Một số phương pháp nâng cao chất lượng ảnh y học

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên


ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG





Nguyễn Thị Hồng





MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG
ẢNH Y HỌC







LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC MÁY TÍNH.

Thái Nguyên-2011




Th¸i Nguyªn - 20
MỤC LỤC
TRANG
Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Mục lục
i
Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt
ii
Danh mục các hình (hình vẽ, ảnh chụp, đồ thị )
iii
Mở đầu
1
Chƣơng 1.
Giới thiệu về xử lý ảnh y học
3

1.1.
Những vẫn đề cơ bản về xử lý ảnh
3


1.1.1.
Giới thiệu
3


1.1.2.
Khái niệm và các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
8


1.1.3.
Một số định dạng ảnh cơ bản
11

1.2.
Xử lý ảnh y học
14


1.2.1.
Giới thiệu về xử lý ảnh y học
14

1.2.2.
Chẩn đoán dựa trên hình ảnh
16



1.2.2.1. Hình ảnh X-quang
17



1.2.2.2. Hình ảnh siêu âm ( Ultrasound)
19



1.2.2.3. Hình ảnh chụp cắt lớp ( CT- scanner)
21



1.2.2.4. Hình ảnh chụp cộng hưởng từ ( MRI)
22


1.2.3
Các chuẩn ảnh y học và truyền thông ảnh y học
24

1.2.3.1. Chuẩn DICOM
25



1.2.3.2. Chuẩn PACS
26
Chƣơng 2.
Một số phƣơng pháp nâng cao chất lƣợng ảnh y học
32

2.1.
Các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh cơ bản
32


2.1.1
Các kỹ thuật không phụ thuộc không gian
32



2.1.1.1. Tăng giảm độ sáng
32



2.1.1.2. Tách ngưỡng
33

2.1.1.3. Bó cụm
33



2.1.1.4. Cân bằng histogram
34



2.1.1.5. Kỹ thuật tách ngưỡng tự động
34

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

2



2.1.1.6. Biến đổi cấp xám tổng thể
35


2.1.2.
Các kỹ thuật phụ thuộc không gian
35

2.1.2.1. Lọc trung vị
35



2.1.2.2. Lọc trung bình
36



2.1.2.3. Lọc trung bình theo giá trị k gần nhất
37

2.2.
Một số kỹ thuật chọn lọc nâng cao chất lượng ảnh y học
37


2.2.1.
Khử nhiễu ảnh y học
38



2.2.1.1. Kỹ thuật lọc trung vị (median filter)
39

2.2.1.2. Phương pháp lọc Wiener
41



2.2.1.3. Phương pháp lọc Bayes
43

.
2.2.2. Nâng cao độ tương tương phản
45



2.2.2.1. Cân bằng Histogram
46



2.2.2.2. Giới thiệu kỹ thuật Retinex
48


2.2.3. Nổi biên ảnh y học
50



2.2.3.1. Phân loại các ký thuật phát hiện biên

50



2.2.3.2. Quy trình phát hiện biên trực tiếp
51



2.2.3.3. Phương pháp Gradient
52



2.2.3.4. Phương pháp Laplace
55
Chƣơng 3.
Cài đặt chƣơng trình thử nghiệm một số chức năng nâng
cao chất lƣợng ảnh y học
58
3.1.
Giới thiệu chương trình
58

3.2
Giao diện và chức năng của chương trình
58

3.3.
Các kết quả thực nghiệm

61
Kết luận và hƣớng phát triển
63
Tài liệu tham khảo
65








Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

3


DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

TT
Tên viết tắt
Tên tiếng anh
Định nghĩa
1.
PACS
Picture Archiving and
Communication System
Hệ thống lưu trữ và truyền
ảnh

2.
DICOM
Digital Imaging and
Communications in
Medicine
Số hóa và truyền ảnh y tế
4.
WWW
World Wide Web
Mạng toàn cầu
5.
HTTP
Hypertext Transfer Protocol
Giao thức truyền văn bản
siêu liên kết
6.
CT
Computed Tomography
Chụp cắt lớp
7.
MRI

Magnetic Resonance
Imaging
Hình ảnh chụp cộng hưởng
từ hạt nhân
8.
SPECT
Single Photon Emission
Computed Tomography

Chụp cắt lớp phát xạ photon
đơn (Hình ảnh y học hạt
nhân)
9.
PET
Positron Emission
Tomography
Chụp cắt lớp phát xạ
Positron ( Hình ảnh y học
hạt nhân)


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

4
DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình Trang
Hình 1.1. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh 4
Hình 1.2. Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữa các khối 7
Hình 1.3. Lân cận các điểm ảnh của tọa độ (x,y) 10
Hình 1.4. Phân chia các loại ảnh y học theo nguồn năng lượng tạo thành 15
Hình 1.5. Hình ảnh X-quang cột sống 19
Hình 1.6. Hình ảnh siêu âm gan 20
Hình 1.7. Hình ảnh chụp cắt lớp cột sống 22
Hình 1.8. Hình ảnh chụp cộng hưởng từ não 23
Hình 1.9. Mô hình PACS 27
Hình 1.10. Tiến trình hiển thị ảnh 29
Hình 1.11. Kiến trúc hệ thống quản lý ảnh y khoa trong môi trường PACS 30
Hình 1.12. Kiến trúc PACS điển hình cho hiển thị ảnh dựa trên Web 30
Hình 2.1. Minh họa ảnh A và cửa sổ N * M cho lọc trung vị 41

