5. Cấu trúc luận văn
1.2.3. Một số vấn đề xử lý ảnh trong quy trình dựng mô hình 3D Gan
Trong chẩn đoán ảnh y tế, việc nghiên cứu xử lý, phân tích, nhận dạng, dựng mô hình 3D đối tƣợng gan gặp nhiều khó khăn do đây là một loại đối tƣợng phức tạp và rất khó quan sát chi tiết kể cả với mắt ngƣời. Ảnh chụp cắt lớp vùng gan có độ tƣơng phản thấp so với vùng mô xung quanh. Độ tƣơng phản này sẽ bị thay đổi do chịu ảnh hƣởng của nồng độ chất béo trong gan.
Trong hình ảnh chụp cắt lớp vi tính (CT), các vật liệu có thành phần nguyên tố khác nhau có thể đƣợc biểu diễn bằng các số CT giống nhau hoặc rất giống nhau, khiến cho việc phân biệt và phân loại các loại mô khác nhau trở nên vô cùng khó khăn. Ví dụ khó phân biệt giữa các mảng vôi hóa và máu có chứa iot. Mặc dù vật liệu này khác nhau đáng kể về số lƣợng nguyên tử, tùy thuộc vào mật độ khối hoặc nồng độ iot tƣơng ứng, mảng vôi hóa hoặc xƣơng liền kề có thể xuất hiện giống hệt nhƣ máu có chứa iot khi chụp CT. Ngoài những khó khăn trong việc phân biệt và phân loại các loại mô, độ chính xác mà nồng độ vật liệu có thể đo đƣợc bị suy giảm do sự hiện diện của nhiều
loại mô. Ví dụ, khi đo lƣợng tăng bắt thuốc iot của tổn thƣơng mô mềm, số CT trung bình đo đƣợc trên tổn thƣơng không chỉ phản ánh sự tăng bắt thuốc do iot, mà cả số CT của mô bên dƣới. Lý do cho những khó khăn này trong việc phân biệt và định lƣợng các loại mô khác nhau là do số CT đo đƣợc của một voxel có liên quan đến hệ số suy giảm tuyến tính, không phải là duy nhất cho bất kỳ vật liệu nào, nhƣng là một chức năng của thành phần vật liệu, năng lƣợng photon tƣơng tác với vật liệu và mật độ khối của vật liệu.
Một điểm quan trọng nữa, hình dạng lá gan có nhiều biến thể. Ngoài ra, dữ liệu hình ảnh y tế mang tính riêng tƣ và đƣợc chụp trên những thiết bị chuyên dụng trong bệnh viện, nên khả năng tiếp cận đƣợc một lƣợng lớn dữ liệu đủ để xây dựng mô hình 3D là không đơn giản.