 16 1.2.3 Phát bất thường gan dựa vào ảnh y tế 19 Chương 2.MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN KHỐI U TRONG GAN 20 2.1 Phát khối u dựa vào phát biên 20 2.1.1 Giới thiệu 20 2.1.2 Kỹ thuật phát biên Gradient 21 2.1.3 Kỹ thuật phát biên Laplace 24 2.1.4 Phương pháp canny 27 2.2 Phát khối u dựa vào đặc trưng bất biến tỷ lệ - SIFT 28 2.2.1 Phát cực trị không gian tỷ lệ (Scale-space Extrema Detection)30 2.2.2 Định vị xác điểm khóa (Keypoint localization) 34 2.2.3 Gán hướng cho điểm khóa (Oriented Assignment) 37 2.2.4 Bộ mô tả ảnh cục (Keypoint Description) 38 Số hóa Trung tâm Học liệu Cơng nghệ thơng tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn iv Chương 3.CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 42 3.1 Phân tích yêu cầu toán 42 3.1.1 Khối u thể người 42 3.1.2 Khối u, nang gan người đặc điểm 43 3.1.3 Cách giải tốn 3.1.4 Yêu cầu thực nghiệm, ứng dụng 47 3.3 Một số kết chương trình 50 KẾT LUẬN 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO 54 Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ CÁI VIẾT TẮT TÊN TÊN VIẾT TẮT Pixel TIẾNG ANH Picture Element CGA Color Graphic Adapter RLC Run Length Coding MPEG Moving Picture Experts Group DICOM PACS SIFT TT ĐỊNH NGHĨA Điểm ảnh Chế độ đồ họa màu Phương pháp mã hóa loạt dài Chuẩn nén video audio theo ISO/IEC Digital ImagingandCommunic Chuẩn hình ảnh số ations in Medicine Picture archiving and communication system Scale Invariant Feature Transform truyền thông y tế Hệ thống lưu trữ truyền hình ảnh Biến đổi đặc trưng bất biến tỷ lệ Số hóa Trung tâm Học liệu Cơng nghệ thơng tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn vi DANH MỤC HÌNH VẼ SỬ DỤNG TRONG LUẬN VĂN Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh Hình 1.2 Các bước hệ thống xử lý ảnh Hình 1.3 Sơ đồ phân tích, xử lý ảnh lưu đồ thơng tin khối Hình 1.4 Ảnh gốc ảnh sau nắn chỉnh Hình 1.5 Dãn độ tương phản Hình 1.6 Quá trình hiển thị chỉnh sửa, lưu trữ ảnh thông qua DIB 14 Hình 1.7 Sự chuyển đổi mơ hình biểu diễn ảnh 14 Hình 1.8 Minh họa đối tượng thông tin dịch vụ DICOM 17 Hình 2.1 Bộ lọc Laplace of Gauss 25 Hình 2.2 Mơ hình tính phương pháp Canny 27 Hình 2.3 Xây dựng thể khơng gian tỷ lệ 31 Hình 2.4 Các giá trị cực đại cực tiểu ảnh DoG 32 Hình 2.5 Các giai đoạn lựa chọn điểm khóa 35 Hình 2.6 Bộ mơ tả điểm khóa 39 Hình 3.1 U máu gan 43 Hình 3.2 Tăng sản thể nốt khu trú 44 Hình 3.3 U tuyến gan 45 Hình 3.4 Nang gan 45 Hình 3.5 Gan đa nang 46 Hình 3.6 Mơ hình chức nhận dạng đối tượng……………………….47 Hình 3.7 Ảnh chụp CT gan 49 Hình 3.8 Ảnh sau xử lý 50 Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn vii Số hóa Trung tâm Học liệu Cơng nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn MỞ ĐẦU Mỗi năm có triệu người chết ung thư, có khoảng 14 triệu ca ung thư chuẩn đoán giới Theo tổ chức y tế giới (WHO) khơng có biện pháp kịp thời số tăng lên Việc phòng ngừa cách sống lành mạnh cách làm giảm phần ba nguy bị mắc bệnh này, bên cạnh việc thường xuyên kiểm tra sức khỏe xét nghiệm sàng lọc sớm làm giảm nguy bị mắc bệnh ung thư Ở Việt Nam, đồ ung thư giới, tỷ lệ mắc ung thư xếp vào nhóm nước cao thứ 3, với gần 200 ca mắc 100 nghìn người Tại nước phát triển,chương