Gi i thi ớ ệ u chung v máy ch p X-Quang. ề ụ- 123docz.net

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ HÌNH ẢNH TRONG Y TẾTỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ HÌNH ẢNH TRONG Y TẾ

3.1. Gi i thi ớ ệ u chung v máy ch p X-Quang. ề ụ

Máy ch p X- Quang là m t thi t b s d ng ph bi n trong ch       nh, k thu t ch p X-Quang là k    thut hii và hi u qu , có ch  p chi

phát hi n b nh.      o nh X-Quang d a trên nguyên lý c a tia X (tia   roentgen). c nhà bác hc, Roentgen phát hi

v i phát minh này ông nh c gi       

c nhc tic này... c sinh ra t s  

i qu o c   ng có gia tn g n m t h t    nhân, khi qu o c i, m t ph ng c a m t v t    th  c khi chuy ng) c a electron s b m        ng này chuy n thành b c x    n t , phát ra tia X.  



                  





X-Quang X-Quang.

Hình 3.1 . Máy chp X-Quang

Hình 3.2. Kt quchp X-Quang 3.1.1. Nguyên lý ho  ng ca máy X-Quang

Chùm tia X sau khi truy thì suy gi m do b   h p th b i các c u trúc. S suy gi m này ph        thu dày, m  c a các cu

   qua. Cu i cùng, chùm tia tác d ng v i b ph n thu nh n (film, màn       chi lý hình  cho ra k t qu . Nh ng hình nh này cung c p thông tin      có giá tr trong vi c ch  u tr b nh   c phát hii u hay các d t  thc y t , máy X quang gi vai trò quan tr ng, giúp    

nh mt cách d dàng, chính xác và nhanh chóng. Các ng   d ng c a X-Quang ch Kho sát c u trúc các b   phn c    p

 p, ch p b ng, ch p s não, ch p c t s ng, ch p ph i, ch p h ti t ni u,              chp m ch, d   n nay, X-Quang c s d ng r ng rãi và ph bi n trên kh     p c  c, bt c  b nh vi n l n hay nh , t     

Hình 3.3. Nguyên lý ho  ng máy ch p X-Quang 

Hình 3.4 . Mô phng ch p X-Quang bàn tay  3.1.2. m c a  nh QuangX-

nh X-Quang là nh t o ra nh ng d ng c a tia X, là k t qu s x p ch         ng hình nh c a nh  ng na tia X lên nhau.

Hình 3.5. Mô phng t o nh b ng chùm tia X-   Quang

m c a nh X-Quang g m:   

- X-Quang 





- h X-Quang 

- X-Quang 

X-Quang. Chng ca nh X-Quangc quy  nh b i các y u t :   

- 







 





-  



càng rõ nét. 



- 

coi       

X-Quang

uang) 

           





3.1.3. Cu to c a máy ch p X-Quang  

X-Quang X-Quang, máy X-Quang 

-  - Bóng X-Quang: L

máy X-Quang 

  anot sang katot. Bóng X quang 

 X-Quang:

 -



khám.

 - qua dòng bóng.





- ,





- X-Quang 









- m QuangX-





 

X-Quang 



- X-Quang 

X-Quang.

 

cassette.

3.1.4. Phân loi máy ch p X- Quang

H thng X-Quang ngày nay có khá nhi u lo i máy, b ph n thu nh n và x       lý hình m khác bi t l n nh t gi a các th h máy X-      Quang, v i m i thi t b     khác nhau thì k thu t áp d ng cho t   

Theo công ngh  x lý nh có th phân lo i thành các lo   X-Quang c  n (dùng ﬁlm), X-Quang k thut s gián ti p (CR), X-Quang k thu  t strc tip (DR).

