.2 Một số ảnh trong CSDL ảnh não có khố iu Figshare

57

4.1.2 Môi trường và phương pháp thực hiện đánh giá kết quả thực nghiệm

4.1.2.1 Môi trường và đối tượng thực nghiệm

Tất cả các mô phỏng thực nghiệm thuật toán đề tài để kết luận và so sánh với các giải thuật khác. Để đánh giá chính xác, tập dữ liệu ảnh mẫu đều thực hiện với cùng một bộ tham số gồm: kích cỡ ảnh 200 x 200 pixel, dạng ảnh là ảnh xám MRI T1W và thực hiện trên cùng một hệ thống máy tính với thành phần phần cứng cơ bản gồm: CPU Intel(R) Core i5-4460 3.20GHz 4 cores (4 threads), 8GB RAM. Tất cả các giải thuật của đề tài đều được lập trình trên phần mềm MATLAB R2017B. Tập dữ liệu ảnh mẫu sử dụng trong đề tài là có chọn lọc từ hai nguồn CSDL OASIS và Figshare Brain Data để loại bỏ ảnh MRI não có lát cắt từ xương hốc mắt trở lên đỉnh đầu và từ xương hàm trở xuống hoặc một số ảnh chứa nhiều nhiễu, bị mờ không rõ ràng. Số lượng ảnh mẫu dùng trong thực nghiệm gồm hai cơ sở dữ liệu ảnh MRI não người là OASIS Brain Dataset là 82 ảnh và Figshare Brain tumor Dataset là 76 ảnh.

4.1.2.2 Phương pháp đánh giá kết quả thực nghiệm

Đánh giá chất lượng phân đoạn chỉ có thể thực hiện nếu có một chỉ số đánh giá phân đoạn, do đó đề tài sử dụng chỉ số tương tự Dice. Chỉ số tương tự Dice là một thống kê được sử dụng để đánh giá sự giống nhau của hai mẫu. Chỉ số tương tự Dice (Dice similarity coefficient - DSC) đã được sử dụng làm thước đo đánh giá thống kê để đánh giá hiệu suất của cả độ giống nhau của phân đoạn thủ công và độ chính xác chồng chéo không gian của phân đoạn tự động của ảnh MRI.

Trong đánh giá này, người ta thường định nghĩa lớp dữ liệu quan trọng hơn cần được xác định đúng là lớp Positive (P), lớp còn lại được gọi là Negative (N). Ta định nghĩa True Positive (TP), False Positive (FP), True Negative (TN), False Negative (FN) theo như bảng 4.1 [16]:

58

Bảng 4.1 Định nghĩa các thuộc tính sử dụng trong chỉ số Dice

Dự đoán là lớp Positive Dự đoán là lớp Nagative

Thực tế: Lớp Positive True Positive (TP) False Nagative (FN)

Thực tế: Lớp Nagative False Positive (FP) True Nagative (TN)

Chỉ số tương tự Dice DSC để đánh giá chất lượng phân đoạn có công thức như sau: 2 * 2 * TP DSC TP FP FN    (4-1)

Trong đó: TP là True Positive, FP là False Positive và FN là False Negative. Chỉ số Dice bằng 1 khi hai phân vùng giống nhau và bắng 0 khi không có bất cứ pixel nào trùng với phân vùng đúng.

4.2 Sơ đồ quá trình phân đoạn ảnh sử dụng phương pháp EM cải tiến đề xuất