Hình 2.2. Ảnh X-quang tuyến vú trước (a) và sau (b) khi nâng cao độ tương
phản bằng cân bằng Histogram 48
Hình 2.3. Ảnh nguyên bản (X-quang) 49
Hình 2.4. Ảnh thực hiện Retinex 40
Hình 2.5. Ảnh nguyên bản ( CT) 50
Hình 2.6. Ảnh thực hiện Retinex 50
Hình 3.1. Giao diện chương trình với chức năng Tập tin 59
Hình 3.2. Chức năng Các bộ lọc xử lý 59
Hình 3.3. Chức năng Tăng độ tương phản 60
Hình 3.4. Chức năng Nổi biên ảnh 60
Hình 3.5. Kết quả kỹ thuật nổi biên Gradient 62

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

5
MỞ ĐẦU
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một
chuyên ngành mới mẻ so với nhiều ngành khác nhưng tốc độ phát triển của nó
rất nhanh và có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khoa học, đời sống. Trong
thiên văn học, xử lý ảnh giúp các nhà khoa học thu thập và phân tích hình ảnh
vũ trụ; trong địa lý, người ta có thể dựa vào xử lý ảnh để lập chính xác các bản
đồ địa hình, địa giới; nén ảnh rất cần thiết cho lĩnh vực thông tin và truyền
thông; kỹ thuật nhận dạng ảnh được dùng nhiều trong các lĩnh vực liên quan đến
quản lý kinh tế, quân sự; trong y học, xử lý ảnh hỗ trợ tốt cho việc chuẩn đoán
các bệnh về khối u, xương, mạch, ung thư…
Hiện nay, xử lý ảnh là một trong những yếu tố quyết định trong khoa học
và kỹ thuật, tuy nhiên trong quá trình thu nhận ảnh, ảnh thu được phần nhiều có
chất lượng không được như ý muốn. Đặc biệt đối với ảnh y học do đặc trưng
thường chụp các bộ phận bên trong cơ thể người bằng các thiết bị đặc biệt,
chuyên dụng như máy chụp X-quang, máy chụp CT, máy siêu âm nên thường bị

mờ, nhiễu, không sắc nét…ảnh hưởng đến chất lượng, gây khó khăn cho việc
chuẩn đoán bệnh. Do vậy, mặc dù các thiết bị chụp y tế với công nghệ ngày càng
nâng cao để hỗ trợ cho việc phân tích và xử lý thông tin từ ảnh nhưng vấn đề đặt
ra cần phải giải quyết song song là việc nâng cao chất lượng ảnh - đây là một
khâu quan trọng được coi là bước tiền xử lý cho bước tiếp theo là phân đoạn ảnh
y học. Quá trình tiền xử lý này trên thế giới đã và đang được nghiên cứu với
nhiều cách tiếp cận khác nhau của cả giới y học và tin học.
Trong luận văn “ Một số phƣơng pháp nâng cao chất lƣợng ảnh y học“
này, tôi tập trung tìm hiểu các phương pháp, thuật toán nâng cao chất lượng ảnh
nói chung và chọn lọc ứng dụng, tìm hiểu một số phương pháp cụ thể nâng cao

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

6
chất lượng ảnh y học, cài đặt chương trình với một số chức năng để thực nghiệm
kết quả.
Luận văn được chia làm 3 chương, cụ thể nội dung các chương như sau:
Chương 1. Giới thiệu về xử lý ảnh y học. ( Trình bày các khái niệm cơ
bản về quá trình xử lý ảnh nói chung và ảnh y học nói riêng)
Chương 2. Một số phương pháp nâng cao chất lượng ảnh y học. (Nêu
các phương pháp nâng cao chất lượng ảnh cơ bản và chọn lọc các phương
pháp nâng cao chất lượng ảnh phù hợp với đặc trưng của ảnh y học)
Chương 3. Cài đặt chương trình thử nghiệm một số chức năng nâng
cao chất lượng ảnh y học.
Trong quá trình thực hiện luận văn, mặc dù đã có nhiều cố gắng, nỗ lực
nhưng không thể tránh khỏi những thiếu sót, hạn chế vì điều kiện thời gian và
năng lực có hạn.Tôi chân thành mong nhận được sự góp ý của các thầy giáo, cô
giáo và các bạn học để hoàn thiện luận văn, chương trình thử nghiệm đã xây
dựng để có được kiến thực thực tế bổ ích áp dụng trong qúa trình làm việc và
nghiên cứu sau này.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

7
CHƢƠNG 1. GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH Y HỌC
1.1. NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH
1.1.1. Giới thiệu
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một
ngành khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát
triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt
là máy tính chuyên dụng riêng cho nó.
Xử lý ảnh được nghiên cứu, tìm hiểu và giảng dạy ở bậc đại học ở nước ta
khoảng hơn chục năm nay. Đây là một ngành liên quan đến nhiều lĩnh vực và
cần nhiều kiến thức cơ sở khác. Đầu tiên phải kể đến Xử lý tín hiệu số là một
môn học hết sức cơ bản cho xử lý tín hiệu chung, các khái niệm về tích chập,
phép biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, các bộ lọc hữu hạn… Thứ hai, các công
cụ toán như Đại số tuyến tính, xác xuất, thống kê. Một số kiến thức cần thiết như
Trí tuệ nhân tao, Mạng nơ ron nhân tạo cũng được đề cập trong quá trình phân
tích và nhận dạng ảnh.

