Một số phương pháp nâng cao chất lượng ảnh y học

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Nguyễn Thị Hồng MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Y HỌC LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Ngun-2011 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Th¸i Nguyªn - http://www.lrc-tnu.edu.vn 20 MỤC LỤC TRANG Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục ký hiệu, chữ viết tắt Danh mục hình (hình vẽ, ảnh chụp, đồ thị ) Mở đầu Chƣơng 1.1 1.2 Giới thiệu xử lý ảnh y học Những đề xử lý ảnh ii iii 3 1.1.1 1.1.2 Giới thiệu Khái niệm vấn đề xử lý ảnh 1.1.3 Một số định dạng ảnh 11 Xử lý ảnh y học 1.2.1 Giới thiệu xử lý ảnh y học 1.2.2 Chẩn đốn dựa hình ảnh 14 14 16 1.2.3 Chƣơng 2.1 i 1.2.2.1 Hình ảnh X-quang 1.2.2.2 Hình ảnh siêu âm ( Ultrasound) 1.2.2.3 Hình ảnh chụp cắt lớp ( CT- scanner) 1.2.2.4 Hình ảnh chụp cộng hưởng từ ( MRI) Các chuẩn ảnh y học truyền thông ảnh y học 17 19 21 22 24 1.2.3.1 Chuẩn DICOM 1.2.3.2 Chuẩn PACS 2.1.1.2 Tách ngưỡng 25 26 32 32 32 32 33 2.1.1.3 Bó cụm 33 2.1.1.4 Cân histogram 2.1.1.5 Kỹ thuật tách ngưỡng tự động 34 Một số phƣơng pháp nâng cao chất lƣợng ảnh y học Các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh 2.1.1 Các kỹ thuật không phụ thuộc không gian 2.1.1.1 Tăng giảm độ sáng 34 2.1.2 2.2 Chƣơng 3.1 3.2 3.3 2.1.1.6 Biến đổi cấp xám tổng thể Các kỹ thuật phụ thuộc không gian 35 35 2.1.2.1 Lọc trung vị 2.1.2.2 Lọc trung bình 35 36 2.1.2.3 Lọc trung bình theo giá trị k gần 37 Một số kỹ thuật chọn lọc nâng cao chất lượng ảnh y học 2.2.1 Khử nhiễu ảnh y học 37 38 2.2.1.1 Kỹ thuật lọc trung vị (median filter) 2.2.1.2 Phương pháp lọc Wiener 39 41 2.2.2 2.2.1.3 Phương pháp lọc Bayes Nâng cao độ tương tương phản 2.2.2.1 Cân Histogram 43 45 46 2.2.3 2.2.2.2 Giới thiệu kỹ thuật Retinex Nổi biên ảnh y học 2.2.3.1 Phân loại ký thuật phát biên 48 50 50 2.2.3.2 Quy trình phát biên trực tiếp 2.2.3.3 Phương pháp Gradient 2.2.3.4 Phương pháp Laplace 51 52 55 58 Cài đặt chƣơng trình thử nghiệm số chức nâng cao chất lƣợng ảnh y học Giới thiệu chương trình Giao diện chức chương trình Các kết thực nghiệm Kết luận hƣớng phát triển Tài liệu tham khảo Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 58 58 61 63 65 http://www.lrc-tnu.edu.vn DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT TT Tên viết tắt PACS DICOM Tên tiếng anh Định nghĩa Picture Archiving and Hệ thống lưu trữ truyền Communication System ảnh Digital Imaging and Số hóa truyền ảnh y tế Communications in Medicine Mạng toàn cầu WWW World Wide Web HTTP Hypertext Transfer Protocol Giao thức truyền văn siêu liên kết CT Computed Tomography Chụp cắt lớp MRI Magnetic Resonance Hình ảnh chụp cộng hưởng Imaging từ hạt nhân Single Photon Emission Chụp cắt lớp phát xạ photon Computed Tomography đơn (Hình ảnh y học hạt SPECT nhân) PET Positron Emission Chụp cắt lớp phát xạ Tomography Positron ( Hình ảnh y học hạt nhân) Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn DANH MỤC CÁC HÌNH Hình Trang Hình 1.1 Các bước xử lý ảnh Hình 1.2 Sơ đồ phân tích xử lý ảnh lưu đồ thông tin khối Hình 1.3 Lân cận điểm ảnh tọa độ (x,y) 10 Hình 1.4 Phân chia loại ảnh y học theo nguồn lượng tạo thành 15 Hình 1.5 Hình ảnh X-quang cột sống 19 Hình 1.6 Hình ảnh siêu âm gan 20 Hình 1.7 Hình ảnh chụp cắt lớp cột sống 22 Hình 1.8 