Khử nhiễu ảnh y khoa nghiên cứu khoa học

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN KHỬ NHIỄU ẢNH Y KHOA Mã số đề tài: Thành phố Hồ Chí Minh, Tháng 04 năm 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN KHỬ NHIỄU ẢNH Y KHOA Mã số đề tài: Chủ nhiệm đề tài: Trần Hồng Phụng Khoa: Cơng nghệ Thông tin Người hướng dẫn: ThS Võ Thị Hồng Tuyết Thành phố Hồ Chí Minh, Tháng 04 năm 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CỘNG HỒ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI Thông tin chung: - Tên đề tài: Khử nhiễu ảnh y khoa - Sinh viên thực hiện: Trần Hoàng Phụng - Lớp: DH14TK03 Khoa: CNTT Năm thứ:04 Số năm đào tạo:04 - Người hướng dẫn:ThS Võ Thị Hồng Tuyết Mục tiêu đề tài: Đề xuất phương pháp khử nhiễu ảnh y khoa Tính sáng tạo: So sánh kết định tính với phương pháp trước Kết nghiên cứu: Đóng góp mặt kinh tế - xã hội, giáo dục đào tạo, an ninh, quốc phòng khả áp dụng đề tài: Công bố khoa học sinh viên từ kết nghiên cứu đề tài (ghi rõ tên tạp chí có) nhận xét, đánh giá sở áp dụng kết nghiên cứu (nếu có): Ngày 14 tháng 04 năm 2018 Sinh viên chịu trách nhiệm thực đề tài (ký, họ tên) Trần Hoàng Phụng Nhận xét người hướng dẫn đóng góp khoa học sinh viên thực đề tài (phần người hướng dẫn ghi): Xác nhận đơn vị (ký tên đóng dấu) Ngày tháng năm Người hướng dẫn (ký, họ tên) Mẫu D Thông tin sinh viên chịu trách nhiệm thực đề tài BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CỘNG HỒ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc THƠNG TIN VỀ SINH VIÊN CHỊU TRÁCH NHIỆM CHÍNH THỰC HIỆN ĐỀ TÀI I SƠ LƯỢC VỀ SINH VIÊN: Ảnh 4x6 Họ tên:Trần Hoàng Phụng Sinh ngày: 02 tháng 05 năm 2018 Nơi sinh:Long An Lớp: DH14TK03 Khóa: 2018 Khoa: Công nghệ Thông tin Địa liên hệ: 37 Ngơ Đức Kế, P.12, Q.Bình Thạnh TPHCM Điện thoại: 0919512120 Email: phungth96@gmail.com II QUÁ TRÌNH HỌC TẬP (kê khai thành tích sinh viên từ năm thứ đến năm học): * Năm thứ 1: Ngành học: Hệ thống thông tin quản lý Khoa: Công nghệ Thông tin Kết xếp loại học tập: Sơ lược thành tích: * Năm thứ 2: Ngành học: Hệ thống thông tin quản lý Khoa: Công nghệ Thông tin Kết xếp loại học tập: Sơ lược thành tích: * Năm thứ 3: Ngành học: Hệ thống thông tin quản lý Khoa: Công nghệ Thông tin Kết xếp loại học tập: Sơ lược thành tích: * Năm thứ 4: Ngành học: Kết xếp loại học tập: Sơ lược thành tích: Xác nhận đơn vị (ký tên đóng dấu) Ngày tháng năm Sinh viên chịu trách nhiệm thực đề tài LỜI CẢM ƠN Tôi xin gửi lời biết ơn chân thành đến ThS Võ Thị Hồng Tuyết – Giảng viên khoa Công nghệ Thông Trường Đại học Mở TPHCM tạo điều kiện hỗ trợ thực đề tài TP.HCM, ngày tháng năm 2018 Sinh viên thực Trần Hoàng Phụng NHẬN XÉT TP.HCM, ngày tháng năm 2018 Giảng viên hướng dẫn ThS Võ Thị Hồng Tuyết MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN NHẬN XÉT DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC HÌNH ẢNH DANH MỤC BẢNG BIỂU CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU KHÁI QUÁT 1.1 Giới thiệu đề tài: 1.2 Mục tiêu đề tài: 1.3 Đóng góp đề tài: 1.4 Phương pháp nghiên cứu: 1.5 Giới hạn