Nền tảng nghiên cứu các phương tiện hiển thị hình ảnh y khoa

Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
1
CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU

1.1 TỔNG QUAN
Cuộc cách mạng về công nghệ số đã mang lại nhiều thay đổi trong hoạt động sinh
hoạt hàng ngày của chúng ta. Việc tích hợp những bộ vi xử lý công suất cao vào các mô hình
kỹ thuật cổ điển đã tạo ra những bước tiến mới về hiệu suất, tính năng và độ chính xác.
Nhiều công việc đã được tự động hóa giúp cải thiện đáng kể về tốc độ cũng như đạt hiệu quả
rất cao nhờ vào việc tích hợp thêm bộ vi điều khiển và những giải thuật tiên quyết kèm theo.
Hầu hết mọi lónh vực trong xã hội đều tiếp cận với những thay đổi về kỹ thuật, và trong đó
những thay đổi về kỹ thuật trong y khoa có tác động sâu sắc nhất lên đời sống của chúng ta.
Những tiến bộ trong công nghệ thông tin đã cải tiến cách thức thu nhận, lưu trữ,
chuyển giao và biểu hiện các thông tin y khoa của bệnh nhân. Việc lưu trữ thông tin trong
một cấu trúc cơ sở dữ liệu đã cải thiện chất lượng và tính linh hoạt trong chẩn đoán bằng cách
cho ra một hình thức chăm sóc bệnh nhân linh động và phù hợp. Những phát triển trong thông
tin liên lạc cộng với những tiến bộ không ngừng về mặt nén dữ liệu cho phép chuyển giao
những khối lớn dữ liệu của bệnh nhân giữa các trung tâm chẩn đoán và cho phép giám sát
bệnh nhân từ xa. Trong bệnh viện, các dữ liệu số và chế độ điều trò đã rất hiệu quả giúp nâng
cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân với việc giảm đi những sai lầm có thể mắc phải cho con
người.
Ngoài những cải tiến về mặt kỹ thuật, sự gia tăng nhanh về công suất tính toán đã dẫn
đến sự ra đời của một loạt những mô hình mới về hiển thò hình ảnh chẩn đoán với khả năng
chụp, xử lý và hiển thò các dữ liệu y khoa dưới dạng ảnh một cách xuất sắc. Với bộ vi xử lý
tốc độ cao và dung lượng bộ nhớ lớn, cho phép các hệ thống hiển thò hình ảnh sử dụng những
thuật toán tái tạo có độ phức tạp cao, cải thiện cả về chất lượng và giá trò của các dữ liệu thu
được. Về hiệu năng, cho phép mở rộng ứng dụng của những thông tin đo được từ những tín
hiệu sinh học 2 chiều đơn giản chuyển hóa thành những hình ảnh 3 chiều.
www.bme.vn
Tac gia : Tran Phan Son Giang. Email :
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007

2
Cách đây không lâu, hiển thò hình ảnh y khoa chỉ gói gọn trong kỹ thuật tạo hình trên
phim, tuy rất hữu ích trong những đánh giá tổng quát nhưng những kỹ thuật này thực sự gặp
trở ngại trong những trường hợp chẩn đoán phức tạp. Trong chẩn đoán tiền giải phẫu và lập
kế hoạch điều trò, hình dạng của những vùng quan tâm rất cần được đánh giá chính xác (như
khối u chẳng hạn). Khi sử dụng ảnh trên phim sẽ rất khó để đánh giá hình dạng hoặc độ sâu
theo 3 chiều không gian. Để giải quyết vấn đề này, cần phải có một chuỗi liên tiếp các hình
ảnh cắt ngang vùng cần khảo sát ở những điểm khác nhau. Sau đó, để đánh giá trực quan
phải dựa vào kinh nghiệm của người chẩn đoán. Theo đó, không thể thực hiện thêm những
thao tác xử lý khác và mô hình tạo ra không thể mô phỏng hiển thò hay lưu trữ chính xác hơn
khả năng mường tượng của người chẩn đoán được. Ngoài những hạn chế về xử lý tính toán,
các ảnh phim lại giảm chất lượng theo thời gian, khiến cho hình ảnh bò hư hao đáng kể về mặt
không gian và về sau sẽ gây ra những hạn chế về tính năng trong thông tin thu nhận được.
Ngày nay, hầu hết các ảnh y khoa đều được thiết lập dưới dạng ảnh số và sau đó được
chuyển lên phim nếu cần. Ưu điểm của việc hiển thò hình ảnh số là thông tin chứa bên trong
ảnh sẽ không bò lệ thuộc vào bất kỳ môi trường nào như trong trường hợp của phim ảnh. Có
thể tiến hành bao nhiêu thao tác xử lý ảnh tùy ý để tăng cường và mở rộng tính năng của nó
mà không sợ tổn hại đến những thông tin gốc. Lấy ví dụ về ảnh số của não bộ trong ứng dụng
một hình thức phân đoạn để tách rời các cấu trúc đặc biệt trên ảnh tónh. Phân vùng những đặc
điểm riêng biệt (chẳng hạn như mạch máo não) từ những thông tin ít liên quan xung quanh có
thể giúp ích để thiết kế những chương trình như vạch ra đường đi trong nội soi để điều trò các
hội chứng về não. Sử dụng những bộ lọc số để tăng cường chất lượng ảnh bằng cách loại bỏ
bất cứ hiện tượng nhiễu nào tạo ra trong quá trình thiết lập ảnh. Làm như thế sẽ giúp nhìn
thấy được những vùng trước đây bò che khuất bởi nhiễu ảnh. Có thể sử dụng biện pháp tăng
độ tương phản để làm nổi bật lên sự khác biệt giữa những thành phần khác nhau trong một
ảnh như một công cụ hiệu quả giúp phân biệt mô tổn thương từ các mô lành bao quanh. Các
bộ phần mềm xử lý trực quan có thể tạo ra những mô hình 3 chiều từ một chuỗi ảnh cắt lớp.
Những phần mềm này cho phép xem xét một khối ảnh từ bất kỳ góc độ nào. Quan trọng hơn,
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
3

những tính năng tăng cường áp dụng cho ảnh gốc không bò giới hạn về số lượng. Tính năng
chính của hiển thò số là khả năng kết hợp những kỹ thuật khác nhau để thu lấy những thông
tin đáng giá nhất từ dữ liệu ảnh chụp được.
Hình ảnh y khoa được đònh nghóa tổng quát theo những phương thức chụp ảnh chuyên
biệt. Thuật ngữ mô hình chuyên dụng gắn liền với cách thức mà mô hình đó sử dụng để đạt
được kết quả. Mỗi mô hình chuyên dụng sử dụng một kỹ thuật khác nhau nhưng đều hướng
tới một đối tượng chung. Mỗi mô hình đều có những ưu và khuyết điểm liên quan tới những
đặc điểm của kỹ thuật mà nó áp dụng (như: tốc độ, độ tin cậy, độ chính xác, giá thành, mức
độ khả thi). Vì những mô hình chuyên dụng có bản chất rất khác nhau nên người ta áp dụng
một số hình thức phân loại dựa trên những nét tương đồng của các kỹ thuật. Mục đích của
việc hiển thò hình ảnh y khoa là xác đònh và biểu diễn các trạng thái và quá trình sinh lý của
cơ thể người. Có rất nhiều mô hình để mô tả đặc điểm sinh lý con người mà hiện nay được
phổ biến phân loại theo : mô hình cấu trúc và mô hình chức năng.
Những mô hình hiển thò hình ảnh cấu trúc mô tả đặc điểm chi tiết giải phẫu. Những
mô hình này xác đònh những đặc tính vật lý của các tổ chức ở những thời điểm đặc biệt.
Những mô hình cấu trúc khác nhau sẽ phân tích cấu trúc giải phẫu theo những cách khác
nhau phụ thuộc vào bản chất của kỹ thuật mà mô hình đó sử dụng. Hai mô hình cấu trúc
thông dụng nhất là cộng hưởng từ (Magnetic Resonance - MR) và cắt lớp điện toán
(Computed Tomography - CT). Tuy hình ảnh từ 2 mô hình này khác nhau đáng kể nhưng cả 2
đều tập trung thể hiện những cấu trúc bao gồm xương, mô, mỡ và da. Những mô hình chức
năng theo dõi các quá trình sinh lý như trao đổi chất hay sự tích tụ của các hợp chất hữu cơ
đặc trưng. Theo đó, hoạt động trao đổi chất gắn với những quá trình khác nhau được chụp lại
và xử lý. Chụp cắt lớp điện toán phát xạ đơn photon (Single Photon Emission Computed
Tomography - SPECT) và chụp cắt lớp phát xạ positron (Positron Emission Tomography -
PET) là những mô hình tiêu biểu của dạng mô hình chức năng. Lợi ích mà các mô hình cấu
trúc và mô hình chức năng mang lại cho người sử dụng trong việc chẩn đoán không can thiệp,
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
4
lập kế hoạch và điều trò lâu dài là không thể kể hết. Một bản điều tra tóm tắt về các kỹ thuật
hợp nhất đằng sau các mô hình này sẽ được cung cấp chi tiết trong chương 3 của luận văn.