Hình ảnh chụp cộng hưởng từ não 23 Hình 1.9 Mơ hình PACS 27 Hình 1.10 Tiến trình hiển thị ảnh 29 Hình 1.11 Kiến trúc hệ thống quản lý ảnh y khoa mơi trường PACS 30 Hình 1.12 Kiến trúc PACS điển hình cho hiển thị ảnh dựa Web 30 Hình 2.1 Minh họa ảnh A cửa sổ N * M cho lọc trung vị 41 Hình 2.2 Ảnh X-quang tuyến vú trước (a) sau (b) nâng cao độ tương phản cân Histogram 48 Hình 2.3 Ảnh nguyên (X-quang) 49 Hình 2.4 Ảnh thực Retinex 40 Hình 2.5 Ảnh nguyên ( CT) 50 Hình 2.6 Ảnh thực Retinex 50 Hình 3.1 Giao diện chương trình với chức Tập tin 59 Hình 3.2 Chức Các lọc xử lý 59 Hình 3.3 Chức Tăng độ tương phản 60 Hình 3.4 Chức Nổi biên ảnh 60 Hình 3.5 Kết kỹ thuật biên Gradient 62 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỞ ĐẦU Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học cơng nghệ Nó chuyên ngành mẻ so với nhiều ngành khác tốc độ phát triển nhanh có nhiều ứng dụng lĩnh vực khoa học, đời sống Trong thiên văn học, xử lý ảnh giúp nhà khoa học thu thập phân tích hình ảnh vũ trụ; địa lý, người ta dựa vào xử lý ảnh để lập xác đồ địa hình, địa giới; nén ảnh cần thiết cho lĩnh vực thông tin truyền thông; kỹ thuật nhận dạng ảnh dùng nhiều lĩnh vực liên quan đến quản lý kinh tế, quân sự; y học, xử lý ảnh hỗ trợ tốt cho việc chuẩn đoán bệnh khối u, xương, mạch, ung thư… Hiện nay, xử lý ảnh yếu tố định khoa học kỹ thuật, nhiên trình thu nhận ảnh, ảnh thu phần nhiều có chất lượng không ý muốn Đặc biệt ảnh y học đặc trưng thường chụp phận bên thể người thiết bị đặc biệt, chuyên dụng máy chụp X-quang, máy chụp CT, máy siêu âm nên thường bị mờ, nhiễu, không sắc nét…ảnh hưởng đến chất lượng, gây khó khăn cho việc chuẩn đoán bệnh Do vậy, thiết bị chụp y tế với công nghệ ngày nâng cao để hỗ trợ cho việc phân tích xử lý thông tin từ ảnh vấn đề đặt cần phải giải song song việc nâng cao chất lượng ảnh - khâu quan trọng coi bước tiền xử lý cho bước phân đoạn ảnh y học Quá trình tiền xử lý giới nghiên cứu với nhiều cách tiếp cận khác giới y học tin học Trong luận văn “ Một số phƣơng pháp nâng cao chất lƣợng ảnh y học“ này, tơi tập trung tìm hiểu phương pháp, thuật tốn nâng cao chất lượng ảnh nói chung chọn lọc ứng dụng, tìm hiểu số phương pháp cụ thể nâng cao Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn chất lượng ảnh y học, cài đặt chương trình với số chức để thực nghiệm kết Luận văn chia làm chương, cụ thể nội dung chương sau: Chương Giới thiệu xử lý ảnh y học ( Trình bày khái niệm q trình xử lý ảnh nói chung ảnh y học nói riêng) Chương Một số phương pháp nâng cao chất lượng ảnh y học (Nêu phương pháp nâng cao chất lượng ảnh chọn lọc phương pháp nâng cao chất lượng ảnh phù hợp với đặc trưng ảnh y học) Chương Cài đặt chương trình thử nghiệm số chức nâng cao chất lượng ảnh y học Trong trình thực luận văn, có nhiều cố gắng, nỗ lực tránh khỏi thiếu sót, hạn chế điều kiện thời gian lực có hạn.Tơi chân thành mong nhận góp ý thầy giáo, cô giáo bạn học để hồn thiện luận văn, chương trình thử nghiệm xây dựng để có kiến thực thực tế bổ ích áp dụng qúa trình làm việc nghiên cứu sau Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn CHƢƠNG GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH Y HỌC 1.1 NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Giới thiệu Xử lý ảnh lĩnh vực mang tính khoa học cơng nghệ Nó ngành khoa học mẻ so với