TIẾP CẬN TÍNH TOÁN THÔNG MINH CHO VIỆC TRÍCH XUẤT GAN VÀ U GAN TỪ ẢNH MR Ổ BỤNG BA CHIỀU TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN LÊ TRỌNG NGỌC TIẾP CẬN TÍNH TỐN THƠNG MINH CHO VIỆC TRÍCH XUẤT GAN VÀ U GAN TỪ ẢNH MR Ổ BỤNG BA CHIỀU Ngành: khoa học máy tính Mã số ngành: 62480101 TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Tp Hồ Chí Minh năm 2019 Cơng trình hồn thành trường Đại học Khoa học Tự nhiên – Đại học quốc gia TP HCM Người hướng dẫn khoa học HDC: PGS.TS Huỳnh Trung Hiếu HDP: PGS.TS Phạm Thế Bảo 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 Luận án bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp sở đào tạo họp trường Đại học Khoa học Tự nhiên Vào hồi ngày tháng năm Có thề tìm hiểu luận án thư viện: Thư viện Tổng hợp Quốc gia Tp.HCM Thư viện trường Đại học Khoa học tự nhiên - HCM MỞ ĐẦU Theo thông tin tổ chức y tế giới (WHO) ung thư nguyên nhân tử vong lớn thứ hai giới Theo báo cáo WHO năm 2014, Việt nam có thêm 16.815 ca ung thư gan nam giới (chiếm số lượng cao loại ung thư) 5.182 ca ung thư gan nữ giới (đứng thứ ba sau ung thư vú ung thư phổi) Từ cho thấy việc điều trị ung thư nói chung ung thư gan nói riêng trở nên cấp thiết Tất phác đồ điều trị cho thấy việc trích xuất gan u gan (tức xác định thể tích vị trí gan u gan) cần thiết Công việc bác sỹ thực cách thủ công lát cắt (slice) ảnh ảnh chụp cắt lớp vi tính (CT, Computed Tomography) ảnh cộng hưởng từ (MR, Magnetic Resonance) Công việc nhiều thời gian độ xác phụ thuộc vào kinh nghiệm, kiến thức người thực Với việc ngày giảm giá thành, không chịu tác hại tia X ảnh CT ưu chẩn đoán ảnh MR nhiều trường hợp ảnh MR lựa chọn ngày phổ biến chẩn đoán điều trị bên cạnh ảnh CT Tuy nhiên với phân bố mức xám phức tạp ảnh MR việc phát triển phương pháp trích xuất gan u gan từ ảnh cịn nhiều hạn chế, áp dụng phương pháp trích xuất gan u gan từ ảnh CT vào ảnh MR phần lớn không thành công Hiện chưa nhiều cơng trình có ý nghĩa trích xuất gan u gan từ ảnh MR ổ bụng công bố Từ trình bày hình thành tốn nghiên cứu luận án đề xuất thuật tốn trích xuất gan u gan từ ảnh MR ổ bụng ba chiều Hiệu thuật tốn trích xuất gan u gan đánh giá qua thời gian thực thi, mức độ hỗ trợ máy tính (tự động hay bán tự động) độ xác kết trích xuất Để đánh giá độ xác kết trích xuất gan u gan, ta phải so sánh với mơ hình thật gan u gan Tuy nhiên thực tế ta khơng có mơ hình thật Vì để phục vụ nghiên cứu mơ hình thật gan u gan thường xác định ảnh thông qua chuyên gia kinh nghiệm Với lát cắt ảnh MR ổ bụng ba chiều, chuyên gia vẽ thủ công biên gan biên u gan Từ xác định mơ hình gan u gan, mơ hình xem tiêu chuẩn vàng thay mơ hình thật Kết trích xuất sử dụng thuật tốn so sánh với tiêu chuẩn vàng để đánh giá hiệu thuật toán Các độ đo thể phù hợp kết trích xuất gan thuật toán so với tiêu chuẩn vàng độ đo thể tích độ xác (Accuracy), hệ số Dice tỷ lệ thể tích trích xuất lỗi Đối với kết trích xuất u gan cịn sử dụng thêm độ đo khoảng cách bề mặt u gan trích xuất thuật tốn tiêu chuẩn vàng ASSD (average symmetric surface distance), độ đo RMSSD (root mean square symmetric surface distance) MSSD (mean symmetric surface distance) Các độ đo sử dụng phổ biến từ hội nghị MICCAI 20071, MICCAI 20082 dùng rộng rãi nghiên cứu phân đoạn ảnh y khoa Các độ đo trình bày thảo luận chi tiết phụ lục Dữ liệu thực nghiệm thu thập từ trung tâm y khoa MEDIC (Việt nam), trung tâm y khoa đại học Chicago (Hoa kỳ), TCIA (The Cancer Imaging Archive)3 Biên gan