Tìm hiểu phương pháp phân đoạn ảnh y học

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG -o0o ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Ngành công nghệ thơng tin HẢI PHỊNG - 2012 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG -o0o TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH Y HỌC ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Cơng nghệ Thơng tin HẢI PHỊNG - 2012 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG -o0o TÌM HIỂU PHƢƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH Y HỌC ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Cơng nghệ Thông tin Sinh viên thực hiện: Ngô Huy Chƣơng Giáo viên hƣớng dẫn: PGS TS Ngô Quốc Tạo Mã số sinh viên: 121412 HẢI PHÒNG - 2012 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG Độc lập – Tự – Hạnh phúc o0o NHIỆM VỤ THIẾT KẾ TỐT NGHIỆP Sinh viên: Ngô Huy Chƣơng Mã số sinh viên: 121412 Lớp: CT1201 Ngành: Công nghệ Thông tin Tên đề tài: Tìm hiểu phƣơng pháp phân đoạn ảnh y học NHIỆM VỤ ĐỀ TÀI Nội dung yêu cầu cần giải nhiệm vụ đề tài tốt nghiệp a Nội dung: Tổng quan xử lý ảnh ảnh Y học Mục đích giới thiệu giai đoạn xử lý ảnh Chẩn đoán Y học Một số kỹ thuật phân đoạn ảnh Y học Xây dựng chƣơng trình thử nghiệm b.Các yêu cầu cần giải Các số liệu cần thiết để thiết kế, tính tốn Địa điểm thực tập CÁN BỘ HƢỚNG DẪN ĐỀ TÀI TỐT NGHIỆP Ngƣời hƣớng dẫn thứ nhất: Họ tên: Ngô Quốc Tạo Học hàm, học vị: Phó giáo sƣ, Tiến sĩ Cơ quan công tác: Viện Công nghệ thông tin, Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam Nội dung hƣớng dẫn: Phân đoạn ảnh dựa phƣơng pháp phát biên Ngƣời hƣớng dẫn thứ hai: Họ tên: Học hàm, học vị: Cơ quan công tác: Nội dung hƣớng dẫn: Đề tài tốt nghiệp đƣợc giao ngày 27 tháng 08 năm 2012 Yêu cầu phải hoàn thành trƣớc ngày 30 tháng 11 năm 2012 Đã nhận nhiệm vụ: Đ.T.T.N Đã nhận nhiệm vụ: Đ.T.T.N Sinh viên Cán hƣớng dẫn Đ.T.T.N Hải phòng, ngày…….tháng…….năm 2012 HIỆU TRƢỞNG GS.TS.NGƢT Trần Hữu Nghị PHẦN NHẬN XÉT TÓM TẮT CỦA CÁN BỘ HƢỚNG DẪN Tinh thần thái độ sinh viên trình làm đề tài tốt nghiệp: …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… Đánh giá chất lƣợng đề tài tốt nghiệp (so với nội dung yêu cầu đề nhiệm vụ đề tài tốt nghiệp) …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… Cho điểm cán hƣớng dẫn: (Điểm ghi số chữ) …………………………………………………………………………………… Ngày……tháng……năm 2012 Cán hƣớng dẫn (Ký, ghi rõ họ tên) PHẦN NHẬN XÉT ĐÁNH GIÁ CỦA CÁN BỘ CHẤM PHẢN BIỆN ĐỀ TÀI TỐT NGHIỆP Đánh giá chất lƣợng đề tài tốt nghiệp (về mặt nhƣ sở lý luận, thuyết minh chƣơng trình, giá trị thực tế,…) …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… Cho điểm cán phản biện (Điểm ghi số chữ) …………………………………………………………………………………… Ngày…….tháng…….năm 