shiiyuki_zanshiko
New Member
Download miễn phí Đề tài Thiết lập phần mềm xử lý và hợp nhất ảnh 3D hình ảnh chẩn đoán y khoa
TÓM TẮT LUẬN VĂN
Luận văn này đã thực hiện khảo sát một cách chi tiết các kỹ thuật dùng để hợp nhất ảnh 3
chiều thu nhận từ ảnh 2 chiều cắt lớp của nhiều thiết bị chẩn đoán hình ảnh y học khác nhau
như CT, MRI, SPECT, PET. Trên cơ sở đó, căn cứ vào tốc độ, kết quả và độ linh hoạt đã rút
ra nhận định rằng hình thức hợp nhất bán tự động dựa vào cường độ là một kỹ thuật có ưu thế
hơn nhiều kỹ thuật khác và khả thi trên máy PC. Phần thực hành đã ứng dụng kỹ thuật này để
thiết kế một phần mềm hợp nhất hình ảnh 3 chiều trên nền ngôn ngữ lập trình MATLAB. Sau
khi tính toán thử nghiệm và so sánh với các phần mềm khác, phần mềm thực hiện được chứng
tỏ tính hiệu dụng trong khả năng áp dụng thực tiễn và có giá trị đáng kể phục vụ cho nghiên
cứu và giảng dạy. Phương pháp có tiềm năng phát triển thành một kỹ thuật hợp nhất hoàn
toàn tự động mà trong tương lai không xa sẽ là một bộ phận xử lý ảnh không thể thiếu được
của các thiết bị chẩn đoán hình ảnh y khoa.
MỤC LỤC
Trang bìa i
Nhiệm vụ luận văn
Lời Thank ii
Tóm tắt .iii
Mục lục v
Danh mục các chữ viết tắt .ix
Danh mục các hình ảnh .x
CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU 1
1.1 Tổng quan 1
1.2 Nhu cầu .4
1.3 Nhận định vấn đề 7
1.4 Mục tiêu luận văn .8
CHƯƠNG 2 : NỀN TẢNG NGHIÊN CỨU 9
2.1 Các phương tiện hiển thị hình ảnh y khoa .9
2.1.1. Thiết lập và biểu diễn ảnh .9
2.1.2. Hiển thị hình ảnh cộng hưởng từ 12
2.1.3. Chụp cắt lớp điện toán .13
2.1.4. Chụp cắt lớp phát xạ positron .13
2.1.5. Chụp cắt lớp điện toán phát xạ đơn photon 14
2.2 Hợp nhất hình ảnh 15
2.2.1. Không gian đặc điểm 16
2.2.2. Xác định sự tương đồng 17
2.2.3. Không gian nghiên cứu 18
2.2.4. Chiến lược nghiên cứu .29
2.2.5. Các ứng dụng hợp nhất hình ảnh 20
2.3 Định dạng hình ảnh số 20
2.3.1. Ảnh tiêu chuẩn DICOM .20
2.3.2. Một số định dạng ảnh khác có liên quan .24
CHƯƠNG 3 : KHẢO SÁT CÁC PHƯƠNG PHÁP HỢP NHẤT 26
3.1 Tổng quát .26
3.2 Tiêu chuẩn phân loại 27
3.2.1. Nguồn ảnh 27
3.2.2. Bản chất của phép biến đổi .28
3.2.3. Mức độ tự động .29
3.3 Phân loại 30
3.4 Hợp nhất hình ảnh theo hình thức đánh dấu 30
3.4.1. Hệ thống khung cố định .32
3.4.2. Các cấu trúc đánh dấu .34
3.4.3. Điểm đánh dấu 35
3.5 Hợp nhất hình ảnh có tương tác .36
3.5.1. Điểm và cấu trúc tương đồng 37
3.5.2. Hợp nhất trực quan tăng cường 38
3.6 Hợp nhất hình ảnh theo đặc điểm 39
3.6.1. Trục nguyên lý và moments 40
3.6.2. Bề mặt 42
3.6.3. Đặc điểm cao cấp 43
3.7 Hợp nhất hình ảnh theo cường độ 44
3.7.1. Tương đồng voxel 44
3.7.2. Thông tin tương hỗ 46
