Phân đoạn ảnh nha khoa là bước xửu lý then chốt trong nha khoa nhằm hỗ trợ bác sĩ chuẩn đoán một cách hiệu quả các bệnh về răng. Để phân tích một ảnh X – quang nha khoa, chúng ta cần sử dụng một số tiến trình xử lý trên ảnh để thu được những thông tin quan trọng.
Theo góc nhìn đối với ảnh nha khoa, phân đoạn là để xác định và phân loại các răng riêng lẻ trong ảnh X- quang nha khoa hoặc các phần của răng như thân răng và chân răng. Mỗi một răng hoặc mỗi phần của mỗi răng trích chọn được từ ảnh ban đầu cho những dữ liệu quan trọng sẽ được sử dụng trong các bước tiếp theo ở bất kì một ứng dụng nào.
Ảnh X – quang nha khoa thường có 3 vùng chính:
-Vùng thứ nhất tương ứng với vùng chứa các răng. Vùng này thường có giá trị mức xám lớn nhất (vùng sáng nhất trên ảnh). Đây chính là vùng mà ta cần xác định được trong quá trình phân đoạn.
-Vùng thứ hai tương ứng với vùng chứa lợi, xương và các cấu trúc quanh răng. Vùng này thường có mức xám trung bình, tuy nhiên một số vùng xương có giá trị mức xám khá gần với vùng răng. Điều này gây khó khăn không nhỏ cho quá trình phân đoạn răng.
-Vùng thứ ba tương ứng với vùng nền trong ảnh, có giá trị độ xám thấp nhất (vùng tối nhất).
lượng hình ảnh thấp (do nhiễu, độ tương phản thấp, sự giống nhau của các mô cơ thể, sự giới hạn trong các phương pháp quét ảnh, v.v). Chính bởi những điều đó khiến quá trình phân đoạn cho những kết quả sai/kém hiệu quả. Ví dụ như: những mẫu vật được sử dụng trong quá trình điều trị, các răng nêm/chèn vào nhau, sự biến thể của các răng, khoảng trống giữa những răng bị thiếu, cũng như các vấn đề trong quá trình xử lý ảnh. Hình sau cho thấy những khó khăn có thể xuất hiện trong các ảnh nha khoa:
a) Những thành phần khác được sử dụng để lấp đầy các răng.
b) Các răng chèn vào nhau.
c) Những biến thể khác nhau của răng.
d) Khoảng trống ở những vị trí răng bị thiếu
Hình 1.4. Những khó khăn trong việc phân đoạn ảnh nha khoa
Mỗi phương pháp phân đoạn được đề xuất cho một vấn đề này có thể thực hiện tốt nhưng trên một vấn đề khác có thể thực hiện yếu kém và không đáng kể. Vì vậy, rất khó để có được một phương pháp phân đoạn nhất định mà phù hợp hoàn toàn cho một vấn đề mở rộng.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
Chương 1 của luận văn đã nêu ra kiến thức tổng quan về phân cụm dữ liệu, ứng dụng của phân cụm dữ liệu và về cấu trúc giải phẫu răng, phân loại ảnh X – quang nha khoa, bài toán phân đoạn ảnh từ đó nêu ra bài toán, những yêu cầu, thách thức và ý nghĩa, ứng dụng thực tế của bài toán phân đoạn ảnh X – quang nha khoa trong các hệ thống nhận dạng người hay hệ thống chẩn đoán, điều trị nha khoa.
Trong chương tiếp theo, luận văn sẽ đưa ra một cái nhìn tổng quan về các phương pháp phân đoạn ảnh nha khoa hiện có. Ở mỗi phương pháp đều đưa ra các thuật toán cụ thể và đánh giá ưu, nhược điểm của các thuật toán đó.
CHƯƠNG 2
MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÂN CỤM NỬA GIÁM SÁT
Các thuật toán phân cụm đã được nghiên cứu và phát triển từ những năm 50 của thế kỷ 20 như thuật toán K-Means (1956), thuật toán phân cụm dựa trên đồ thị (1973), thuật toán phân cụm dựa trên lý thuyết mờ (1980), thuật toán phân cụm dựa trên mật độ (1996) [14]. Từ những năm 2000 trở lại đây, phương pháp phân cụm nửa giám sát bắt đầu được phát triển mạnh mẽ (xem [8], [9], [10], [15]), đặc biệt là các phương pháp phân cụm nửa giám sát mờ bởi tính hiệu quả mà nó mang lại (xem [11], [12], [13]). Nội dung chương này tập trung nghiên cứu các thuật toán phân cụm nửa giám sát mờ và được trình bày thành 5 mục: Mục 2.1 là các khái niệm cơ bản về lý thuyết tập mờ [4] và thuật toán phân cụm mờ [16]. Mục 2.2 trình bày thuật toán phân cụm nửa giám sát mờ bằng phương pháp học tích cực [21]. Mục 2.3 trình bày thuật toán phân cụm nửa giám sát mờ chuẩn [17]. Mục 2.4 trình bày thuật toán phân cụm nửa giám sát mờ theo quy tắc entropy [18]. Mục 2.5 là thuật toán phân cụm lai ghép nửa giám sát [13].