2012 Cán chấm phản biện (Ký, ghi rõ họ tên) LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành đồ án này, em xin tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS.TS Ngơ Quốc Tạo, tận tình hƣớng dẫn em suốt trình làm đồ án tốt nghiệp Em xin chân thành cảm ơn quý Thầy, Cô khoa Công Nghệ Thông Tin trƣờng Đại Học Dân Lập Hải Phịng tận tình truyền đạt kiến thức suốt năm em học tập trƣờng Với vốn kiến thức đƣợc tiếp thu trình học khơng tảng cho q trình nghiên cứu đồ án mà cịn hành trang q báu để em bƣớc vào đời cách vững tự tin Em thầm biết ơn ủng hộ gia đình, bạn bè – ngƣời thân yêu chỗ dựa vững cho em Cuối cùng, em xin kính chúc q Thầy, Cơ gia đình dồi sức khỏe thành công nghiệp cao quý Hải Phòng , ngày 21 tháng 11 năm 2012 Sinh viên thực Ngô Huy Chƣơng MỤC LỤC CHƢƠNG I: GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH, ẢNH Y HỌC VÀ CHẨN ĐOÁN Y HỌC I TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH Giới thiệu xử lý ảnh .9 Quá trình xử lý ảnh .9 Một số khái niệm 11 3.1 Điểm ảnh - PixeL 11 3.2 Mức xám - Gray level .11 3.3 Biên 12 3.4.Láng giềng 12 3.5 Vùng liên thông 12 3.6 Biểu diễn ảnh .12 3.7 Tăng cƣờng khôi phục ảnh 12 3.8 Biến đổi ảnh .13 3.9 Phân tích ảnh 13 3.10 Nhận dạng ảnh .13 3.11 Nén ảnh 13 Các định dạng xử lý ảnh 13 II ẢNH Y HỌC .14 Giới thiệu 14 1.1 Chẩn đốn dựa hình ảnh .14 1.2 Một số chuẩn hình ảnh ứng dụng y tế 15 1.3 Trợ giúp chẩn đoán, điều trị đào tạo chỉnh hình từ xa cho tuyến trƣớc 16 Chuẩn PACS .16 2.1 Giới thiệu chung 16 2.2 Kĩ thuật Web 18 Chuẩn DICOM .19 3.1 DICOM 19 3.2 Chuẩn DICOM 19 3.2.1 Giới thiệu chung .19 3.2.2 Chuẩn DICOM 20 III CHẨN ĐOÁN Y HỌC .24 Một số kiến thức 24 47 Phân đoạn ảnh dựa vào đồ thị phƣơng pháp tiếp cận đại dựa thuộc tính non-local ảnh đầu vào Phƣơng pháp phát biên hai vùng ảnh cách so sánh khác nội vùng (inter- component) với khác với vùng khác Thuật toán phân đoạn dựa vào đồ thị tuân theo chiến lƣợc tham lam, có thời gian chạy gần nhƣ tuyến tính, nhƣng đảm bảo đƣợc việc phân đoạn xác hiệu 4.1 Giới thiệu Các phƣơng pháp phân đoạn ảnh cổ điển có chung nhƣợc điểm chạy chậm ứng dụng xử lý ảnh hầu nhƣ không nắm bắt đƣợc thuộc tính non-local quan trọng ảnh Vì vậy, hầu hết nghiên cứu năm gần có xu hƣớng tìm kiếm kỹ thuật phân đoạn có khả xử lý sở liệu ảnh lớn cách nhanh chóng, xác vả hiệu Kỹ thuật phân đoạn dựa vào đồ thị đƣợc mô tả vừa nắm bắt đƣợc đặc tính non-local mà độ phức tạp tính tốn 0(nlogn) ảnh có n điểm ảnh (pixel) Giống nhƣ phƣơng pháp phân cụm cổ điển, phƣơng pháp dựa việc chọn cạnh từ đồ thị Đồ thị đƣợc xây dựng cách coi điểm ảnh đỉnh, hai điểm ảnh kề đƣợc nối cạnh vô hƣớng, trọng số cạnh thể khác hai điểm ảnh Tuy nhiên, phƣơng pháp thực việc điều chỉnh phân đoạn dựa vào mức độ thay đổi miền lân cận ảnh Lấy ví dụ đơn giản thể việc nắm bắt đƣợc đặc tính non-local phƣơng pháp này.