Nhắc lại yêu cầu bài toán của chúng ta là : Nén ảnh y khoa dựa trên các đặc trưng não người. Do vậy việc phân tích cấu trúc của một ảnh y khoa não người là hết sức cần thiết trước khi tiến hành trích xuất mạch máu và thực hiện thao tác nén.
Trước hết ta quan sát cấu trúc xương và mạch máu trong các ảnh CT ở hình dưới đây
Hình 3.1 Cấu trúc xương và mạch máu
Nhận xét đầu tiên là xương và mạch máu có mức xám cao hơn nhiều so với toàn bộ ảnh. Như vậy nếu dùng phương pháp phân ngưỡng thông thường thì có thể phân được các vùng xương và mạch máu trong ảnh.
Nhưng vì mức của xương và mạch máu gần như giống nhau nên phương pháp phân đoạn dựa trên ngưỡng không thể tách biệt được nên ta phải dùng một số phương pháp khác để phân loại. Ở đây chúng tôi phân loại mạch máu khác với xương dựa trên độ tròn của các vùng để xác định mạch máu. Ngoài ra
mối quan hệ về vị trí xuất hiện của chúng trên nhiều ảnh cũng là một tiêu chuẩn để đánh giá chính xác mạch máu.
Phân tích ảnh một cách chi tiết hơn ta sẽ nhận thấy mức xám của các vùng giữa biên của mạch máu và vùng thịt có sự biến đổi rõ ràng hơn so với nhiễu.
Vùng nhiễu
Hình 3.2 Vùng Nhiễu Vùng mạch máu
Do vậy nếu dùng phương pháp phân ngưỡng thì không phân biệt được đâu là mạch máu đâu là nhiễu. Nhờ vào đặc tính trơn của biên và sự khác biệt mức xám của nó so với lân cận , ta áp dụng biến đổi unsubsampled contourlet trên ảnh. Thông tin ta thu được sau đó có thể dùng phương pháp nén ảnh để đạt hiệu suất cao nhất.
3.1.2Các bước tiến hành trích xuất đặc trưng não người dựa trên phương pháp gom nhóm Kmeans.
Từ nhận xét ban đầu rằng mức xám của xương và mạch máu đều cao hơn so với toàn bộ ảnh. Ta đưa ảnh CT về ảnh xám và việc phân đoạn ảnh chỉ đơn giản chọn một ngưỡng mức xám thích hợp là trích xuất được các vùng. Ví dụ với ảnh sau ta chọn mức xám từ 200 đến 255 thì ta có :
Hình 3.4 Phân ngường mức xám 200 đến 255
Rõ rằng với phương pháp phân ngưỡng đơn giản này ta gặp phải một số vấn đề sau :
1. Tính không chính xác và không có cơ sở của các giá trị đầu vào [Lvalue , Hvalue]
2. Không phải tất cả các ảnh đều dùng ngưỡng này mà có sự biến đổi khác nhau của giá trị [Lvalue , Hvalue]
4. Mỗi đối tượng là mạch máu hay xương sau khi phân ngưỡng đều có biên không rõ ràng vì có sự dàn trải mức xám từ miền trong ra miền ngoài.
Do vậy để có thể có một ngưỡng tốt để phân loại tùy theo ảnh ta dùng phương pháp gom nhóm Kmeans dựa theo số nhóm mà ta chọn.
Các bước tiến hành khi áp dụng phương pháp trích xuất đặc trưng Kmeans
Bước 1 ( Tiền xử lý ) : Đọc , chuẩn hóa ảnh và lựa chọn số nhóm
Bước 2 ( Gom nhóm và phân loại vùng) : Thực hiện việc lặp gom nhóm và
đánh dấu mỗi nhóm một chỉ số sau khi kết thúc quá trình lặp
Bước 3 ( Phân loại xương và mạch máu ) : Áp dụng công thức tính độ tròn và
diện tích vùng được xét để phân loại
Bước 4 ( Xuất ảnh kết quả ) : Ánh xạ ngược các mạch máu vào ảnh gốc ban
đầu để có được ảnh xuất
3.1.3Các bước tiến hành trích xuất đặc trưng não người dựa trên biến đổi Nonsubsampled Contourlet
Với biến đổi contourlet thông thường , khi ta đưa một bức ảnh vào ta sẽ thu được các bandpass có hướng khác nhau mà ở đó các mạch máu hay xương đều có thể được nhận biết rõ ràng. Tuy nhiên do không có tính chất shift- invariant (nghĩa là các ảnh bandpass có kích cỡ khác nhau tùy theo hướng) làm cho việc xác định và trích xuất chính xác vị trí của mạch máu rất phức tạp.
Do vậy chúng tôi áp dụng biến đổi contourlet cải tiến (Unsubsampled Contourlet ). Nhờ tính chất shift-invariant cùng với một số sanh sánh về quan hệ ảnh ta dễ dàng trích xuất được các đặc trưng mạch máu não và đạt được độ chính xác khá cao.
Hình 3.5 Biến đổi Contourlet thông thường
Sau đây là các bước tiến hành trích xuất mạch máu não bằng unsubsampled contourlet
Bước 1 (Tiền xử lý): Chuẩn hóa ảnh đầu vào và xác định các mức để phân tích
ảnh
Bước 2 (Thực hiện biến đổi Nonsubsampled Contourlet) : Áp dụng NSCT lên
Bước 3 (Lựa chọn và trích xuất đặc trưng mạch máu ) : Áp dụng tiêu chuẩn
mạch máu 2D (độ dẹt , vị trí , diện tích vùng v.v...) và tiêu chuẩn 3D (mối quan hệ trên nhiều ảnh CT) để trích xuất mạch máu não.
Bước 4 ( Xuất ảnh kết quả ) : Ánh xạ ngược các mạch máu vào ảnh gốc ban
đầu để có được ảnh xuất