Nghiên cứu một số kỹ thuật thị giác máy trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh giãn phế quản trên dữ liệu ảnh x quang thường quy

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN PHẠM THỊ CHI •• NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT THỊ GIÁC MÁY ••• TRONG HỖ TRỢ CHẨN ĐỐN BỆNH GIÃN PHẾ QUẢN TRÊN DỮ LIỆU ẢNH X-QUANG THƯỜNG QUY Chuyên ngành : Khoa học máy tính Mã số : 48 01 01 Người hướng dẫn: TS LÊ THỊ KIM NGA LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan số liệu kết nghiên cứu đề tài trung thực, kết nghiên cứu thực Trường Đại học Quy Nhơn hướng dẫn TS Lê Thị Kim Nga, tài liệu tham khảo trích dẫn đầy đủ, rõ ràng Học viên Phạm Thị Chi LỜI CẢM ƠN Trước hết em xin chân thành cảm ơn giúp đỡ nhiệt tình tạo điều kiện trường Đại học Quy Nhơn khoa Công nghệ thông tin tạo điều kiện để em hoàn thành luận văn Đặc biệt em xin bày tỏ lịng kính trọng biết ơn sâu sắc tới cô giáo hướng dẫn TS Lê Thị Kim Nga tận tình hướng dẫn, bảo tạo điều kiện thuận lợi giúp em q trình hồn thiện Mặc dù cố gắng tận tâm cô giáo hướng dẫn xong trình độ cịn hạn chế nên khơng thể tránh khỏi thiếu sót q trình tiếp nhận kiến thức Em mong dẫn quý thầy cô để luận văn hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn Học viên Phạm Thị Chi MỤC LỤC •• LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC HÌNH MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Tổng quan tài liệu nghiên cứu đề tài 3 Mục tiêu nghiên cứu .3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH Y TẾ VÀ VẤN ĐỀ CHẨN ĐOÁN BỆNH GIÃN PHẾ QUẢN 1.1 XỬ LÝ ẢNH Y TẾ -5 1.1.1 Giới thiệu chung xử lý ảnh 1.1.1.1 Giới thiệu xử lý ảnh -5 1.1.1.2 Giới thiệu xử lý ảnh y tế 1.1.2 Chuẩn liệu ảnh y tế -10 1.1.3 Một số vấn đề xử lý ảnh y tế -12 1.1.3.1 Các khái niệm - 12 1.1.3.2 Biến đổi ảnh 14 1.1.3.3 Phân tích ảnh - 14 1.1.3.4 Nhận dạng ảnh 14 1.1.3.5 Nén ảnh 15 1.2 BỆNH GIÃN PHẾ QUẢN - 15 1.2.1 Quy trình phát xử lý thực tế -15 1.2.2 Các dấu hiệu ảnh X-Quang thường quy .17 1.3 MƠ HÌNH XỬ LÝ ẢNH X-QUANG THƯỜNG QUY PHỤC VỤ CHẨN ĐOÁN BỆNH GIÃN PHẾ QUẢN -18 1.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG -20 CHƯƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH PHỤC VỤ CHẨN ĐOÁN BỆNH GIÃN PHẾ QUẢN 21 2.1 TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH Y TẾ 21 2.1.1 Tăng giảm độ sáng -21 2.1.2 Thay đổi độ tương phản 21 2.1.3 Tách ngưỡng -21 2.1.4 Bó cụm 22 2.1.5 Cân histogram -22 2.2 MỘT SỐ KỸ THUẬT LỌC 23 2.2.1 Kỹ thuật lọc trung bình -23 2.2.2 Kỹ thuật lọc trung vị 25 2.2.3 Lọc trung bình theo giá trị k gần 26 2.2.4 Lọc thông thấp -27 2.2.5 Lọc thông cao 28 2.3 PHÂN ĐOẠN ẢNH TỪ DỮ LIỆU ẢNH Y TẾ 29 2.3.1 Phân đoạn ảnh dựa vào biên -29 2.3.1.1 Giới thiệu -29 