Hình 3.6. Quá trình ch p X-Quang  và s khác bin gi a các th h máy ch p     X-Quang

X-Quang c  n : Dùng h thchp các b ph n c  a

 , p c ch a trong cassette, c t sau v t c n chi u, tia X sau   

c v t s n    c phô x , s   

vào phòng t  x lý b ng hóa ch t hi  nh hình. Khi ri ta dùng AgCl, nhng v i tia X khi r a s không b m    

ng vi v   c n l i), khi r a s b    trôi (có màu tr c trên 1 h

vi n, không s     , sao l c và truy tìm. 

n nay máy X-Quang c n dùng phim âm b c s d ng b i nhi

Hi       u

y u t : V   an toàn b c x , v    ng, b t ti - quang k thu   t s n thay th do nhi      c m

 i d ng sc ch nh s a r t d dàng. X-    Quang s  l c chia làm hai loi: X-Quang k thut s gián ti p CR và X- Quang s trc tip DR.

X-Quang k  thu t s gián ti p CR (Computed Radiography):   th ng  g n gi ng X-  Quang c  n, máy phát tia X-Quang     

 c thay b ng t m t o nh (Imaging plate) có tráng l       

(storage) và kích thích phát sáng (photostimulable luminescence). Tm t o nh khi  

c tia X chi u lên s t o nên m t ti m nh (latent image), sau       m t o nh này s    phát quang l n 2 khi quét b i m t tia laser trong máy K    thu t s hóa (digitizer), ánh  

c b t l y (capture) và cho ra hình k   thu  t s t c là có s chuy  i t hình analog ra digital. Hình này s  c chuy n qua máy tính   c x lý. T m t  o

nh s  c xóa b i ngu n ánh sáng tr ng và tái s d ng. S l n tái s d ng tùy thuc          vào công ngh , ch t li u và hãng s n xu t t m t o nh.        

X-Quang s  trc ti p DR (Direct Radiography): K  thut này gi ng máy ch p

nh k thu t s ,     là b ng c m ng và cho hình ngay    sau khi ch p. Nguyên t c t o nh nh b ng c      m ng (Sensor panel) c u t o do s k   t h p c a l p nh p nháy (Scintillator) g m các l p cesiumiodide/thallium và t m phim        m ng transistor v i si  nh hình (amorphous silicon). B ng c m ng này thay th   c c phô x , s chuy n hình và hi n th      trên màn hình máy tính sau kho ng 5 giây và có th  chp ti p ngay không c 

CR.

ng hình nh thì hình nh c a máy X-Quang s p DR s có

Xét vch    trc ti 

  phân gii X-Quang k thu t s gián ti p CR. Tuy    nhiên, hi n nay trong các h  thng y t v n ch y u s d ng X-Quang k       thu t s gián tip CR i toàn b máy X- Quang s trc ti p DR là vô cùng t n  

kém chính vì th yêu c t ra là ph i nh ng k   thut nâng cao chng hình nh  c a máy ch p X-Quang   CR.

H  thng CR (Computed Radiography X-Quang có s h   tr  c a máy tính) là h  thng thu nh n và bi i tín hi u t tia X thành tín hi u s . Trong khi X-Quang     c  n ph i s d   c r a film và bu ng t  thu nh n và x lý hình nh    thì h thng CR s d ng detector (C m bi   c c u t o t h p ch     thu nh n hình nh t     t h thc và s hóa tín hi u, t    n th lên màn nh máy tính. Nh ng hình   c x  c khi in ra ho

nh m nâng cao hi u qu   cht hthng CR bao gm:

- C m bi n CR (CR detector) hay t m thu nh n nh (Image plate).      - c CR (CR Reader).

- Trm máy tính x lý hình nh (CR Station) - Máy in (Printer).  

Hình 3.7. Quá trình thu nh n nh c a CR   

Th   h c s d ng r ng rãi hi n nay. So     v i X máy quang c   n (Classical Radiography), máy CR có nhi

tit ki m th i gian, b o v     ng, gi m li u chi u b c x trên b nh nhân, nh thu       

 i d ng s nên r t d dàng trong vi c x lý, truy     

Khi công ngh  c ng di ta chú tr ng tìm hi u các gi  

nâng cao chng hình nh ph c v cho ch    hình nh nghiên c u

c hi n th m t cách rõ ràng, hình    u ra gi hình u vào nh t thì 

png hình nh t  c l a ch

 n Multiscale.