Để ý vào ảnh phía bên trái hình hầu hết nói ảnh có ba miền phân biệt: hình chữ nhật nửa bên trái, hình chữ nhật đặc nửa bên phải phần bao quanh hình chữ nhật đặc Hình 2.9 Nhận dạng vùng ảnh Phƣơng pháp phân đoạn dựa vào đồ thị tìm dấu hiệu đƣờng biên hai vùng cách so sánh hai đại lƣợng: dựa vào cƣờng độ khác dọc theo đƣờng biên hai dựa vào cƣờng độ khác điểm ảnh với vùng 4.2.Phân đoạn dựa vào đồ thị 48 Cho G = (V,E) đồ thị vô hƣớng với đỉnh Vi V, tập hợp phần tử cần đƣợc phân đoạn cạnh (vi ,vj) E, tƣơng ứng với cặp đỉnh lân cận Mỗi cạnh (vi ,vj) E có trọng số tƣơng ứng, trọng số số không âm đo khác hai phân tử lân cận vi vj, ký hiệu w(vi, vj).Ở trọng số cách cạnh đo khác hai điểm nối cạnh (có nhiều mức độ khác nhau: màu sắc, vị trí, vận động thuộc tính khác) Nhƣ phân đoạn ảnh việc phân chia V thành thành phần, mà thành phần (hoặc miền) C V tƣơng đƣơng với thành phần liên thông đồ thị G‟ = , E‟ E 4.3.Tính chất so sánh cặp miền Để dễ dàng định lƣợng dấu hiệu đƣờng biên hai vùng ảnh, định nghĩa tính chất D Tính chất dựa vào độ đo khác phần tử dọc theo đƣờng biên hai thành phần liên quan nhằm đo khác phần tử lân cận thành phần Kết so sánh khác nội vùng (inter-component) với khác với vùng khác Trƣớc hết, ta định nghĩa độ khác nội vùng (internal difference) độ khác hai vùng (difference between two components) Độ khác nội vùng (internal difference) thành phần C V trọng số lớn thỏa mãn nhánh tối thiểu thành phần đó, kí hiệu Int(C) Khi Độ khác hai vùng (defference between two components) C1,C2 trọng số nhỏ hai vùng ,kí hiệu Dif(C1,C2) Khi đó: V ,là Nếu khơng có cạnh nối C1 C2 đặt Dif(C1,C2) = ∞.Độ đo khác phản ánh đƣợc cạnh có số nhỏ nối hai thành phần Một khái niệm có liên quan định nghĩa tính chất D giá trị khác nội vùng nhỏ nhất, kí hiệu Mint Giá trị Mint đƣợc định nghĩa nhƣ sau: Mint (Cl , c ) = min( Int (Cl ) + X (Cl ) Int (Cl ) + X (C )) (3.11) Hàm ngƣỡng X điều khiển mức độ khác hai thành phần, cho giá trị phải lớn giá trị khác nội vùng thành phần để nhằm mục đích nhận đƣờng biên chúng Đối với thành phần nhỏ Int(C) không đủ tốt để ƣớc lƣợng đặc tính liệu Trong số trƣờng hợp |C| = Int(C) = với |C| tích thƣớc thành phần C Khi sử dụng hàm ngƣỡng dựa kích thƣớc thành phần: 49 T(C) = k/|C| (3.12) Với k tham số Trong thực tế thi k đƣợc chọn khơng nhỏ kích thƣớc thành phần nhỏ Lúc tính chất so sánh hai cặp miền C1 C2, kí hiệu D(C1, C2) đƣợc định nghĩa nhƣ sau: true if D(C1, C2) > Mint (C1, C2) false otherwise (3.13) 4.4 Thuật toán tinh chất Trong mục em xin đƣa thuật toán phân đoạn sử dụng tiêu chuẩn định D mô tả Ta phân đoạn thuật toán tuân theo thuộc tính khơng q thơ (too coarse) khơng mịn (too fine), theo định nghĩa sau 4.3.1.