nhiều ngành khoa học khác tốc độ phát triển nhanh, kích thích trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt máy tính chun dụng riêng cho Xử lý ảnh nghiên cứu, tìm hiểu giảng dạy bậc đại học nước ta khoảng chục năm Đây ngành liên quan đến nhiều lĩnh vực cần nhiều kiến thức sở khác Đầu tiên phải kể đến Xử lý tín hiệu số môn học cho xử lý tín hiệu chung, khái niệm tích chập, phép biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, lọc hữu hạn… Thứ hai, cơng cụ tốn Đại số tuyến tính, xác xuất, thống kê Một số kiến thức cần thiết Trí tuệ nhân tao, Mạng nơ ron nhân tạo đề cập trình phân tích nhận dạng ảnh Thuật ngữ “ xử lý ảnh số” thường dùng để trình xử lý ảnh hai chiều máy tính, ảnh số thường biểu diễn ma trận hai chiều số thực hay số phức gồm số hữu hạn bit Để xử lý máy tính, ảnh cho (ảnh, giấy phim hay đồ thị ) phải số hoá (digitalized) lưu dạng ma trận hai chiều bit Các phương pháp xử lý ảnh ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh phân tích ảnh Ứng dụng biết đến nâng cao chất lượng ảnh báo truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ năm 1920 Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng độ phân giải ảnh Việc nâng cao chất lượng ảnh phát triển vào khoảng năm 1955 Điều giải thích sau chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho q trình xử lý ảnh sơ thuận lợi Năm Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 1964, máy tính có khả xử lý nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng vệ tinh Ranger Mỹ bao gồm: làm đường biên, lưu ảnh Từ năm 1964 đến nay, phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng Các phương pháp tri thức nhân tạo mạng nơ ron nhân tạo, thuật toán xử lý đại cải tiến, công cụ nén ảnh ngày áp dụng rộng rãi thu nhiều kết khả quan Chúng ta xem xét bước cần thiết xử lý ảnh sau: đầu tiên, ảnh tự nhiên từ giới thu nhận qua thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh) Trước đây, ảnh thu qua Camera ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR) Gần đây, với phát triển công nghệ, ảnh màu đen trắng lấy từ camera, máy ảnh, sau chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý Mặt khác, ảnh tiếp nhận từ vệ tinh; quét từ ảnh chụp máy quét ảnh… Sơ đồ bao gồm thành phần sau: a) Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh nhận qua camera màu đen trắng Thường ảnh nhận qua camera ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, ảnh Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Ngun http://www.lrc-tnu.edu.vn 25 dịng), có loại camera số hoá (như loại CCD – Change Coupled Device) loại photodiot tạo cường độ sáng điểm ảnh Camera thường dùng loại quét dòng ; ảnh tạo có dạng hai chiều Chất lượng ảnh thu nhận phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh) b) Tiền xử lý (Image Preprocessing) Sau thu nhận, ảnh nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào tiền xử lý để nâng cao chất lượng Chức tiền xử lý lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét c) Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh Phân vùng ảnh tách ảnh đầu vào thành vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) phong bì thư cho mục đích phân loại phẩm, cần chia câu, chữ địa tên người thành từ, chữ, số (hoặc vạch) riêng biệt để nhận dạng Đây phần phức tạp khó khăn xử lý ảnh dễ gây lỗi, làm