3.2. T ng quan x lý hình ổ ử ảnh CR

 x lý hình n trong các h thng CR hic mô t 

Hình 3.8 khái quát hoá quá trình x lý CR 

Các thao tác th c hi n trên d u hình nh có th    li   c g

 lý hình nh có vai trò c i thi n ch   ng c a hình nh CR v phân gi i     

  s phân gin, dng, hay gi m nhi u. Nh m m c    

i xem, ph c v cho công tác khám ch a    và phòng tránh b     n hình nh là ch   

c nghiên c u và tìm hi u. [17]  

ng v i m i lo i hình ki m tra     ng s  c gán m t giá tr phù   hm k  thu t c a các lo i ki c th c hi c hoc sau m i l n s d ng hay ti p xúc c a m t thi t b u cu          nh, và quá trình này d b   ng do l i ch quan c  i.

Trong các h  thng CR hi n nay, m t s    ch lý hình u khi n b i thông s    c suy ra t các d u hình nh th c t . Các giá tr tham s là   li      giá tr c tính c a các thu t toán Heuristic. B ng cách này, s       

v m c  th  c a hình     m, ph m vi ho  ng, m

nhi u, hay s hi n di n c a các khu v       n tr c biên gi i.   Trong h u h ng h p, hình  c s d ng là hình   u vào phc v cho phân tích, vì hình nh này cha các d liu cn thit cho các nhim v chính

M t trong nh ng ch  ng c a x lý hình nh CR    là 

hing hi n th m t cách rõ ràng nh t trên hình nh. Dãy m      hình nh ch    a t t c d li u hình nh có liên quan và l p thành m t th      c g i là tín hi u  

ng. Khi áp d ng các thu t toán m t cách h p lý thì ch    ng hình nh s  

c c i thi n rõ r   phân gin s b   ng n u ph m vi chi t xu t     là quá l n. Vì t t c các giá tín hi   tr t quá ph m vi ph  chit xu t s   c ánh x 

n m c t i thi u ho c t        quang h     th ng nh t màu   trng hon ph m vi ph gây ra m t s vùng hình nh có liên     

c mô t trong hình 3.3. 

Hình 3.9u ch nh ph m vi ph và l  th phân c p trong Agfa ADC  Các vùng tín hi u th c t    (ging v i ph  có

c ch ra b ng cách phân tích bi   các giá tr tín hi c ch n và 

c ph n x vào các    n th trong màn hình giám sát (trong 

   m  quang h   th ng phi tuyn. [17]

Mthp có th  n các thu t toán khai thác ph m vi ph , s     nh

c th hi n trong hình 3.4. Vì v y các thu   n khai thác ph m vi ph chú tr   d u t các khu v c cth  li     t s h

thng CR cung c p ph n m m phân tích cao c p cho vi c tìm ki m các vùng c      

khám t ng. Ngoài ra các thut toán có th phát hin nhi u khu v c c

Hình 3.10. Ch p X quang nh ng vùng c    

Trong các l n ki m tra khác nhau chùm tia X-  c chu n tr  m gi thiu ph n chi u x    , các k thut phân tích hình nh  c áp d tìm ra khu vc cn s can thi p c  i 12] . [

3.3. Nâng cao độ tương phản cho hình ảnh

Phn này t p trung vào nh ng v    x lý hình nh góp ph n c i thi n ch t     

ng hình nh CR. 

Phng c a máy dò CR là r t l n so v i ph m vi có s n c a m       

màn hình hi n th   u king. N u không x lý hình nh    phù h p s gây ra s m   t mát m  c a hình nh trong chu i   hình nh CR. Hình  u v chnh m n và phân c p  s t c chuyi xem.