u gan chuyên gia trung tâm xác định http://sliver07.org/miccai.php https://web.archive.org/web/20131216120403/http://lts08.bigr.nl/ http://www.cancerimagingarchive.net/ 2 CHƯƠNG - TỔNG QUAN Nguyên lý tạo ảnh MR dựa vào tượng cộng hưởng từ hạt nhân Trong máy chụp ảnh MR dùng hạt nhân nguyên tử hydro nước Vì phân bố mức xám ảnh MR ổ bụng phụ thuộc vào phân bổ phần nước Khi xuất u gan, phân bố nước gan nói riêng vùng bụng nói chung thay đổi dẫn đến phân bố mức xám ảnh MR thay đổi Vì phương pháp trích xuất gan từ ảnh MR ổ bụng trường hợp không bị ung thư gan khó áp dụng trực tiếp trường hợp bị ung thư gan Nhiều cơng bố trích xuất gan từ ảnh CT ổ bụng dựa vào giả định: nhu mô gan gần đồng nhất, việc nâng cao độ tương phản làm cho gan sáng nội tạng xung quanh Hai giả định không ảnh MR, phương pháp trích xuất gan từ ảnh CT khó áp dụng trực tiếp ảnh MR U gan ảnh MR ổ bụng ba chiều có mức xám biến thiên phức tạp trùng với nhiều vùng u (bao gồm gan ngồi gan) U gan khơng có cấu trúc hình học định biên khơng rõ ràng, thuật toán xử lý ảnh dựa thơng tin hình học sử dụng Các cơng bố gần trích xuất khối u gan ác tính chủ yếu tập trung vào liệu ảnh CT cải tiến phương pháp MICCAI 2008 Hiện chưa tìm thấy cơng bố có ý nghĩa sử dụng liệu ảnh MR CHƯƠNG - MƠ HÌNH TỐN HỌC CHO BÀI TỐN TRÍCH XUẤT GAN TỪ ẢNH MR Ổ BỤNG BA CHIỀU Mơ hình tốn học cho tốn trích xuất gan 2.1 Trước hết ảnh biểu diễn thông qua hàm số định nghĩa công thức (2.1) (2.1) I hàm có đạo hàm cấp I(x, y, z) giá trị mức xám điểm ảnh tọa độ (x, y, z) Luận án sử dụng ảnh I tương đương với hàm I Do I hàm số liên tục có đạo hàm cấp nên định nghĩa tốn tử gradient, div, laplace Tiếp đến biên gan biểu diễn mặt đồng mức Khơng tính tổng qt ta dùng hàm đồng mức cho giá trị không (0), lúc biên viết phương trình (2.2)   {( x, y, z) |  ( x, y, z)  0}, (2.2)  hàm đồng mức cho giá trị khơng Trong tồn luận án sử dụng hàm đồng mức hàm khoảng cách có dấu Với việc biễu diễn biên gan dùng tập đồng mức, thơng tin hình học (pháp vector, độ cong) biên gan xác định thơng qua hàm đồng mức  công thức (2.3) r  n ||  ||      ||  ||    div  (2.3) Kỹ thuật biến phân đưa tốn tìm biên gan tốn tối ưu (2.4)  *  arg E ( )  (2.4) Nếu xây dựng phiếm hàm lượng E ( ) phù hợp, theo phương pháp giảm gradient ta xác định biên gan từ biên khởi tạo 0 ban đầu thông qua phương trình (2.5)  ( x, y, z , t  0)  0 ,  dE ( )    t   d  (2.5) Bài toán trích xuất gan tương đương với tốn xác định biên gan, thể tích gan xác định thơng qua số điểm ảnh gan nhân với kích thước tương ứng điểm ảnh Từ ta có thuật tốn tổng qt trích xuất gan thuật tốn 2.1 Thuật tốn 1- thuật tốn tổng qt trích xuất gan Đầu vào: Ảnh MR ổ bụng chiều Đầu ra: Biên gan thể tích gan Tiền xử lý: giảm nhiễu xác định ảnh cạnh tiềm Xác định biên đồng mức xấp xỉ 0 Xác định biên gan dùng công thức (2.7) Xác định thể tích gan 2.2 Thuật tốn trích xuất gan Trên sở thuật toán 2.1, luận án triển khai thuật tốn trích xuất gan bán tự động sử dụng thuật toán Fast Marching để xác định biên gan xấp xỉ thuật tốn 2.3, sau tinh chỉnh biên gan xấp xỉ sử dụng thuật toán GAC cải tiến Trước hết bước khử nhiễu thực thuật toán 2.2 Thuật toán 2- Thuật toán tiền xử lý Đầu vào: Ảnh MR ổ bụng chiều Tham số: ngưỡng  , số lần lặp, bước thời gian, phương sai  Đầu ra: Ảnh giảm nhiễu I D ảnh độ lớn gradient I M Xác định ảnh giảm nhiễu I D dùng công thức     I  div  I  t   I    2   Xác định ảnh độ lớn gradient I M dùng công thức  I   I   I  IM   G    G    