trình sàng lọc phát sớm ung thư đạt kết tốt, góp phần chữa khỏi 50% bệnh nhân ung thư nước ta đa số người bị ung thư chẩn đoán giai đoạn muộn, tỉ lệ chữa khỏi bệnh thấp Cơ hội chữa khỏi bệnh ung thư phát sớm ung thư Vì vậy, việc cảnh báo ung thư sớm vô quan trọng để hỗ trợ bác sỹ q trình chuẩn đốn điều trị cho bệnh nhân Với mục tiêu phát vùng ảnh có khả khối u, lựa chọn đề tài “Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát khối u gan” nhằm nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh, qua ứng dụng giải toán phát khối u gan Nội dung luận văn bao gồm phần mở đầu, phần kết luận ba chương với bố cục nội dung sau: Chương Khái quát xử lý ảnh toán phát khối u gan Chương trình bày khái quát xử lý ảnh, ảnh y tế tốn phát bất thường gan Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn 40 Hàm gán trọng số Gaussian với bằng nửa chiều rộng cửa sổ mô tả dùng để gán trọng số cho cường độ điểm mẫu Điều minh họa cửa sổ hình tròn thể hình bên trái hình 2.6 Mục đích cửa sổ Gaussian tránh thay đổi đột ngột mơ tả có thay đổi nhỏ vị trí cửa sổ, quan tâm đến gradient xa vị trí trung tâm mơ tả Hình bên phải hình 2.6 thể mơ tả điểm khóa Nó ý đến thay đổi đáng kể vị trí gradient việc tạo biểu đồ hướng 44 vùng mẫu Hình thể hướng cho biểu đồ, với chiều dài mũi tên tương ứng với độ lớn mục (entry) biểu đồ Để tránh tất ảnh hưởng biên điều thật quan trọng, mơ tả thay đổi đột ngột mẫu thay đổi liên tục từ biểu đồ sang biểu đồ khác từ hướng sang hướng khác Vì vậy, sử dụng phép nội suy tuyến tính bậc để phân bố giá trị mẫu gradient vào bin biểu đồ gần kề Mặt khác, entry bin tăng lên nhiều lần trọng số 1d cho chiều, d khoảng cách mẫu từ giá trị trung tâm bin đo dạng đơn vị khoảng cách bin biểu đồ Bộ mô tả tạo nên từ vectơ chứa giá trị tất entry biểu đồ hướng, tương ứng với chiều dài mũi tên hình bên phải hình 2.6 Hình thể mảng 44 biểu đồ với bin hướng Vì vậy, vectơ đặc trưng có 448 =128 phần tử để mơ tả cho điểm khóa Cuối cùng, vectơ đặc trưng sửa đổi để giảm tác động thay đổi độ sáng Đầu tiên, vectơ chuẩn hóa theo chiều dài đơn vị Sự thay đổi độ tương phản ảnh tức giá trị điểm ảnh nhân với số làm tăng gradient số đó, phép chuẩn hóa vectơ xóa bỏ thay đổi độ tương phản Thay đổi độ sáng tức Số hóa Trung tâm Học liệu Cơng nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn 41 số thêm vào điểm ảnh, điều không ảnh hưởng đến giá trị gradient, giá trị gradient tính từ độ chênh lệch điểm ảnh Bởi vậy, mô tả bất biến thay đổi affine độ sáng Tuy nhiên, thay đổi độ sáng phi tuyến tính xảy dựa bão hòa camera dựa thay đổi chiếu sáng mà chúng ảnh hưởng đến bề mặt 3D với hướng khác lượng khác Các ảnh hưởng gây nên thay đổi lớn cường độ liên quan số gradient, có khả ảnh hưởng đến hướng gradient Vì vậy, giảm tác động cường độ gradient lớn việc lấy ngưỡng giá trị vectơ đơn vị đặc trưng cho cường độ khơng vượt q 0.2, sau chuẩn hóa lại chiều dài đơn vị Điều có nghĩa việc so khớp cường độ gradient lớn khơng quan trọng nữa, phân bố hướng có tầm quan trọng lớn Giátrị 0.2 xác định thực nghiệm sử dụng ảnh có độ chiếu sáng khác cho đối tượng 3D Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn 42 Chương CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 3.1 Phân tích u cầu tốn 3.1.1 Khối u thể người Sau nghiên cứu khối u nhiều tác giả đưa định nghĩa khối u Chúng ta tham khảo định nghĩa khối u mà nhiều người chấp nhận - Định nghĩa Thomas Willis (1621-1675 ): Khối u tổ chức khơng bình thường phát triển mạnh mẽ tiếp tục phát triển yếu tố kích thích gây nên bị lấy - Định nghĩa William Boyd (1885-1979) : Khối u định nghĩa khối tế bào mới, phát triển ngồi kiểm sốt khơng có có ích cho thể Để đơn giản ta định nghĩa u sau: U tổ chức phát triển tân sinh (Neoplasme) có cấu trúc mang đặc điểm tổ chức sinh ranó Ví dụ: U vú lành tính (u xơ tuyến vú) ung thư, chất tế bào mang đặc điểm tổ chức tuyến vú, tổ chức đường dẫn sữa Cần phân biệt u với tổ chức nhiễm trùng, mà lâm sàng sờ khối u, thực chất tổ chức giả u vì: + Nó làm thay đổi cấu trúc sẵn có, khơng phải tổ chức tânsinh + Nó có đặc điểm tổ chức nhiễm trùng ngừng lại hết kích thích Có u khơng thể phát qua thăm khám lâm sàng u nhỏ nằm sâu thể Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn 43 3.1.2 Khối u, nang gan người đặc điểm 3.1.2.1 U máu gan U máu ganlà bệnh hay gặp lứa tuổi chiếm khoảng 4-7% dân cư, thường phát độ tuổi 30 - 50, chủ yếu phái nữ Về mặt giải phẫu bệnh, u máu gan gồm loại: u máu thể hang u máu mao mạch U máu thể hang bao gồm khoang máu mà thành, lót tế bào biểu mơ dẹt u máu mao mạch gồm cuộn mao mạch nhỏ U máu mao mạch u lành tính hay gặp gan Khơng có biểu triệu chứng lâm sàng sinh học phát tình cờ trường hợp kiểm tra sức khỏe, siêu âm gan chụp cắt lớp vi tính U máu khối nhiều khối Kích thước u có nhỏ 1cm, đơi to 4cm, chí khổng lồ Với u máu cm, có biểu đau hạ sườn phải có chảy máu ổ bụng (nhất sau chấn thương) Vị trí thường gặp bao gan tiếp xúc với tĩnh mạch gan Dạng tăng âm hay gặp nhất, nhiên có dạng giảm âm đồng âm Hình 3.1 U máu gan A.khơng tiêm thuốc cản quang,B,C sau tiêm thuốc cản quang Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn 44 3.1.2.2.Tăng sản thể nốt khu trú Là tổn thương tế bào gan lành tính, gặp, trước có tên khác sơ gan khu trú, loạn sản phôi gan, u tuyến hỗn hợp Tăng sản thể nốt thường phát cách tình cờ khám lâm sàng, soi ổ bụng hay siêu âm Các xét nghiệm sinh hố gan bình thường Về mặt giải phẫu bệnh, tăng sản thể nốt khu trú thường đơn độc có khoảng 20% có nhiều khối, kích thước thay đổi đa số trường hợp cm, có khối 10cm chí 20 cm Khối thường có hình tròn có nhiều thuỳ, giới hạn rõ, khơng có vỏ bao bọc Hình 3.2 Tăng sản thể nốt khu trú A.không tiêm thuốc cản quang, B.sau tiêm thuốc cản quang 3.1.2.3.U tuyến gan Là khối u lành tính tiến triển chậm, thường gặp phụ nữ, độ tuổi 15 đến45 U tuyến thường có biến chứng hoại tử, chảy máu, có nguy ung thư hoá Đa số trường hợp nốt nhất, thấy nhiều nốt U tuyến thường có hình tròn với bờ rõ, đơi thấy có viền giảm âm ngoại vi (có vỏ ngăn cách với nhu mô lành xung quanh) Đa số trường hợp Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn 45 cấu trúc âm có trường hợp vùng trung tâm giảm âm rỗng âm hoại tử chảy máu.Chuẩn đoán phân biệt u tuyến gan với ung thư nhiều khó khăn Hình 3.3.U tuyến gan 3.1.2.4 Nang gan đơn Là tổn thương nang hay gặp gan, chiếm khoảng 2,5 - 5%, thường thấy phụ nữ tăng kích thước theo tuổi