1.2 NHU CẦU
Bất kỳ mô hình nào cũng có thể biểu diễn cấu trúc giải phẫu phức tạp và sự trao đổi
chất của bộ phận chụp. Vì mỗi mô hình ảnh mô tả đặc điểm của bộ phận ở một khía cạnh
khác nhau, vì vậy 2 hay nhiều mô hình khác nhau có thể cung cấp những thông tin liên quan
để cùng giải quyết một vấn đề chung. Một mô hình kết hợp những thông tin bổ trợ nhau sẽ có
khả năng cho ra những thông tin lâm sàng có giá trò cao hơn bất kỳ một mô hình riêng lẻ nào.
Ta xét tình huống sau : một bác só được cung cấp 2 khối ảnh não bộ của một bệnh
nhân. Một khối được tạo ra từ mô hình hiển thò cấu trúc, khối kia sử dụng mô hình chức năng.
Cả 2 khối đều có những thông tin bổ ích cho người bác só này chẩn đoán tình trạng của bệnh
nhân. Những ảnh cấu trúc cung cấp những thông tin được thể hiện chi tiết về cấu trúc của bộ
não. Tập ảnh này giúp người bác só có thể phân biệt tốt các loại mô khác nhau - đây là một
thông tin không chỉ hữu ích trong việc nhận dạng mô lâm sàng mà còn hữu ích trong việc xác
đònh vò trí chính xác bên trong cấu trúc não. Mặt khác, những hình ảnh chức năng mô tả hoạt
động trao đổi chất. Những ảnh này thể hiện các quá trình trao đổi chất bên trong não dựa trên
các hợp chất đánh dấu bằng cách giám sát quá trình tích tụ của những chất phóng xạ đánh
dấu khi chúng lan truyền trong não. Từ thông tin này, người bác só có thể xác đònh các vùng
mà hoạt động trao đổi chất cao hoặc thấp bất thường gây nên bởi những rối loạn chức năng.
Tuy nhiên, do bản chất của các ảnh chức năng mà chúng không thể thể hiện vò trí chính xác
của các tổ chức rối loạn này. Để đưa ra được một chẩn đoán chính xác và lập kế hoạch điều
trò về sau, người bác só cần phải đònh vò chính xác những vùng loạn chức năng bên trong cấu
trúc não. Chỉ có như thế, vùng loạn năng mới có được chế độ điều trò thích đáng trong khi các
mô lành xung quanh sẽ tránh được những ảnh hưởng ngoài ý muốn. Đây chính là một vấn đề
mang tính mâu thuẫn : một mô hình biểu diễn cấu trúc não bộ không thể hiện chức năng, còn
mô hình kia biểu diễn chức năng mà không thể hiện cấu trúc.
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
5
Từ ví dụ trên, ta thấy rõ nhu cầu thiết yếu cần phải kết hợp các thông tin thu được từ
mỗi mô hình. Vì những hạn chế về mặt vật lý không cho phép thực hiện việc kết hợp thông
tin từ 2 mô hình trong cùng thời gian thiết lập ảnh, nên giải pháp cho vấn đề này là kết hợp

các dữ liệu ảnh thu được từ cả 2 mô hình thành một khối ảnh đơn nhất; qui trình này gọi là
hợp nhất dữ liệu. Bằng cách đó, ý nghóa về mặt lâm sàng của mỗi mô hình được kết hợp vào
một hình thức biểu diễn chung.
Ích lợi từ việc kết hợp những mô hình ảnh khác nhau đã được minh chứng tốt. Trong ví
dụ trên, việc nhận diện khu vực có hoạt động trao đổi chất bất thường được cải thiện bằng
cách kết hợp các thông tin của một mô hình chức năng với chi tiết giải phẫu của một mô hình
cấu trúc. Một hình thức kết hợp tương tự được sử dụng để xác đònh vò trí của hiện tượng động
kinh thành phần, lúc này, độ chính xác của các lớp cắt SPECT được gia tăng qua việc hợp
nhất với một khối ảnh MR. Trong lónh vực nghiên cứu, hình thức kết hợp này cũng giúp ích
trong khảo sát sự lan truyền của các tín hiệu cảm giác trong não (các xung thần kinh). Hiệu
quả của những hình thức hợp nhất chức năng-cấu trúc được xác minh không chỉ trong quan sát
hoạt động thần kinh (chứng động kinh) mà còn hiệu quả trong nhận dạng những trạng thái
sinh lý bất thường. Người ta cũng chứng minh được lợi ích của việc hợp nhất các khối ảnh MR
và CT khi tiến hành nhận diện khối u trong các lớp cắt PET [23].
Thông tin thu được từ việc hợp nhất các mô hình này không chỉ đơn thuần giới hạn
trong chẩn đoán, nó còn có thể ứng dụng được để hỗ trợ trong phòng phẫu thuật. Trong các ca
phẫu thuật thần kinh, những hệ thống trực quan cao cấp sử dụng những thông tin hiển thò từ
nhiều mô hình để hỗ trợ cho các bác só giải phẫu có thể thao tác an toàn trên cấu trúc của não
[30]. Thông qua việc sử dụng một khung cố đònh để giữ đầu của bệnh nhân đúng vò trí, người
ta thiết lập một mối liên hệ không gian giữa bệnh nhân và các thông tin hiển thò trên khối ảnh
số. Khi bác só phẫu thuật di chuyển các dụng cụ bên trong cơ thể bệnh nhân, một hệ thống
hồng ngoại giám sát sự chuyển động của các dụng cụ qua những đầu dò gắn trên dụng cụ (ví
dụ như mũi dao mổ). Hệ thống quan sát sau đó thiết lập một giá trò số về dụng cụ lên trên
ảnh não và liên tục cập nhật vò trí theo thời gian khi dụng cụ di chuyển. Theo cách này, bác só
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
6
phẫu thuật có thể sử dụng những thông tin được cung cấp bởi ảnh số trong phòng phẫu thuật
bằng cách quan sát trên màn ảnh máy tính.
Sử dụng khối ảnh số trong phòng phẫu thuật có rất nhiều ưu điểm. Trước tiên, việc
đònh đường đi qua cấu trúc phức tạp của não đã trở nên thuận lợi hơn nhiều khi sử dụng phần

