Trong quá trình khảo sát ảnh y khoa, ngoài định dạng ảnh DICOM, cũng có trường hợp ảnh mang một số định dạng khác vì mục đích nhất định (độ phân giải, ảnh chức năng, ảnh động…)
Khi nghiên cứu hợp nhất hình ảnh, ta phải nắm bắt thêm những định dạng ảnh khác cần thiết nhằm khắc phục những trở ngại khi hợp nhất những hình ảnh có tính chất khác nhau. Trên cơ sở đó, có thể tái lập định dạng ảnh DICOM hoặc chuyển từ ảnh DICOM sang các định dạng tùy theo mục đích nghiên cứu.
Khảo sát sơ lược về một số định dạng ảnh thường gặp :
• BMP (Microsoft Widows Bitmap) : định dạng ảnh không nén (dung lượng lớn) có
thang màu là True Color, Grayscale hoặc Indexed. Đây là ảnh có độ rõ nét tốt, tính trung thực cao, là một trong hai định dạng cơ bản gần gũi nhất với người sử dụng.
• JPEG hoặc JPG (Joint Photographic Expert Groups) : ảnh nén (dung lượng nhỏ)
thang màu là True Color, Grayscale. Tuy không rõ nét bằng BMP, nhưng nhìn chung chất lượng hình ảnh tốt, dung lượng nhỏ, và là định dạng cơ bản được sử dụng phổ biến nhất.
• PNG (Portable Network Graphic) : thang màu True Color, Grayscale hoặc Indexed.
biệt nhất là trường hợp ảnh theo thang cường độ (Indexed) có thể chứa giá trị qui định độ trong suốt của ảnh (alpha channel).
• TIFF hoặc TIF (Tagged Image File Format) : thang màu True Color, Grayscale hoặc
Indexed. Đây là loại ảnh ngoài ảnh nền nhất định, còn có thể chứa nhiều ảnh khác trong cùng một tập tin, chất lượng tương đối.
CHƯƠNG 3 : KHẢO SÁT CÁC PHƯƠNG PHÁP HỢP NHẤT
3.1 TỔNG QUÁT
Nhiều công trình nghiên cứu về cách thức hợp nhất các dạng ảnh y khoa đã được thực hiện và thu được nhiều thành tựu. van den Elsen et al. [18] đề xuất một lập trường phân loại gắt gao khi so sánh giữa các kỹ thuật hợp nhất. Maurer et al. [12] cho ra một bản khảo sát toàn diện về hợp nhất hình ảnh gắn liền với việc tái thiết lập (reformatting) và mô phỏng (rendering). Gần đây, Viergever et al. đã thảo luận về các kỹ thuật “retrospective” (hồi suy) theo khía cạnh hiển thị hình ảnh. Hawkes [19] đưa ra một hình thức phân loại dựa trên bản chất và phương chiều của sự biến dạng. Little và Hawkes [4] kết hợp bài nghiên cứu về hợp nhất vật chất rắn với bài thảo luận về các kỹ thuật không tuyến tính.
Đây là bài khảo sát về các kỹ thuật hợp nhất các cấu trúc bên trong hình ảnh não 3 chiều thu được từ các mô hình chụp ảnh SPECT, MRI, PET và CT. Điểm quan trọng của các kỹ thuật này là khả năng hợp nhất chức năng - cấu trúc, đây cũng là thách thức cho hầu hết các công trình hợp nhất.
Mục tiêu của việc hợp nhất các vật thể bên trong đã xác định rằng bản chất hình học của bất kỳ phép biến đổi nào cũng sẽ là biến đổi thô hay biến đổi affine (một hình thức biến đổi về mặt hình học). Ở đây không bao hàm việc hợp nhất các vật thể giao nhau, hợp nhất bệnh nhân với lược đồ giải phẫu và những phép hợp nhất không tuyến tính khác. Thành tựu này đã được giới thiệu đến công chúng, đi kèm với mỗi kỹ thuật là bản giới thiệu đặc điểm chính, một bản khảo sát các học thuyết ứng dụng và một bản thảo luận về các điểm mạnh yếu liên quan.
Các mô hình thảo luận trong vấn đề hợp nhất bao gồm cộng hưởng từ (MR), cắt lớp điện toán (CT), cắt lớp phát xạ positron (PET), và cắt lớp phát xạ đơn photon (SPECT). Có thể tham khảo chi tiết hơn về các mô hình này qua các bài viết của Acharya et al. và Stark.