Tiếp cận tính toán thông minh cho việc trích xuất gan và tổn thương gan trong ảnh mr ổ bụng ba chiều

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN LÊ TRỌNG NGỌC TIẾP CẬN TÍNH TỐN THƠNG MINH CHO VIỆC TRÍCH XUẤT GAN VÀ TỔN THƢƠNG GAN TRONG ẢNH MR Ổ BỤNG BA CHIỀU LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Tp Hồ Chí Minh – Năm 2019 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN LÊ TRỌNG NGỌC TIẾP CẬN TÍNH TỐN THƠNG MINH CHO VIỆC TRÍCH XUẤT GAN VÀ TỔN THƢƠNG GAN TRONG ẢNH MR Ổ BỤNG BA CHIỀU Chuyên ngành: khoa học máy tính Mã số chuyên ngành: 62480101 Phản biện 1: TS Lê Thành Sách Phản biện 2: TS Ngô Quốc Việt Phản biện 3: TS Hà Việt Uyên Synh Phản biện độc lập 1: TS Ngô Quốc Việt Phản biện độc lập 2: TS Hà Việt Uyên Synh NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS Huỳnh Trung Hiếu PGS.TS Phạm Thế Bảo Tp Hồ Chí Minh – Năm 2019 Lời cam đoan Tơi xin cam đoan nội dung luận án kết nghiên cứu thân tác giả dƣới hƣớng dẫn cán hƣớng dẫn khoa học Tất thông tin tham khảo đƣợc nêu rõ nguồn gốc danh mục tài liệu tham khảo luận án Những đóng góp luận án nghiên cứu tác giả công bố báo đƣợc liệt kê danh mục cơng trình nghiên cứu, chƣa đƣợc cơng bố tác giả khác Các cơng trình nghiên cứu nhiều tác giả đƣợc đƣa vào luận án đƣợc đồng ý tất đồng tác giả Tác giả luận án Lê Trọng Ngọc I Lời cám ơn Trƣớc hết xin gởi lời tri ân đến PGS TS Phạm Thế Bảo PGS TS Huỳnh Trung Hiếu tận tình hƣớng dẫn để tác giả hồn thành nghiên cứu Những chuỗi dài buổi chia kiến thức chuyên môn, đạo đức khoa học, công bố khoa học đƣa tác giả lên nấc thang nghiệp khoa học Em xin gởi lời cám ơn đến TS Nguyễn Chí Hiếu PGS TS Lê Hồi Bắc viết thƣ giới thiệu để em bắt đầu đƣờng nghiên cứu Em xin gởi lời cám ơn đến thầy cô khoa Công nghệ thông tin trƣờng Đại học khoa học tự nhiên TP HCM cung cấp thêm nhiều kiến thức quý giá thông qua mơn học, chun đề để em hồn thành tốt luận án Tơi xin gởi lời cám ơn đến đồng nghiệp khoa Công nghệ thông tin trƣờng Đại học công nghiệp TP HCM chia bớt công việc để tơi có thời gian học tập hồn thành luận án Cám ơn nhà trƣờng hỗ trợ kinh phí tạo điều kiện cho tơi suốt khóa học Để có liệu hồn thành nghiên cứu, tơi biết ơn BS Phan Thanh Hải BS Nguyễn Thanh Đăng trung tâm y khoa MEDIC Cám ơn vợ gánh hết việc chăm sóc để chồng hồn thành việc học, cám ơn em gái gánh hết việc chăm sóc ba để anh hai yên tâm học tập Hơn tất muốn gởi quà đến ba ngƣời mẹ khuất có muộn màng Có lẽ khơng vƣợt qua đƣợc khó khăn trắc trở tuổi trẻ để đến đoạn đƣờng khơng có niềm tin từ ba mẹ TP Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2018 Tác giả II MỤC LỤC Lời cam đoan I Lời cám ơn II Danh mục ký hiệu, thuật ngữ, chữ viết tắt VII Danh mục bảng VIII Danh mục hình vẽ, đồ thị IX MỞ ĐẦU .1 Giới thiệu toán 1.1 Động nghiên cứu 1.1.1 Tình hình ung thƣ gan giới .1 1.1.2 Tình hình ung thƣ gan Việt nam 1.1.3 Phác đồ điều trị ung thƣ 1.2 Bài tốn trích xuất gan u gan .2 1.3 Đánh giá hiệu thuật tốn trích xuất gan u gan 1.3.1 Tiêu chuẩn vàng 