mềm quan sát kỹ thuật số. Mô hình ảnh số cho phép bác só giải phẫu đònh được đường đi qua
khối não, tiếp cận những khu vực mà mắt trần không thể thấy được. Sự chuyển động cũng
không bò cản trở bởi máu hay những chất khác có thể che khuất tầm nhìn thông thường. Tuy
nhiên, ưu điểm có ý nghóa về mặt lâm sàng hơn cả là khả năng phân biệt rõ những thương tổn
chính từ mô lành bao quanh.
Từ ưu điểm trên cho thấy sự hợp nhất của các mô hình khác nhau hỗ trợ nhận diện
chính xác khối u với cấu trúc não bộ. Về sau, có thể áp dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh như
tăng độ tương phản lên dữ liệu ảnh đã hợp nhất để làm nổi bật lên vùng mô quan tâm. Với
một khối ảnh như thế sẽ bổ trợ thêm cho bác só phẫu thuật trong việc tách các tổn thương
đích, đồng thời giảm thiểu tổn hại đến các mô lành bao quanh. Tiện ích cuối cùng của kỹ
thuật này là gia tăng tỉ lệ thành công trong điều trò, giảm nhỏ những tình huống phức tạp và
giảm bớt những công đoạn không cần thiết.
Hợp nhất từ các mô hình khác nhau cũng giúp ích cho lónh vực xạ trò. Phương thức trò
liệu các tổn thương não bằng phóng xạ thực hiện bằng cách chiếu trực tiếp chùm tia lên trên
khối tổn thương. Trong hình thức trò liệu này, người ta tạo ra một lỗ nhỏ trên sọ não để chùm
tia có thể truyền qua mà không bò cản trở. Khi vạch ra kế hoạch điều trò, tiêu chuẩn quan
trọng là phải đònh vò chính xác khối u. Việc làm này không chỉ bao gồm việc xác đònh vò trí
chính xác của tổn thương bên trong não mà còn phải lựa chọn được vò trí tốt nhất để khoan lỗ
sao cho thu ngắn đến mức thấp nhất quãng đường truyền của chùm tia từ đó có thể giảm tổn
hại ngoài ý muốn đối với các mô lành. Bằng cách kết hợp chi tiết trong hình ảnh MR của mô
với các đặc trưng giúp phân biệt xương trong một ảnh CT, độ chính xác trong việc xác đònh
mục tiêu tổn thương được cải thiện đáng kể.

Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
7
1.3 NHẬN ĐỊNH VẤN ĐỀ
Hợp nhất thông tin từ nhiều mô hình là một công việc phức hợp. Không chỉ đơn giản
là chồng một khối ảnh lên trên một khối ảnh khác, mà ở đây đòi hỏi 2 khối ảnh phải được
sắp xếp sao cho tất cả những cấu trúc chung của cả 2 khối phải được tương xứng với nhau.
Khi làm được điều này, các khối ảnh xem như đã được hợp nhất. Việc làm này gọi chung là

hợp nhất hình ảnh (registration). Thực hiện hợp nhất hình ảnh từ nhiều phương tiện chẩn đoán
hình ảnh khác nhau có thể gọi là hợp nhất hình ảnh đa mô hình (multimodal registration).
Tiến hành việc này đã đặt ra nhiều điều cần bàn luận xung quanh vấn đề liên quan đến mô
hình chụp, ảnh và bệnh nhân.

Vấn đề về mô hình
Mỗi mô hình hiển thò ảnh mô tả đặc điểm của một đặc tính sinh lý khác nhau. Theo
đó, một cấu trúc có thể phân biệt rõ ràng trong một mô hình nhưng lại không thể quan sát
được trong một mô hình khác - điều này cũng tương tự như việc so sánh những quả táo và
cam. Phần khác nhau về thông tin thu được từ các mô hình cho thấy rằng bản chất của việc
biểu diễn một vùng đặc biệt có thể khác nhau, làm cho mối tương quan và việc sắp xếp hai
mô hình trở nên phức tạp.

Vấn đề về ảnh
Các mô hình không chỉ khác nhau về thông tin chúng thể hiện mà còn khác nhau ở
cách thức mà chúng thể hiện thông tin. Các khối ảnh có thể khác nhau về chất lượng và các
chiều không gian của chúng. Những hạn chế vốn có trong một vài kỹ thuật làm cho ảnh thu
được từ các mô hình không thể tương đồng nhau về chất lượng. Kết quả là một cấu trúc có
thể rất rõ trong mô hình ảnh này nhưng lại bò mờ đi đáng kể trên mô hình ảnh khác. Ngoài ra,
những thông tin chứa bên trong ảnh được biểu diễn bằng những sơ đồ khác nhau. Một số mô
hình sử dụng thang xám để hiển thò thông tin, trong khi những mô hình khác lại giá trò hơn khi
sử dụng thang màu để biểu diễn.
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
8

Vấn đề về bệnh nhân
Do qui trình thu hai khối ảnh trên cùng bệnh nhân được thực hiện theo hai công đoạn
hiển thò ảnh độc lập, các khối ảnh sẽ khác nhau theo thời gian và vò trí thu nhận. Một điều
hiển nhiên là những khác biệt về vò trí của vật thể bên trong máy quét sẽ tăng lên. Sự sai
lệch này sẽ ảnh hưởng đến góc độ quét ảnh qua bệnh nhân và vò trí của dữ liệu bệnh nhân

bên trong khối ảnh sẽ khác đi.

Nếu 1 thủ thuật muốn hợp nhất thành công 2 khối ảnh từ các mô hình khác nhau, nó
phải có khả năng xử lý những vấn đề này với những mức độ chính xác chấp nhận được để có
thể triển khai những lợi ích từ những thông tin đã hợp nhất vào trong các ứng dụng được điều
khiển bằng tay.

1.4 MỤC TIÊU VÀ NHIỆM VỤ CỦA LUẬN VĂN
Theo những phân tích trên, mục tiêu đề ra của luận văn là : khảo sát chi tiết các đặc
trưng ảnh của các thiết bò chẩn đoán hình ảnh khác nhau như CT, MRI, SPECT, PET và các
kỹ thuật hợp nhất hình ảnh đã có, trên cơ sở đó xây dựng một phần mềm hợp nhất hình ảnh 3
chiều bằng MATLAB, thử nghiệm và đánh giá qua dữ liệu khảo sát và so sánh với những kết
quả hợp nhất đã công bố.
Với mục tiêu trên, nhiệm vụ của luận văn bao gồm :
1) Khảo sát đặc trưng ảnh của các thiết bò chẩn đoán hình ảnh khác nhau.
2) Khảo sát chi tiết về những phát triển trong các phương pháp hợp nhất hình ảnh đa mô
hình đã có.
3) Lựa chọn kỹ thuật hợp nhất hình ảnh đa mô hình tối ưu để xây dựng phần mềm xử lý
và hợp nhất ảnh 3 chiều trên nền MATLAB.
4) Thử nghiệm chương trình và đánh giá phương pháp hợp nhất qua các dữ liệu khảo sát.
5) Xác đònh những đònh hướng phát triển cho phương thức hợp nhất này.
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
9
CHƯƠNG 2 : NỀN TẢNG NGHIÊN CỨU

2.1 CÁC PHƯƠNG TIỆN HIỂN THỊ HÌNH ẢNH Y KHOA
Phần lớn kiến thức về các hệ sinh lý người mà chúng ta biết được là nhờ vào quá trình
quan sát trực quan của chính bản thân chúng ta (nói cụ thể hơn là các y bác só). Nếu khả năng
quan sát được tăng cường sẽ làm cho những hiểu biết về các hệ sinh lý càng thêm giá trò,
nhất là có thể phục vụ cho học tập, dự đoán tiền phẫu thuật, và chẩn đoán những vấn đề

thường gặp trong môi trường khảo sát. Trong nhiều ứng dụng, quan sát trực quan có thể là
một việc tương đối dễ dàng và đơn giản, nhưng trong chẩn đoán y khoa thì không như vậy.
Chỉ một việc quan sát đơn giản trạng thái trao đổi chất của cơ thể người cũng gặp rất nhiều
trở ngại. Bởi nó là một mạng lưới đan kết chặt chẽ giữa hệ cơ, hệ xương, hệ tuần hoàn và hệ
thần kinh điều hòa hoạt động của cơ thể theo những môi trường thay đổi liên tục. Kỹ thuật
hiển thò hình ảnh y khoa chính là một giải pháp an toàn, không can thiệp cho phẫu thuật thăm
khám mà chỉ gây ra ít hoặc hoàn toàn không gây tổn hại cho bệnh nhân.