độ xác ảnh Kết nhận dạng ảnh phụ thuộc nhiều vào công đoạn d) Biểu diễn ảnh (Image Representation) Đầu ảnh sau phân đoạn chứa điểm ảnh vùng ảnh (ảnh phân đoạn) cộng với mã liên kết với vùng lận cận Việc biến đổi số liệu thành dạng thích hợp cần thiết cho xử lý máy tính Việc chọn tính chất để thể ảnh gọi trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việc tách đặc tính ảnh dạng thơng tin định lượng làm sở để phân biệt lớp đối tượng với đối tượng khác phạm vi ảnh nhận Ví dụ: nhận dạng ký tự phong bì thư, miêu tả đặc trưng ký tự giúp phân biệt ký tự với ký tự khác e) Nhận dạng nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 55 Tiếp theo làm biên toán tử đạo hàm b3) Định vị điểm biên Vì kỹ thuật làm biên có hiệu ứng phụ tăng nhiễu , có số điểm biên giả cần loại bỏ b4) Liên kết trích chọn biên Như nói, phát biên phân vùng ảnh tốn đối ngẫu Vì phát biên thông qua việc phân vùng ảnh 2.2.3.3 Phương pháp Gradient Phương pháp gradient phương pháp dò biên cục dựa vào cực đại đạo hàm Theo định nghĩa, gradient véctơ có thành phần biểu thị tốc độ thay đổi giá trị điểm ảnh theo hai hướng x y Các thành phần gradient tính bởi: f(x+dx,y) – f(x,y) df(x,y) = fx ≈ dx dx f(x,y+dy) – f(x,y) df(x,y) = fy ≈ dy dy với dx khoảng cách điểm theo hướng x ( khoảng tính số điểm) tương tự với dy Trên thực tế, người ta hay dùng với dx = dy = Trong kỹ thuật Gradient, người ta chia thành kỹ thuật (do dùng toán tử khác nhau): kỹ thuật Gradient kỹ thuật La bàn Kỹ thuật Gradient dùng tốn tử Gradient lấy đạo hàm theo hai hướng; cịn kỹ thuật La bàn lấy đạo hàm theo hướng chính: Bắc, Nam, Đơng ,Tây Đơng Bắc, Tây Bắc, Đông Nam, Tây Nam Trong phạm vi luận văn ta tìm hiểu sâu kỹ thuật Gradient Kỹ thuật sử dụng cặp mặt nạ H1 H2 trực giao ( theo hướng vng góc) Nếu định nghĩa g1,g2 gradient tương ứng theo hướng x y, biên độ gradient, ký hiệu g điểm (m,n) tính theo cơng thức: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 56 (1) Chú ý: để giảm tính tốn, cơng thức tính gần bởi: A0 = | g1(m,n) | + | g2(m,n) | Các toán tử đạo hàm áp dụng nhiều ta xét số toán tử tiêu biểu: toán tử Robert, Sobel, Prewitt… Trước tiên xét toán tử Robert Toán tử Robert đề xuất vào năm 1965 Nó áp dụng trực tiếp công thức đạo hàm điểm (x,y) Với điểm ảnh I(x,y) I, đạo hàm theo x, theo y ký hiệu tương ứng gx, gy tính: gx = I(x +1,y) – I(x,y) gy =I(x,y+1) – I(x,y) điều tương đương với việc chập ảnh với mặt nạ H1 H2: Ta gọi H1,H2 mặt nạ Robert Trong trường hợp tổng quát, giá trị gradient biên độ g gradient hướng Or tính cơng thức (1) Thường để giảm thời gian tính tốn, người ta cịn tính gradient theo chuẩn sau: A1 = | g1(m,n) + g2(m,n) | A2 = max( | g1(m,n) | , | g2(m,n) |) Cần lưu ý rằng, lạm dụng ngôn từ, ta lấy đạo hàm ảnh thực mô xấp xỉ đạo hàm kỹ thuật nhân chập ảnh số tín hiệu rời rạc, đạo hàm không tồn Trong kỹ thuật Sobel Prewitt người ta sử dụng mặt nạ: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 57 Ngang (hướng x) Dọc(hướng y) a) Mặt nạ Sobel Ngang (hướng x) Dọc(hướng y) b) Mặt nạ Prewitt Ngang (hướng x) Dọc(hướng y) c) Mặt nạ đẳng hướng (Isometric) Gradient tính xấp xỉ cơng thức Gx=Hx  I Gy=Hy I (Hx nhân chập với I, Hy nhân chập với I) Thực tế cho thấy toán tử Sobel Prewitt tốt toán tử Robert chúng nhạy cảm với nhiễu * Thuật tốn dị biên theo phương pháp Gradient sau: Đầu