1.3.2 Các độ đo .4 1.3.3 Dữ liệu thực nghiệm phƣơng pháp thực nghiệm Mục tiêu phạm vi nghiên cứu Các đóng góp luận án .5 Bố cục luận án CHƢƠNG - TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan ảnh MR ổ bụng chiều 1.2 Tổng quan nghiên cứu trich xuất gan .10 1.3 Tổng quan nghiên cứu trích xuất u gan 15 III CHƢƠNG - MƠ HÌNH TỐN HỌC CHO BÀI TỐN TRÍCH XUẤT GAN TỪ ẢNH MR Ổ BỤNG BA CHIỀU 17 2.1 Mơ hình tốn học cho tốn trích xuất gan 17 2.1.1 Biểu diễn ảnh thông qua hàm số 17 2.1.2 Biểu diễn biên dùng tập đồng mức 18 2.1.3 Phƣơng pháp tập đồng mức .19 2.1.4 Kỹ thuật biến phân .20 2.1.5 Mơ hình trích xuất gan .20 2.2 Tiền xử lý 21 2.2.1 Các thuật toán khử nhiễu 21 2.2.2 Ảnh cạnh tiềm 24 2.2.3 Thuật toán tiền xử lý 24 2.3 Xác định vùng gan xấp xỉ 25 2.3.1 Phƣơng trình Eikonal 25 2.3.2 Thuật toán Fast Marching 26 2.3.3 Thuật toán xác định biên gan xấp xỉ dùng thuật toán Fast Marching 28 2.4 Tinh chỉnh biên gan dùng kỹ thuật biến phân 30 2.5 Thuật tốn trích xuất gan 33 2.6 Kết thực nghiệm 34 2.7 Kết chƣơng .36 CHƢƠNG - THUẬT TỐN TRÍCH XUẤT GAN TỰ ĐỘNG DÙNG ĐẶC TRƢNG THỐNG KÊ CỦA GAN 38 3.1 Trích xuất vùng gan xấp xỉ .38 3.1.1 Các phép tốn hình thái học 39 IV 3.1.2 Thuật tốn trích xuất vùng gan 41 3.2 Xác định ảnh gan tiềm .42 3.2.1 Biến đổi Watershed 42 3.2.2 Ƣớc lƣợng miền mức xám gan tạo ảnh gan tiềm 46 3.3 Thuật toán trích xuất gan tự động 48 3.4 Kết thực nghiệm 49 3.5 Kết chƣơng .54 CHƢƠNG - CÁC THUẬT TỐN TRÍCH XUẤT GAN VÀ U GAN SỬ DỤNG MÁY HỌC CỰC TRỊ 55 4.1 Máy học cực trị ứng dụng 55 4.1.1 Giới thiệu mạng neural nhân tạo 55 4.1.2 Máy học cực trị 59 4.1.3 Ứng dụng vào việc xác định đƣờng trơn xấp xỉ histogram ảnh .61 4.2 Thuật tốn trích xuất gan tự động 63 4.2.1 Xác định miền mức xám ảnh gan tiềm 63 4.2.2 Thuật tốn trích xuất gan tự động 65 4.2.3 Kết thực nghiệm 65 4.3 Thuật tốn trích xuất u gan .67 4.3.1 Phân vùng ảnh sử dụng thuật toán Fast Marching .67 4.3.2 Xác định u gan dùng máy học cực trị 69 4.3.3 Thuật tốn trích xuất u gan 70 4.3.4 Kết thực nghiệm 71 4.4 Kết chƣơng .75 V CHƢƠNG - KẾT QUẢ VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN .77 5.1 Kết luận án 77 5.2 Hƣớng phát triển luận án 79 DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ 80 TÀI LIỆU THAM KHẢO 80 PHỤ LỤC - CÁC ĐỘ ĐO 88 VI Danh mục ký hiệu, thuật ngữ, chữ viết tắt Chữ viết tắt Tiếng Anh Nghĩa tiếng việt GAC Geodesic Active contour Ảnh MR Magnetic Resonance Image Ảnh cộng hƣởng từ Ảnh CT Computed Tomography Ảnh cắt lớp vi tính Image slice Lát cắt Acc Accuracy Các độ đo đánh gái kết ASSD Average symmetric surface distance RMSSD trích xuất gan u gan so với tiêu chuẩn vàng Root mean square symmetric surface distance MSSD Mean symmetric surface distance Dice Dice Sensitivity Sensitivity Specificity Specificity VII Danh mục bảng Bảng 2.1 So sánh kết trích xuất thuật tốn 2.5………………………… 35 Bảng 4.1 So sánh thể tích u trích xuất thuật tốn 4.5 tiêu chuẩn vàng……70 Bảng 4.2 Thể tích trích xuất lỗi thuật tốn 4.5……………………………… 72 Bảng 4.3 Chi tiết