2.1.1. Hình thức hiển thò và qui trình thiết lập
Đơn vò cơ bản của một ảnh kỹ thuật số là điểm ảnh (pixel). Nó được xác đònh bởi:
một giá trò cường độ và một tọa độ. Giá trò cường độ của một điểm ảnh liên quan đến số
lượng đo đạc bởi một hệ thống tạo ảnh từ một mẫu vật thể bên trong ảnh. Các giá trò
cường độ trong một ảnh biến thiên trong miền qui đònh bởi lược đồ biểu diễn. Trong lược
đồ ảnh thang xám (đen và trắng), thông thường thì cường độ điểm ảnh biến thiên từ 0
(đen) đến 255 (trắng), trong đó những giá trò ở khoảng giữa qui đònh màu xám. Có rất
nhiều lược đồ màu tồn tại chẳng hạn như RGB là lược đồ kết hợp 3 giá trò cường độ đỏ,
lục, lam để biểu diễn một màu đơn. Trong hiển thò hình ảnh y khoa, hệ thống thiết lập ảnh
sẽ đo đạc các giá trò này trong tầm giới hạn hoạt động của hệ. Kết hợp giá trò đo được so
với một cường độ điểm ảnh tương ứng sẽ giúp cho ảnh số “thấy” được những gì mà hệ
thống chụp ảnh thấy (nói cách khác là ảnh số thể hiện hình ảnh thiết lập từ hệ thống).
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
10
Theo một kiểu tương tự, tọa độ của một điểm ảnh biểu hiện vò trí của nó bên trong
ảnh tương ứng với vò trí của mẫu vật bên trong thành phần được chụp. Bằng cách lấy mẫu
thành phần theo một lưới 2 chiều, có thể tạo ra được một hình thức biểu diễn ảnh. Về lý
thuyết, bên trong một mẫu vật, bất kể nó có nhỏ đến cỡ nào thì số lượng thông tin hàm
chứa bên trong là vô hạn. Tuy nhiên, khả năng đo đạc của bất kỳ hệ thống nào cũng chỉ
cho phép tách lấy một số giới hạn từ lượng thông tin hàm chứa bên trong vật thể tùy theo
các giới hạn vật lý của kỹ thuật sử dụng. Lượng thông tin mất đi khi so sánh giữa ảnh thật
sự với ảnh số gọi là sai số tự do. Tuy không thể tránh khỏi sai số này, nhưng ảnh hưởng

của nó có thể được giảm bớt bằng cách tăng số lượng lấy mẫu (số lần chụp). Làm như thế
thì lượng thông tin chứa trong ảnh được gia tăng vì mỗi điểm ảnh bây giờ đại diện cho
một mẫu vật nhỏ trong không gian ảnh. Khái niệm về độ phân giải của một ảnh cho biết
độ chính xác của ảnh đó khi biểu diễn một vật thể. Ảnh có độ phân giải cao khi số lần lấy
mẫu nhiều và ngược lại, nếu số lần lấy mẫu ít sẽ cho ảnh độ phân giải thấp. Nên lưu ý là
độ phân giải của một ảnh không phụ thuộc vào kích thước thật của mẫu vật. Lấy ví dụ
như các ảnh vệ tinh phân giải cao có điểm ảnh tính theo đơn vò mét trong khi các ảnh độ
phân giải thấp thu từ kính hiển vi điện tử lại có điểm ảnh biểu diễn các giá trò ở mức
microns. Tuy không phụ thuộc vào kích thước, nhưng độ phân giải lại liên quan nhiều đến
độ dày đặc của mẫu vật.
Thông thường, nói đến một ảnh tức là nói đến mối tương quan 2 chiều giữa màn
tạo ảnh và vật ảnh. Vì hai mặt phẳng chiếu này cách nhau một khoảng xác đònh (về mặt
vật lý thì đây là tiêu cự), nên các thông tin chụp được sẽ là một ảnh chiếu có chiều rộng
và chiều cao riêng biệt, nhưng lại không có chiều sâu (hoặc chiều sâu cực kỳ bé, không
đáng kể). Tuy nhiên, khi xét đến hiển thò hình ảnh y khoa thì phải bỏ qua mối quan hệ
giữa góc nhìn và vật ảnh. Quá trình thiết lập ảnh phức tạp hơn nhiều, gồm nhiều viễn
cảnh kết hợp với nhau để tạo nên một ảnh riêng lẻ. Quan trọng hơn, các hình ảnh y khoa
còn có một chiều thứ 3 - chiều sâu - mà ta thường nhắc đến dưới tên gọi là bề dày lớp cắt
của ảnh. Nhờ vào cấu trúc vật lý của một lớp cắt giúp phân biệt được những hình ảnh 3
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
11
chiều từ các thành phần ảnh 2 chiều. Để thể hiện được đặc điểm phân biệt này, cần phải
có một thuật ngữ chuyên môn phù hợp. Theo đònh nghóa thông thường của một ảnh, thì
điểm ảnh tượng trưng cho một cấu trúc 2 chiều (1 tiết diện) bên trong vật ảnh. Tuy nhiên,
trong ngữ cảnh của hình ảnh y khoa, một cấu trúc được xác đònh theo 3 chiều (khối thể
tích). Để tránh xáo trộn, mẫu vật sử dụng trong ảnh y khoa sẽ được qui ước bởi các khối
ảnh hay còn gọi là voxels sẽ thích hợp hơn là các pixels.
Ba mặt phẳng dùng để diễn tả trong giải phẫu học con người là : mặt cắt ngang
(transverse hay axial) qui ước nhìn từ đầu tới chân, mặt cắt đứng (frontal hay coronal) qui
ước nhìn từ sau ra trước và mặt cắt dọc (sagittal) qui ước nhìn từ trái qua phải. Mặc dù có

thể thu ảnh từ bất kỳ mặt cắt nào, nhưng theo bản chất giải phẫu học con người thì thu
nhận ảnh theo mặt cắt ngang sẽ thuận lợi hơn. Thêm vào đó, tính linh động của ảnh số
cho phép các thông tin không bò giới hạn bởi bất kỳ góc nhìn nào. Tuy các thông số
nghiên cứu sẽ thay đổi tùy theo mô hình nhưng ta có thể đưa ra một phương thức khái quát
về thu nhận thông tin và biểu diễn số của các mô hình. Một phân đoạn hiển thò hình ảnh
tiêu biểu bao gồm việc thu nhận các chuỗi hình ảnh từ mặt cắt ngang. Tùy theo mô hình
mà cách thức thu nhận sẽ thay đổi. Tuy nhiên, thành phẩm cuối cùng sẽ bao gồm một
cụm các lớp ảnh cắt ngang có thể kết hợp lại để tạo nên một thể tích 3 chiều của vùng
cần nghiên cứu. Trong trường hợp lý tưởng thì các ảnh này sẽ được thiết lập sao cho các
lớp cắt liên tục nhau, tức là giữa chúng không có khoảng trống. Tuy nhiên, do những hạn
chế vốn có trong một số hệ thống thu nhận ảnh làm cho các lớp ảnh cắt không liên tục với
nhau mà giữa chúng sẽ có một khoảng cách nhất đònh. Có thể sử dụng thuật toán nội suy
để lấp đầy những khoảng cách này và tạo nên một khối ảnh tương đượng. Ngược lại, các
hệ thống thiết lập ảnh cho ra các ảnh tại những khoảng liên tiếp nhỏ hơn bề dày của 1 lớp
cắt đơn, kết quả là có các ảnh chồng lấp nhau. Điều này thường xuất hiện ở các mô hình
có qui ước về bề dày lớp cắt. Từ những tiêu chí trên sẽ cho phép thiết lập khối ảnh độ
phân giải thấp, thiếu cân đối trên mặt cắt ngang. Bằng cách chồng lấp các lớp cắt ảnh lên
nhau, bề dày lớp cắt được gia tăng kéo theo sự gia tăng của độ phân giải ngang.
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
12
Tính phức tạp về giải phẫu và chức năng của não người đã xúc tiến hình thành một
số lượng lớn các mô hình hiển thò hình ảnh. Những mô hình thông dụng nhất dùng để mô
tả đặc điểm sinh lý của não bao gồm cộng hưởng từ (MRI), chụp cắt lớp điện toán (CT),
chụp cắt lớp phát xạ positron (PET) và chụp cắt lớp điện toán phát xạ đơn photon
(SPECT). Dưới đây là vài nét sơ lược về mỗi mô hình và kỹ thuật tương ứng.