đề tài: 1.6 Cấu trúc báo cáo: CHƯƠNG 2: KHỬ NHIỄU ẢNH 2.1 Mơ hình ảnh nhiễu: 2.2 Mơ hình khử nhiễu: 2.3 Các hàm tạo nhiễu cho ảnh 2.3.1 Nhiễu Salt and Pepper: 2.3.2 Nhiễu Gaussian: 10 2.3.3 Nhiễu Speckle: 10 2.4 Một số phương pháp khử nhiễu ảnh trước đây: 11 2.4.1 Phương pháp miền tần số Fourier: 11 2.4.2 Wavelet Transform: 11 2.4.3 DWT (Discret Wavelet Transform) 12 2.4.4 Contourlet Transform: 12 2.4.5 Wavelet hệ – Curvelet: 13 2.5 Các loại lọc: 14 2.5.1 Gaussian filter: 14 2.5.2 Median filter: 15 2.5.3 Bilateral filter: 16 2.6 Các ngưỡng khử nhiễu: 17 2.6.1 Ngưỡng đơn giản 17 2.6.2 Ngưỡng thích ứng (Adaptive Thresholding): 18 2.6.3 Otsu’s Binarization (Phân ngưỡng Otsu): 18 2.6.4 Cycle spinning 18 2.7 Cấu trúc ảnh y khoa khác biệt so với ảnh thường: 19 2.4.1 Chuẩn DICOM 20 2.4.2 Chuẩn PACS 21 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT KHỬ NHIỄU ẢNH Y KHOA 23 3.1 Phương pháp xác định số định lượng ảnh sau khử nhiễu: 23 3.2 Phương pháp khử nhiễu đề xuất: 23 3.3 Kết phương pháp đề xuất: 26 CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN 40 4.1 Kết đạt được: 40 4.2 Ưu điểm nhược điểm giải thuật: 40 4.3 Đề xuất kiến nghị 41 TÀI LIỆU THAM KHẢO 42 Hình 3.2.5 Ảnh nhiễu Salt & pepper Hình 3.2.6 Ảnh nhiễu Salt & pepper khử nhiễu Wavelet PSNR = 18.86 dB PSNR = 18.74 dB MSE = 843.97 MSE = 686.52 Hình 3.2.7 Ảnh nhiễu Salt & pepper khử nhiễu Curvelet Hình 3.2.8 Ảnh nhiễu Salt & pepper khử nhiễu Curvelet & Cycle spinning PSNR = 22.07 dB PSNR = 26.68 dB MSE = 403.24 MSE = 139.52 Phương pháp đề xuất cho kết tốt khử nhiễu Salt & pepper ảnh y khoa so với phương pháp biến đổi Wavelet Curvelet, giá trị PSNR cao nhiều so với PSNR phương pháp 28 Hình 3.2.9 Ảnh nhiễu Speckle Hình 3.2.10 Ảnh nhiễu Speckle khử nhiễu Wavelet PSNR = 22.56 dB PSNR = 25.28 dB MSE = 359.98 MSE = 192.65 Hình 3.2.11 Ảnh nhiễu Speckle khử nhiễu Curvelet Hình 3.2.8 Ảnh nhiễu Speckle khử nhiễu Curvelet & Cycle spinning PSNR = 28.50 dB PSNR = 28.72 dB MSE = 91.69 MSE = 87.119 Với nhiễu Speckle phương pháp đề xuất cho kết tốt phương pháp biến đổi Wavelet Curvelet kết PSNR phương pháp đề xuất không cao PSNR phương pháp biến đổi Curvelet nhiều Bảng 3.3.1 so sánh giá trị PSNR ảnh nhiễu Gaussian phương pháp: SST PSNR PSNR PSNR PSNR Curvelet + ảnh nhiễu Wavelet Curvelet Cycle spinning 22.13 22.99 24.89 26.65 22.11 24.58 28.47 29.39 22.09 24.58 28.46 29.44 22.13 27.47 29.99 30.44 29 22.10 26.40 30.07 30.70 22.12 27.74 31.63 32.43 22.11 24.90 29.17 29.95 22.08 24.39 27.51 28.15 22.14 22.62 25.91 27.55 10 22.11 21.65 24.80 26.73 11 22.08 26.47 30.56 31.38 12 22.07 22.18 25.50 27.74 13 22.14 22.99 24.93 26.72 14 22.10 21.09 24.22 26.38 15 22.08 23.14 25.50 27.63 16 22.08 26.21 28.14 30.30 17 22.08 25.39 28.89 29.88 18 22.10 25.72 29.51 29.95 19 22.08 25.30 28.90 29.99 20 22.10 26.61 30.99 31.76 30 Biểu đồ 3.3.1 Kết PSNR sau khử nhiễu ảnh y khoa bị nhiễu Gaussian Kết từ biểu đồ cho thấy giá trị PSNR phương pháp đề xuất tốt giá trị PSNR pháp đổi nhiễu Wavelet 2.1 Curvelet việc khử nhiễu ảnh y khoa Hình 