Nang đơn khoang trống chứa dịch vàng chanh Nang gan xuất phát từ tế bào gan, mạch máu nuôi gan, đưỡng dẫn mật gan Nang ằm vị trí gan Nang có kích thước lớn nhu mơ gan xung quanh bị đè đẩy, đơi có teo thuỳ gan Nang phát triển đẩy quan kế cận Thường khơng có triệu chứng vàvơ tình phát siêu âm, nội soi ổ bụng phẫu thuật mở Hình 3.4 Nang gan A.Nhiều nang gan B.Nang đơn độc gan Số hóa Trung tâm Học liệu Cơng nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn 46 3.1.2.5 Gan đa nang Là tình trạng gặp gây nang gan phát triển bên gan Gan đa nang trông giống chùm nho lớn.U nang phát triển cách độc lập phần khác gan Bệnh đa nang gan thường phối hợp với thận đa nang tiên lượng bệnh phụ thuộc vào tình trạng suy thận Gan đa nang, đại thể vi thể, giống nang gan đơn không thông với đường mật Hình 3.5 Gan đa nang 3.1.3 Cách giải toán Tư tưởng toán : Cho trước ảnh chụp gan, trích xuất từ ảnh chụp cắt lớp hay ảnh cộng hưởng từ Ta tìm xác định vùng khoanh tương ứng với khối u có ảnh Do cần phải giải toán theo hướng đối sánh đặc trưng ảnh cho trước với đặc trưng ảnh mẫu Mơ hình chung tốn sau: Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn 47 Ảnh mẫu Ảnh vào Trích chọn đặc trưng: Bất biến Trích chọn đặc trưng: Bất biến Đối sánh Phát Ảnh kết Hình 3.6 Mơ hình chức nhận dạng đối tượng Như vậy, cách giải toán kỹ thuật Xử lý ảnh gồm ba bước chính: - Xác định trích chọn đặc trưng hai ảnh cách độc lập - Đánh giá độ tương tự (độ giống nhau) đối tượng hai ảnh dựa vào việc so khớp đặc trưng trích chọn - Phân tích xác suất để thực xác minh cuối 3.1.4 Yêu cầu thực nghiệm, ứng dụng Chuẩn đốn hình ảnh phương pháp quan trọng việc chẩn đoán bệnh gan Dựa vào ảnh chụp gan trợ 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 Trong việc chẩn đoán điều trị khối u, ung thư, chuẩn đốn hình ảnh phương pháp sử dụng phổ biến Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn 48 Với lí trên, luận văn phát triển chương trình hỗ trợ phát vùng nghi vấn khối u gan từ ảnh chụp gan Từ giúp bác sĩ nhanh chóng xác định vùng khối u ảnh 3.2.Phân tích lựa chọn cơng cụ Chương trình thử nghiệm viết ngơn ngữ Visual C++ 2015, chạy hệ điều hành Windows 10- 64bit, máy tính tốc độ Core i3 1.80 GHz, nhớ 4GB RAM thư viện mã nguồn mở OpenCV intel Chương trình có chức sau: - Cho phép người sử dụng lựa chọn ảnh mẫu ảnh chứa đối tượng cần nhận dạng – Khoanh vùng đối tượng cần tìm ảnh chứa đối tượng nhận dạng - Hiển thị ảnh kết Chương trình sử dụng tập ảnh thử nghiệm gồm ảnh chụp cắt lớp hay cộng hưởng từ gan Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn 49 Hình 3.7.Ảnh Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN chụp CT gan http://lrc.tnu.edu.vn 50 3.3 Một số kết chương trình Thực cài đặt thử nghiệm kỹ thuật SIFT trích chọn đặc trưng bất biến ứng dụng phát khối u có gan Chương trình thử nghiệm bước đầu xác định đối tượng vùng gan với hình ảnh sắc nét, mơ tả rõ đường biên đối tượng ảnh cần khoanh vùng Hình 3.8 Ảnh sau xử lý Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn 51 *Nhận xét: Việc cài đặt thuật tốn hiệu việc trích chọn đặc trưng bất biến phục vụ cho việc khoanh vùng đối tượng cần nhận dạng Tuy nhiên trình cài đặt thuật tốn chưa hồn chỉnh