M r ng biên c a các c nh có th c i thi n m t ph n ch       ng hình

nh, b  c a các thành ph n t n s không gian cao trong hình nh.    

   t n hình c áp d ng s i hi u qu cao trong   vic x lý hình nh c a h   thng CR.

Công thc xây d ng : 

(3.1)

X: Giá tr  i din cho các pixel c a hình nh ban u.   

Y: Kt qu hình nh sau khi x  lý.

: Là phiên b n hình   c làm m n c a hình     c sau mt ho  ng di chuy n trung bình. 

(X- i di n cho t n s không gian cao c a hình nh.     

 s ng nhnh nhng thành phn thêm vào hình nh cui.

- ) (3.2)

ng h   u t quy nh m      u chnh m ng c a m  cho hình nh c c b.

ng truyn c a d i t sn  không gian ph thu c bc c a h t nhân lc.

Nc các b phn nh thì thành phn tín hiu c a tn s c 

i hình nh có t n s trung bình ho c t n s thng h p kích 

c c a m t b phn ln thì thành phn trung tn s c khuc th  hi c v ng t n s  trong b ln ca mt n không sc nét cho các b phc khác nhau (tính b m nh), cho bi:

(3.3) V i t n s    c th hi n trong m t chu k m    m nh hay các tim c n, h s khu  i cao tn s thp nh t mà t n n giá tr i fc = 1 / m. Nhìn chung, m t n  không s c nét s   

so v i các b l c khác. Vì v y, n u m     t là làm s c nét các c nh, thì các   h  c ch    c l   i  c không gian cnh chuyi.

Hình 3.11. T n s   ng c a b l  c m t n không sc hm nh.

M c dù các b l   c th hi n d dàng trong mi n t n s       c xác

c h t nhân thích h p nh t cho các l n ki m tra khác nhau l i khá khó      

. [14][19]. ng kính h t nhân nh   c cho là thích h  c i thi  s c nét hình nh và kh   n th các chi ti t tuy n tính t   i cùng m t th i gian   v t n s i   cao, ph n ph nhi  t hi n các h t m  n hình.

H n ch c a vi     ng chng   t nhân là n t n  

t phng hp ca mt ht nhân l n th hn ch. [15]

S xu t hi n h t m n gây ra b i s khu       i nhi u trong m n cao có th c gi m v i phiên b n hình nh     có m ph thu t n không s vi c gi m nhi u     c b ng cách ch n m   ng cong

     p âm trong nh     thâm nh p th  

trung tht hin nhi u l n nh   t.

ng chng nh ph c l a ch n phù h p, vì    ving nh có th b    ng b i các d v t g n vùng c    

khu i b các thành ph n t n s cao c a vùng     c g i là thao tác "ph c h i", trong quá trình này có th t o m   ng màu tr ng ho i các vùng nh th c t . Ngoài ra, d v t này có th che khu t m t t         

ph n th p trong vùng lân c n c a m     n cao.

3.3.1. Phng gi m 

Phm vi chi u x c a hình    u ho c vai quá l   hi n th t t   c vùng hình nh v    phân gin lng h p này m t n không s c nét v i kích   c h t nhân l n có th    c áp d  n c a t t c a các hình nh liên quan b ng cách gi m các thành ph n t n s          thp trong hình nh mà không mang thông tin quan tr ng.  

(3.4)

1

nh c b i không gian lân c n v i m   ng h t nhân  trung bình r t l m nh). Bi u th c g m thành ph n t n s      th

c g b .  

79 3.3.2.  n Multiscale

Hin nay có r t nhi   n trong hình nh 

c trung bình, l c trung v ... Nh ng k thu    m chung là t t c u d a vào m t toán t không gian lân c n và h u h        ng h p u s    d ng b l c. P    u hình li c chia thành hai kênh khác nhau theo tn s  c s khác nhau trong mi kênh.

