Ảnh được kết hợp từ các thành phần tần số

Một phần của tài liệu Xây dựng mô hình học máy hỗ trợ chẩn đoán bước đầu bệnh mạch vành dựa trên ảnh chụp SPECT tưới máu cơ tim (Trang 30 - 31)

tần số thấp và cao của ảnh B. Ảnh E là ảnh B sau khi đã giảm thành phần tần số

thấp [7] .

Tuy nhiên, người ta thường áp dụng bộ lọc lên dữ liệu chiếu trước, sau đó mới dùng dữ liệu đã được lọc này để tạo ảnh ban đầu. Tức là mỗi dòng ở trên sinogram sẽ được áp dụng một bộ lọc trước, và dữ liệu sau khi đã được lọc này sẽ được chiếu ngược (như công thức 1.8) để tái tạo ảnh lát cắt [7] :

( ) ∫ ̂( ) (1.10)

Với ̂ chính là hàm sau khi đã áp dụng bộ lọc nào đó.

Theo cách này thì các thành phần tần số thấp ở mỗi dòng của sinogram sẽ bị làm giảm đi trước khi thực hiện phép chiếu ngược - và đây chính là thuật toán FBP (Filter Back Projection). Hiệu quả của thuật toán có thể được giải thích như sau: Khi áp dụng bộ lọc cho dữ liệu sinogram, thì dữ liệu mới sẽ có thể có chứa các giá trị âm, các yếu tố mờ được giảm đi bởi các giá trị âm và giá trị dương triệt tiêu lẫn nhau khi tái tạo ảnh ở những vùng không phải vùng cạnh theo công thức 1.10 và các cạnh cũng được làm sắc nét hơn.

Vậy sau khi được tái tạo, ảnh sẽ ít bị mờ hơn và các vùng cạnh sẽ được làm rõ hơn. Tuy vậy, các thành phần tần số cao vẫn có thể chứa rất nhiều các loại nhiễu. Vấn đề có thể giải quyết bằng cách dùng các bộ lọc khác nhau nhưng đi kèm với chúng sẽ là sự đánh đổi giữa việc giảm nhiễu hoặc làm cho ảnh có độ phân giải bị kém đi. Hình 1.20 mô tả ảnh hưởng của các loại bộ lọc khác nhau với từng thành phần tần số.

Hình 1. 20: Ảnh hưởng các thuật toán lọc khác nhau theo tần số. Trục x thể hiện thành phần tần số ảnh hưởng và trục y là trọng số ảnh hưởng tương ứng [7] .

Một phần của tài liệu Xây dựng mô hình học máy hỗ trợ chẩn đoán bước đầu bệnh mạch vành dựa trên ảnh chụp SPECT tưới máu cơ tim (Trang 30 - 31)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(88 trang)