3.8 Thực nghiệm các kỹ thuật hợp nhất 47
3.9 Thảo luận .49
CHƯƠNG 4 : THIẾT KẾ PHẦN MỀM TRÊN NỀN MATLAB 7.0 53
4.1 Cơ sở lý thuyết .53
4.1.1. Hình thức hợp nhất sử dụng 53
4.1.2. Nguyên lý hợp nhất ảnh 2 chiều cơ bản .53
4.1.3. Nguyên lý tái tạo ảnh 3 chiều 55
4.1.4. Nguyên lý hợp nhất ảnh 3 chiều .56
4.2 Trình tự thiết kế phần mềm hợp nhất hình ảnh 3 chiều .57
4.2.1. Thiết kế giao diện trình duyệt ảnh .57
4.2.2. Xây dựng công cụ hợp nhất ảnh 2 chiều 59
4.2.3. Xây dựng trình duyệt ảnh 3 chiều 61
4.2.4. Thiết lập ảnh 3 chiều hợp nhất .66
4.2.5. Xây dựng một số công cụ cho trình duyệt ảnh 3 chiều 67
4.3 Đánh giá kết quả đạt được và so sánh .68
4.3.1. Trình duyệt ảnh y khoa 68
4.3.2. Trình duyệt ảnh 3 chiều .75
4.4 Tổng kết .83
CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN 85
5.1 Đánh giá kết quả nghiệm thu 85
5.1.1. Đối với trình duyệt ảnh y khoa .85
5.1.2. Đối với kỹ thuật hợp nhất hình ảnh .85
5.1.3. Đối với trình duyệt ảnh 3 chiều 85
5.2 Định hướng phát triển 86
THAM KHẢO 87
PHỤ LỤC 91
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Tóm tắt nội dung tài liệu:
trình thu nhaän aûnh töø beänh nhaân trong baát kyø moâ hình naøo, keát quaû thuñöôïc khoâng phaûi chæ laø nhöõng aûnh rôøi raïc nhau maø haàu heát laø nhöõng taäp aûnh bieåu dieãn caùc
lôùp caét lieân tieáp nhau (coù theå leân tôùi haøng traêm lôùp caét). Nhö vaäy, ñeå khaûo saùt ñöôïc moät
hoà sô aûnh cuûa beänh nhaân thì trình duyeät aûnh y khoa phaûi ñaùp öùng ñöôïc khaû naêng duyeät
cuøng luùc nhieàu taäp aûnh. Ñaây cuõng chính laø cô sôû hoã trôï cho khaû naêng taùi taïo aûnh 3 chieàu
veà sau do taát caû thoâng tin töø caùc aûnh thaønh phaàn trong cuøng moät taäp aûnh ñeàu ñöôïc truy caäp
vaø xöû lyù ñoàng thôøi.
Höôùng tôùi giaûi quyeát vaán ñeà naøy, trình duyeät aûnh ñöôïc taïo ra bôûi MATLAB seõ coù
khaû naêng ñaùp öùng nhu caàu hieån thò cuøng luùc nhieàu taäp aûnh döõ lieäu cuûa beänh nhaân. Ngoaøi
ra, do haàu heát caùc maùy tính ngaøy nay ñeàu chaïy treân neàn Windows vôùi töông taùc tröïc quan
töø ngöôøi söû duïng, maøn aûnh hieån thò thoâng tin cuûa maùy coù kích thöôùc nhaát ñònh, chính vì theá
Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007
58
soá hình aûnh hieån thò cuøng luùc treân maøn hình caàn ñöôïc tính toaùn phuø hôïp vôùi kích thöôùc
maøn hieån thò (thoâng thöôøng maøn hình coù ñoä phaân giaûi khoaûng 1024 × 768 pixels).
Qua thöïc teá khaûo saùt moät soá phaàn meàm duyeät aûnh cuûa caùc moâ hình maùy trong beänh
vieän, nhaän thaáy trình duyeät aûnh goàm 4 khung hieån thò aûnh laø phuø hôïp nhaát ñeå ñaûm baûo ñoä
chính xaùc khi duyeät moät aûnh baát kyø.