2.3.1.2 Phát biên 30 2.3.1.3 Làm mảnh biên 36 2.3.1.4 Nhị phân hóa đường biên 37 2.3.1.5 Mô tả biên 37 2.3.2 Phân đoạn ảnh dựa vào ngưỡng -39 2.3.2.1 Giới thiệu -39 2.3.2.2 Chọn ngưỡng cố định 40 2.3.2.3 Chọn ngưỡng dựa lược đồ (Histogram) 41 2.3.3 Phân đoạn dựa sở vùng - 44 2.3.3.1 Giới thiệu - 44 2.3.3.2 Cộng thức - 44 2.3.3.3 Tăng vùng - 45 2.3.3.4 Chia chọn vùng - 46 2.3.4 Phân đoạn theo miền đồng -47 2.3.4.1 Giới thiệu - 47 2.3.4.2 Phương pháp tách tứ phân 48 2.3.4.3 Phương pháp phân vùng hợp - 50 2.3.4.4 Phương pháp tách hợp - 2.3.5 Phân đoạn ảnh dựa vào đồ thị - 52 2.3.5.1 Giới thiệu - 52 2.3.5.2 Phân đoạn dựa vào đồ thị - 53 2.3.5.3 Tính chất so sánh cặp miền 53 2.3.5.4 Thuật tốn tính chất - 55 2.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG 56 CHƯƠNG 3: CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM 58 3.1 GIỚI THIỆU - 58 3.2 PHÂN TÍCH BÀI TOÁN 58 3.3 XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 59 3.4 NHẬN XÉT, ĐÁNH GIÁ - 65 3.5 KẾT LUẬN CHƯƠNG 65 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 67 NHỮNG KẾT QUẢ MÀ LUẬN VĂN Đà ĐẠT ĐƯỢC - 67 HƯỚNG PHÁT TRIỂN TIẾP THEO 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO 68 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT TT Tên viết tắt Ị rri • DICOM Digital Imaging and Communications in Medicine PACS Picture Archiving and Communication Systems ACR The American College of Radiology EMA The National Electrical Manufacturers Association MRI Magnetic Resonance Imagin CT Computed Tomography TCP/IP Transmission Control Protocol/Internet Protocol SPI Standard Procduct Interconnect MUSICA Multiscale image contrast amplification DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Các giai đoạn xử lý ảnh Hình 1.2 Bệnh giãn phế quản 15 Hình 1.3 Quá trình thu nhận ảnh X-Quang 20 Hình 2.1 Hình minh họa kỹ thuật bó cụm 22 Hình 2.2 Mơ tả thuật tốn lọc trung bình 24 Hình 2.3 Mơ tả thuật tốn lọc trung vị 25 Hình 2.4 Mơ hình lọc thơng cao 28 Hình 2.5 Các dạng đường biên thông dụng 29 Hình 2.6 Quy trình phát biên 31 Hình 2.7 Minh họa thuật toán đối xứng 42 Hình 2.8 Minh hoạ thuật tốn tam giác 43 Hình 2.9 Bimodal histogram 44 Hình 2.10 Phương pháp tách tứ phân 50 Hình 3.1 Giao diện chương trình 60 Hình 3.2 Tăng độ tương phản .61 Hình 3.3 Cân histogram 62 Hình 3.4 Phát biên Sobel .63 Hình 3.5 Phân đoạn dựa ngưỡng 64 thuỳ phổi, giãn lan rộng đến nhiều thuỳ hai bên phổi Chẩn đoán tiên đoán điều trị bệnh lý giãn phế quản chủ yếu dựa vào hình ảnh X-Quang thường quy, số trường hợp đặc biệt dựa thêm hình ảnh y khoa CT Tuy nhiên việc nghiên cứu đọc tiên đốn thủ cơng, nhiều thời gian khó tham chiếu trường hợp bệnh lý giãn phế quản khác khó tra cứu lịch sử bệnh người bệnh Hình bên