Thiết lập phần mềm xử lý và hợp nhất 3 chiều hình ảnh chẩn đoán y khoa

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
KHOA KHOA HỌC ỨNG DỤNG
o0o








LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP


THIẾT LẬP PHẦN MỀM XỬ LÝ VÀ HP NHẤT
3 CHIỀU HÌNH ẢNH CHẨN ĐOÁN Y KHOA






CBHD : TS. Huỳnh Quang Linh
SVTH : Trần Phan Sơn Giang

Tp. HCM, Tháng 01/2007
i

ii
LỜI CẢM ƠN

Trước hết, tôi muốn gởi lời cảm ơn chân thành đến người Thầy, giáo viên chủ nhiệm
và đồng thời là Trưởng Khoa khoa Khoa Học Ứng Dụng – Tiến só Huỳnh Quang Linh. Trong
suốt những năm học tại Khoa, Thầy đã cung cấp cho tôi những kiến thức vô giá và tạo điều
kiện thuận lợi cho tôi có thể tiếp cận với các công nghệ cao cấp trong lónh vực trang thiết bò
chẩn đoán hình ảnh y khoa. Nhờ thế mà tôi có được nền tảng vững chắc để có thể hoàn thành
luận văn này. Xin cảm ơn Thầy.
Tôi cũng muốn gởi lời cảm ơn đến tập thể Cán bộ, Bác só, Kỹ sư và đội ngũ kỹ thuật
viên Khoa Chẩn Đoán Hình Ảnh bệnh viện Chợ Rẫy Thành phố Hồ Chí Minh đã tận tình
giúp đỡ tôi trong khoảng thời gian thực tập tại khoa, giúp tôi có được những tư liệu q báu hỗ
trợ cho quá trình thực hiện luận văn.
Luận văn này thuộc một lónh vực kỹ thuật khá mới mẻ tại Việt Nam, nên trong quá
trình thực hiện không thể tránh khỏi những sai sót về mặt từ ngữ chuyên môn. Mong quý
Thầy Cô và các bạn nghiên cứu có thể góp ý để về sau chúng ta có được thuận lợi khi học tập
và giao tiếp trong lónh vực kỹ thuật này.
Xin chân thành cảm ơn.

iii
TÓM TẮT LUẬN VĂN

Luận văn này đã thực hiện khảo sát một cách chi tiết các kỹ thuật dùng để hợp nhất ảnh 3
chiều thu nhận từ ảnh 2 chiều cắt lớp của nhiều thiết bò chẩn đoán hình ảnh y học khác nhau
như CT, MRI, SPECT, PET. Trên cơ sở đó, căn cứ vào tốc độ, kết quả và độ linh hoạt đã rút

ra nhận đònh rằng hình thức hợp nhất bán tự động dựa vào cường độ là một kỹ thuật có ưu thế
hơn nhiều kỹ thuật khác và khả thi trên máy PC. Phần thực hành đã ứng dụng kỹ thuật này để
thiết kế một phần mềm hợp nhất hình ảnh 3 chiều trên nền ngôn ngữ lập trình MATLAB. Sau
khi tính toán thử nghiệm và so sánh với các phần mềm khác, phần mềm thực hiện được chứng
tỏ tính hiệu dụng trong khả năng áp dụng thực tiễn và có giá trò đáng kể phục vụ cho nghiên
cứu và giảng dạy. Phương pháp có tiềm năng phát triển thành một kỹ thuật hợp nhất hoàn
toàn tự động mà trong tương lai không xa sẽ là một bộ phận xử lý ảnh không thể thiếu được
của các thiết bò chẩn đoán hình ảnh y khoa.

iv
ABSTRACT

Thesis carried out a detailed survey of techniques used to register 3D medical image of
different modalities such as CT, MRI, SPECT, PET. On base of mentioned survey, a semi-
automatic intensity-based technique is found to be more available than others by comparing
their speed, image quality and robustness. Using this technology, software is developed to
registered three-dimensional volume image by MATLAB. After validation and comparing
with some other software, the software is found to be significally useful in medical research
and education. Furthermore, there is a great perspective to develop this software to a fully
automatic registration routine, which will be indispensable registration routine in most of
modern medical imaging modalities.

v
MỤC LỤC

ĐỀ MỤC Trang
Trang bìa i
Nhiệm vụ luận văn
Lời cảm ơn ii
Tóm tắt iii

Mục lục v
Danh mục các chữ viết tắt ix
Danh mục các hình ảnh x

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU 1
1.1 Tổng quan 1
1.2 Nhu cầu 4
1.3 Nhận đònh vấn đề 7
1.4 Mục tiêu luận văn 8

CHƯƠNG 2 : NỀN TẢNG NGHIÊN CỨU 9
2.1 Các phương tiện hiển thò hình ảnh y khoa 9
2.1.1. Thiết lập và biểu diễn ảnh 9
2.1.2. Hiển thò hình ảnh cộng hưởng từ 12
2.1.3. Chụp cắt lớp điện toán 13
2.1.4. Chụp cắt lớp phát xạ positron 13
2.1.5. Chụp cắt lớp điện toán phát xạ đơn photon 14
2.2 Hợp nhất hình ảnh 15

vi
2.2.1. Không gian đặc điểm 16
2.2.2. Xác đònh sự tương đồng 17
2.2.3. Không gian nghiên cứu 18
2.2.4. Chiến lược nghiên cứu 29
2.2.5. Các ứng dụng hợp nhất hình ảnh 20
2.3 Đònh dạng hình ảnh số 20
2.3.1. Ảnh tiêu chuẩn DICOM 20
2.3.2. Một số đònh dạng ảnh khác có liên quan 24