Cách ti p c n quá trình trong ph  ng kích

c ho c t n s không gi     ki m soát nâng cao ch ph n x   c t s chi ti t hình   n tinh t có th không   cu này ph áp d i v a b t k kích  

c ho c quy mô nào, ví d   nh, k t c u chi ti t nh g n, hay m t c u trúc l n         ho c m . Hình   c c i thi n b ng cách khu   n các tính

nh chung th i gi m nh các thành ph n m nh mà không gây b sót      

c th c hi n không phân bi   i h n.

n c c l i cân b ng MUSICA trong h th ng Agfa    ADC là vit t t c . [21]

3.3.3. i din

n trong quá trình nâng cao là phân tách hình u thành các thành phi din cho các chi ti t.

M t hình nh bi   i tuy n tính X(i, j) s   c chia ra thành m t t ng các   trng s c  A(i, j), và m i h s chuy   i b k, l i di n cho s   p

  i c ng v i hình  u:

(3.5)

i tuy n tính v i ch   i Fourier s không phù h p v i m      n t m r ng   trên mt ph ng   ph i nh g n và ph i trong ph m vi không gian phù      ha, ph i bao g m t t c     i di n cho các chi ti t có kích c    khác nhau, ngoài ra phm b o tính liên t c, n u không liên t c k t qu hình nh s        

c gi i thi u v i m i l n bi       i h s . M t s   ng h p c a bi  ng

ng các tiêu chí v tính liên t c.  

Trong MUSICA hình c phân tách theo hình mô hình Laplacian. [3]

Hình 3.12. S  c li S phân tách và quá trình ngh ch bi  c mô t   hình 3.6. Nh ng  hình u s   u l c th p. Ti p theo các k t qu     c n i suy 

  m nh c a hình   u. Các l p ti p  

   s c tính b u t hình nh m u trung gian c  

Bc hình c gi m m t n a sau m i l n. Phân tách s       c thc hin khi mt hình nh m u ch   c mm nh.

B t k b   phân gi i th    u s c s  d ng trong quá trình phân tách. S   ng chi tic gim   t n ti p theo  ca quá trình phân tách mô hình. S khác bi t gi a các ln phân tách liên ti

tr trong các lng c a mô hình Laplacian. Trong mi n t n s không gian m i      lng v i m t quãng tám c a quang ph nguyên b    n.

Quá trình bi  i c l c phác th o trong ph n bên ph i c a hình 3.6,     quá trình tái thi t này di n ra theo th t     c b u t hình nh quy mô l n nh t,   

m m m nh duy nh thc hi n phóng to hình 

c c a các l p ti  t liên quan v i  quy mô hi n t   c t l i và b sung chi ti   c l p l n khi hình c thu, kt qu hình c ging vi hình u.

Các mô hình Laplacian là m  i di a hình  c nh gc.

Hình 3.13 Gaussian chuyng t l p th     n l p th 4 c a mô   hình Laplacian

Các l p quy mô nh t (không v ) bao g m các xung gi ng h t nhau c      

chiu r ng m i v     m nh, các chc tru trên mt phng nh. 

Các chi ph m vi không gian h n ch , có s trùng l p m t ph n và        toàn th bao g m toàn b   min không gian m i quy mô, có th   thy  các ô c a hình  3.7. Các tính ch t này r t c n thi t tro    m v m n c a s phân   tách, ví d phân tích các hình nh thành các thành ph n nh m m       d ng các

   n c a hình nh.   3.3.4. S cân b c li

 n c n c i thi n s     c bi các h s c a mô    hình Laplacian, h s nh i di n cho các chi ti t tinh t s         c khu i c thin kh  n th các chi ti ng. B ng cách nén d  phân gi i 

 n t ng th s   c c i thi n kích c hình    c gi m mà không làm m t   thông tin. Toàn b   n cân b ng và xây d ng   lc minh h a trong hình 3.8.