2.1.2. Hiển thò hình ảnh cộng hưởng từ (MRI - Magnetic Resonance Imaging)
Hiển thò hình ảnh cộng hưởng từ sử dụng các sóng tần số vô tuyến và từ trường để
biểu diễn những mặt cắt từ 3 chiều của các cấu trúc giải phẫu, dựa trên nguyên lý của
cộng hưởng từ hạt nhân. Khi một vật thể được đặt trong một từ trường tónh, cường độ

mạnh, các hạt nhân nguyên tử hidro bò từ trường hóa và sắp xếp lại dọc theo từ trường.
Trong quá trình sắp xếp, nếu các hạt nhân đã bò từ trường hóa rơi vào từ trường biến thiên
có phương vuông góc với trường tónh, chúng sẽ hấp thụ năng lượng và chuyển sang trạng
thái kích thích. Sự chuyển động của các hạt nhân này từ trạng thái cân bằng sang trạng
thái kích thích và lại quay về trạng thái cân bằng tạo nên một tín hiệu, và từ tín hiệu này
có thể dùng thuật toán để tạo nên hình ảnh. Từ trường vuông góc được tạo nên bằng cách
sử dụng các xung tần số vô tuyến. Bằng cách thay đổi số lượng và chuỗi xung, hình ảnh
của những mô khác nhau có thể được tạo ra thông qua việc khai thác tính chất khử từ của
các mô khác nhau. Tiềm năng chẩn đoán của MR tùy thuộc vào khả năng mô tả đặc điểm
của một vùng rộng của mô, bao hàm cả mô lành và tổ chức bệnh lý. Các nguyên tử hiđrô
trong phân tử nước là một nguồn thông tin lý tưởng, vì nước có ở khắp nơi trong cơ thể
người và tồn tại với mật độ khác nhau trong tất cả các mô. Việc thay đổi các tham số
xung tần số vô tuyến quyết đònh sự thể hiện đặc điểm của mô; các ảnh MR thường được
tạo ra dựa vào thời gian khử từ T1 và T2.
Với khả năng cung cấp chính xác những điểm khác biệt giữa các mô đã làm cho
MR trở thành một phương thức chẩn đoán cấu trúc lý tưởng. Các ứng dụng giải phẫu thần
kinh được hỗ trợ tốt từ những lớp cắt có bề dày nhỏ cũng như kích thước điểm ảnh nhỏ thể
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
13
hiện trên các ảnh MR. Chất lượng của những ảnh này cung cấp một nguồn dữ liệu cấu
trúc phong phú về phần thể tích được khảo sát.

2.1.3. Chụp cắt lớp điện toán (CT - Computerized Tomography)
Tia X từ lâu đã được các nhà nghiên cứu sử dụng trong chẩn đoán y khoa không
xâm lấn. Trong X-quang cổ điển, vật thể được đặt trước một nguồn phát tia X (nguồn phát
tia phóng xạ xuyên qua cơ thể). Tia X xuyên qua cơ thể bệnh nhân bò suy giảm bởi các
mô nằm trên đường đi của nó. Vì các cấu trúc khác nhau sẽ làm giảm tia X ở các mức độ
khác nhau tùy vào khối lượng riêng của chúng, thông tin từ các cấu trúc này có thể thu
được bằng cách đo đạc các chùm tia suy giảm.
Chụp ảnh cắt lớp điện toán được xây dựng dựa trên nguyên lý của X-quang cổ

điển. Trong khi tiến hành quét CT, thiết bò phát tia X được đặt trên 1 giá có thể xoay xung
quanh vật thể. Các đầu dò tia X được đặt trên phía đối diện giá đỡ của bộ phận phát. Khi
thiết bò này xoay một vòng xung quanh vật thể, một chùm tia X dạng quạt được truyền
qua cơ thể ở các góc khác nhau và các tín hiệu suy giảm được ghi nhận. Các điểm quan
sát này được kết hợp lại thông qua thuật toán để tạo ra một lớp cắt ảnh trên bề mặt chứa
chùm tia X và đầu dò. Mỗi lớp cắt chứa mật độ mô đã được tính toán tại mỗi điểm bên
trong vùng hiển thò.
Tương tự như MR, CT là một phương thức về cấu trúc bởi khả năng thể hiện những
điểm khác biệt trong cấu trúc. Bởi vì CT mô tả đặc điểm dựa trên mật độ mô, chính vì thế
nó bổ sung thông tin cho MR. Các tia X bò suy giảm đáng kể khi xuyên qua các chất có
nguồn gốc xương, chính vì thế, CT rất có giá trò trong chẩn đoán về xương. Vì các ảnh CT
được tái tạo từ nhiều lớp cắt riêng biệt nên có độ phân giải rất cao.

2.1.4. Chụp cắt lớp phát xạ positron (PET - Positron Computerized Tomography)
Chụp cắt lớp phát xạ positron dựa trên hoạt tính của hạt nhân phóng xạ (hợp chất
thừa protons). PET lấy nguyên lý đo độ phân rã của hạt nhân phóng xạ để ghi nhận hoạt
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
14
động trao đổi chất thông qua việc khảo sát sự tồn tại và số lượng các phản ứng phân hủy
positron tạo nên từ quá trình tích lũy các chất đánh dấu phóng xạ trong các vùng khác
nhau của cơ thể.
Về một vài khía cạnh, PET là phương thức hiển thò hình ảnh có ý nghóa về mặt lâm
sàng. Trước tiên, vì các hợp chất phóng xạ đánh dấu đã được nhận dạng về mặt hóa học
so với các thành phần khác không được đánh dấu, các chất này có phản ứng tương tự các
hợp chất sinh học bình thường trong khi tiến hành khảo sát. Vì thế, PET có khả năng hiển
thò quá trình trao đổi chất của các hợp chất khác nhau không chòu ảnh hưởng bởi trạng thái
hóa sinh thông thường. Hơn nữa, những hệ thống thu ảnh PET đủ nhạy để dò ra các chất
phóng xạ đánh dấu ở các mức tương ứng. Vì thế, các chất này có thể được đưa vào trong
đối tượng khảo sát mà không cần cơ thể phải ở mức trao đổi chất cao hơn bình thường. Sự
biến thiên đa dạng của các quá trình trao đổi chất bên trong não có thể được ghi nhận bao

gồm quá trình chuyển hóa đường, trao đổi khí oxy, thể tích máu não và hoạt động xung
thần kinh. Việc thu nhận thông tin này về sau trở nên rất hữu ích trong đònh vò những vùng
loạn chức năng và theo dõi tác động của các dược chất điều trò.
Độ phân giải của ảnh PET nhìn chung kém hơn MR hay CT. Yếu tố chủ yếu quyết
đònh độ phân giải của PET là giới hạn vật lý về kích thước của tinh thể nhấp nháy sử dụng
trong đầu dò. Dữ liệu hiển thò trong PET thường bao hàm một phác đồ nhiều màu để chỉ
các mức khác nhau của sự tích tụ chất đánh dấu.

2.1.5. Chụp cắt lớp điện toán phát xạ đơn photon (SPECT - Single Photon Emission
Computerized Tomography)
Theo tên gọi của phương thức này, chất phóng xạ được sử dụng trong SPECT phát
ra một photon tia gamma đơn được ghi nhận lại qua các gamma camera. Không giống như
PET, SPECT đòi hỏi phải điều chỉnh các tia gamma phát ra bởi hợp chất phóng xạ. Hệ
thống thu nhận bao gồm một ma trận dày đặc các kênh điều chỉnh bao quanh vùng cần
khảo sát. Các tia gamma chạy dọc theo hướng trùng với một kênh sẽ xuyên qua được bộ
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
15
phận điều chỉnh mà không bò hấp thụ rồi tương tác với tinh thể ion Na
+
bên trong các đầu
dò NaI(Tl) của gamma camera, tạo nên ánh sáng. Đằng sau tinh thể, một lưới các ống
nhân quang sẽ thu thập ánh sáng để xử lý và tạo ảnh.
SPECT giống PET nhiều ở chỗ khả năng thể hiện chức năng trao đổi chất tốt hơn
là chi tiết cấu trúc. Từ những dữ liệu đã biết của các dược chất phóng xạ và hợp chất
phóng xạ dùng cho SPECT cho phép hiển thò hình ảnh của dòng máu não cục bộ, đo đạc
sự truyền dòch và hoạt động của thụ thể thần kinh.
Độ phân giải và độ nhạy của hệ thống là những thông số vật lý quan trọng giúp
đánh giá chất lượng của SPECT. Những nghiên cứu gần đây liên tục đưa ra nhiều cải tiến
về độ phân giải của SPECT. Tuy nhiên, về mức độ cần thiết thì việc điều chỉnh các
photon suốt quá trình thu nhận ảnh là ít hơn so với PET.