Vôùi muïc tieâu chính ñaàu tieân laø phaàn meàm phaûi coù khaû naêng thieát laäp aûnh 3 chieàu
töø caùc taäp aûnh 2 chieàu, neân ôû ñaây, trình duyeät aûnh ñöôïc thieát keá tröôùc heát seõ goàm 4 khung
hieån thò aûnh. Moãi khung hieån thò coù theå duøng ñeå hieån thò 1 aûnh caàn nghieân cöùu, hoaëc coù
theå hieån thò theo thöù töï töøng aûnh moät trong taäp aûnh nghieân cöùu. Khi moät khung aûnh ñaïi
dieän cho moät taäp aûnh hieån thò, ta coù theå döïa vaøo ñaây ñeå thieát laäp aûnh 3 chieàu töø taäp aûnh
chöùa trong khung.
Cuõng töø thöïc teá khaûo saùt, ta nhaän thaáy raèng hoà sô aûnh cuûa beänh nhaân khoâng chæ
goàm 1 taäp aûnh maø goàm nhieàu taäp aûnh (öùng vôùi töøng phaân ñoaïn chuïp aûnh). Vì soá löôïng
khung aûnh cuûa trình duyeät phaûi ñaûm baûo laø 4 khung neân ta seõ thieát keá phaàn meàm coù theå
duyeät laàn löôït moät nhoùm 4 taäp aûnh trong taát caû caùc taäp aûnh trong hoà sô aûnh beänh nhaân.
Ñaùp öùng ñöôïc taát caû caùc yeâu caàu treân coù nghóa laø ñaõ giaûi quyeát ñöôïc muïc tieâu ñaàu
tieân cuûa phaàn meàm.
Hình döôùi ñaây laø minh hoïa cho giao dieän cô baûn cuûa trình duyeät aûnh sau khi ñaõ
thieát keá phuø hôïp. Trong hình, 4 khung aûnh bieån dieãn cho 4 taäp aûnh ñaàu tieân naèm trong hoà
sô aûnh cuûa 1 beänh nhaân. Caùc phím ◄► töông öùng ñeå ñieàu chænh hieån thò caùc aûnh trong 1
taäp aûnh theo thöù töï soá trong khung. Thanh tröôït doïc ñieàu khieån vieäc hieån thò 4 taäp aûnh lieân
tieáp trong hoà sô aûnh cuûa beänh nhaân (thanh naøy chæ xuaát hieän trong tröôøng hôïp duyeät toaøn
boä hoà sô aûnh vôùi soá taäp aûnh lôùn hôn 4).
Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007
59
Hình 3 : Giao dieän cô baûn cuûa trình duyeät aûnh y khoa
4.2.2. Xaây döïng coâng cuï hôïp nhaát aûnh 2 chieàu
Kyõ thuaät hôïp nhaát söû duïng ôû ñaây laø kyõ thuaät döïa vaøo cöôøng ñoä ñieåm aûnh coù söû
duïng theâm hình thöùc ñieåm töông ñoàng. Tieán trình hôïp nhaát ñöôïc thöïc hieän qua caùc coâng
ñoaïn :
Caân chænh kích thöôùc 2 aûnh töông xöùng vôùi nhau
Ñaây laø moät coâng vieäc töông ñoái phöùc taïp do kích thöôùc cuûa caùc aûnh laø raát ña
daïng. Nhö ñaõ ñeà caäp trong chöông 2, kích thöôùc aûnh y khoa thöôøng laø 512 × 512 hoaëc
256 × 256 pixels. Nhöng do yeáu toá chuû quan töø ngöôøi ñieàu khieån neân aûnh coù khaùc bieät
moät ít veà chieàu cao hay chieàu roäng, chaúng haïn nhö 512 × 448 hoaëc 340 × 320 … chính
ñieàu naøy gaây ra söï phöùc taïp. Vì ñeå hôïp nhaát coù hieäu quaû thì kích thöôùc hai aûnh khoâng
quaù cheânh leäch, nhöng neáu caân chænh kích thöôùc moät caùch thoâ sô thì deã gaây ra sai leäch
cho aûnh ñöôïc chænh kích thöôùc (aûnh coù theå bò keùo daõn hoaëc thu heïp laïi so vôùi thöïc teá),
töø ñoù keát quaû hôïp nhaát seõ bò aûnh höôûng khoâng coøn ñaûm baûo tính trung thöïc nöõa.
Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007
60
Vì vaäy, ta phaûi chænh söûa kích thöôùc hai aûnh sao cho vöøa phaûi ñaûm baûo caùc caáu
truùc beân trong aûnh töông xöùng nhau laïi vöøa phaûi ñaûm baûo kích thöôùc 2 aûnh phuø hôïp
vôùi tæ leä ban ñaàu. Ñeå laøm ñöôïc nhö theá, ta seõ vaän duïng linh hoaït hai coâng cuï ñieàu
chænh kích thöôùc do MATLAB hoã trôï laø imresize vaø wextend [33].