Hình 3.14. Quá trình cân bc li

Xét hình 3.8, phía trên cùng bên trái: Hình i bên trái: 4 li bên ph i: Các mô hình sau quá trình cân  bn. Trên bên ph i: Hình nh k t qu     c b ng cách áp d ng các   bi  i h s mô hình.

 c cân b ng b ng cách áp d ng s khu    i phi tuy n sau 

     bi i h s c a các l p mô hình: 

(3.6) Các h s x ho  ng trong kho ng. [-1,1], là các y u t c n thi t cho ph m vi       hou ca nh. S    d c cng cong khui, vì th     n khi hình c tái t o bng cách  áp d ng các ngh o v i h s    c si. Hình d ng xích-ma c n thi  t

 cân b ng s   c n u s   c chm b o r ng các giá tr    nh  c khu i t i nh ng giá tr l n, k t qu t t nh      c trong khon 0.85. Th c nghi m ch ra r ng ngoài ph    

ng không x y ra, vì ngoài ph m vi này nhi u xu t hi n v i t n s l        ng

c v trong hình 3.9 và nh ng hình   c tái thi t trong  mt ln kim tra (hình 3.10). Nh ng hình nh bên trái t  ng v i hình  u, mà kt qu  c thi  t vi t l p s     b  u t 1 

Hình 3.15. Khui phi tuy n áp d ng cho các h s mô hình p = 1, 0, 0.7, 0.5    

Hình 3.16 K. t qu sau quá trình bi

Bên trái: Hình nh g c p = 1.  

  gi a: Quá trình cân b ng hình  c v i p = 0.7  Bên ph i: Quá trình cân b ng hình   c v i p = 0.5 

Các hi u   t c a quá trình cân bc là kh  n th  gi ng v i b n g c hình      s n s  c c i thi i b n g c tuy nhiên t i nh   t thì chng không

c c i thi n rõ ràng.  

Ging v i k thu   n nhic khung th i  v i các chi ti t hình    n Multiscale không b 

ng b i s xu t hi n h    n hình, k thu t nâng cao d a trên m t khu v c lân      c n trong quá trình chuy i m  c a m t n không s c nét. Chi u r ng c a vùng      

chuy n ti p chính là bán kính h   u t giúp cho s ph c h i d nhìn th y. V      

n không có vùng chuy n ti p, vì t t c các chi ti    n nhau.

B ng th c nghi  i ta có th nh n ra r ng MUSICA không c n ph c h     i  khu vc giao din gim.

Trong các h  thng ph n cân b c s d ng cho t  t c các lo i xét nghi m vì nó k t h    m c a vi c c i thi   n gia hình nh g c vi hình  . [1lý ] [16]

3.3.5. X lý tn s

i di n r t thích h p cho vi c th c hi n các b l c thông         ng

ng c nh ho c suy gi m t n s th     c s d  làm gi m  ph m d i t n nh y sáng. Trong th c t , b t k t n s             c t ng h p d   dàng b ng s d ng các h s theo l p trong mô hình Laplacian vì m i l p là liên k        t mt quãng tám ca ph t n s không gian. [17]   

Trong MUSICA cân bc là ch    nâng cao chng hình

nh và trong h u h ng h  ki m tra duy nh  ng c nh ho c m t vùng nh   nh thì chúng s  c th c hi n b ng cách n i. B     u t các h s   n cân bc áp d ng cho t t c các l p.     Tip theo, m i l c nhân v i quy mô ph thu c vào các y u t ae     k và alk 

ng c nh và vùng  ng.