3.3.1của Kếtphương PSNR saubiến khử trêHình Ảnh nàng Lena bị nhiễu Specklen ảnh y khoa bị bị nhiễu Gaussian nhiễu Gaussian Bảng 3.3.2 Bảng so sánh giá trị MSE ảnh nhiễu Gaussian phương pháp: SST MSE MSE MSE MSE Curvelet + ảnh nhiễu Wavelet Curvelet Cycle spinning 397.78 326.45 210.85 140.38 339.26 226.20 92.34 74.68 401.07 226.13 92.65 73.84 397.33 116.37 65.04 58.71 400.25 145.65 63.94 55.27 398.24 109.19 44.58 37.08 399.56 210.17 78.65 65.74 31 402.02 236.19 115.11 99.50 396.38 355.24 166.70 114.15 10 399.32 444.59 215.15 137.85 11 402.57 146.25 57.03 47.23 12 403.44 392.98 182.97 109.26 13 396.81 326.26 208.76 138.33 14 400.32 505.42 245.83 149.44 15 402.29 315.35 183.10 112.18 16 402.62 155.44 99.66 63.10 17 402.02 187.65 83.85 66.78 18 400.36 174.06 72.74 65.68 19 402.49 191.79 83.64 65.13 20 400.21 141.66 51.75 43.33 32 Biểu đồ 3.3.2 Kết MSE sau khử nhiễu ảnh y khoa bị nhiễu Gaussian Từ biểu đồ kết MSE sau khử nhiễu ảnh y khoa bị nhiễu Gaussian ta thấy phươngHình pháp3.3.2 đề Kết xuấtquả cóMSE MSEsauthấp hơnnhiễu so với pháp biến Gaussian đổi Wavelet khử trênphương ảnh y khoa bị nhiễu Curvelet Phương pháp đề xuất cho kết khử nhiễu tốt ảnh y khoa bị nhiễu Gaussian Bảng 3.3.3 so sánh giá trị PSNR ảnh nhiễu Salt & pepper phương pháp: SST PSNR PSNR PSNR PSNR Curvelet + ảnh nhiễu Wavelet Curvelet Cycle spinning 18.89 18.68 20.59 24.09 21.46 21.23 23.27 26.83 21.33 21.14 23.66 27.20 21.15 21.08 23.39 26.87 17.75 17.73 20.95 28.61 17.62 17.58 20.21 26.23 18.30 18.13 21.25 25.58 22.27 22.24 22.88 26.68 33 21.42 21.34 21.69 25.00 10 22.01 21.97 24.27 28.53 11 21.25 21.17 21.94 25.75 12 17.87 17.87 21.72 30.70 13 18.49 18.36 19.58 23.19 14 18.21 18.20 19.82 24.27 15 18.49 18.46 21.15 25.60 16 21.24 21.11 23.34 26.54 17 21.41 21.07 22.88 25.99 18 21.61 21.54 23.61 27.52 19 21.18 21.11 21.93 25.56 20 18.58 18.56 22.15 28.37 So sánh kết PSNR phương pháp 33 31 29 27 25 23 21 19 17 15 10 11 12 13 14 15 16 Ảnh nhiễu Wavelet Curvelet Curvelet +Cycle spinning 17 18 19 20 Biểu đồ 3.3.3 Kết PSNR sau khử nhiễu ảnh y khoa bị nhiễu Salt & Pepper 34 Kết PSNR phương pháp đề xuất khử nhiễu Salt & pepper ảnh y khoa cho kết khả quan vượt xa so với phương pháp biến đổi Wavelet Curvelet Bảng 3.3.4 Bảng so sánh giá trị MSE ảnh nhiễu Salt & pepper phương pháp: SST MSE MSE MSE MSE Curvelet + ảnh nhiễu Wavelet Curvelet Cycle spinning 839.04 879.85 567.19 253.42 463.93 489.02 306.17 134.87 478.62 499.25 279.79 123.74 498.18 506.45 297.35 133.47 1090.95 1096.00 522.40 89.44 1122.34 1133.87 619.00 154.59 961.54 999.66 486.91 179.88 385.14 387.38 334.74 139.42 468.28 477.33 440.20 205.35 10 408.53 412.24 242.78 91.19 11 487.52 496.04 415.50 172.96 12 1061.22 1061.88 437.05 55.23 13 919.08 948.52 714.88 311.66 14 980.44 983.25 676.75 243.47 15 920.57 926.86 497.89 179.01 16 487.66 503.00 301.21 144.19 17 469.68 507.66 334.69 163.51 18 447.95 455.40 289.43 115.08 19 495.08 502.95 416.08 180.39 20 900.84 905.09 395.75 94.52 35 So sánh kết MSE phương pháp 1200 1000 800 600 400 200 MSE ảnh nhiễu MSE