việc xác định vùng bất thường ảnh gan hạn chế mặt thời gian Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn 52 KẾT LUẬN Trong trình nghiên cứu tài liệu thực luận văn định hướng thầy giáo hướng dẫn, luận văn đạt số kết sau: + Trình bày khái quát xử lý ảnh, ảnh y tế toán phát bất thường gan + Hệ thống hóa số kỹ thuật phát vùng khác biệt hay bất thường ảnh gan + Cài đặt thử nghiệm kỹ thuật SIFT trích chọn đặc trưng bất biến ứng dụng phát khối u gan Ngoài ra, q trình nghiên cứu tơi tự tích lũy thêm cho kiến thức tốn học, kỹ thuật lập trình,…Và quan trọng rèn luyện kỹ để thực nghiên cứu khoa học Tuy bước đầu, kết giúp ích cho tơi nghiên cứu sau để thu kết tốt Những hạn chế luận văn: - Một số kỹ thuật phát biên chưa khai thác hết - Chương trình thử nghiệm chưa hồn chỉnh hạn chế mặt thời gian 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 khơng gian, thời gian việc chẩn đốn 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 y tế hướng phát triển Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn 53 tiềm Đã có nhiều nghiên cứu, phân tích phương pháp, 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, tìm hiểu thời gian dài với nhiều nhân lực chuyên ngành cơng nghệ thơng tin 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 Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng việt Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình,Xử lý ảnh, Đại học cơng nghệ thơng tin& Truyền Thông Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy (1999), Nhập môn Xử lý ảnh số,Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, HàNội Nguyễn Quang Hoan (2006), Xử lý ảnh, Học viện bưu viễnthơng 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 Lê Đình Roanh(2001),Bệnh học khối u, nhà xuất Y học … Tiếng Anh David Lowe (1999),The SIFT (Scale Invariant Feature Transform) Detector and Descriptor, University of British Columbia Brown M and Lowe D.G (2002),Invariant features from interest pointgroups, In The 13th British Machine Vision Conference, Cardiff University, UK Lowe D.G.(2004), “Distinctive image features from scale - invariant keypoints”, Journal of Computer Vision, vol 60 (2) 10 Belongie S., Malik J., Puzicha J (2002), “Shape matching and object recognition using shape contexts”, IEEE Trans PAMI, Vol 24(4) 11 Bileschi S., Wolf L (2005), “A inified system for object detection, texture recogniton, and context analysis based on the standard model feature set”, Proceding in BMVC, pp 175-185 Số hóa Trung tâm Học liệu Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn ... tài Nghiên c u kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát khối u gan nhằm nghiên c u kỹ thuật xử lý ảnh, qua ứng dụng giải toán phát khối u gan Nội dung luận văn bao gồm phần mở đ u, phần kết luận ba chương... http://lrc.tnu.edu.vn Chương Một số phương pháp phát khối u gan Chương hệ thống hóa số kỹ thuật phát biên kỹ thuật Gradient, kỹ thuật Laplace, kỹ thuậtCanny kỹ thuật SIFT dùng cho việc phát vùng... li u Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn Chương KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN KHỐI U TRONG GAN 1.1.Khái quát xử lý ảnh 1.1.1.Các khái niệm 1.1.1.1 Xử lý ảnh Xử lý ảnh