• Neáu hai aûnh chæ cheânh leäch nhau moät ít chaúng haïn nhö tröôøng hôïp 512 × 512 vôùi
512 x 448, ta seõ söû duïng wextend ñeå boå sung phaàn khuyeát cuûa aûnh nhö trong
tröôøng hôïp naøy ta seõ boå sung theâm veà hai phía nhöõng coät ñieåm aûnh coù giaù trò 0 vaøo
aûnh thöù 2 ñeå ñieàu chænh kích thöôùc thaønh 512 × 512. Giaù trò 0 nhaèm bieåu dieãn maøu
ñen cho phuø hôïp vôùi ñaëc tính cuûa caùc aûnh y khoa.
• Coøn trong tröôøng hôïp hai aûnh cheânh leäch nhau nhieàu nhö tröôøng hôïp 256 × 256 vaø
512 × 448, tröôùc tieân ta seõ söû duïng imresize ñeå taêng kích thöôùc aûnh 1 theo moät
thöøa soá tæ leä k (ôû ñaây k = 2) thaønh 512 x 512 sau ñoù seõ söû duïng wextend ñeå ñieàu
chænh aûnh 2.
Khi vaän duïng linh hoaït hai coâng cuï naøy, ta seõ thu ñöôïc hai aûnh töông xöùng vôùi nhau
maø laïi ñaûm baûo khoâng bò meùo daïng aûnh.
Xaùc ñònh bôø meùp cuûa aûnh
Ñaây laø coâng ñoaïn giuùp ñoàng nhaát bôø meùp cuûa hai aûnh vôùi nhau laøm neàn taûng
ñeå hôïp nhaát caùc giaù trò töông öùng tieáp theo.
Caùch thöùc xaùc ñònh meùp ñöôïc hoã trôï baèng coâng cuï edge söû duïng boä loïc “sobel”
[33]. Sobel laø boä loïc giuùp taêng cöôøng cho caùc ñöôøng meùp theo chieàu ngang hoaëc chieàu
doïc söû duïng thuaät toaùn xaáp xæ “sobel” laøm neàn taûng vôùi ma traän tích chaäp töông öùng laø
1 2 1
0 0 0
1 2 1
− − −
hoaëc
1 0 1
2 0 2
1 0 1
−
−
−
www.bme.vn
Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007
61
Trong quaù trình laøm trôn döõ lieäu ñieåm (söû duïng thuaät toaùn Spline chaúng haïn),
boä loïc Sobel seõ traû veà nhöõng giaù trò ñieåm aûnh lôùn nhaát, coøn nhöõng giaù trò khaùc bò loaïi
boû (giaù trò ñöôïc gaùn baèng 0).
Tính toaùn caùc giaù trò ñieåm aûnh hôïp nhaát
Sau khi ñaõ ñoàng nhaát meùp cuûa 2 aûnh, ta tieán haønh thieát laäp caùc giaù trò ñieåm aûnh
cho aûnh hôïp nhaát. Caùc giaù trò naøy ñöôïc tính toaùn döïa vaøo giaù trò ñieåm aûnh töông xöùng
vôùi nhau cuûa 2 aûnh goác.
ÔÛ ñaây ta söû duïng moät hình thöùc tuyeán tính ñeå xaùc ñònh giaù trò ñieåm aûnh hôïp
nhaát coù daïng sau :
c = a × p + b × (1-p) vôùi 0 ≤ p ≤ 1
Vôùi a, b, c laàn löôït laø giaù trò ñieåm aûnh cuûa aûnh goác vaø aûnh hôïp nhaát.
Nhö vaäy, vôùi taäp hôïp caùc ñieåm aûnh môùi ñöôïc taïo ra, ta thu ñöôïc aûnh hôïp nhaát.
Vaø ñeå ñaùp öùng ñöôïc muïc tieâu thöù 2 cuûa phaàn meàm, ta seõ thieát laäp theâm moät chöùc naêng
hôïp nhaát lieân tuïc töøng caëp aûnh töông öùng lieân tieáp trong 2 taäp aûnh ñöô...