Hình 3.17. Quá trình kt hng, bao g  n cân b

ng c nh và vùng nh  

ng cc th c hi n b ng cách nhân h s mô hình c a các l p quy        mô nh ph  thuc vào y u t  aek.

e là tham s  u khi n m  ng c nh quy mô u   

là    s quy mô k b ng không, n e là s l p mô hình mà c  c áp dng m c m i quãng tám là kho ng phân   b u gi a các quãng tám n   e c a quang ph . V  c tính l c d n d n có th s làm      gi m thi u s ph   c hi trong vùng lân c n c a quá trình chuy  i m  .

  làm gi m các h s mô hình, các l p có quy mô l n     

c nhân v i m t h s quy mô ph     thuc alk i:

alk =1, k< L-n1 alk = fl (L-k-n

1-l) n

L (3.8)

ng h p này n l là t ng s l p L có liên quan, trong t n s không gian     

 n gi m m t t l     c 2 ca m i quãng tám. M c gi m vùng   

u khi n b i các tham s f   1

Trong MUSICA s l p tham gia vào c nh nâng cao n   e là ba và vùng gi m n l là

 n cân b ng các giá tr   ng c nh là khá h n ch . Trong    th  c t , h u h t các c nh trong m t hình nh khá m       c nâng cao qua quá trình cân bc.

    c áp d ng trên m t s b ph n c        con

m tra này làm bi m pixel trên nh.

Nhng cng c nh và gi m vùng trong mi n t n s không     

c v  ng cong thu gi di n cho 

ng t n s c a các l   ng cong ling t n  s c ng c nh ng v i giá tr     ng v i vùng gi m

ng v i giá tr 1.4. Các hi u    n cân bc bi u di n t  

t n s  min không gian không phù hchng minh hi u qu c a s     n cân bn cân bng là mt hong phi tuyc thc hin bên trong là mi di tn sng cnh và vùng là mt hong tuyn tính.

Hình 3.18ng t n s không gian c  ng c nh gi m vùng  

ng cong gi di n cho các giá tr t n s c a các l p mô hình       Laplacian, t DC (trái) n m c quy mô nh t (bên ph   i).

Các hình nh gót chân c a hình 3.13 có s khác bi t v     chng hình nh khi  áp dn cân bng c nh và gi m vùng. Thông s   

c ch n sao cho khác bi t hình dung m t cách rõ ràng. Y u      t nâng cao ch ng hình nh và hi u s     i u ch nh m t cách phù h    x lý hình nh cho m t s    n rõ nét nh t, cùng kho ng ph m vi tín hi   u

 trong khu v c quan tâm. Nh ng hình nh c nh nâng cao ( phía trên bên ph i)      cho thy s nh n m nh các chi ti t có     chng t t. [17] 

Hình 3.19. So sánh các ch   ng

Phía trên bên trái: Hình nh g c ca gót chân. Phía trên bên phng ci bên trái: Cân bi bên phi: Gim vùng.

M t hi u    có th  c quan sát thy   gi m vùng hình nh 

cho k t qu    n cân b ng và k t qu không    ph  c t t c các vùng nh. K t qu t t nh    c tìm th y trong các khu v c

a hình nh trên v c hi n th . S c i     thi c b ng cách c ch s     m xa c a  m  t trái sang ph i. Không gi   n cân b ng, gi m vùng có xu  

   lo i b các m    d c t n t i gia các vùng mô lân cn.

Các k thu  n Multiscale trình bày  c ch ng  minh r t có giá tr trong nâng cao hình nh X-quang y t .    

3.4. Phép trừ hình nh ả 3.4.1. Hiu chu n 

Thi t b X-Quang s làm vi c   hai ch   nh giá tr m t  

 quang h c c a X-Quang th c t     nh giá tr di n tích màu xám c a hình nh    

c s hóa. Các giá tr m   quang hng trong kho ng s th c    0-t khác, các giá tr màu x ng

c gi i h n 8-bit thông tin ch a trong các thang xám 0-   

và 255 là màu tr ng. Các m i quan h gi a hai quy mô này ph thu c nhi u vào các        thông s  s hóa.

  th c hi n công vi c này ta th c hi n phép tr hình nh, hình nh t o ra b ng          thc nghic so sánh v i k t qu mô ph ng t      XR-u quan tr ng là hai  hình  c t o ra t các ch khác nhau. XR-   n xuc các giá tr  m quang hi giá tr m  X-Quang th c t . K t qu là các mô    

 c t o ra có giá tr t i giá tr m     th c t .