Thuật ngữ “ xử lý ảnh số” thường dùng để chỉ các quá trình xử lý ảnh hai
chiều bằng máy tính, ảnh số thường được biểu diễn bởi ma trận hai chiều các số
thực hay số phức gồm một số hữu hạn các bit. Để có thể xử lý được trên máy
tính, ảnh đã cho (ảnh, giấy phim hay đồ thị ) đầu tiên phải được số hoá
(digitalized) và lưu dưới dạng ma trận hai chiều các bit.
Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất
lượng ảnh và phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất
lượng ảnh báo được truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ những năm
1920. Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng và độ
phân giải của ảnh. Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vào khoảng
những năm 1955. Điều này có thể giải thích được vì sau thế chiến thứ hai, máy
tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử lý ảnh sô thuận lợi. Năm

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

8
1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng và
vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi đường biên, lưu ảnh. Từ năm 1964
đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển
không ngừng. Các phương pháp tri thức nhân tạo như mạng nơ ron nhân tạo, các
thuật toán xử lý hiện đại và cải tiến, các công cụ nén ảnh ngày càng được áp
dụng rộng rãi và thu nhiều kết quả khả quan.
Chúng ta xem xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh như sau: đầu tiên, ảnh
tự nhiên từ thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy
chụp ảnh). Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự (loại Camera
ống kiểu CCIR). Gần đây, với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen
trắng được lấy ra từ camera, máy ảnh, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành
ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo. Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp nhận từ
vệ tinh; có thể quét từ ảnh chụp bằng máy quét ảnh…

Sơ đồ này bao gồm các thành phần sau:
a) Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition)
Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng. Thường ảnh nhận qua
camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

9
25 dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD – Change Coupled
Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh.
Camera thường dùng là loại quét dòng ; ảnh tạo ra có dạng hai chiều. Chất
lượng một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh
sáng, phong cảnh)
b) Tiền xử lý (Image Preprocessing)
Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ
tiền xử lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc
nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn.
c) Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh
Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu
diễn phân tích, nhận dạng ảnh. Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên
phong bì thư cho mục đích phân loại phẩm, cần chia các câu, chữ về địa chỉ hoặc
tên người thành các từ, các chữ, các số (hoặc các vạch) riêng biệt để nhận dạng.
Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất
độ chính xác của ảnh. Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn
này.
d) Biểu diễn ảnh (Image Representation)
Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân
đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận. Việc biến đổi các số liệu này
thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn

các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn
với việc tách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc làm
cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận
được. Ví dụ: trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng ta miêu tả các đặc
trưng của từng ký tự giúp phân biệt ký tự này với ký tự khác.
e) Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation)

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

10
Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thường thu được
bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) từ trước. Nội suy là
phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng. Ví dụ: một loạt chữ số và nét gạch
ngang trên phong bì thư có thể được nội suy thành mã điện thoại.
Có nhiều cách phân loai ảnh khác nhau về ảnh. Theo lý thuyết về nhận dạng,
các mô hình toán học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản:
- Nhận dạng theo tham số.
- Nhận dạng theo cấu trúc.
Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng trong
khoa học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử),
nhận dạng văn bản (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng
mặt người…
f) Cơ sở tri thức (Knowledge Base)
Như đã nói ở trên, ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng
tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu.
Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương
pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy
trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người. Trong các bước xử lý đó,
nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người. Vì vậy, ở
đây các cơ sở tri thức được phát huy.

g) Mô tả (biểu diễn ảnh)
Từ Hình 1.1, ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hoặc chuyển sang
các khâu tiếp theo để phân tích. Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô, đòi hỏi
dung lượng bộ nhớ cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng và công
nghệ. Thông thường, các ảnh thô đó được đặc tả (biểu diễn) lại (hay đơn giản là
mã hoá) theo các đặc điểm của ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh (Image

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

11
Features) như: biên ảnh (Boundary/Egde), vùng ảnh (Region). Một số phương
pháp biểu diễn thường dùng:
• Biểu diễn bằng mã chạy (Run-Length Code)
• Biểu diễn bằng mã xích (Chaine -Code)
• Biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad-Tree Code)
Trên đây là các thành phần cơ bản trong các khâu xử lý ảnh. Trong thực tế,
các quá trình sử dụng ảnh số không nhất thiết phải qua hết các khâu đó tùy theo
đặc điểm ứng dụng. Hình 1.2 cho sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông
tin giữa các khối một cách khá đầy đủ. Ảnh sau khi được số hóa được nén, lưu
lại để truyền cho các hệ thống khác sử dụng hoặc để xử lý tiếp theo. Mặt khác,
ảnh sau khi số hóa có thể bỏ qua công đoạn nâng cao chất lượng (khi ảnh đủ
chất lượng theo một yêu cầu nào đó) để chuyển tới khâu phân đoạn hoặc bỏ tiếp
khâu phân đoạn chuyển trực tiếp tới khâu trích chọn đặc trưng. Hình 1.2 cũng
chia các nhánh song song như: nâng cao chất lượng ảnh có hai nhánh phân biệt:
nâng cao chất lượng ảnh (tăng độ sáng, độ tương phản, lọc nhiễu…) hoặc khôi
phục ảnh (hồi phục lại ảnh thật khi ảnh nhận được bị méo) v.v…

1.1.2. Khái niệm và các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

12
1.1.2.1. Điểm ảnh (Picture Element)
Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Để xử
lý bằng máy tính (số), ảnh cần phải được số hoá. Số hoá ảnh là sự biến đổi gần
đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí (không
gian) và độ sáng (mức xám). Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết
lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữachúng. Mỗi một
điểm như vậy gọi là điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt là Pixel. Trong
khuôn khổ ảnh hai chiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa độ (x, y).
Vậy điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám
hoặc màu nhất định. Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được
chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức
xám (hoặc màu) của ảnh số gần như ảnh thật. Mỗi phần tử trong ma trận được
gọi là một phần tử ảnh.
1.1.2.2. Độ phân giải của ảnh
Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một
ảnh số được hiển thị. Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải
được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh. Việc lựa chọn
khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải và
được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều.

Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor)
là một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 320 điểm chiều dọc * 200 điểm
ảnh (320*200). Rõ ràng, cùng màn hình CGA 12” ta nhận thấy mịn hơn màn
hình CGA 17” độ phân giải 320*200. Lý do: cùng một mật độ (độ phân giải)
nhưng diện tích màn hình rộng hơn thì độ mịn (liên tục của các điểm) kém hơn.

1.1.2.3. Mức xám của ảnh

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

13
Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm ảnh và
độ xám của nó. Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng
giá trị số điểm đó. Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256
(Mức 256 là mức phổ dụng. Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để
biểu diễn mức xám: Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 2
8
=256 mức, tức là từ 0
đến 255).
Ảnh đen trắng là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức
xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau. Ảnh nhị phân là ảnh chỉ có 2 mức đen
trắng phân biệt tức dùng 1 bit mô tả 2 mức khác nhau, nói cách khác: mỗi điểm
ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1. Ảnh màu được tạo lập trong khuôn
khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên thế giới màu, người ta
thường dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó các giá trị màu: 28*3=224 ≈ 16,7
triệu màu.
1.1.2.4. Ảnh số
Ảnh số là tập hợp các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh
gần với ảnh thật.
1.1.2.5 Quan hệ giữa các điểm ảnh

Một ảnh số giả sử được biểu diễn bằng hàm f(x, y). Tập con các điểm ảnh là
S; cặp điểm ảnh có quan hệ với nhau ký hiệu là p, q. Chúng ta có một số các
khái niệm sau.
a) Các lân cận của điểm ảnh (Image Neighbors):
Giả sử có điểm ảnh p tại toạ độ (x, y). p có 4 điểm lân cận gần nhất theo
chiều đứng và ngang (có thể coi như lân cận 4 hướng chính: Đông, Tây, Nam,
Bắc).
{(x-1, y); (x, y-1); (x, y+1); (x+1, y)} = N4(p)
trong đó: số 1 là giá trị logic; N4(p) tập 4 điểm lân cận của p.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

14

* Các lân cận chéo: Các điểm lân cận chéo NP(p)
Np(p) = { (x+1, y+1); (x+1, y-1); (x-1, y+1); (x-1, y-1)}
* Tập kết hợp: N8(p) = N4(p)+NP(p) là tập hợp 8 lân cận của điểm ảnh p.
* Chú ý:Nếu (x, y) nằm ở biên (mép) ảnh; một số điểm sẽ nằm ngoài ảnh.
b) Các mối liên kết điểm ảnh.
Các mối liên kết được sử dụng để xác định giới hạn (Boundaries) của đối
tượng vật thể hoặc xác định vùng trong một ảnh. Một liên kết được đặc trưng
bởi tính liền kề giữa các điểm và mức xám của chúng.
Giả sử V là tập các giá trị mức xám. Một ảnh có các giá trị cường độ sáng từ
thang mức xám từ 32 đến 64 được mô tả như sau :
V={32, 33, … , 63, 64}.
Có 3 loại liên kết.
* Liên kết 4: Hai điểm ảnh p và q được nói là liên kết 4 với các giá trị cường
độ sáng V nếu q nằm trong một các lân cận của p, tức q thuộc N4(p)
* Liên kết 8: Hai điểm ảnh p và q nằm trong một các lân cận 8 của p, tức q
thuộc N8(p)

* Liên kết m (liên kết hỗn hợp): Hai điểm ảnh p và q với các giá trị cường
độ sáng V được nói là liên kết m nếu.
1. q thuộc N4(p) hoặc
2. q thuộc NP(p)
c) Đo khoảng cách giữa các điểm ảnh.
(x -1, y-1) (x, y-1) (x+1, y-1)

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

15
(x -1, y) (x, y) (x+1, y)
(x-1, y+1) (x, y+1) (x+1, y+1)
Định nghĩa: Khoảng cách D(p, q) giữa hai điểm ảnh p toạ độ (x, y), q toạ độ
(s, t) là hàm khoảng cách (Distance) hoặc Metric nếu:
1. D(p,q) ≥ 0 (Với D(p,q)=0 nếu và chỉ nếu p=q)
2. D(p,q) = D(q,p)
3. D(p,z) ≤ D(p,q) + D(q,z); z là một điểm ảnh khác.
Khoảng cách Euclide: Khoảng cách Euclide giữa hai điểm ảnh p(x, y) và
q(s, t) được định nghĩa như sau:

Khoảng cách khối: Khoảng cách D4(p, q) được gọi là khoảng cách khối đồ
thị (City-Block Distance) và được xác định như sau:

Giá trị khoảng cách giữa các điểm ảnh r: giá trị bán kính r giữa điểm ảnh từ
tâm điểm ảnh đến tâm điểm ảnh q khác. Ví dụ: Màn hình CGA 12” (12”*2,54cm
= 30,48cm=304,8mm) độ phân giải 320*200; tỷ lệ 4/3 (Chiều dài/Chiều rộng).
Theo định lý Pitago về tam giác vuông, đường chéo sẽ lấy tỷ lệ 5 phần (5/4/3:
đường chéo/chiều dài/chiều rộng màn hình); khi đó độ dài thật là (305/244/183)
chiều rộng màn hình 183mm ứng với màn hình CGA 200 điểm ảnh theo chiều
dọc.