2.2 HP NHẤT HÌNH ẢNH (Registration)
Hợp nhất hình ảnh là một thuật ngữ của việc xử lý ảnh bao gồm các ảnh của cùng một
cấu trúc, khác nhau ở viễn cảnh chụp, thời gian chụp hay phương thức chụp. Vì các ảnh có
thể thay đổi bởi một hoặc tất cả những yếu tố trên, nên các vật thể được thể hiện trong các
ảnh này rõ ràng sẽ có khác biệt. Việc so sánh các thông tin từ các ảnh này đặt ra những thách
thức đáng kể. Hợp nhất nhằm mục đích điều chỉnh đúng những sự biến đổi này bằng cách sắp
xếp các ảnh sao cho thông tin giữa chúng tương xứng với nhau. Nhiệm vụ của hợp nhất hình
ảnh có thể đựơc đònh nghóa như sau : 2 ảnh cho sẵn chứa một vài cấu trúc tương xứng nhau,
xác đònh một phép biến đổi hình học sao cho khi áp dụng nó cho một ảnh sẽ giúp sắp xếp
những giá trò điểm trên ảnh này lên trên ảnh thứ 2 ngay tại những cấu trúc mà 2 ảnh tương
ứng với nhau. Có thể diễn tả việc hợp nhất ảnh của khối B lên trên khối A như sau :
A(x,y,z) = T
α
. B(x,y,z)
Trong đó, T
α
là một hình thức chuyển đổi 3 chiều được tạo ra theo một phương thức
nào đó. Brown [40] đã khẳng đònh việc phân tích các chương trình hợp nhất tổng quát dựa vào
www.bme.vn
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
16
4 yếu tố chính sau : không gian đặc điểm, xác đònh sự tương đồng, không gian nghiên cứu và
chiến lược nghiên cứu.

2.2.1. Không gian đặc điểm
Công việc đầu tiên trong hợp nhất hai khối ảnh là lựa chọn một không gian đặc
điểm làm gốc. Không gian này miêu tả những nét chung chia sẻ giữa hai khối ảnh. Nó có
thể có nhiều dạng, trong đó tồn tại một số bất kỳ về cách thức thể hiện một ảnh. Không
gian này có thể là tập hợp của những thành phần sau : những giá trò cường độ thô; những

đặc điểm bên trong ảnh như các mép, đường viền, đường biên và hình dạng; những đặc
điểm cao cấp hơn bao gồm giao điểm của các đường thẳng hay điểm uốn cực đại; hay
những đặc điểm xác đònh như moment quán tính và tâm khối.
Có một số điểm cần được đề cập khi lựa chọn một không gian đặc điểm. Trước
tiên là phải xem xét độ nhạy của đặc điểm tạo ra thông tin. Nếu suốt quá trình thu nhận
ảnh, một ảnh được hạn chế lỗi do nhiễu hay sai số hình học, sẽ có ảnh hưởng tốt đến chất
lượng của không gian đặc điểm suốt quá trình hợp nhất. Trong trường hợp đó, một vài đặc
điểm có thể trở nên không cần thiết nếu chúng không đưa ra được sự khác biệt giữa thông
tin đặc điểm liên quan và dữ liệu bò lỗi. Ví dụ như tính toán khối tâm sẽ bò ảnh hưởng khi
có sự tác động của nhiễu trắng vì đây là một phép đo cầu phương, trong đó các đặc điểm
cấp thấp như đường thẳng và mép có thể giúp tăng ưu thế vì nguồn gốc của chúng dựa
trên một miền xác đònh hơn.
Bên cạnh độ nhạy, cũng cần phải xét đến giá trò tính toán để thể hiện đặc điểm.
Những đặc điểm đơn giản như giá trò cường độ thô được quan tâm nhiều bởi vì chúng cung
cấp những thông tin tối cần thiết nhất về 1 ảnh trong một hình thức có giá trò trực tiếp. Khi
độ phức tạp của không gian đặc điểm gia tăng, thì qui trình tiền xử lý các đặc điểm thu
được từ ảnh cũng phải được tăng cường. Ví dụ, trước khi xác đònh moment quán tính, đòi
hỏi phải lọc nhiễu ảnh. Khi nhận dạng một vật thể từ ảnh nền, đòi hỏi phải tăng độ tương
phản nhằm tăng cường những thay đổi về những thành phần cường độ trong vùng khảo
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
17
sát. Trước khi thể hiện những mép và đường viền, cần thiết phải làm nổi bật chúng bằng
cách làm tăng độ nét của ảnh và tách mép. Việc phân đoạn ảnh có thể cần dùng để cô lập
một không gian đặc điểm được tạo ra từ hình dạng. Như vậy, có thể nhận thấy rõ rằng có
nhiều hình thức để biểu hiện một không gian đặc điểm cho một ảnh.
Tuy nhiên, có những lúc cần phải có những đặc điểm phức tạp. Thông tin thu được
từ một đặc điểm phức tạp có thể liên quan nhiều hơn hoặc có chất lượng hơn trong việc
xác đònh điểm tương đồng giữa hai ảnh. Việc tính toán chất lượng này sẽ được đề cập
trong phần xác đònh sự tương đồng.

2.2.2. Xác đònh sự tương đồng
Xác đònh sự tương đồng là sự đònh giá thông tin đã được qui đònh trong không gian
đặc điểm. Nói cách khác, nếu không gian đặc điểm qui ước đặc điểm nào được kết hợp thì
việc xác đònh tương đồng những điểm hợp nhau được đánh giá ra sao. Vì thế, bản chất của
việc xác đònh tính tương đồng gắn liền với bản chất của không gian đặc điểm. Những
phép đo thông thường bao gồm tổng của những điểm khác nhau tuyệt đối và những hệ số
tương quan kèm theo. Các đường viền và đường thẳng sẽ đòi hỏi phải tính tổng bình
phương những khác biệt giữa các điểm dọc theo mỗi đường. Về phương diện khác, việc
khảo sát một không gian đặc điểm với nền tảng là giá trò cường độ cần thiết phải có phép
đo phù hợp với các giá trò như nhiễu, khi không có quá trình tiền xử lý. Đây là giá trò của
việc tính toán khi lựa chọn một phép đo tương đồng. Về thực chất thì giá trò này cũng liên
quan tới giá trò biểu hiện của không gian đặc điểm. Vì tính phức tạp của không gian đặc
điểm có liên quan trực tiếp đến chất lượng thông tin thể hiện, nên kèm theo đó là giá trò
tính toán của phép đo tương đồng đối với những đặc điểm cao cấp sẽ ít hơn. Về mặt này,
một số giá trò gắn với quá trình tiền xử lý được cân bằng khi sử dụng một phép đo tương
đồng đơn giản. Việc tiền xử lý sẽ có tác dụng trước bất kỳ phép tính nào; các đặc điểm
được tăng cường, biểu hiện và được tính toán sau đó bởi phép đo tương đồng. Phép đo
tương đồng sẽ được thực hiện cho mọi quá trình tính toán các thông số chuyển đổi hợp
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
18
nhất. Vì thế, độ phức tạp kèm theo của một phép đo tinh tế hơn sẽ gấp nhiều lần khi tính
toán một phép đo đơn thuần .