Wavelet 10 11 12 MSE Curvelet 13 14 15 16 17 18 19 20 MSE Curvelet + Cycle spinning Biểu đồ 3.3.4 Kết MSE sau khử nhiễu ảnh y khoa bị nhiễu Salt & pepper Kết MSE phương pháp đề xuất thấp nhiều so với MSE phương pháp biến đổi Wavelet Curvelet MSE thấp chứng phương pháp khử nhiễu ảnh y khoa bị nhiễu Salt & pepper gần giống ảnh gốc Bảng 3.3.5 so sánh giá trị PSNR ảnh nhiễu Speckle phương pháp: SST PSNR PSNR PSNR PSNR Curvelet + ảnh nhiễu Wavelet Curvelet Cycle spinning 19.52 22.59 22.96 24.15 22.48 23.85 24.70 26.16 22.53 25.32 28.38 28.59 30.01 30.34 30.09 31.06 22.12 22.42 28.30 29.03 27.45 27.58 29.86 30.76 30.91 30.32 29.69 31.14 27.23 26.79 27.64 28.52 19.75 22.12 23.75 24.72 36 10 20.85 21.47 22.70 23.83 11 21.95 23.84 27.75 28.64 12 21.74 22.37 23.51 24.75 13 19.56 22.49 23.00 24.21 14 22.06 22.47 23.43 24.72 15 20.47 22.32 24.50 25.47 16 22.02 23.93 25.97 27.16 17 17.75 19.68 25.35 25.95 18 19.32 19.95 25.58 26.21 19 20.55 21.34 22.05 23.39 20 22.07 23.97 25.93 27.30 So sánh kết PSNR phương pháp 33 31 29 27 25 23 21 19 17 15 PSNR ảnh nhiễu PSNR Wavelet 10 11 12 PSNR Curvelet 13 14 15 16 17 18 19 20 PSNR Curvelet + Cycle spinning Biểu đồ 3.3.5 Kết PSNR sau khử nhiễu ảnh y khoa bị nhiễu Speckle Chỉ số PSNR phương pháp đề xuất đạt mức cao so sánh với PSNR 37 phương pháp Wavevlet Curvelet tương đối so với PSNR Curvelet Bảng 3.3.6 So sánh giá trị MSE ảnh nhiễu Speckle phương pháp: SST MSE MSE MSE MSE Curvelet + ảnh nhiễu Wavelet Curvelet Cycle spinning 725.49 357.63 328.52 250.06 367.16 267.49 220.04 157.22 362.53 190.69 94.38 89.86 64.82 60.08 63.67 50.87 398.31 372.14 96.10 81.16 116.87 113.35 67.04 54.51 52.62 60.28 69.82 49.94 122.84 135.10 111.83 91.40 682.13 402.39 273.29 219.28 10 534.31 463.52 349.00 268.83 11 415.25 268.18 109.10 88.78 12 435.22 376.15 289.47 217.70 13 719.18 365.94 325.26 246.14 14 404.04 367.76 294.84 219.28 15 583.05 380.81 230.39 184.49 16 407.82 262.80 167.95 124.85 17 1091.41 698.80 189.29 165.03 18 760.47 657.68 179.78 155.40 19 572.02 476.56 405.52 297.54 20 403.04 260.41 165.91 120.82 38 So sánh kết MSE phương pháp 1200 1000 800 600 400 200 MSE ảnh nhiễu MSE Wavelet 10 11 12 MSE Curvelet 13 14 15 16 17 18 19 20 MSE Curvelet + Cycle spinning Biểu đồ 3.3.6 Kết MSE sau khử nhiễu ảnh y khoa bị nhiễu Speckle MSE phương pháp đề xuất thấp MSE phương pháp Wavelet Curvelet khử nhiễu ảnh y khoa bị nhiễu Speckle chưa có khác biệt rõ rệt so với phương pháp Curvelet 39 CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN 4.1 Kết đạt được: Sau so sánh kết PSNR phương pháp với ảnh nhiễu ta thấy PSNR phương pháp đề xuất cao chứng tỏ khả khôi phục liệu phương pháp đề xuất tốt phương pháp Wavelet Curvelet lại Kết MSE thấp so với phương pháp lại chứng minh sai khác ảnh khôi phục phương pháp đề xuất thấp Dựa kết định lượng PSNR & MSE kết luận phương pháp đề xuất có khả khôi phục ảnh y khoa bị nhiễu tốt so với phương pháp cũ trước 4.2 Ưu điểm nhược điểm giải thuật:  Ưu điểm: o Giải thuật đạt kết khử nhiễu tốt phương pháp Wavelet Curvelet o Cho kết