Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán học: Nghiên cứu một số phương pháp phân cụm bán giám sát mờ trong phân đoạn ảnh nha khoa

Luận án nghiên cứu các thuật toán phân cụm bán giám sát mờ vào phân đoạn ảnh. Phát triển các nghiên cứu đề xuất cải tiến các phương pháp phân cụm bán giám sát mờ cho phân đoạn ảnh nha khoa. Các thuật toán cải tiến được đề xuất dựa trên các thông tin không gian đặc trưng của ảnh nha khoa nhằm mục đích nâng cao chất lượng phân cụm của các thuật toán phân cụm bán giám sát mờ áp dụng với bài toán phân đoạn ảnh nha khoa. Mời các bạn cùng tham khảo.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán học: Nghiên cứu một số phương pháp phân cụm bán giám sát mờ trong phân đoạn ảnh nha khoaBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOVIỆN HÀN LÂM KHOA HỌCVÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAMHỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ……..….***…………TRẦN MẠNH TUẤNNGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP PHÂN CỤM BÁNGIÁM SÁT MỜ TRONG PHÂN ĐOẠN ẢNH NHA KHOAChuyên ngành: Cơ sở toán học cho tin họcMã số: 62 46 01 10TÓM TÁT LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌCHÀ NỘI – 2016Công trình được hoàn thành tại: Học viện Khoa học và Công nghệ Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt NamNgười hướng dẫn khoa học 1: PGS.TS. LÊ BÁ DŨNGNgười hướng dẫn khoa học 2: TS. VŨ NHƢ LÂNPhản biện 1: PGS.TS. Trần Đình KhangPhản biện 2: PGS.TS. Ngô Thành LongPhản biện 3: TS. Phạm Thanh HàLuận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án tiến sĩ, họptại Học viện Khoa học và Công nghệ - Viện Hàn lâm Khoa họcvà Công nghệ Việt Nam vào hồi giờ ngàytháng nămCó thể tìm hiểu luận án tại:- Thư viện Học viện Khoa học và Công nghệ- Thư viện Quốc gia Việt NamMỞ ĐẦUPhân đoạn ảnh là chia nhỏ một ảnh thành các vùng đông nhất cấu tạo nên ảnh hoặc các đốitượng [17], [52]. Phân đoạn ảnh thường được sử dụng để xác định: vị trí đối tượng (chẳng hạn nhưcác loại cây trồng, khu vực đô thị, rừng của một hình ảnh vệ tinh, v.v.) và các đường biên, ranh giới(đường thẳng, đường cong, v.v.) trong ảnh. Với ảnh nha khoa thì mục đích của phân đoạn ảnh nhakhoa là bước xử lý quan trọng trong nha khoa thực hành nhằm hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán một cáchhiệu quả các bệnh quanh răng.Ảnh X-quang nha khoa gồm 3 phần chính [54]: i) Phần răng: phần có độ xám cao và là phầnta nhìn thấy rõ nhất trên ảnh; ii) Phần cấu trúc răng: là phần có độ xám trung bình gồm lợi răng,xương, phần khác (tủy, xi măng v.v.); iii) Phần nền: là phần có giá trị độ xám nhỏ nhất là nền tảngcủa cấu trúc răng. Với cấu trúc của ảnh X-quang nha khoa thì việc phân đoạn ảnh phức tạp hơnphân đoạn ảnh thông thường [70].Bài toán phân đoạn ảnh nha khoa đã được sử dụng để hỗ trợ việc chẩn đoán bệnh nha khoavà dự đoán tuổi nha khoa [51]. Đồng thời, phân đoạn ảnh nha khoa mang lại những thông tin có giátrị cho những nha sĩ trong quá trình phân tích các thông tin từ một hình ảnh [51]. Liên quan đến độchính xác của phân đoạn ảnh nha khoa, cần có các phương pháp học máy khác nhau được áp dụng[30], [35]. Kết quả phân đoạn ảnh nha khoa còn cung cấp thêm các thông tin cho các nha sỹ trongquá trình chẩn đoán bệnh, giúp các nha sỹ chẩn đoán bệnh chính xác và hiệu quả hơn.Với bài toán phân đoạn ảnh nha khoa, các nghiên cứu trước đây đã đưa ra các kỹ thuật phânđoạn như phân đoạn ảnh dựa trên phân ngưỡng [21], [27], phân đoạn ảnh dựa trên phân cụm [44],[70]. Tuy nhiên các phương pháp này thường gặp vấn đề khi xác định tham số ngưỡng hay biênchung của các mẫu răng và phương pháp phân cụm mờ được cho là xử lý tốt hơn [59].Trong phân cụm rõ, dữ liệu được chia vào các nhóm, trong đó mỗi điểm dữ liệu thuộc vàochính xác một cụm [10]. Trong phân cụm mờ, mỗi điểm dữ liệu có thể thuộc vào nhiều hơn mộtcụm với độ thuộc tương ứng [10]. Khi đó, tương ứng với các điểm dữ liệu là ma trận độ thuộc, vớigiá trị của các phần tử trong ma trận chỉ ra mức độ các điểm dữ liệu thuộc vào các cụm khác nhau[10]. Các phương pháp phân cụm mờ được sử dụng nhiều trong các bài toán nhận dạng mẫu, pháthiện tri thức từ các cơ sở dữ liệu, đánh giá rủi ro và nó có ứng dụng nhiều trong phân đoạn ảnh.Trong các nghiên cứu gần đây việc sử dụng các thông tin bổ trợ cung cấp bởi người dùng được gắnvới đầu vào trong phân cụm mờ để hướng dẫn, giám sát và điều khiển quá trình phân cụm. Cácthuật toán phân cụm mờ kết hợp với các thông tin bổ trợ do người dùng xác định trước hình thànhlên nhóm các thuật toán phân cụm bán giám sát mờ [23].Một số nghiên cứu gần đây cho thấy các thuật toán phân cụm bán giám sát mờ rất hiệu quảtrong nhiều lĩnh vực như xử lý ảnh [16], [31], [49], nhận dạng mẫu, nhận dạng khuôn mặt [5], [33],đánh giá rủi ro [15], dự báo phá sản [36]. Đặc biệt là trong xử lý ảnh với các ảnh màu và ảnh y học.Cũng đã có một số kết quả được đưa ra cho bài toán phân đoạn ảnh nha khoa như sử dụng các đặctrưng của ảnh nha khoa như cấu trúc ảnh, màu sắc, hình dáng trong quá trình phân đoạn gồmphương pháp lấy ngưỡng [21], [27], phương pháp phân cụm [70]. Tuy nhiên nghiên cứu này, chưacó kết quả nào của phân cụm bán giám sát mờ được áp dụng cho các ảnh X-quang nói chung và ảnhX-quang nha khoa nói riêng, mà chủ yếu các nghiên cứu trước cũng đã sử dụng phân cụm mờ vàđồng thời đã sử dụng các đặc trưng của ảnh nha khoa nhưng chưa sử dụng thông tin không gian.Nội dung nghiên cứu chính của luận án tập trung vào việc đề xuất, cải tiến các kỹ thuật phânđoạn ảnh bằng thuật toán phân cụm bán giám sát mờ. Trong quá trình phân đoạn ảnh nha khoa, cáckỹ thuật phân cụm mờ (FCM) [10], phân cụm bán giám sát mờ (eSFCM) [67] và kỹ thuật táchngưỡng Otsu [43] là các kỹ thuật cơ bản làm tiền đề cho các phương pháp mới được đ ...