2.2.3. Không gian nghiên cứu
Không gian nghiên cứu được đònh nghóa là miền chứa tập hợp tất cả những phép
đo tương đồng có thể có. Tại một vài nơi trong không gian nghiên cứu sẽ tìm thấy được
cách giải quyết tốt nhất. Phụ thuộc vào phép đo tương đồng, phương thức này có thể được
xác đònh tại điểm cực đại hay cực tiểu của không gian nghiên cứu. Trong thuật ngữ hợp
nhất hình ảnh, phương pháp giải quyết tốt nhất tương ứng với các phương thức biến đổi tốt
nhất để kết hợp một ảnh lên ảnh khác đáp ứng được yêu cầu của phép đo tương đồng.

Dựa theo những tiêu chuẩn này, bản chất của phép biến đổi hình học sẽ quyết đònh tính
phức tạp của không gian nghiên cứu. Giả sử rằng các ảnh bò di dời không thẳng hàng
nhau, không gian nghiên cứu sẽ là tập hợp tất cả những khả năng chuyển dời có thể có.
Nếu độ di dời càng phức tạp, chẳng hạn bao gồm sự xoay tròn, thì không gian nghiên cứu
sẽ bao hàm luôn tất cả những khả năng xoay tròn có thể có. Hợp nhất hình ảnh y khoa là
một công việc được tiến hành trên 3 chiều. Theo không gian Descartes, những sự chuyển
dời có thể có bao gồm sự dòch chuyển trên 3 hướng x, y và z và chuyển động xoay tròn
xung quanh trục x, y và z. Cứ mỗi chiều thêm vào thì độ phức tạp của không gian nghiên
cứu lại tăng theo hàm mũ. Vì vậy, trước khi tính toán cần xem xét để giới hạn tính toán
các phép đo tương đồng ở một con số chấp nhận được. Ví dụ, khi đã biết rõ về một vấn đề
đặc biệt, ta có thể tiến hành thiết lập một số giới hạn trên vùng chuyển dòch hay xoay tròn
trong phạm vi cho phép.
Tính chất của phép đo tương đồng cũng đóng vai trò quan trọng bên trong không
gian nghiên cứu. Trong trường hợp lý tưởng, phép đo tương đồng sẽ thể hiện tính đơn nhất
giúp đơn giản hóa tối ưu sự phức tạp của lónh vực nghiên cứu. Tuy nhiên, nếu không còn ở
trạng thái đơn nhất nữa hoặc có nhiễu về số học trong các cực đại và cực tiểu, cần đặt ra
chiến lược nghiên cứu tinh tế hơn.
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
19

2.2.4. Chiến lược nghiên cứu
Hình thức vận hành của phép tính tương đồng trong không gian nghiên cứu được
qui đònh bởi chiến lược nghiên cứu. Có thể hiểu tiến trình thực thi của phép đo tương đồng
trong không gian này là tiêu chuẩn để chọn lựa chiến lược phù hợp. Hầu hết các chiến
lược hướng vào việc xác đònh một hệ số tương quan tốt nhất giữa 2 giá trò cho trước, quá
trình này có thể xem như việc tìm kiếm giá trò cực đại và cực tiểu. Những kỹ thuật toàn
diện về tổng quát sẽ phơi bày rõ hơn thực chất của những nét rối loạn trong hình ảnh.
Điều này đạt được thông qua việc sử dụng phép tính tương đồng để khảo sát chi tiết hơn
không gian nghiên cứu. Trong một không gian nghiên cứu phức tạp, những điểm khác biệt
có thể chấp nhận được thêm vào trong những phương pháp này sẽ đạt kết quả hơn các

phương pháp tuyến tính. Tuy nhiên, khi nghiên cứu một không gian phức tạp cộng với
phép tính tương đồng phức tạp thì mức độ tính toán phải đủ lớn để đáp ứng các tiêu chuẩn
khảo sát. Ngược lại, những thuật toán mong muốn cho ra kết quả nhanh, nhưng do khả
năng hạn chế không phù hợp với những tiêu chuẩn lý tưởng nên dẫn đến việc tính toán bò
gián đoạn. Những tập dữ liệu rời rạc có khuynh hướng gây ra nhiễu ở một vài mức độ nào
đó đối với phép đo tương đồng chủ yếu do sai số rời rạc. Chính điều này gây ảnh hưởng
không tốt cho việc xác đònh những điểm cực trò trong khi khảo sát tìm giá trò tối ưu tổng
quát.
Cũng có thể xem việc lựa chọn chiến lược nghiên cứu như là bản chất của phép đo
tương đồng. Trong một vài hệ thống, các phép tính có thể biểu diễn theo hình thức toán
học. Nhiều chiến lược sử dụng nguyên hàm như một nguồn thông tin khi tìm kiếm giải
pháp tối ưu. Tuy nhiên, những thông tin trong nguyên hàm không phải lúc nào cũng có giá
trò. Trong trường hợp này thì cần có một chiến lược nghiên cứu theo một khía cạnh khác
của hàm số.


Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
20
2.2.5. Các ứng dụng hợp nhất hình ảnh
Hợp nhất hình ảnh có ứng dụng rất rộng rãi trong các lónh vực thần kinh học. Hợp
nhất ảnh với ảnh được sử dụng để kết nối thông tin của những cấu trúc ảnh khác nhau.
Phổ biến nhất là sử dụng hợp nhất để thu được những biểu hiện lâm sàng có ý nghóa thiết
thực hơn về tình trạng của bệnh nhân. Những thông tin được tăng lên thông qua hợp nhất
có thể được ứng dụng về sau trong các chương trình giải phẫu thần kinh trên cơ sở kết hợp
ảnh với bệnh nhân. Kết hợp ảnh với bệnh nhân nhằm mục tiêu phác thảo một tập hợp ảnh
lên trên một không gian vật lý trong quá trình điều trò cho bệnh nhân. Hình thức hợp nhất
này cho phép nhà phẫu thuật sử dụng thông tin ảnh để giám sát các cấu trúc giải phẫu
thuận lợi hơn trong suốt tiến trình phẫu thuật thần kinh. Hợp nhất ảnh với bản đồ phác họa
những khối ảnh lên trên các bản đồ giải phẫu số học bằng cách dồn một khối ảnh vào
trong một khối khác. Hình thức kết hợp này cực kỳ hữu ích trong ứng dụng hợp nhất

những khác biệt giữa 2 ảnh nhưng giữa chúng tồn tại một mức độ tương quan nào đó.
Trường hợp này rất thường gặp trong sự biến dạng thô về giải phẫu, khi đó hình thái của
vật thể thay đổi liên tục giữa các khối ảnh, đó cũng là kết quả của những khác biệt về
giải phẫu hoặc do những thay đổi dưới tác động của phẫu thuật.

2.3 ĐỊNH DẠNG HÌNH ẢNH SỐ
2.3.1. Ảnh tiêu chuẩn DICOM
DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) là tiêu chuẩn về cách
thức hiển thò hình ảnh số và giao tiếp trong y khoa, được sáng lập bởi Hiệp hội các nhà
sản xuất điện tử quốc gia (NEMA – National Electrical Manufaturer’s Association) kết
hợp với ACR (American College of Radiology) nhằm hỗ trợ cho việc phân phối và đánh
giá các hình ảnh y khoa như các lớp cắt CT, MRI, và siêu âm…
Một tập tin hình ảnh DICOM không chỉ chứa đựng thông tin về các giá trò cơ bản
của một hình ảnh thông thường (như thang màu, kích thước…) mà còn mang nhiều thông
tin chi tiết về nguồn gốc của ảnh (chẳng hạn như thông tin về tên bệnh nhân, hình thức
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
21
chụp cắt lớp, bộ phận chụp…). Đây là ưu thế của ảnh DICOM so với đònh dạng ảnh phân
tích (Analyze) thông thường là gồm một tập tin chứa các dữ liệu của ảnh, và chứa các
thông tin của ảnh ở một tập tin khác. Với cấu trúc như thế sẽ giúp cho ảnh DICOM có
nhiều thuận lợi hơn trong giao tiếp giữa nơi này với nơi khác (giao tiếp giữa các bệnh viện
với nhau trên toàn thế giới…).
Chỉ với một ảnh DICOM đơn giản, chúng ta có thể thu được rất nhiều thông tin cần
thiết (xem phụ lục) để phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu của nhiều lónh vực riêng. Trong
phạm vi nghiên cứu của đề tài này, ta tập trung vào nghiên cứu các thông tin về ảnh sau :