Như vậy, khoảng cách điểm ảnh lân cận của CGA 12” là ≈ 1mm.
Khoảng cách D8(p, q) còn gọi là khoảng cách bàn cờ (Chess-Board
Distance) giữa điểm ảnh p, q được xác định như sau:

1.1.3. Một số định dạng ảnh cơ bản:
Ảnh thu được sau quá trình số hóa thường được lưu lại cho các quá trình xử
lý tiếp theo hay truyền đi. Trong quá trình phát triển của kỹ thuật xử lý ảnh, tồn

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

16
tại nhiều định dạng ảnh khác nhau từ ảnh đen trắng (với định dạng IMG), ảnh
đa cấp xám cho đến ảnh màu: (BMP, GIF, JPEG…). Tuy các định dạng này
khác nhau, song chúng đều tuân theo một cấu trúc chung nhất. Nhìn chung, một
tệp ảnh bất kỳ thường bao gồm 3 phần:
- Mào đầu tệp (Header): Mào đầu tệp là phần chứa các thông tin về kiểu
ảnh, kích thước, độ phân giải, số bit dùng cho 1 pixel, cách mã hóa, vị trí bảng
màu…
- Dữ liệu nén (Data Compression): Số liệu ảnh được mã hóa bởi kiểu mã
hóa chỉ ra trong phần Header.
- Bảng màu (Palette Color): Bảng màu không nhất thiết phải có ví dụ khi
ảnh là đen trắng. Nếu có, bảng màu cho biết số màu dùng trong ảnh và bảng màu
được sử dụng để hiện thị màu của ảnh.
1.1.3.1. Quy trình đọc một tệp ảnh
Trong quá trình xử lý ảnh, đầu tiên phải tiến hành đọc tệp ảnh và chuyển vào
bộ nhớ của máy tính dưới dạng ma trận số liệu ảnh. Khi lưu trữ dưới dạng tệp,
ảnh là một khối gồm một số các byte. Để đọc đúng tệp ảnh ta cần hiểu ý nghĩa
các phần trong cấu trúc của tệp ảnh như đã nêu trên. Trước tiên, ta cần đọc phần
mào đầu (Header) để lấy các thông tin chung và thông tin điều khiển. Việc đọc
này sẽ dừng ngay khi ta không gặp đựợc chữ ký (Chữ ký ở đây thường được

hiểu là một mã chỉ ra định dạng ảnh và đời (version) của nó) mong muốn. Dựa
vào thông tin điều khiển, ta xác định đựợc vị trí bảng màu và đọc nó vào bộ nhớ.
Cuối cùng, ta đọc phần dữ liệu nén.
Sau khi đọc xong các khối dữ liệu ảnh vào bộ nhớ ta tiến hành nén dữ liệu
ảnh. Căn cứ vào phương pháp nén chỉ ra trong phần Header ta giải mã được ảnh.
Cuối cùng là khâu hiện ảnh. Dựa vào số liệu ảnh đã giải nén, vị trí và kích thước
ảnh, cùng sự trợ giúp của bảng màu ảnh được hiện lên trên màn hình.
1.1.3.2. Các định dạng ảnh cơ bản:

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

17
Có rất nhiều định dạng cho ảnh, ở đây chúng ta chỉ đề cập đến vài định dạng
thông thường và hay dùng:
- IMG( Image Graphics) : Là ảnh đen trắng, phần đầu của ảnh có 16 byte
chứa các thông tin cần thiết, ảnh IMG được nén theo từng dòng. Mỗi dòng bao
gồm các gói ( pack). Các dòng giống nhau cũng nén thành một gói.
- BMP: (Windows Bitmap) Đặc điểm nổi bật nhất của định dạng BMP là tập
tin hình ảnh thường không được nén bằng bất kỳ thuật toán nào. Khi lưu ảnh,
các điểm ảnh được ghi trực tiếp vào tập tin - một điểm ảnh sẽ được mô tả bởi
một hay nhiều byte tùy thuộc vào giá trị n của ảnh. Do đó, một hình ảnh lưu
dưới dạng BMP thường có kích cỡ rất lớn, gấp nhiều lần so với các ảnh được
nén (chẳng hạn GIF, JPEG hay PNG).
- GIF : (Graphics Interchange Format) : Định dạng trao đổi hình ảnh) là 1
định dạng ảnh quản lý không quá 256 màu cho 1 ảnh tĩnh cũng như từng khuôn
hình cho các ảnh động, được dùng rộng rãi trên WWW do dùng kỹ thuật nén bảo
toàn LZW làm giảm kích thước file mà không làm thất thoát dữ liệu. Do giới
hạn về màu sắc nên thường được dùng cho các hình vẽ nét, sơ đồ vốn không cần
dùng đến dải 16 triệu màu và không phù hợp để lưu các ảnh chụp.
- PNG : (Portable Net Graphics) là định dạng ảnh có nhiều đặc điểm giống