độ đo……………………………………………………… 72 Bảng 4.4 So sánh kết thuật toán 4.5………………………………………… 73 Bảng 5.1 Các kỹ thuật thuật tốn trích xuất gan…………………………….75 Bảng 5.2 So sánh kết trích xuất thuật tốn trích xuất gan……………76 VIII Hình 4.5 Kết đƣờng histogram hồi quy 4.2 Thuật tốn trích xuất gan tự động Thuật tốn 3.3 trích xuất gan tự động từ ảnh MR ổ bụng ba chiều, đƣợc xây dựng sở tự động phát miền mức xám gan dùng biến đổi Watershed đặc trƣng thống kê gan Trong phần miền mức xám gan đƣợc xác định tự động dựa vào thông tin phân bổ mức xám gan xung quanh đỉnh thứ hai từ phải sang histogram ảnh MR ổ bụng ba chiều nhƣ trình bày 4.1.3 Từ xây dựng thuật tốn trích xuất gan tự động tƣơng tự nhƣ thuật toán 3.3 4.2.1 Xác định miền mức xám ảnh gan tiềm Giả sử lpk giá trị đỉnh thứ hai từ phải sang đƣờng trơn xấp xỉ histogram nhƣ trình bày 4.1.3 Theo thống kê, cƣờng độ mức xám gan phân bố xung quanh giá trị lpk đƣợc xác định nhƣ công thức (4.18) l  lpk   l , u  lpk   u (4.18) 63 Tham số  l ,  u đƣợc xác định dựa thực nghiệm ảnh MR ổ bụng khơng đổi cho tồn tập ảnh thực nghiệm sau Trong báo [CT4, CT5] tham số đƣợc dùng gán giá trị  l   r  150 Ảnh I th đƣợc tạo dùng cặp ngƣỡng (l, u) vừa xác định Do mức xám tƣơng tự nội tạng, nên ảnh bao gồm gan vùng gan Ở vùng tiếp giáp gan với nội tạng khác có mức xám thay đổi chậm, dộ lớn gradient vùng nhỏ Để loại bỏ vùng ta cập nhật ảnh I th để tạo ảnh I T theo công thức (4.19) IT  p   Ith  p  u( I M  p    ), (4.19) u  x  hàm đơn vị đƣợc đinh nghĩa công thức (3.20)  đƣợc cung cấp ngƣời dùng thông qua thực nghiệm Trong báo [CT4, CT5] giá trị  20 Các tham số đƣợc xác định trƣớc thông qua thực nghiệm ảnh MR ổ bụng ba chiều Các giá trị khơng đổi tồn tập liệu, nhƣ xem thuật tốn 4.2 tự động Thuật toán 4.2 ƣớc lƣợng miền mức xám gan tạo ảnh gan tiềm Đầu vào : ảnh độ lớn gradient I M Tham số:  r , l ,  Đầu ra: ảnh gan tiềm Xác định đƣờng trơn xấp xỉ histogram dùng thuật toán 4.1 Xác định đỉnh thứ hai từ phải sang Xác định miền mức xám sử dụng công thức (4.18) Xác định ảnh gan tiềm sử dụng công thức (4.19) 64 4.2.2 Thuật tốn trích xuất gan tự động Nhƣ với việc sử dụng thuật toán 3.2 để tự động xác định ảnh gan tiềm thay cho bƣớc 2.1 thuật toán 3.3 ta đƣợc thuật tốn trích xuất gan tự động 4.3 Thuật tốn 4.3 Thuật tốn trích xuất gan tự động Đầu vào: Đầu ra: Ảnh MR ổ bụng ba chiều (I) biên gan, thể tích gan Tiền xử lý 1.1 Tạo ảnh khử nhiễu ảnh độ lớn gradient dùng thuật toán 2.2 Tạo biên gan xấp xỉ 2.1 Tạo ảnh gan tiềm dùng thuật toán 4.2 2.2 Xác định vùng gan xấp xỉ sử dụng thuật toán 3.1 Tinh chỉnh biên gan 3.1 Tinh chỉnh biên gan sử dụng phƣơng trình (2.56) Xác định thể tích gan 4.2.3 Kết thực nghiệm Tập liệu thực nghiệm gồm 10 ảnh MR ổ bụng ba chiều đƣợc thu thập trung tâm y khoa Medic Các biên gan đƣợc bác sỹ chun gia chẩn đốn hình ảnh MEDIC vẽ tay cách cẩn thận lát cắt ảnh để xây dựng tiêu chuẩn vàng Thời gian trích xuất trung bình 1.02 ± 0.8 phút (CPU: Intel, core i7, 2.8 GHz ) trích xuất thủ cơng 24.7 ± 3.7 phút (p