 Kích thước ảnh (Filesize, Width, Height, Rows, Collumns)
Đây là những thông tin nền tảng để có thể tiến hành hợp nhất hình ảnh với kích
thước bất kỳ. Tùy theo bộ phận chụp hay chế độ chụp, người kỹ thuật viên sẽ lựa chọn
kích thước hình ảnh phù hợp để thu được những hình ảnh thể hiện rõ nét nhất. Kích

thước thông thường của một ảnh DICOM hiện nay là 512 x 512 pixels, nhưng lệ thuộc
vào một số điều kiện khách quan mà hình ảnh có thể có kích thước khác hơn một chút
về chiều rộng hoặc chiều sâu hoặc có thể chỉ là 256 x 256 pixels.
Như vậy, khi ta tiến hành hợp nhất 2 ảnh khác nhau về kích thước, nếu không
nắm rõ những thông tin này để có sự điều chỉnh phù hợp thì ảnh hợp nhất thu được sẽ
không như mong muốn.

 Thang màu (Colortype)
Grayscale : Thang xám
Đây là thang màu tiêu biểu cho tất cả các hình ảnh y khoa. Hầu hết các hình
ảnh y khoa chẩn đoán từ X-quang, siêu âm cho tới CT, MRI, X-quang số đều dựa trên
thang xám làm nền tảng để thể hiện các bộ phận chụp với cường độ sáng tối tương
ứng.
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
22
Xét với hình ảnh X-quang : hình ảnh càng sáng thể hiện những thành phần có
cấu trúc đậm đặc mà tiêu biểu là hình ảnh của xương, còn hình ảnh càng tối tượng
trưng cho những vùng không khí tập trung.
Xét với hình ảnh siêu âm : hình ảnh tối thể hiện cho các chất dòch trong cơ thể,
hình ảnh sáng là không khí, như vậy nếu không khí cản trở đường đi của sóng âm, thì
hình ảnh thu được sẽ chỉ có một màu sáng và không thể hiện được những thành phần
cần khảo sát. Chính vì thế, người ta không áp dụng cho siêu âm phổi hoặc những
thành phần nằm trên lồng ngực (ngoại trừ siêu âm tim).
Như vậy, khi cần khảo sát một cách tổng quát (X-quang tổng quát, Siêu âm
tổng quát, CT tổng quát…), hình ảnh với thang độ xám đã trở nên rất phổ biến và trở
thành một chuẩn qui ước quốc tế về hình ảnh chẩn đoán.
Truecolor RGB : thang màu đỏ - lục - lam
Đây là thang màu được áp dụng khi cần đánh giá quá trình trao đổi chất hoặc
khảo sát hoạt động của các cơ quan một cách tỉ mỉ hơn.
Xét với hình ảnh siêu âm màu : khi đánh giá dòng chảy, người ta qui ước màu

đỏ thể hiện dòng chảy hướng về đầu dò và màu xanh thể hiện dòng chảy hướng ra xa
đầu dò…
Xét với hình ảnh SPECT, PET : màu sắc được dùng để đánh giá các lưu chất
trong quá trình chuyển dời, trao đổi trong khắp các cơ quan (thường tiến hành khảo sát
quá trình trao đổi của các dược chất phóng xạ tiêm vào cơ thể)
Nói chung, hình ảnh màu hướng về phục vụ chẩn đoán chức năng nhiều hơn
trong khi hình ảnh với thang xám thông thường hướng về chẩn đoán cấu trúc.

 Thang độ sáng / tương phản (Window Center / Window Width)
Bất cứ ai khi nghiên cứu về ảnh y khoa đều quan tâm đến vấn đề độ sáng và
độ tương phản của ảnh được quyết đònh bởi hai thông số “window center” và “window
width”. Giá trò của cặp thông số này mang ý nghóa rất quan trọng đối với các đầu quét
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
23
trong các máy X-quang, CT, PET, và cũng tương tự đối với MRI. Nhờ vào cặp thông
số C :W (center:width), ta có thể xác lập một số cặp tiêu chuẩn phục vụ chuyên biệt
khi chụp các bộ phận khác nhau. Chẳng hạn như khi muốn khảo sát xương, C :W tương
ứng là 400:2000, còn đối với mô mềm thì C :W thích hợp là 50:350. Để nắm bắt rõ
hơn về 2 thang độ này, ta xem xét bảng dưới đây :

Hình 1 : Thang độ sáng và độ tương phản của ảnh y khoa


Trên cùng ảnh của một lớp cắt, ứng với 3 cặp giá trò C :W khác nhau, ta thu
được 3 hình ảnh khác nhau. Từ hình 1 với C :W là 85:71, khi thay đổi W thành 171, bề
rộng tương phản tăng, ta nhận thấy mức độ tương phản giảm đi trên hình 2. Và khi tiếp
tục thay đổi C từ 85 thành 40, thang độ sáng thu hẹp về phía màu trắng, nên hình 3 trở
nên sáng hơn. Như vậy, khi vận dụng linh hoạt các cặp giá trò C :W này thì ta sẽ thu
được những hình ảnh tốt nhất, đáp ứng điều kiện nghiên cứu.
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007

24

 Giá trò nhỏ nhất / lớn nhất của điểm ảnh (Smallest/Largest Image Pixel Value)
Nghiên cứu các giá trò này giúp chúng ta tìm ra những vùng giá trò tương đương
của các bộ phận khác nhau trên mỗi ảnh, làm tiền đề cho việc xây dựng ảnh hợp nhất
cũng như tái thiết lập ảnh 3 chiều.

2.3.2. Một số đònh dạng ảnh khác có liên quan
Trong quá trình khảo sát ảnh y khoa, ngoài đònh dạng ảnh DICOM, cũng có trường
hợp ảnh mang một số đònh dạng khác vì mục đích nhất đònh (độ phân giải, ảnh chức năng,
ảnh động…)
Khi nghiên cứu hợp nhất hình ảnh, ta phải nắm bắt thêm những đònh dạng ảnh
khác cần thiết nhằm khắc phục những trở ngại khi hợp nhất những hình ảnh có tính chất
khác nhau. Trên cơ sở đó, có thể tái lập đònh dạng ảnh DICOM hoặc chuyển từ ảnh
DICOM sang các đònh dạng tùy theo mục đích nghiên cứu.
Khảo sát sơ lược về một số đònh dạng ảnh thường gặp :
• BMP (Microsoft Widows Bitmap) : đònh dạng ảnh không nén (dung lượng lớn) có
thang màu là True Color, Grayscale hoặc Indexed. Đây là ảnh có độ rõ nét tốt, tính
trung thực cao, là một trong hai đònh dạng cơ bản gần gũi nhất với người sử dụng.

• JPEG hoặc JPG (Joint Photographic Expert Groups) : ảnh nén (dung lượng nhỏ)
thang màu là True Color, Grayscale. Tuy không rõ nét bằng BMP, nhưng nhìn chung
chất lượng hình ảnh tốt, dung lượng nhỏ, và là đònh dạng cơ bản được sử dụng phổ
biến nhất.

• PNG (Portable Network Graphic) : thang màu True Color, Grayscale hoặc Indexed.
Đặc trưng của loại ảnh này là dung lượng vừa phải, chất lượng tương đối, nhưng đặc
Luận Văn Tốt Nghiệp Trường ĐHBK Tp.HCM 2007
25
biệt nhất là trường hợp ảnh theo thang cường độ (Indexed) có thể chứa giá trò qui đònh

độ trong suốt của ảnh (alpha channel).

• TIFF hoặc TIF (Tagged Image File Format) : thang màu True Color, Grayscale hoặc
Indexed. Đây là loại ảnh ngoài ảnh nền nhất đònh, còn có thể chứa nhiều ảnh khác
trong cùng một tập tin, chất lượng tương đối.