GIF ngoại trừ phần động (Có thể nén để đưa lên net, hỗ trợ lưu ảnh
transparancy) nhưng do có dãi tần màu rộng hơn, có thể đến 16 triệu màu, nên
ngày càng được sử dụng rộng rãi trên WWW với các ảnh có chất lượng như ảnh
chụp.
- JPG : (Joint Photographic Experts Group) là định dạng ảnh nén hiệu quả,
có thể nén ảnh đến vài chục lần, tuy nhiên chất lượng lượng ảnh sẽ suy giảm tỉ lệ
thuận với hệ số nén (Compression) dựa trên nguyên tắc loại bỏ những thông số
màu để giảm thông tin cho file dựa trên xu hướng nhận thức về màu sắc của mắt
người. Do vậy, JPG còn được gọi là định dạng ảnh nén chịu thiệt. Thường được

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

18
dùng dể lưu ảnh chụp, tất nhiên tuỳ theo nhu cầu mà chọn độ nén thích hợp để
bảo toàn chất lượng. Các Lab đều dùng định dạng này với hệ màu RGB để xuất
ảnh.
- TIFF : (Tagged Image File Format) là định dạng chủ yếu để lưu trữ ảnh,
bao gồm cả đồ thị lẫn hình ảnh. Đầu tiên được xấy dựng bởi hãng Aldus kết hợp
với Microsoft để dùng cho kỹ thuật in PostScript. TIFF là định dạng thông dụng
cho các ảnh có dãi tần màu rộng và sâu, phát triển song song với các máy quét
ảnh do đó ngày càng trở thành 1 định dạng hữu dụng được dùng trong in ấn nhờ
vừa bảo toàn được thông tin, vừa có thể chấp nhận các kỹ thuật nén LZW, ZIP
có thể làm giảm đáng kể dung lượng. Từ PTS 7.0 trở đi, ta có thể lưu được được
file TIFF mà vẫn bảo toàn được các lớp (Nếu click option Layers khi save as),
do đó gíúp cho việc lưu trữ trở nên càng thuận tiện.
- RAW : Là định dạng ảnh thô chưa qua chế biến hoặc chỉ chịu rất ít ảnh
hưởng bởi bộ cảm biến hình ảnh của các thiết bị nhập như máy ảnh kỹ thuật số
hay scanner, do đó nó bảo toàn được hình ảnh gần như nguyên thuỷ và sẵn sàng
cho việc biên tập cũng như in ấn tuỳ theo cảm nhận của người xử lý.
1.2. XỬ LÝ ẢNH Y HỌC

1.2.1. Giới thiệu về xử lý ảnh y học
Các thực thể tạo ảnh y học (medical imaging modallity) khác nhau cung cấp
các thông tin đặc tính riêng biệt về các cơ quan bên trong hay của các tổ chức
mô của cơ thể. Độ tương phản và độ nhìn thấy của ảnh y học phụ thuộc vào thực
thể tạo ảnh, hàm đáp ứng cũng như phụ thuộc vào các vùng bệnh lý của bệnh
nhân. Ví dụ cụ thể như khi thăm khám vết rạn cơ thể ở khung xương sườn bằng
chụp X-quang ngực thì cần nhìn rõ cấu trúc xương cứng, muốn kiểm tra khả
năng có bị ung thư vú hay không thông qua phim chụp X-quang vú thì lại cần
thấy rõ sự vi vôi hoá, các khối bất thường, các cấu trúc mô mềm…Do vậy, mục
tiêu của tạo ảnh và xử lý ảnh y học là thu nhận và xử lý các thông tin hữu ích

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

19
về các cơ quan sinh lý hay các cơ quan của cơ thể bằng cách sử dụng các nguồn
năng lượng để phục vụ cho việc chẩn đoán bệnh .
Các phương pháp chẩn đoán hình ảnh rất phong phú, như chẩn đoán qua
hình ảnh X quang ( X-ray), hình ảnh siêu âm (Ultrasound), siêu âm - Doppler
màu, hình ảnh nội soi (mà thông dụng là nội soi tiêu hoá và nội soi tiết niệu)
hình ảnh chụp cắt lớp vi tính (Computed Tomography Scanner- CT. Scanner),
hình ảnh chụp cộng hưởng từ hạt nhân (Magnetic Resonance Imaging- MRI),
hình ảnh y học hạt nhân ( SPECT, PET)…
Các thực thể tạo ảnh y học được phân chia chủ yếu theo 3 dạng : nguồn
năng lượng bên trong, nguồn năng lượng bên ngoài và kết hợp cả hai, thể hiện
theo sơ đồ sau:

Hình 1.3. Phân chia các loại ảnh y học theo nguồn năng lượng tạo thành
Nguyên lý tạo ảnh được sử dụng để thu được dữ liệu thông qua các máy
chuyên dụng. Với ảnh 2 chiều của vật thể ảnh được tạo qua các dụng cụ quang
học như camera hay kính hiển vi , ảnh 2 chiều hay 3 chiều của một tổ chức