tốt khử nhiễu ảnh y khoa bị nhiễu Salt & Pepper ảnh nhiễu Gaussian  Nhược điểm: o Tốc độ giải thuật sử dụng Cycle Spinning nên cần thời gian thực cao so với Curvelet Transform đơn o Kết qủa phương pháp đề xuất tương đối so với phương pháp Curvelet túy xử lý ảnh y khoa bị nhiễu Speckle 40 Hình 4.2.1 Ví dụ thời gian thực thi phương pháp kết hợp Curvelet & Cycle Spinning so với Curvelet túy Thời gian thực thi Curvelet 0,5 giây thời gian thực thi phương pháp đề xuất 1,5 giây tốc độ thực thi chậm máy tính ngày nâng cấp hết phương pháp đề xuất cho kết khử nhiễu tốt kết Curvelet 4.3 Đề xuất kiến nghị  Phương pháp đề xuất hạn chế xử lý ảnh y khoa bị nhiễu Speckle nên tìm hướng khắc phục để xử lý tốt loại nhiễu ảnh y khoa  Hạn chế giảm thiểu thời gian xử lý  Phương pháp đề xuất cho kết tốt xử lý ảnh y khoa bị nhiễu Salt & pepper hứa hẹn cho hướng phát triển phương pháp ứng dụng nhiều để xử lý loại nhiễu 41 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Deron Ray Rodrigues Curvelet Based Image fusion techniques for Medical Images International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology (IJRASET) 30 Oct.-2 Nov 2012, IEEE [2] Himanshi, Vikrant Bhateja, Abhinav Krishn and Akanksha Sahu Medical image fusion in Curvelet domain Employing PCA and maximum selection rule Springer India, Editors: S C Satapathy, K Srujan Raju, J K Mandal, V Bhateja [3] Sivakumar N , Helenprabha K Hybrid medical image fusion using wavelet and curvelet transform with multi-resolution processing Biomedical Research 2017, Research Scholar, Anna University, India [4] Nguyen Thanh Binh, Ashish Khare Image Denoising, Deblurring and Object Tracking, A new Generation wavelet based approach LAP LAMBERT Academic Publishing (2013) [5] http://www.ieev.org truy cập 02/11/2017 [6] https://www.mathworks.com truy cập ngày 24/12/2017 [7] https://www.researchgate.net truy cập ngày 7/12/2017 [8] http://minhdo.ece.illinois.edu truy cập ngày 15/12/2017 [9] http://www.ieev.org/2009/12/nguong-threshold-va-loc-nguong.html truy cập ngày 24/12/2017 [10] http://www.nsl.hcmus.edu.vn truy cập ngày 15/12/2017 [11]http://lib.hpu.edu.vn/bitstream/handle/123456789/18275/21_PhamNgocQuang_C TL401.pdf truy cập ngày 15/12/2017 [12] http://thigiacmaytinh.com/ly-thuyet-ve-phan-nguong-anh-threshold/ truy cập 15/12/2017 [13] http://www.ieev.org/2011/06/phan-hoach-anh-va-otsu.html [14] http://openlab.forumvi.com truy cập 30/12/2017 42 ... để khử nhiễu ảnh y khoa mà cịn khử nhiễu loại ảnh khác 1.4 Phương pháp nghiên cứu: Dựa kết ưu việt xử lý ảnh y khoa, việc phát triển khử nhiễu ảnh miền Curvelet việc đáng quan tâm lưu ý Tuy nhiên... hình khử nhiễu: Như trình b? ?y mơ hình ảnh nhiễu, nhiễu tín hiệu khơng mong muốn thêm vào ảnh ví dụ nhiễu cộng ảnh nhiễu X ảnh gốc Y cộng với giá trị nhiễu N cho ảnh nhiễu X trình xử lý ảnh nói... KHỬ NHIỄU ẢNH 2.1 Mơ hình ảnh nhiễu: Ảnh nhiễu thay đổi ngẫu nhiên thông tin độ sáng màu sắc hình ảnh, thường khía phần nhiễu điện tử Nó tạo cảm biến mạch m? ?y quét m? ?y ảnh kỹ thuật số Nhiễu ảnh