Bên cạnh những bất thường cụ thể thấy trên ảnh X quang vú, các hiện tượng khác ñược quan sát cũng có thể ảnh hưởng ñến việc ñọc ảnh của bác sĩ. Ví dụ, một sốảnh X quang vú cho thấy vú có mật ñộ rất cao (rất ñặc). Chúng hiển thị mô tuyến sợi ñặc, khiến việc nhận biết các dấu hiệu ung thư trở nên khó khăn. Hình 2.25 minh họa một ảnh X quang vú với mô ñặc.
Hình 2.25 Ảnh X quang vú với mô tuyến rất ñặc
2.3.4 ðọc phim X quang vú
Quét X quang vú có thể giúp phát hiện sớm ung thư vú; tuy nhiên, nó phụ thuộc vào việc ñọc chính xác ảnh của bác sĩ. Do các chi tiết nhỏ và các thay ñổi của vú, thường xảy ra lỗị Có hai loại lỗi thường gặp là tích cực sai và tiêu cực sai. Tích
cực sai là lỗi khi bác sĩ xác ñịnh một vùng nào ñó là ung thư trong khi nó chỉ là lành tính. Tiêu cực sai xảy ra khi một bất thường nào ñó không ñược bác sĩ phát hiện.
Trong hai lỗi này, tích cực sai ít nguy hiểm hơn. Chúng thường không gây nguy hiểm cho cuộc sống của bệnh nhân, nhưng cũng gây ra những hệ quả tiêu cực. Có thể phải chụp thêm ảnh X quang hoặc thực hiện các kiểm tra không xâm nhập ñể xác ñịnh bản chất của bất thường.
Tiêu cực sai có mức ñộ nguy hại cao hơn. Lỗi này trực tiếp làm chậm hoặc ngăn chặn việc phát hiện sớm ung thư và gây ảnh hưởng bất lợi lên cơ hội ñiều trị ung thư của bệnh nhân. Các khối u hoặc dấu hiệu của khối u mà không ñược phát hiện hoặc bị phân loại nhầm là u lành sẽ làm giảm hiệu quả của quét X quang vú.
Chương 3 - XỬ LÝ ẢNH SỐ
Trước ñây, các bệnh viện ở Việt Nam thường ghi ảnh X quang lên phim. Tuy nhiên, hiện nay một số nơi, như bệnh viện K Hà Nội, ñã sử dụng thiết bị với khả năng thu nhận số. Vì vậy, ảnh X quang ta thu ñược là ảnh số, lưu trữ trên máy tính dưới dạng file JPEG. Bởi vậy, trong chương này ta sẽ trình bày một số khái niệm, thuật toán ñối với ảnh số, với các ví dụ minh họa là các ảnh X quang vú.
3.1 Ảnh số
Một bức ảnh số là một bức ảnh xij = f (i, j) ñược rời rạc hoá cả về toạ ñộ không gian và vềñộ sáng. Ta có thể xem một bức ảnh số như một ma trận có chỉ số hàng và cột xác ñịnh một ñiểm trên ảnh mà giá trị phần tử ma trận tương ứng của nó xác ñịnh mức xám ở ñiểm ñó. Các phần tử của một mảng số như vậy ñược gọi là các phần tửảnh hay là các ñiểm ảnh (pixel – picture element).
Hình 3.1 Ví dụ về ma trận ảnh kích thước 5 × 5 và lược ñồ xám của nó
ðây là ñịnh nghĩa về một ảnh mức xám. Ảnh dùng trong nghiên cứu này là các ảnh mức xám. Các ảnh mức xám cũng ñược sử dụng ñể biểu thị các thay ñổi về cường ñộ tương ñối ñối với một cảnh cho trước hoặc một vật chất ñối tượng. Do các cường ñộ thu nhận trên một tấm phim X quang của hệ thống X quang là các giá trị ghi lại mức ñộ hấp thụ bức xạ tương ñối nên các ảnh mức xám là hoàn toàn thích hợp cho ảnh số X quang vú. Các phần tử trong một bức ảnh số chứa một giá trị rời
rạc, thường là một số nguyên dương trong một phạm vi cho trước. Thông thường các bức ảnh sẽ ñược ñịnh nghĩa bởi một dải các giá trị chúng bao gồm. Ví dụ, một ảnh mức xám 8 bit có các giá trị pixel nằm trong khoảng từ 0 ñến 255. Một ảnh mức xám 12 bit có xá giá trị pixel từ 0 ñến 4095. Tương tự thế, ảnh nhị phân, hay ảnh 1 bit, có các giá trị pixel là 0 hoặc 1.
3.2 Mô hình xác suất thống kê
Các con số thống kê có thể khai triển cho ảnh số, hỗ trợ việc mô tả và phân tích ảnh. Phần này ñưa ra giới thiệu về một nhóm các thông số thống kê ảnh ñược lựa chọn cùng các ví dụ. Trên thực tế, nhiều nghiên cứu tiếp tục phát triển các con số thống kê mới ñể miêu tả và phân tích các bức ảnh. Nghiên cứu này chủ yếu quan tâm ñến ứng dụng các thông số thống kê ñã có.
Các thống kê dưới ñây có thể ñược tính toán trên toàn bức ảnh hoặc trên một phần của bức ảnh. Trong nhiều trường hợp, nhiều phần của bức ảnh từ một bức ảnh ban ñầu ñược lựa chọn và so sánh sử dụng các thống kê nàỵ
3.2.1 Lược ñồ xám
Lược ñồ xám của một bức ảnh biểu diễn phân bố cường ñộ mức xám trên một bức ảnh không theo vị trí trên ảnh. Hình 3.2 là một ví dụ vềảnh X quang vú và Hình 3.3 là lược ñồ xám tương ứng của nó. Lược ñồ xám cho biết phân bố xác suất với mỗi mức xám trên ảnh. Vì Hình 3.2 là ảnh 8 bit, lượng ñồ xám biểu diễn 256 giá trị. Tổng quát, ứng với ảnh n bit, lược ñồ xám sẽ hiển thị phân bố xác suất của 2n
Hình 3.2 Ảnh mammogram biểu diễn vú trái nhìn từ bên
Nhiều thông tin có thể thu thập ñược từ lược ñồ xám của ảnh và các ảnh con. Ví dụ, Hình 3.4 biểu diễn 3 ảnh con từ Hình 3.2 và lược ñồ xám tương ứng của chúng. Ba ảnh con này biểu diễn mô mỡ trong vú, Hình 3.4(a), nền, Hình 3.4(b) và mô cơ ngực, Hình 3.4(c). Lược ñồ xám của các ảnh con này cung cấp hình ảnh ñịnh lượng về những khác nhau quan sát ñược giữa các thành phần ảnh mammo ñược biểu diễn.
Hình 3.4 Ba ảnh con từ Hình 3.2 và lược ñồ xám tương ứng của chúng Sử dụng Matlab tính lược ñồ xám của một bức ảnh cho trước.
function ihist = imghist(img) if exist('img', 'var') == 0
error('Error: Specify an input imagẹ'); end ihist = []; [rows,cols] = size(img); maxgval = 255; ihist = zeros(1,maxgval); for i=0:maxgval ihist(i+1) = sum(img(:)==i); end end