vào: ma trận ảnh cần tìm biên (ảnh nhị phân đen trắng ảnh màu dạng bmp) mặt nạ I1 I2 Đầu ra: Một ma trận ảnh (chứa đường biên tìm thấy) Giải thuật // Gradient Algorithm For (mỗi điểm ảnh ảnh) if(Nếu điểm ảnh nẳm đường viền ảnh) Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 58 Gán giá trị điểm ảnh đường viền ảnh =0 (hoặc màu ảnh) else { - Tính xấp xỉ Gradient theo chiều x (Gx): nhân chập với mặt nạ I1 -Tính xấp xỉ Gradient theo chiều y (Gy): nhân chập với mặt nạ I2 -Tính giá trị điểm ảnh theo công thức xấp xỉ G: G=|Gx|+ |Gy| - Nếu giá trị điểm ảnh lớn số màu ảnh gán giá trị ảnh giá trị màu lớn } 2.2.3.4 Phương pháp Laplace Các phương pháp đánh giá Gradient làm việc tốt mà độ sáng thay đổi rõ nét Khi mức sáng thay đổi chậm, miền chuyển tiếp trải rộng, phương pháp cho hiệu sử dụng phương pháp đạo hàm bậc hai gọi phương pháp Laplace Kết nghiên cứu cho thấy phương pháp Gradient nhậy cảm với nhiễu thường tạo nên biên kép Toán tử Laplace dùng nhiều kiểu mặt nạ khác để xấp xỉ đạo hàm bậc hai Dưới kiểu mặt nạ hay dùng Kỹ thuật Laplace cho đường biên mảnh, tức đường biên có độ rộng pixel Tuy nhiên, kỹ thuật nhạy cảm với nhiễu đạo hàm bậc hai thường khơng ổn định Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 59 Kỹ thuật dò biên theo cách tính xấp xỉ đạo hàm bậc hai dựa mặt nạ Chương trình sử dụng mặt nạ H2 cách dò biên theo kỹ thuật Laplace Gọi G ma trận điểm thu sau nhân chập ma trận điểm ảnh (của ảnh cần tìm biên)với mặt nạ H2 G ma trận điểm ảnh chứa đường biên cần tìm * Thuật tốn dị biên theo phương pháp Laplace sau: Đầu vào: ma trận ảnh cần tìm biên: mặt nạ H2 Đầu ra: Một ma trận ảnh (chứa đường biên tìm thấy) Giải thuật // Laplace Algorithm For (mỗi điểm ảnh ảnh) if(Nếu điểm ảnh nẳm đường viền ảnh) Gán giá trị điểm ảnh đường viền ảnh =0 (hoặcbằng màu ảnh) else { - Tính xấp xỉ Laplace G: nhân chập với mặt nạ I1 - Nếu giá trị điểm ảnh lớn số màu ảnh gán giá trị ảnh giá trị màu lớn } Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 60 Trên luận văn số phương pháp tăng cường chất lượng ảnh Hiện nghiên cứu giới có nhiều thuật tốn đưa dựa phép biến đổi không gian thời gian Phạm vi luận văn đưa nhiều kỹ thuật tính hạn chế nghiên cứu Ở chương tiến hành số cài đặt thử nghiệm kỹ thuật CHƢƠNG CÀI ĐẶT CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM MỘT SỐ CHỨC NĂNG Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Ngun http://www.lrc-tnu.edu.vn 61 3.1 GIỚI THIỆU CHƢƠNG TRÌNH Chương trình thực xử lý nâng cao chất lượng ảnh phiên Demo luận văn giới thiệu số thuật toán cài đặt hoạt động tốt ảnh y học thử nghiệm, chưa hoàn thiện sở để so sánh, đánh giá kỹ thuật nêu Chương trình viết ngôn ngữ Visual C++ Windows 3.2 GIAO DIỆN VÀ CHỨC NĂNG CỦA CHƢƠNG TRÌNH Giao diện chương trình gồm số chức sau: - Chức Tập tin: gồm thao tác tập tin ảnh, phân rã thành chức : - Mở fie ảnh - Lưu ảnh - Quay ảnh ban đầu - Thốt chương trình - Chức Chuyển ảnh: thao tác chuyển ảnh thành ảnh xám - Chức Các lọc xử lý: thực kỹ thuật lọc nhiễu ảnh y học, gồm chức con; - Lọc Trung vị - Lọc Wiener - Lọc Bayes - Chức Tăng độ tương phản: thực tăng độ tương phản gồm chức năng: - Cân Histogram - Retinex - Chức Nổi biên ảnh: thực kỹ thuật biên gồm: - Gradient: - Robert - Sobel - Prewitt - Laplace -Chức Trợ giúp gồm: chức Hướng dẫn sử dụng Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 