Định nghĩa Một phân đoạn đƣợc xem mịn tồn số cặp miền C1,C2 hai miền khơng có dấu hiệu đƣờng biên S mà Để định nghĩa đƣợc khái niệm bổ sung cho phân đoạn thô, đƣa khái niệm tinh chỉnh (refinement) phân đoạn Cho hai phân đoạn S T tập sở, ta nói T tinh chỉnh (refinement) s thành phần T đƣợc chứa (hoặc bằng) số thành phần s Và ta nói T tinh chỉnh s T ≠ S Chú ý T tinh chỉnh S T đƣợc chứa miền S S đƣợc gọi thô T 4.3.2.Định nghĩa Một phân đoạn đƣợc xem thô tồn tinh chỉnh S mà phân đoạn chƣa mịn Vấn đề đặt liệu có phải ln ln tồn phân đoạn không thô không mịn hay khơng? Và tồn phân đoạn có khơng? Thực tế cho thấy nói chung ln có nhiều phân đoạn khơng q thơ khơng q mịn, phân đoạn không Đây tính chất đặc biệt phân đoạn ảnh dựa đồ thị 4.3.3.Tinh chất Với đồ thị hữu hạn G = (V,E) tồn số phân đoạn s không thô mà không mịn Chứng minh: Chúng ta dễ dàng nhận thấy tính chất Thật vậy, 50 phân đoạn mà tất phần tử nằm thành phần, phân đoạn khơng q mịn, có thành phần (định nghĩa 1) Nếu mà phân đoạn không thô coi nhƣ xong Ngƣợc lại, theo định nghĩa 2, có tinh chỉnh mà ko q mịn Lấy số tinh chỉnh lặp lại thủ tục thu đƣợc phân đoạn không thô Trở lại với thuật toán phân đoạn dựa đồ thị, thuật toán gần với thuật toán Kruskal xây dựng tỏa nhảnh tối thiểu đồ thị Độ phức tạp thuật toán 0(m log m), m số cạnh đồ thị 4.3.4 Thuật toán Thuật toán phân đoạn Input: Đồ thị G = (V, E) gồm n đỉnh m cạnh Output: Một phân đoạn V thành thành phần S = (C1,C2,…) Thuật toán: Bƣớc : xếp cạnh G theo thứ tự không giảm trọng số π = (ol , o2 , ,0 m) Bƣớc 1: Bắt đầu với phân đoạn S°, lúc nằy đỉnh nằm thành phần Bƣớc 2: Lặp lại bƣớc với q = 1, ,m Bƣớc : Xây dựng Sq từ S q-1 nhƣ sau: Cho vi vj hai đỉnh nối với cạnh thứ q, tức Oq = (vi,vj) Nếu vi vj nằm hai thành phân tách rời S q-1 w (oq) nhỏ khác nội vùng hai thành phần trộn hai thành phần với nhau, ngƣợc lại khơng làm Cụ thể gọỉ Ciq-1 thành phần Sq-1 chứa Vi Cjq-1 thành phần Sq-1chứa Vj Nếu Ciq-1 # Cjq-1 w(oq) < Mint(Ciq-1,CJq-1) Sq thu đƣợc từ Sq-1 cách trộn Ciq-1với Cjq-1 Ngƣợc lại Sq =Sq-1 Bƣớc 4: Trả kết S = Sm Chúng ta chứng minh phân đoạn S đƣợc xây dựng thuật toán tn theo thuộc tính tồn cục sử dụng tính chất so sánh cặp miền định nghĩa phần trƣớc Nghĩa thuật toán dựa vào định tham lam nhƣng phân đoạn đƣợc xây dựng thỏa mãn thuộc tính tồn cục Kết luận: Trong chƣơng II em trình bày số kỹ thuật phần đoạn nhƣ: phân đoạn dựa vào ngƣỡng, phân đoạn dựa sở vùng, phân đoạn theo miền đồng phân đoạn ảnh dựa vào đồ thị Để cài đặt thử nghiệm chƣơng trình phân đoạn ảnh ứng dụng lĩnh vực Y học em xin chuyển sang chƣơng III cài đặt chƣơng trình thử nghiệm 51 CHƢƠNG III: CÀI ĐẶT CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 1.Giới thiệu tốn Qua q trình học tập nghiên cứu thân, em xây dựng chƣơng trình xử lý phân đoạn ảnh dựa vào ngƣỡng biên độ.Chƣơng trình có số chức sau: -Đổi màu ảnh -Làm mịn ảnh -Phân đoạn ảnh dựa vào ngƣỡng biên độ(tìm biên ảnh) -Zoom ảnh theo mức xác định sẵn có -Biến dạng ảnh Giao diện chƣơng trình Hình 3.1 52 Hình 3.2 53 Tài liệu tham khảo Tài liệu Tiếng Việt -Ngô Quốc Tạo (2003), “Bài giảng môn Xử lý ảnh” -Nguyễn Thanh Thuỷ - Lƣơng Mạnh Bá (1998), ”Nhập mơn xử lỷ ảnh íổ”, NXB Khoa học kỹ thuật, Hà Nội -Nguyễn Kim Sách (1997), “Xử lý ảnh video số ”, NXB Khoa học kỹ thuật Hà Nội -Nguyễn Duy Huề - Phạm Minh Thông (2009), “Chẩn đoản hình ảnh” NXB Giáo dục Việt Nam Tài liệu Tiếng Anh -J K Udupa and s Samarasekera (1966), "Ftízzy Coimectedness ard Object Definitìon: Theory, Algorithms, and Applications in Imaging Segmentatìon, “Graphical Models and Image Processing, vol 58, no pp 246-261 -S U Lee, s Y Chung, and R R Park (1990), "A Comparatìve Períịmance Study of Several Global Thi'eshoIdiiig Tecluiiques for Seginentation," Computer Vision, Graphics, and ĩmagẹ Processừi vol 52, pp 171-190 -N OSTU, "A Thieshold Selection Method from Gray-Level Histogiam (1978),"IEEE Irrans Systems, Man, and Cybernetics, vol 8,pp 62-66 54 PHỤ LỤC A: BỆNH HỌC Phần trình bày dạng tổn thƣơng đƣợc đề cập đến làm, kèm theo số hình ảnh minh họa điển hình A.l Tụ máu (lƣới màng cứng (Subdural Hematoma/SDH) Tụ máu dƣới màng cứng (TMDMC) tụ máu khoang dƣới màng cứng, khoang lớp màng cứng màng nhện Biểu hình ảnh tụ máu dƣới màng cứng cấp (dƣới 3-4 ngày): • Tụ dịch ngồi trục, đậm độ cao, hình liềm, bờ không Vƣợt qua đƣợc khớp sọ Không vƣợt qua đƣợc nếp gấp màng cứng (liềm, lều não) (hình A-l) Có thể vƣơn vào rãnh liên bán cầu, dọc theo liềm não • Thƣờng • Cần kết hợp tổn thƣơng não bên dƣới (dập não,tụ máu khu trú) điều chỉnh cửa sổ để quan sát TMDMC lƣợng • Hình ảnh: Hình A.1: Tụ máu dƣới màng cứng A.2 Tụ máu màng cứng (Epidural Hematoma/EDH) Tụ máu màng cứng (TMNMC) tụ máu khoang sọ lớp màng cứng - - Biểu hình ảnh tụ máu ngồi màng cứng cấp (dƣới 3-4 ngày): • Khối chốn chỗ ngồi trục, khu trú, hình lồi hai mặt, bờ nhẵn Khơng chạy qua khớp sọ (hình A.2) Ở vùng cao vịm sọ, hình cắt ngang, TMNMC thƣờng có bờ khơng rõ • Thƣờng kết hợp với dấu hiệu thoát vị dƣới liềm, xuyên lều hƣớng 55 xuống, tăng áp lực sọ não • Khối máu tụ có đậm độ cao, đồng (2/3 trƣờng hợp), đậm độ hỗn hợp (1/3 trƣờng hợp, máu chảy vùng máu khơng đơng) Hình A.2: Tụ máu ngồi màng cứng Hình A.2: Tụ máu ngồi màng cứng Phân biệt tụ máu màng cứng tụ máu đƣới màng cứng Tụ máu ngồi màng cứng Hình dạng Hình lồi hai mặt Khớp sọ Khơng vƣợt qua Nếp gấp màng cứng (liềm, lều não) Vƣợt qua Tụ máu dƣới màng cứng Hình liềm Vƣợt qua Khơng vƣợt qua A.3 Xuất huyết khoang dƣới nhện (subarachnoid hemorrhage) Thƣờng kết hợp với loại tổn thƣơng khác Bệnh nguyên: Do tổn thƣơng mạch máu màng mềm, mạch máu não Ví trí: Khu trú quanh vùng dập não, rãnh liên bán cầu, lan tỏa theo khoang dƣới nhện Hình ảnh: tăng đậm độ rãnh bể não 56 Hình A.3: Xuất huyết khoang dƣới nhện A.4 Xuất huyết não thất (intraventricular hemorrhage) Xuất huyết nặng (vỡ khối máu tụ nhu mô não lân cận vào não thất), tổn thƣơng đám rối mạch mạc, vỡ phình mạch não Hình ảnh: Tăng đậm độ não thất Hình mức dịch-máu (hay gặp sừng chẩm) Tụ máu khu trú đám rối mạch mạc Hình A.4: Xuất huyết não thất 57 A.5 Tụ máu não (intracerebral hematoma) Tụ máu tổ chức não tổn thƣơng mạch máu sâu não Vị trí: thái dƣơng, trán chẩm - đính (2% trƣờng hợp nhân nên bao trong) Hình ảnh: ổ tụ máu tăng đậm độ nhu mô não Hình A.5: Tụ máu não PHỤ LỤC B: MỘT SỐ HÌNH ẢNH MINH HỌA GIẢI PHẪU CT NÃO 58 Hình B.1: Minh họa giải phẫu CT não Nhãn cầu Hố yên Lƣng yên Sừng thái dƣơng Cầu não Bán cầu tiểu não Động mạch thân Thùy thái dƣơng Não thất IV 10 Thùy giun Hình B.2: Minh họa giải phẫu CT não Thùy chán Đoạn ngang động mạch não Bể (bể yên trên) Thuỳ thái dƣơng Bể quanh củ não sinh tƣ Bể thùy giun Rãnh sylvius Cuống đại não Củ não sinh tƣ 10 Thùy chẩm 59 Hình B.3: Giải phẫu CT não đơn giản Thùy chán Sừng chán não thất bên Thùy đảo Thùy thái dƣơng Bể thùy giun Thùy chẩm Liềm đại não Nhân bòe Não thất III 10 Đồ thị 11 Tuyến tùng 12 Sừng chẩm não thất bên Hình B.4: Giải phẫu CT não đơn giản Thùy trán Sừng trán não thất bên Đầu chân Nhân bịe Đồ thị Sừng chẩm não thất bên Chi trƣớc bao Gối bao Bao 10 Chi sau bao 11 Thùy chẩm 12 Xoang tĩnh mạch dọc 60 Hình B.5: Giải phẫu CT não đơn giản Liềm đại não trƣớc Thuỳ trán Thuỳ đính Thuỳ chẩm Thể chai Thân não thất bên Liềm đại não sau Hình B.6: Giải phẫu CT não đơn giản Thuỳ trán Thuỳ chầm Liềm đại não Thùy đính Trung tâm bán bầu dục 61 Hình B.7: Giải phẫu CT não don giản Liềm đại não Rãnh trung tâm Liềm đại não Hồi trán Hồi não trƣớc trung tâm Hồi não sau trung tâm ... 34 CHƢƠNG II: MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH Y HỌC 34 I.TỔNG QUAN VỀ PHÂN ĐOẠN ẢNH 34 II.MỘT SỐ PHƢỚNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH Y HỌC 35 Phân đoạn giựa vào ngƣỡng biên độ ... tài: Tìm hiểu phƣơng pháp phân đoạn ảnh y học NHIỆM VỤ ĐỀ TÀI Nội dung y? ?u cầu cần giải nhiệm vụ đề tài tốt nghiệp a Nội dung: Tổng quan xử lý ảnh ảnh Y học Mục đích giới thiệu giai đoạn xử lý ảnh. .. đạc từ m? ?y bay, vệ tinh từ ảnh vũ trụ) xử lý ảnh Y học (ảnh siêu âm, ảnh chụp Cắt lát, vv )- Một ứng dụng khác biến đổi ảnh mã hóa ảnh, ảnh đƣợc xử lý để lƣu trữ truyền Đặc biệt ảnh Y học thƣờng