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

20
được tạo qua các thực thể tạo ảnh y học bằng các phương pháp truyền qua, phát
xạ, phản xạ, tán xạ hay cộng hưởng từ hạt nhân như CT scanner sử dụng cơ chế
truyền tia X qua cơ thể, SPECT dùng sự phát xạ tia gamma do tương tác giữa
chất phóng xạ với mô Tuỳ từng biện pháp vật lý khác nhau thì sẽ cho ảnh có
mức độ thông tin cung cấp cũng khác nhau. Với ảnh SPECT, PET thì ảnh có độ
tương phản, chi tiết giải phẫu kém; ảnh CT scanner có độ sắc nét hơn, độ phân
giải chi tiết giải phẫu lớn; ảnh MRI có độ phân giải chi tiết giải phẫu lớn, độ
tương phản mô mềm xuất sắc. Từ đó ta thấy rằng chất lượng ảnh y học được
quyết định theo các tiêu chí: Tỉ số tín hiệu trên nhiễu, độ phân giải và khả năng
cho thấy các thông tin chuẩn đoán y học. Mặt khác, thông số kỹ thuật của nguồn
ảnh hưởng trực tiếp tới khả năng tạo ảnh, do vậy phương pháp thu nhận và xử lý
dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong quá trình tạo ảnh, là yếu tố quyết định xác
định độ phân giải không gian và thời gian tốt nhất.Trong đó độ phân giải không
gian là kích thước nhỏ nhất của đối tượng mà toàn hệ thống ( gồm cả quá trình
tái tạo ảnh) có thể phân biệt được và độ phân giải thời gian là thời gian để thu
được tín hiệu để tạo thành một ảnh đơn.
Việc xử lý và phân tích ảnh nhằm tăng cường thông tin chẩn đoán, hỗ trợ
cho việc diễn giải các ảnh y tế, thông thường có sự trợ giúp của máy tính. Việc
diễn giải định tính và định lượng ảnh cho các chẩn đoán, theo dõi can thiệp, điều
trị khác nhau để hiểu được các quá trình sinh lý cùng với các bệnh và phản ứng
chống lại điều trị của chúng.


1.2.2. Chẩn đoán dựa trên hình ảnh:

Y học hiện đại chẩn đoán bệnh dựa vào các triệu chứng lâm sàng (chẩn đoán
lâm sàng) và các triệu chứng cận lâm sàng (chẩn đoán cận lâm sàng). Trong
chẩn đoán cận lâm sàng thì chẩn đoán dựa trên hình ảnh thu được từ các thiết bị,

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

21
máy y tế (chẩn đoán hình ảnh) ngày càng chiếm một vai trò quan trọng, nhất là
ngày nay với sự trợ giúp của các thiết bị, máy y tế hiện đại, công nghệ cao có
các phần mềm tin học hỗ trợ khiến cho hình ánh rõ nét và chính xác hơn.
Chẩn đoán hình ảnh đã góp phần quan trọng nâng cao tính chính xác, kịp
thời và hiệu quả cao trong chẩn đoán bệnh. Như dựa trên hình ảnh siêu âm,
người thầy thuốc có thể đo được tương đối chính xác kích thước các tạng đặc
trong ổ bụng (gan, lách, thận, tuỵ, ) và phát hiện các khối bất thường nếu có.
Từ hình ảnh siêu âm tim có thể xác định cấu trúc, kích thước các buồng tim, van
tim và các mạch máu lớn. Trong sản khoa, siêu âm giúp xác định và theo dõi sự
phát triển của thai nhi trong bụng mẹ; hình ảnh CT Scanner giúp thầy thuốc xác
định được một số bệnh lý ở sọ não, đặc biệt là xác định máu tụ nội sọ, khối u
não; chụp cộng hưởng từ hạt nhân xác định chính xác hơn các hình thái và các
khối bất thường trong cơ thể (nếu có).
Các thiết bị và máy y tế về chẩn đoán hình ảnh ngày càng ứng dụng nhiều
hơn về công nghệ thông tin, các phần mềm cho các máy Y tế ngày càng được
nâng cấp, nhất là khi kỹ thuật số ra đời và phát triển đã ghi nhận và phân tích tín
hiệu rất tốt, cho hình ảnh sâu hơn, chất lượng ảnh tốt hơn.
Như đã nêu trên, các phương pháp chẩn đoán hình ảnh rất phong phú, như
chẩn đoán qua hình ảnh X quang, hình ảnh siêu âm, siêu âm - Doppler màu, hình
ảnh nội soi (mà thông dụng là nội soi tiêu hoá và nội soi tiết niệu) hình ảnh chụp
cắt lớp vi tính (Computed Tomography Scanner- CT. Scanner), hình ảnh chụp
cộng hưởng từ hạt nhân (Magnetic Resonance Imaging-MRI) Ta sẽ tìm hiểu
một số phương pháp chẩn đoán hình ảnh thông dụng dưới đây. 1.2.2.1. Hình

ảnh X-quang
Tia X hay quang tuyến X hay X quang hay tia Röntgen là một sóng điện từ
có bước sóng trong khoảng 10 nanômét đến 100 picômét (tức là tần số từ 30
PHz đến 3EHz). Tia X có khả năng xuyên qua nhiều vật chất (như cơ thể người)

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

22
nên thường được dùng trong chụp ảnh y tế, nghiên cứu tinh thể. Tuy nhiên tia X
có khả năng gây ion hóa hoặc các phản ứng có thể nguy hiểm cho sức khỏe con
người, do đó bước sóng, cường độ và thời gian chụp ảnh y tế luôn được điều
chỉnh cẩn thận để tránh tác hại cho sức khỏe.
Việc sử dụng tia X đặc biệt hữu dụng trong việc xác định bệnh lý về xương,
nhưng có thể giúp ích dò ra các bệnh tật về phần mềm. Một vài ví dụ đáng chú ý
như là khảo sát ngực, có thể dùng để chẩn đoán bệnh về phổi như là viêm phổi,
ung thư phổi hay phù nề phổi, và khảo sát vùng bụng, có thể dò ra sự tắc ruột
(tắc ống thực quản), tràn khí (từ lủng nội tạng), tràn dịch (trong các khoang
bụng). Trong vài trường hợp, sử dụng tia X gây tranh cãi, như là sỏi mật (ít khi
cản tia X) hay sỏi thận (thường thấy nhưng không phải luôn luôn). Hơn nữa, các
tư thế chụp tia X truyền thống ít sử dụng trong việc họa hình các phần mềm như
não hay cơ. Việc họa hình được thay thế cho phần mềm bằng kĩ thuật chụp hình
tính toán quanh trục (computed axial tomography, CAT hay CT scanning) họa
hình bằng chụp ảnh cộng hưởng từ (MRI) hay siêu âm.
Tia X còn được sử dụng trong kỹ thuật "thời gian thực", như là khám định
thành mạch máu hay nghiên cứu độ tương phản của lỗ hổng trong nội tạng (là
chất lỏng cản quang trong các ống ruột lớn hay nhỏ) sử dụng dụng cụ nhìn trang
bị huỳnh quang. Các giải phẫu thành mạch máu, như các sự can thiệp y tế của hệ
thống động mạch, dựa chủ yếu vào các máy đo nhạy với tia X để định vị các
thương tổn tiềm tàng có thể chữa trị.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