CHƯƠNG 3 : KHẢO SÁT CÁC PHƯƠNG PHÁP HP NHẤT 26

3.1 Tổng quát 26
3.2 Tiêu chuẩn phân loại 27
3.2.1. Nguồn ảnh 27
3.2.2. Bản chất của phép biến đổi 28
3.2.3. Mức độ tự động 29
3.3 Phân loại 30
3.4 Hợp nhất hình ảnh theo hình thức đánh dấu 30
3.4.1. Hệ thống khung cố đònh 32
3.4.2. Các cấu trúc đánh dấu 34
3.4.3. Điểm đánh dấu 35
3.5 Hợp nhất hình ảnh có tương tác 36
3.5.1. Điểm và cấu trúc tương đồng 37
3.5.2. Hợp nhất trực quan tăng cường 38
3.6 Hợp nhất hình ảnh theo đặc điểm 39
3.6.1. Trục nguyên lý và moments 40
3.6.2. Bề mặt 42

vii
3.6.3. Đặc điểm cao cấp 43
3.7 Hợp nhất hình ảnh theo cường độ 44
3.7.1. Tương đồng voxel 44
3.7.2. Thông tin tương hỗ 46
3.8 Thực nghiệm các kỹ thuật hợp nhất 47
3.9 Thảo luận 49

CHƯƠNG 4 : THIẾT KẾ PHẦN MỀM TRÊN NỀN MATLAB 7.0 53
4.1 Cơ sở lý thuyết 53
4.1.1. Hình thức hợp nhất sử dụng 53
4.1.2. Nguyên lý hợp nhất ảnh 2 chiều cơ bản 53
4.1.3. Nguyên lý tái tạo ảnh 3 chiều 55

4.1.4. Nguyên lý hợp nhất ảnh 3 chiều 56
4.2 Trình tự thiết kế phần mềm hợp nhất hình ảnh 3 chiều 57
4.2.1. Thiết kế giao diện trình duyệt ảnh 57
4.2.2. Xây dựng công cụ hợp nhất ảnh 2 chiều 59
4.2.3. Xây dựng trình duyệt ảnh 3 chiều 61
4.2.4. Thiết lập ảnh 3 chiều hợp nhất 66
4.2.5. Xây dựng một số công cụ cho trình duyệt ảnh 3 chiều 67
4.3 Đánh giá kết quả đạt được và so sánh 68
4.3.1. Trình duyệt ảnh y khoa 68
4.3.2. Trình duyệt ảnh 3 chiều 75
4.4 Tổng kết 83

CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN 85
5.1 Đánh giá kết quả nghiệm thu 85

viii
5.1.1. Đối với trình duyệt ảnh y khoa 85
5.1.2. Đối với kỹ thuật hợp nhất hình ảnh 85
5.1.3. Đối với trình duyệt ảnh 3 chiều 85
5.2 Đònh hướng phát triển 86

THAM KHẢO 87
PHỤ LỤC 91

ix
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

AIR : Automated Image Registration
Bộ công cụ hợp nhất hình ảnh tự động
CT : Computed Tomography

Chụp cắt lớp điện toán
DICOM : Digital Imaging and Communications in Medicine
Hiển thò hình ảnh số và giao tiếp trong y khoa
EEG : Electroencephalogram
Điện não đồ
MI : Mutual Information
Thông tin tương hỗ
MRI : Magnetic Resonance Imaging
Hiển thò hình ảnh cộng hưởng từ
PET : Positron Emission Tomography
Chụp cắt lớp phát xạ positron
SPECT : Single Photon Emission Computed Tomography
Chụp cắt lớp điện toán phát xạ đơn photon
SPM : Statistical Parametric Mapping
Bộ công cụ thiết lập phác đồ các số liệu thống kê

x
DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

Hình 1 : Thang độ sáng và độ tương phản của ảnh y khoa 23
Hình 2 : Biểu diễn một lớp cắt trong không gian tọa độ xyz 55
Hình 3 : Giao diện cơ bản của trình duyệt ảnh y khoa 59
Hình 4 : Đồ thò biểu diễn độ trong suốt thay đổi theo 64 giá trò 65
Hình 5 : Duyệt hình ảnh với nhiều đònh dạng 72
Hình 6 : Duyệt một hồ sơ ảnh của bệnh nhân 73
Hình 7 : Phần mềm duyệt ảnh y khoa SyngoView 73
Hình 8 : Các thao tác tiền xử lý ảnh 74
Hình 9 : Kết quả hợp nhất hình ảnh 75
Hình 10 : Trình duyệt ảnh 3 chiều 78
Hình 11 : Ảnh 3 chiều hợp nhất của đầu người 78

Hình 12 : Một khối ảnh hợp nhất được lựa chọn 79
Hình 13 : Ảnh 3 chiều hợp nhất của não bộ con người 79
Hình 14 : Hợp nhất ảnh 3 chiều 80
Hình 15 : Ảnh 3 chiều từ phần mềm 3D-Doctor và 3D-Slicer 80
Hình 16 : Trình duyệt ảnh 3 chiều của phần mềm SyngoView 81
Hình 17 : Ảnh 3 chiều của não bộ tái tạo từ bộ công cụ SPM 82


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.
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