Phân loại ba vùng GM, WM, CSF từ ảnh não người và xác định điểm bất thường bằng phương pháp EM cải tiến

Đề tài trình bày phương pháp phân vùng ảnh MRI não người. Quá trình phân vùng ảnh não gồm hai giai đoạn chính bằng phương pháp sử dụng thuật toán Expectation Maximization kết hợp với PSO: (1) Giai đoạn 1: Phân tách thành vùng hộp sọ và vùng não; (2) Giai đoạn 2: Phân chia thành ba vùng: Gray Matter (GM), White Matter (WM) và CSF (Cerebrospinal fluid).
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phân loại ba vùng GM, WM, CSF từ ảnh não người và xác định điểm bất thường bằng phương pháp EM cải tiếnChuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 5 (2), 2019PHÂN LOẠI BA VÙNG GM, WM, CSF TỪ ẢNH NÃO NGƯỜI VÀ XÁC ĐỊNH ĐIỂM BẤT THƯỜNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP EM CẢI TIẾN Lê Trần Trung1*, Trần Anh Tuấn2 1 Trường Đại học Công nghiệp TP. Hồ Chí Minh 2 Trường Đại học Khoa học Tự nhiên – ĐHQG TP. Hồ Chí Minh *Tác giả liên lạc: letrantrung711@gmail.com (Ngày nhận bài: 10/4/2019; Ngày duyệt đăng: 22/5/2019) TÓM TẮTĐề tài trình bày phương pháp phân vùng ảnh MRI não người. Quá trình phân vùng ảnhnão gồm hai giai đoạn chính bằng phương pháp sử dụng thuật toán ExpectationMaximization kết hợp với PSO: (1) Giai đoạn 1: Phân tách thành vùng hộp sọ và vùngnão; (2) Giai đoạn 2: Phân chia thành ba vùng: Gray Matter (GM), White Matter (WM)và CSF (Cerebrospinal fluid). Sau đó, sẽ xác định các điểm bất thường (thường là khốiu, xuất huyết, phù nề, v.v.) nếu có với phương pháp này, nhờ phân chia ảnh não thànhcác phân vùng trong đó có khối u sẽ giúp bác sĩ trong việc chuẩn đoán mức độ các bệnhliên quan đến não.Từ khóa: MRI não người, phương pháp Expectation Maximization, phương pháp PSO,Gray Matter(GM), White Matter (WM), CSF(Cerebrospinal fluid), khối u não. SEGMENTATION MRI BRAIN IMAGE INTO THREE REGIONS GM, WM AND CSF AND ABNORMAL AREA DETECTION BY AN IMPROVED EM APPROACH Le Tran Trung1*, Tran Anh Tuan2 1 Ho Chi Minh City University of Industry 2 University of Sciences – VNU Ho Chi Minh City *Corresponding Author: letrantrung711@gmail.com ABSTRACTThe paper presents a segmentation method of human brain MRI. The process of brainimages segmentation consists of two main steps, by using the Expectation Maximizationand PSO algorithm: (1) Step 1: Segment into 2 regions: Skull and brain region; (2) Step2: Segment into 3 regions: Gray Matter (GM), White Matter (WM) and Cerebrospinalfluid (CSF). After that, abnormalities (usually tumor, cerebral haemorrhage, etc.) insegmented WM region will be determined. By dividing brain images into segments(include tumor segments) with this method, will help doctors diagnose degree of brain-related illness.Keywords: MRI brain images, Expectation Maximization, PSO methods, GrayMatter(GM), White Matter (WM), CSF(Cerebrospinal fluid), brain tumor.TỔNG QUAN al 2016). Hình ảnh não này chủ yếu chứaSự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin nhiễu, không đồng nhất và đôihình ảnh ngày nay cho phép các cơ quan khi sai lệch. Phân vùng ảnh là một trongtrong cơ thể sống được khám phá không có những nhiệm vụ quan trọng nhất tronggiới hạn. Một trong những bộ phận cơ thể phân tích hình ảnh y tế và thường là bướckhó tiếp cận và phức tạp nhất là bộ não con đầu tiên và là bước quan trọng nhất trongngười được thừa hưởng lợi ích chính từ các nhiều ứng dụng lâm sàng. Trong phân tíchkỹ thuật chụp ảnh y khoa mới ( A.Pitiot et ảnh não MRI, phân vùng ảnh thường được 29Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 5 (2), 2019sử dụng để đo lường và hình dung cấu trúc này sẽ giúp tiết kiệm đáng kể thời gian,giải phẫu của não, phân tích những thay công sức đối với các bác sĩ trong việc xácđổi não, cho khoanh vùng bệnh lý và lập định và chẩn đoán tổn thương não bộ vớikế hoạch phẫu thuật và can thiệp hình ảnh sự trợ giúp của máy tính.hướng dẫn. Trong vài thập kỷ qua, các kỹthuật phân vùng khác nhau với độ chính CƠ SỞ DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁPxác và mức độ phức tạp khác nhau đã được Cơ sở dữ liệuphát triển và báo cáo trong bài báo, nghiên Đối với ảnh bình thường không có bệnh,cứu: phương pháp phân vùng dựa trên đề tài thực hiện trên nguồn cơ sở dữ liệungưỡng, phân lớp k-nearest-neighbor của Open Source Brain (OSB). Open(kNN), gom cụm Fuzzy C-means, v.v... (I. Source Brain là một nguồn tài nguyên chiaDespotović et al 2015). sẻ và mô hình tính toán cộng tác phát triểnĐề tài sẽ trình bày phương pháp EM cải của ngành thần kinh. Cơ sở dữ liệu mà đềtiến (Expectation Maximization) phân tài gồm 176 ảnh não người MRI, được sắpvùng ảnh não được thực hiện trên hình ảnh xếp theo thứ tự lắt cắt ngang từ dưới lênchụp não người thu được bằng máy quét của một người bình thường. Chúng đềuMRI (Magnetic resonance imaging). thuộc loại ảnh MRI TW1.Trọng tâm nghiên cứu của đề tài này là tìm Ngoài cơ sở dữ liệu OSB, để kiểm ...