cho thấy nhiều trường hợp bệnh giãn phế quản ảnh X-Quang: Bệnh giãn phế quản Nghiên cứu toán quan trọng y tế này, giới có nhiều nước nghiên cứu có kết áp dụng thực tế mơ hình người bệnh Quốc gia bệnh tật xảy môi trường sống người Quốc gia việc áp dụng mô hình cho người bệnh Quốc gia khác cho kết khơng xác Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, việc ứng dụng CNTT y tế vấn đề thiết yếu, nhằm nâng cao chất lượng khám chữa bệnh cho nhân dân cách hiệu nhanh chóng Từ lý trên, chọn đề tài “NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT THỊ GIÁC MÁY TRONG HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH GIÃN PHẾ QUẢN TRÊN DỮ LIỆU ẢNH X-QUANG THƯỜNG QUY” Ngoài phần mở đầu kết luận, luận văn chia thành chương, cụ thể sau: Chương 1: Tổng quan xử lý ảnh y tế vấn đề chẩn đoán bệnh giãn phế quản Chương 2: Một số kỹ thuật xử lý ảnh phục vụ chẩn đoán bệnh giãn phế quản Chương 3: Cài đặt thực nghiệm Tổng quan tài liệu nghiên cứu đề tài Trong phạm vi nghiên cứu đề tài bao gồm: - Tài liệu xử lý ảnh, xử lý ảnh y tế; - Tài liệu bệnh giãn phế quản; - Tài liệu ngơn ngữ lập trình Thơng qua việc nghiên cứu tài liệu, tìm thấy phương pháp phù hợp, để áp dụng vào toán chẩn đoán bệnh giãn phế quản liệu ảnh X-Quang thường quy Mục tiêu nghiên cứu Tìm hiểu nghiên cứu số kỹ thuật thị giác máy hỗ trợ chẩn vùng có tiêu chuẩn Với phương pháp ta thu miêu tả cấu trúc ảnh với miền liên thơng có kích thước tối đa Giải thuật gồm số bước sau: Kiểm tra tiêu chuẩn đồng Nếu không thoả số điểm vùng lớn điểm, tách làm vùng (trên, dưới, trái, phải) cách gọi đệ quy Nếu kết tách xong không tách chuyển sang bước ii ii Nếu tiêu chuẩn đồng thoả tiến hành hợp vùng cập nhật giá trị trung bình cho vùng Hợp vùng cần kiểm tra lân cận nêu Có thể có nhiều vùng thoả mãn ta chọn vùng tối ưu tiến hành hợp Phương pháp thu kết số vùng nhỏ phương pháp tách ảnh làm trơn 2.3.5 Phân đoạn ảnh dựa vào đồ thị 2.3.5.1 Giới thiệu Các phương pháp phân đoạn ảnh cổ điển có chung nhược điểm chạy chậm ứng dụng xử lý ảnh khơng nắm bắt thuộc tính non-local quan trọng ảnh Vì vậy, hầu hết nghiên cứu gần có xu hướng tìm kiếm kỹ thuật phân đoạn có khả xử lý sở liệu ảnh lớn cách nhanh chóng, xác hiệu Kỹ thuật phân đoạn dựa vào đồ thị nắm bắt đặc tính non-local mà độ phức tạp tính tốn 0(nlogn) ảnh có n điểm ảnh Giống phương pháp phân cụm cổ điển, phương pháp dựa việc chọn cạnh từ đồ thị Đồ thị xây dựng cách coi điểm ảnh đỉnh, hai điểm ảnh kề nối cạnh vơ hướng, trọng số cạnh thể khác hai điểm ảnh Tuy nhiên, phương pháp thực việc điều chỉnh phân đoạn dựa vào mức độ thay đổi miền lân cận ảnh Phương pháp phân đoạn dựa vào đồ thị tìm dấu hiệu đường biên hai vùng cách so sánh hai đại lượng: dựa vào cường độ khác