G  ,  x   y   z  IG  I D * 2  x2  y  z e 2 , Thuật toán Fast Marching xác định biên gan xấp xỉ từ số điểm ban đầu gan, loang theo phương trình Eikonal F || T || (2.6) Ta viết lại phương trình Eikonal (2.7) 1/  max( Dijk xT ,  Dijk xT ,0)    y y   max( Dijk T ,  Dijk T ,0)    z z   max( Dijk T ,  Dijk T ,0)   e Sig I (2.7) Dijk xT  Dijk xT  Tijk  Ti 1 jk xi  xi 1 Ti 1 jk  Tijk xi 1  xi ; Dijk yT  ; Dijk yT  Tijk  Tij 1k yi  yi 1 Tij 1k  Tijk yi 1  yi Tijk  T ( xi , y j , zk ); I Sig  e  IM   ; Dijk zT  ; Dijk zT  Tijk  Tijk 1 zi  zi 1 Tijk 1  Tijk zi 1  zi ; (2.8)  Thuật toán Xác định biên gan xấp xỉ dùng Fast Marching Đầu vào: Ảnh độ lớn gradient (IM) ảnh MR ổ bụng ba chiều,tập điểm khởi tạo gan Đầu ra: Biên gan xấp xỉ  Tham số: Ngưỡng thời gian Tstop,   Tạo ảnh cạnh tiềm 1.1 Xác định ảnh cạnh tiềm dùng công thức (2.13) Khởi tạo 2.1 Các điểm khởi tạo gan có I fm ( x, y, z )  đưa vào tập Accepted 2.2 Các điểm láng giềng điểm tập Accepted mà không thuộc tập Accepted đưa vào tập NB Các điểm cập nhật thời gian đến theo công thức (2.14) Trong công thức I fm thay cho T 2.3 Các điểm lại đưa vào tập Far thiết lập thời gian đến I fm ( x, y, z )   Lan truyền 3.1 Tìm điểm p NB có I fm ( p) nhỏ 3.2 Accepted  Accepted  { p} 3.3 NB  NB / { p} 3.4 q  N ( p), q  Accepted Cập nhật thời gian đến điểm q theo công thức (2.14) 3.5 q  N ( p), q  Accepted  NB : NB=NB  {q} Cho đến T (q)  Tstop Xác định biên gan xấp xỉ q  I fm , Nếu I fm (q)  Tstop :  (q)  Nếu I fm (q)  Tstop :  (q)  Nếu I fm (q)  Tstop :  (q)  1 Ở tập N ( xi , y j , zk ) điểm láng giềng điểm ( xi , y j , zk ) định nghĩa công thức (2.9) ( xi 1 , y j , zk ),( xi 1 , y j , zk ),    N ( xi , y j , zk )  ( xi , y j 1 , zk ),( xi , y j 1 , zk ),    ( xi , y j , zk 1 ),( xi , y j , zk 1 )  (2.9) Tham số: m, ngưỡng th độ sâu level, ngưỡng  Đầu ra: ảnh gan tiềm Phân đoạn ảnh I M dùng biến đổi watershed với ngưỡng th độ sâu level Sắp xếp theo thứ tự giảm dần thể tích G  G1 , G2 , , GM  Khởi tạo max_ratio = liver = Mỗi Gi , i = - - x Tính Ci dùng cơng thức C x  i   pGi xI (p) pGi I (p) Tính ri dùng cơng thức r  vol (Gi ) , i i 64 j 1  j Nếu ri > max_ ratio vaø Cix  X I / , max_ ratio  ri vaø liver  i Tính giá trị trung bình lpk phương sai  Gliver I D Ước lượng cặp giá trị (l, u) theo công thức l  lpk  m , u  lpk  m , Xác định ảnh gan tiềm theo công thức Ie  p   Iu  p  u  I M  p     Với 1 neáu p  Gliver , 1 neáu x  0, g  p   u  x   0 ngược lại 0 ngược lại, 12 I u  p   u  I th  p    g  p  , 3.2 Thuật tốn trích xuất gan tự động Như ta sử dụng thuật tốn 3.2 thuật tốn 3.1 để trích xuất tự động vùng gan xấp xỉ Từ hiệu chỉnh thuật toán 2.5 chương hai thành thuật toán 3.3 để trích xuất tự động vùng gan Thuật tốn 3.3 Thuật tốn trích xuất gan tự động Đầu vào: Ảnh MR ổ bụng ba chiều (I) Đầu ra: 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 3.2 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 phương trình  ( x, y, z; t  0)  0    (   ) g ( I ) ||  || g ( I )     t Xác định thể tích gan 3.3 Kết thực nghiệm Thuật tốn 3.3 thực nghiệm tập liệu gồm 27 ảnh MR ổ bụng ba chiều, 16 ảnh trung tâm y khoa đại học Chicago 13 (Hoa kỳ) thu thập từ 16 bệnh nhân 11 ảnh 11 bệnh nhân thu thập trung tâm y khoa MEDIC (Việt nam) Thời gian trích xuất trung bình ảnh thuật tốn 3.3 sử dụng máy tính PC (Intel, Xeon, 2.66GHz) 8.4 phút Nếu phải xác định biên gan thủ công chuyên gia trung bình 24.7 phút cho ảnh Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (p