Ảnh hưởng của các phương pháp hình thái học lên hình ảnh y tế

Bài viết tập trung vào mô tả các thuật toán hình thái học mới sử dụng ITK (Insight Segmentation and Registration Toolkit). Các toán tử hình thái này loại bỏ nhiễu, phát hiện biên tốt, và khắc phục được nhược điểm của các phương pháp phát hiện biên truyền thống.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ảnh hưởng của các phương pháp hình thái học lên hình ảnh y tếNghiên cứu khoa học công nghệ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC PHƯƠNG PHÁP HÌNH THÁI HỌC LÊN HÌNH ẢNH Y TẾ Hà Quang Thanh1*, Phan Việt Cương2 Hồ Thị Thảo2, Lê Tuấn Anh2, Nguyễn Hồng Hà2, Nguyễn Hải Dương3., Tạ Chí Hiếu3 Tóm tắt: Xử lý và nâng cao chất lượng hình ảnh y tế với sự trợ giúp của các phần mềm máy tính là một trong những giai đoạn quan trọng trong chẩn đoán và điều trị hiện nay. Trong bài báo này, chúng tôi tập trung vào mô tả các thuật toán hình thái học mới sử dụng ITK (Insight Segmentation and Registration Toolkit). Các toán tử hình thái này loại bỏ nhiễu, phát hiện biên tốt, và khắc phục được nhược điểm của các phương pháp phát hiện biên truyền thống [1].Từ khóa: Xử lý ảnh y tế; Phát hiện biên; Tăng cường hình ảnh; Các thuật toán hình thái; ITK. 1. GIỚI THIỆU Hầu hết các hình ảnh y tế (X-quang, CT - Chụp cắt lớp vi tính và MRI - Chụp cộnghưởng từ) có độ tương phản thấp và các giá trị cường độ xám thay đổi đáng kể trên cùngmột mô so với các định dạng hình ảnh thông thường khác (.jpg; .pnd; .gif; .tiff; .bmp). Vìmột số đối tượng, bộ phận bị che khuất hoặc xâm chiếm bởi các mô lân cận nên rất khó đểphân biệt các biên của đối tượng quan tâm và môi trường bao quanh nó. Một nguyên nhânkhác gây suy giảm chất lượng hình ảnh y tế phổ biến là sự xuất hiện của nhiễu và các hiệuứng hình sao trong quá trình tạo ảnh [2]. Một kỹ thuật vừa nâng cao độ tương phản biêntốt, vừa loại nhiễu là cần thiết để xử lý các nhược điểm nêu trên. Quá trình phát hiện biênnâng cao chất lượng hình ảnh ảnh hưởng đáng kể và trực tiếp đến kết quả hình ảnh cuốicùng cung cấp cho bệnh nhân và bác sĩ. Mục đích của công việc này là để tăng cường, làmnổi bật và trích xuất các đối tượng có cấu trúc trong khó phát hiện với mắt người. Vìnhững lí do đó, phần mền máy tính với các thuật toán mới ưu việt hơn đóng vai trò quantrọng trợ giúp trong chẩn đoán lâm sàng. Bài báo đề xuất ứng dụng kỹ thuật tăng cường độ tương phản, nhận dạng các đối tượngquan tâm từ các hình ảnh y khoa sử dụng các kỹ thuật hình thái, thay thế các phương phápcổ điển hiệu suất thấp. Cơ sở của các thuật toán này dựa trên lý thuyến tập hợp và cấu trúcngẫu nhiên. Hình thái học có thể được cũng sử dụng như là kỹ thuật chính thay thế nhiềukỹ thuật tiền xử lý và sau xử lý khác [3]. Nguyên tắc hoạt động của nó phụ thuộc vào yếutố cấu trúc (structuring element) di chuyển trên toàn bộ hình ảnh. Hiệu quả của phươngpháp đề xuất đã được chứng minh bằng các kết quả thực nghiệm thực hiện trên ảnh CT,MRI trên cơ sở công cụ ITK [4]. Bài báo được bố cục thành 3 phần: Phần 1 giới thiệu cách tiếp cận. Phần 2 trình bàyhoạt động của 4 thuật toán hình thái học chính. Phần 3 sử dụng Phantom mẫu Gamex 463làm chuẩn đo lường để đánh giá kết quả và sử dụng ảnh lâm sàng thực tế, ưu điểm vànhược điểm của từng phương pháp được thực hiện trên hình ảnh y tế. 2. PHƯƠNG PHÁP2.1. Lựa chọn phần tử cấu trúc Các thuật toán hình thái thường được sử dụng bao gồm giãn nở (dilation), co (erosion),mở (opening) , đóng (closing). Các phần tử cấu trúc là các thành phần cơ bản của thuật toán hình thái [5]. Việc lựachọn hình dạng (hình vuông, ellipse, chữ thập, ...) , kích thước (3x3, 5x5, 7x7, ...) và gốc (ogirin) của phần tử cấu trúc ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả hình ảnh (hình 1). Phần tử cấutrúc là ma trận của hai giá trị 0 và 1 (đối với ảnh nhị phân, còn đối với ảnh đa mức xám thìTạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 369 Đo lường – Tin họcma trận gồm các giá trị từ 0 đến 255) , trong đó 1 được xác định là pixel lân cận và 0 bỏqua trong quá trình tính toán. Kích thước đối tượng và độ phân giải của hình ảnh cũng liênquan tới hoạt động của yếu tố cấu trúc. Theo lý thuyết phân tích hình ảnh, yếu tố cấu trúccàng nhỏ, khả năng lọc nhiễu ít hơn, nhưng có thể nhận dạng các biên nhỏ và ngược lại.Trong hình ảnh y tế, tùy thuộc vào đối tượng quan tâm mà ta chọn yếu tố cấu trúc cho phùhợp. Hình 1. Hình dạng của phần tử kết cấu.2.2. Phép toán giãn nở, co, mở và đóng2.2.1. Hình thái học trên ảnh nhị phân Giãn nở và co là 2 toán tử cơ bản của phương pháp hình thái học và được sử dụng trongphân đoạn hình ảnh, nhận dạng đối tượng, phát hiện biên, trích xuất đặc điểm, ... Sự giãnnở là quá trình mở rộng các tính năng bằng cách quét các phần tử cấu trúc trên toàn bộhình ảnh. Các điểm ảnh được thêm vào ranh giới của các đối tượng và được đặt ở mức tốiđa trong quá trình mở rộng. Ngược lại, quá trình thu hẹp làm mảnh các tính năng, tách cácđối tượng gần nhau và tìm xương của đối tượng. Nguyên tắc hoạt động của quá trình nàylà các pixel được đặt ở mức tối thiểu để ...