dọc theo đường biên hai dựa vào cường độ khác điểm ảnh với vùng 2.3.5.2 Phân đoạn dựa vào đồ thị Cho G = (V,E) đồ thị vô hướng với đỉnh V i e V, tập phần tử cần phân đoạn cạnh (vi, Vj) e E, tương ứng với cặp đỉnh lân cận Mỗi cạnh (vi, vj) e E có trọng số tương ứng, trọng số số không âm đo khác hai phân tử lân cận cạnh v i vj, ký hiệu w(vi, vj) Ở trọng số cạnh đo khác hai điểm nối cạnh Như phân đoạn ảnh việc phân chia V thành thành phần, mà thành phần (hoặc miền) C c V tương đương với thành phần liên thông đồ thị G = , E c E 2.3.5.3 Tính chất so sánh cặp miền Để dễ dàng định lượng dấu hiệu đường biên hai vùng trng ảnh, định nghĩa tính chất D Tính chất dựa vào độ đo khác phần tử dọc theo đường biên hai thành phần liên quan nhằm đo khác phần tử lân cận thành phần Kết so sánh khác nội vùng với khác vùng khác Ta định nghĩa độ khác nội vùng độ khác hai vùng Độ khác nội vùng thành phần C c V trọng số lớn thỏa mãn nhánh tối thiểu thành phần đó, kí hiệu Int(C) Khi đó: Int(C) = max w(e) (2 31) eeMST (C ,E) Độ khác hai vùng C1, C2 c V, trọng số nhỏ hai vùng, kí hiệu Dif(C1,C2) Khi đó: DựCC2) = ieC1,Vj v eC w(v v ) i j , 2,(vi,vj )^E (2 32) Nếu khơng có cạnh nối vào C1 C2 đặt Dif(C 1,C2) = Độ khác phản ánh cạnh có trọng số nhỏ nối hai thành phần Một khái niệm có liên quan trng định nghĩa tính chất D giá trị khác nội vùng nhỏ nhất, kí hiệu Mint Giá trị Mint định nghĩa sau: Mint(C1,C2) = Min(Int(C1) + X(C1)Int(C1) +X(C2)) (2.33) Hàm ngưỡng 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 đường biên chúng Đối với thành phần nhỏ Int(C) không đủ tốt để ước lượng đặc tính liệu Trong số trường hợp |C| = Int(C) = với | C| kích thước thành phần C Khi sử dụng hàm ngưỡng dựa kích thước thành phần: T(C) = k/|C| Với k tham số Trong thực tế k chọn không nhỏ kích thước thành phần nhỏ Lúc tính chất so sánh hai cặp miền C1 C2, kí hiệu D(C 1,C2) định nghĩa sau: true if D(C1,C2) > Mint D(C1,C2) = (C1,C2) false otherwise 2.3.5.4 Thuật tốn tính chất * Định nghĩa 1: Một phân đoạn xem mịn tồn số cặp miền C 1, C2 - S mà hai miền khơng có dấu hiệu đường biên Để định nghĩa khái niệm bổ sung cho phân đoạn thô, đưa khái niệm tinh chỉnh phân đoạn Cho hai phân đoạn S T tập sở, ta nói T tinh chỉnh S thành phần T chứa (hoặc bằng) số thành phần S Và ta nói T tinh chỉnh S T-' S Chú ý T tinh chỉnh S T chứa miền S S gọi thô T * Định nghĩa 2: Một phân đoạn xem thô tồn tinh chỉnh S mà phân đoạn chưa mịn Thực tế cho thấy nói chung ln có nhiều phân đoạn không thô không mịn, phân đoạn khơng Đây tính chất đặc biệt phân đoạn dựa đồ thị * Tính chất: Với đồ thị hữu hạn G=(V,E) tồn số phân đoạn S không thô không mịn Chứng minh: Chúng ta dễ dàng nhận thấy tính chất Thật vậy, phân đoạn mà tất phần tử nằm