23


Hình 1.4. Ảnh X-quang cột sống
1.2.2.2. Hình ảnh siêu âm (Ultrasound)
Siêu âm là một phương pháp khảo sát hình ảnh học bằng cách cho một phần
của cơ thể tiếp xúc với sóng âm có tần số cao để tạo ra hình ảnh bên trong cơ
thể. Trong siêu âm, đầu dò vừa phát sóng âm vừa ghi nhận sóng dội trở lại. Khi
đầu dò được ấn vào da, nó sẽ truyền những xung nhỏ của các sóng âm có tần số
cao không nghe được đi vào cơ thể. Khi sóng âm dội lại từ các nội tạng bên
trong cơ thể, dịch và mô, một microphone rất nhạy cảm của đầu dò sẽ ghi nhận
lại những thay đổi nhỏ trong cao độ và hướng của âm. Những tín hiệu sóng này
sẽ được đo đạc ngay lập tức và thể hiện bằng máy vi tính bằng cách tạo ra những
hình ảnh theo thời gian thực ở màn hình. Một hoặc nhiều khung hình sẽ được
chụp lại làm hình tĩnh Siêu âm không sử dụng các phóng xạ ion hóa (như X
quang). Do hình ảnh siêu âm được ghi nhận theo thời gian thực nên nó có thể
cho thấy hình ảnh cấu trúc và sự chuyển động của các bộ phận bên trong cơ thể
kể cả hình ảnh dòng máu đang chảy trong các mạch máu.
Siêu âm là một khảo sát y học không xâm lấn (không gây chảy máu) giúp
cho các bác sĩ có thể chẩn đoán và điều trị bệnh.Siêu âm quy ước tạo ra những
hình ảnh các lát cắt mỏng và phẳng của cơ thể. Những tiến bộ trong kỹ thuật
siêu âm bao gồm siêu âm 3 chiều (siêu âm 3D) có khả năng tái tạo lại dữ liệu thu
nhận được từ sóng âm thành hình ảnh 3 chiều. Siêu âm 4 chiều (siêu âm 4D) là

siêu âm 3 chiều có ghi nhận sự chuyển động. Siêu âm Doppler là một kỹ thuật
siêu âm đặc biệt giúp đánh giá dòng máu chảy trong các mạch máu, bao gồm các
động mạch và tĩnh mạch chính của cơ thể ở bụng, cánh tay, chân và cổ.
Siêu âm là cách hữu ích để kiểm tra nhiều cơ quan bên trong cơ thể, bao
gồm (nhưng không chỉ giới hạn trong) những cơ quan sau: tim và các mạch máu,

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

24
bao gồm động mạch chủ bụng và những nhánh chính của nó, gan, túi mật, lách,
tụy, thận, bàng quang, tử cung, buồng trứng và trẻ chưa sinh (thai nhi) ở những
thai phụ, mắt, tuyến giáp và tuyến cận giáp, bìu (tinh hoàn). Siêu âm cũng được
dùng để hướng dẫn thực hiện các thủ thuật như sinh thiết bằng kim, là thủ thuật
đưa kim vào để lấy một mẫu tế bào từ một khu vực bất thường của cơ thể để
đem đến phòng thí nghiệm kiểm tra, thể hiện hình ảnh của vú để hướng dẫn sinh
thiết ung thư vú, chẩn đoán nhiều loại bệnh tim và khảo sát những tổn thương
sau một cơn đau tim hoặc một bệnh khác. Siêu âm Doppler giúp các bác sĩ quan
sát và đánh giá sự tắc nghẽn của dòng máu (chẳng hạn như huyết khối), hẹp các
mạch máu (có thể gây ra do mảng vữa), những khối u và dị tật bẩm sinh…







Hình 1.5. Hình ảnh siêu âm gan
1.2.2.3. Hình ảnh chụp cắt lớp( CT- scanner)
Chụp cắt lớp điện toán hay CT Scanner là phương pháp khảo sát hình ảnh kĩ
thuật cao, CT Scanner dùng phương pháp điện toán xử lý dữ liệu thu được từ hệ

thống cảm biến bộ phận ghi nhận tia X còn lại sau khi đi qua phần cơ thể khảo
sát để dựng hình. Hình ảnh CT Scanner gần giống hình ảnh giải phẫu, có độ ly
giải và tương phản cao.
CT là từ viết tắt của thuật ngữ Computed Tomography. Tomography là
phương pháp chụp ảnh cắt lớp; Computed Tomography mang ý nghĩa là chụp
cắt lớp với sự hỗ trợ của máy tính. Đây là phương pháp tạo ảnh dựa vào tính