62 Hình 3.1 Giao diện chương trình với chức Tập tin Hình 3.2 Chức Các lọc xử lý Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 63 H ình 3.3 Chức Tăng độ tương phản H ình 3.4 Chức Nổi biên ảnh 3.3 CÁC KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 64 Do điều kiện khơng thể đánh giá kết thực nghiệm xác luận văn tìm hiểu chọn lọc phương pháp phù hợp với ảnh y học nên trình bày kết qủa theo đánh giá chuyên gia thông qua thiết bị chuyên dụng * Kết thực nghiệm số phương pháp khử nhiễu ảnh đánh giá thông qua thực nghiệm nghiên cứu ( tổng hợp tài liệu dịch) sau: Bộ lọc Hiệu quả(%) Trung vị 8.75 Wiener 15.50 Bayes 56.62 Đối với kỹ thuật biên, mặt định tính định lượng theo nghiên cứu, mặt nạ Sobel phương pháp cho chất lượng biên tốt với hình ảnh: Phép tốn Tỉ lệ tín hiệu / nhiễu (SNR) Sobel 2.123 Prewitt 2.556 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 65 Robert Prewitt Sobel Hình 3.5 Kết kỹ thuật biên Gradient Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 66 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN Qua trình tìm hiểu tự nghiên cứu, với giúp đỡ nhiệt tình thầy giáo hướng dẫn, thầy cô bạn bè, luận văn đạt số kết sau: - Nêu rõ ý nghĩa, tầm quan trọng việc xử lý ảnh lĩnh vực y học, đặc biệt công đoạn nâng cao chất lượng ảnh y học phục vụ cho công tác truyền thông chẩn đốn bệnh - Trình bày kiến thức xử lý ảnh đặc trưng riêng biệt ảnh y học so với loại ảnh khác - Trình bày lựa chọn số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh phù hợp hiệu ảnh y học - Xây dựng chương trình thử nghiệm áp dụng số kỹ thuật nêu ảnh y học để thấy kiểm chứng kết phương pháp Những hạn chế luận văn: - Một số phương pháp kỹ thuật xử lý nâng cao chất lượng ảnh chưa khai thác hết, chưa tập trung vào vài kỹ thuật bật để sâu sở lý thuyết chương trình - Chương trình thử nghiệm chưa cài đặt hết tất thuật toán đưa hạn chế mặt thời gian để hồn chỉnh số thuật tốn cịn phức tạp Hướng phát triển tương lai: Trong chẩn đoán, 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 gian, thời gian việcchẩn đốn chữa trị, giảm chi phí khám chữa bệnh cho bệnh nhân Như nêu trên, y tế từ xa với hỗ trợ máy móc cơng nghệ cao thơng qua hệ thống lữu trữ truyền thông PACS, internet ngày trở nên phổ biến hướng Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 67 phát triển giới thập kỷ qua phát triển mạnh tương lai Hiện nay, giới có hai hướng phát triển chủ yếu y tế từ xa Một nghiên cứu tổ chức mạng đường truyền Các liệu y tế, y học gồm vǎn bản, âm thanh, hình ảnh, tổ chức xử lý khai thác qua điện thoại mạng nội bộ, mạng internet, truyền hình, cáp quang… Hướng thứ hai phát triển phần mềm quản lý liệu nhằm xây dựng hệ thống quản lý thông tin bệnh viện, hệ thống lưu trữ, xử lý, khai thác sở liệu, âm thanh, thao tác, phân tích xử lý hình ảnh để phục vụ việc chẩn đoán điều trị, hội chẩn từ xa truyền hình ảnh động liệu khác từ thiết bị chẩn đốn hình ảnh siêu âm, X quang, CT scaner, cộng hưởng từ hạt nhân Do vậy, hướng phát triển cho tăng cường chất lượng ảnh y học rộng mở Đã có nhiều nghiên cứu, phân tích phương pháp tăng cường chất lượng ảnh, nhiều phần mềm đời 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 ảnh y học chuyên biệt để phát triển thành phần mềm hồn chỉnh cần phải có nghiên cứu, tìm hiểu thời gian dài với nhiều nhân lực chuyên ngành công nghệ thông tin y học Vì thời gian lực có hạn, tơi hi vọng luận văn mở hướng tìm hiểu phát triển phần mềm xử lý ảnh chuyên ngành y học, thay cho hướng khai thác, phát triển nhiều phần mềm quản lý lĩnh vực mà trở nên bão hoà TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 68 Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình (2007), “Xử lý ảnh ’’, NXB Khoa học Kỹ thuật Nguyễn Thanh Thuỷ, Lương Mạnh Bá ( 1998), “ Nhập môn xử lý ảnh số”, NXB Khoa học kỹ thuật, Hà nội Nguyễn Quang Hoan (2006), “Giáo trình Xử lý ảnh” Học viện Bưu Viễn thơng Tiếng Anh Anita Shinkar, Prakash Devale (2007), “Contrast Enhancement Technique for Medical Images”, 3rd Indian International Conference on Artificial Intelligence, Pune, India, December 17-19 Dah-Chung Chang, Wen-Rong Wu (1998), “Image Contrast Enhancement Based on a HistogramTransformation of Local Standard Deviation”, IEEE Transaction on Medical Imaging Geoff Dougherty (2009), “Digital Image Processing for Medical Applications”, Cambridge University Press, pp 91-100,123-269 Monica Trifas (2002), “Medical Image Enhancement”, Jacksonville State University, Vol 21, No 4, pp 343-353 P Jagatheeswari , S.Suresh Kumar, M Rajaram (2009), “Contrast Enhancement for Medical Images Based on Histogram Equalization Followed by Median Filter”, Proceedings of the International Conference on Man-Machine Systems K Karthikeyan, C Chandrasekar (2011), “Speckle Noise Reduction of Medical Ultrasound Images using Bayesshrink Wavelet Threshold”, International Journal of Computer Applications, No.9 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 69 10.Mohamed Roushdy (2006), “Comparative Study of Edge Detection Algorithms Applying on the Grayscale Noisy Image Using Morphological Filter”, GVIP Journal, Volume 6, Issue 4, December 11.Prof J.Mehena (2011), “Medical Images Edge Detection Based on Mathematical Morphology”, International Journal of Computer & Communication Technology (IJCCT), Volume-2, Issue-VI 12.Shantanu H Joshi, Antonio Marquina, Stanley J Osher, Ivo Dinov, John Darrell Van Horn, and Arthur Toga (2008), “Image Resolution Enhancement and its applications to Medical Image Processing”, University of California 13 Xujia Qin, Shishuang Liu, Wu Zhengqiang, Jun Han (2008), “Medical Image Enhancement Method Based on 2D Empirical Mode Decomposition”, Bioinformatics and Biomedical Engineering, ICBBE 2008 The 2nd International Conference on, pp 2484-2488 14 Zia-ur Rahman, Glenn A Woodell, Daniel J Jobson (2001), “Retinex Image Enhancement: Application to Medical Images”, NASA Medical Imaging Conference Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ... lý ảnh y học ( Trình b? ?y khái niệm trình xử lý ảnh nói chung ảnh y học nói riêng) Chương Một số phương pháp nâng cao chất lượng ảnh y học (Nêu phương pháp nâng cao chất lượng ảnh chọn lọc phương. .. y học tin học Trong luận văn “ Một số phƣơng pháp nâng cao chất lƣợng ảnh y học? ?? n? ?y, tập trung tìm hiểu phương pháp, thuật tốn nâng cao chất lượng ảnh nói chung chọn lọc ứng dụng, tìm hiểu số. .. phương pháp xử lý ảnh ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh phân tích ảnh Ứng dụng biết đến nâng cao chất lượng ảnh báo truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ năm 1920 Vấn đề nâng cao chất