thành phần, đoạn khơng q mịn, có thành phần (định nghĩa 1) Ngược lại theo định nghĩa 2, có tinh chỉnh mà không mịn Lấy số tinh chỉnh lặp lại thủ tục thu phân đoạn khơng q thơ * Thu ậ t tốn: Thuật tốn dựa đồ thị gần với thuật toán Kruskal xây dựng tỏa nhánh tối thiểu đồ thị Độ phức tạp thuật toán 0(m log m), m số cạnh đồ thị 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: + Bước 1: Sắp xếp cạnh G theo thứ tự không giảm trọng số K = (o1, o2, om) + Bước 2: Bắt đầu với phân đoạn So, lúc đỉnh nằm thành phần + Bước 3: Lặp lại bước với q = 1, , m + Bước 4: Xây dựng Sq từ Sq-1 sau: cho vi vj hai đỉnh nối với cạnh thứ q, tức Oq = (v i, vj) Nếu vi vj nằm hai thành phần tách rời Sq-1 w(oq) nhỏ khác nội vùng hai thành phần trộn hai thành phần với nhau, ngược lại không làm Cụ thể gọi Cq thành phần SqỴ chứa Vi cq thành phần Sq-1 chứa Vj Nếu ("q ' # cq w(oq) < Mint( ("q ', cq 1) Sq thu từ Sq-1 trộn Cq ' với C 1, ngược lại Sq = Sq-1 q + Bước 5: Trả kết S = Sm 2.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG Qua chương 2, thân trình bày số kỹ thuật xử lý ảnh phục vụ chẩn đoán bệnh giãn phế quản như: Tăng cường chất lượng ảnh y tế, biểu diễn đặc trưng ảnh y tế, phân đoạn ảnh từ liệu ảnh y tế Từ kỹ thuật 57 phần giúp hình ảnh phim X-Quang nhìn rõ để giúp bác sĩ chẩn đốn bệnh cách nhanh chóng xác Làm sở để viết chương trình thực nghiệm chương 58 59 Bl Origin 200907042 — LETHI HOA 1w Result CHEST PA 200907042 — 000907100128 i LE THIHOA ft * Zoom: 1.00x W:57634 L:33873 Ft< IX I „„ k J BENH VIEN LAO VA BENH PHC DFOV: 28.4x31.8 cm Calibration: Detectoi Zooi Hình 3.2 Tăng độ tương phản (bên trái ảnh gốc, bên phải ảnh kết quả) Như phân tích dấu hiệu bệnh giãn phế quản có ổ sáng nhỏ giống hình ảnh tổ ong, có ổ sáng, với kỹ thuật tăng độ tương phản lên hình ảnh đốm sáng ảnh kết rõ ràng hơn, giúp bác sĩ phát 60 đốm sáng gây giãn phế quản tốt I El El Origin Origin □ 200907042 200909017 TRAN LE THI _ HAI QUANG HOA 191 w ■ ■ Result LETHI CHE 1W l _CHESTHOA PA 200909017 20Y/F/01;Ja 200907042 0009090917331 TRAN CHEST PA I 00090909173311 09-Sep-2020| Acq: 09:19:481 Se: 11 Im: 1/1 ầ 000907 In QUANG vUat/Pos HAI 191 : ep; 20Y/M/01 o9_s Zoom: , ,l.OOx 11»WBW1I W:5763M Zoom: 00x II W:29184 2o2 EVS BENH VIEN LAO VA BENH DFOV: ị 3643 EV'S 28.4x31 Ặ o 1.jgFOV: 01» PHOI BENH VIEN LAO VA BENH Calibration: Deti cm Zoomfl 35.6x43.1 0( W:57634j Calibration: Detfe b ■■■.OOx l- /oom: W:29184 L:30623 3643 PHO I - ■-•.•^Calibration: De te ■;.•■■?• Hình 3.3 Cân histogram (bên trái ảnh gốc, bên phải ảnh kết quả) Tương tự, kỹ thuật ảnh kết rõ ảnh lên nhiều, lên dấu hiệu bệnh giãn phế quản 200909017 200907042 _ TRAN QUANG LE THI HAI 191 HOA 1W ■ Result Result Sẹ:1 torè7VA ìn I Lat/Pa: Irr *4_