dùng phương pháp wavelet tăng cường biên ảnh để xác định kích thước khối u đặc

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
TRẦN THỊ QUỲNH NHƯ

DÙNG PHƯƠNG PHÁP WAVELET TĂNG CƯỜNG
BIÊN ẢNH ĐỂ XÁC ĐỊNH KÍCH THƯỚC KHỐI U ĐẶC
S

K

C

0

0

3
4

9
2

5

9
8

NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605270

S KC 0 0 4 2 6 2

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 4 năm 2014


BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
TRẦN THỊ QUỲNH NHƯ

DÙNG PHƯƠNG PHÁP WAVELET TĂNG CƯỜNG BIÊN ẢNH
ĐỂ XÁC ĐỊNH KÍCH THƯỚC KHỐI U ĐẶC

NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ -605270
Hướng dẫn khoa học:
TS. NGUYỄN THANH HẢI

TP. Hồ Chí Minh, tháng 03/2014


QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI

i


LÝ LỊCH KHOA HỌC
I. LÝ LỊCH SƠ LƢỢC:

Họ & tên: Trần Thị Quỳnh Như

Giới tính: Nữ

Ngày, tháng, năm sinh: 20-04-1984

Nơi sinh: Đồng Nai

Quê quán: Quảng Ngãi

Dân tộc: Kinh

Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: Trường trung học kỹ thuật thực hành, 484 Lê
Văn Việt, Phường Tăng Nhơn Phú A, Quận 9, TP. Hồ Chí Minh
Điện thoại cơ quan: 08.38962867

Điện thoại nhà riêng:

Fax:

E-mail:

II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO:
1. Trung học chuyên nghiệp:
Hệ đào tạo:

Thời gian đào tạo từ …/… đến …/…

Nơi học (trường, thành phố):
Ngành học:

2. Đại học:
Hệ đào tạo: Chính quy

Thời gian đào tạo từ 09/2003 đến 02/2008

Nơi học (trường, thành phố): Trường đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh
Ngành học: Kỹ thuật điện tử
Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp:
Điều khiển mô hình nhiệt độ dùng PLC S7-300
Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án hoặc thi tốt nghiệp: Tháng 12 năm 2007,
Trường Đại học sư phạm kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh
Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Tấn Đời

ii


III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI
HỌC:
Thời gian

Nơi công tác
Công

2008-2009

ty

TNHH

Công việc đảm nhiệm

Hưng

nghiệp

Formosa, KCN Nhơn Trạch III,
Nhơn Trạch Đồng Nai

2009-2010

2010 đến nay

Nhân viên bộ phận Sợi nhân
tạo

Trường cao đẳng nghề Việt Nam Giáo viên khoa điện tử công
Singapore

nghiệp

Trường Đại học sư phạm kỹ thuật
TP. Hồ Chí Minh

Giáo viên bộ môn điện tử tin
học - Trường trung học kỹ
thuật thực hành

iii


LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công
bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Nếu không đúng tôi xin chịu trách nhiệm trước pháp luật.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2014

Trần Thị Quỳnh Như

iv


CẢM ƠN
Tôi xin chân thành cảm ơn!
 Ts. Nguyễn Thanh Hải, giảng viên hướng dẫn, đã tận tình hướng dẫn, tạo
điều kiện thuận lợi và chia sẻ những kinh nghiệm quý báu trong suốt quá
trình làm luận văn.
 TS. Trần Thu Hà, cố vấn cao học, đã định hướng, góp ý cho đề tài trong thời
gian qua
 Cảm ơn Quý thầy cô phản biện đã cho những nhận xét quý báu để tôi hoàn
thiện quá trình nghiên cứu
 Cảm ơn các anh chị học viên cao học kỹ thuật điện tử khóa 2012 -2014 đã
nhiệt tình giúp đỡ
 Cảm ơn: Phòng đào tạo trường Đại học sư phạm kỹ thuật TP.HCM và Khoa
điện – điện tử đã tạo điều kiện thuận lợi trong quá trình học tập và nghiên
cứu
 Cảm ơn bệnh viện Đa khoa khu vực Đồng Nai đã tạo điều kiện cho tôi sử
dụng hình ảnh y tế.
Tp.HCM, ngày…tháng…năm 2014

Trần Thị Quỳnh Như

v


TÓM TẮT

Ung thư là nguyên nhân phổ biến thứ hai cho cái chết trên toàn thế giới với hơn
200 loại đã được định. Khối u rắn chiếmhơn 80% ung thư ở người [24]. Điều trị ung
thư hiệu quả khi được phát hiện sớm. Việc điều trị ung thư quan trọng nhất là phẫu
thuật cắt bỏ khối u đó. Một điều cũng vô cùng quan trọng dẫn đến chữa trị thành công
là việc phân phối hiệu quả thuốc chống ung thư vào các khối u sau khi phẫu thuật.
Trong tất cả các vấn đề liên quan đến chữa trị ung thư hiệu quả như trên đều liên quan
đến nâng cao chất lượng hình ảnh và xác định kích thước của khối u. Vì vậy, tác giả
chọn đề tài: “Dùng phương pháp Wavelet tăng cường biên ảnh để xác định kích
thước khối u đặc”.
Đề tài đã đạt được một số kết quả như sau: Sau khi đọc ảnh y tế đầu vào thực tế,
khối tiền xử lý bao gồm lọc nhiễu cho ảnh và cân bằng Histogram cho kết quả ảnh tốt
hơn, dễ quan sát hơn. Sau đó trích lọc trực tiếp vùng cần quan tâm trên ảnh đã được xử
lý để tìm biên ảnh (dùng phương pháp Wavelet). Cuối cùng là xử lý biên ảnh hoặc
đánh dấu biên ảnh để tìm kích thước khối u. Để tìm diện tích khối u, tác giả đề xuất hai
phương pháp là: tìm tổng diện tích các pixels bên trong đường biên và chia nhỏ khối u
thành nhiều lát cắt có cùng bề dày và tính tổng diện tích các lát cắt. Để tìm thể tích
khối u, tác giả sử dụng công thức tính khi đã biết chiều dài và chiều rộng khối u. Các
kết quả trên có thể được ứng dụng giúp bác sĩ xác định kích thước khối u trong thực tế
để chẩn đoán và điều trị bệnh ung thư.

vi


ABSTRACT

Cancer is the second most common reason for worldwide death with over 200
kinds of one just identified. Solid tumors account more than 80% of human cancers
[24]. Detecting early is the major in effective cancer treatment. The important cancer
treatment is surgical removal of such tumors. The key leading to a successful cure
often involves the efficient delivery of anticancer drugs to the tumor site after a
surgery. The size of tumor in these cases needs to be determined. Therefore, author
choose the topic of this thesis: “Enhancement of the edge of biomedical image using
Wavelet method to determine the size of Solid Tumor”
This thesis has achieved some results as follows: After reading the input image,
the preprocessing block includes noise filtering and Histogram equalization for better
image results, more easily observed. Then extracted directly on the image region of
interest was to find the edge of image processing (wavelet method). Finally, image
processing or marked the edge of image directly is to calculate tumor size. Two
methods are proposed to determine the size of tumor are:the first one is the calculation
of the total area of tumor based on pixels of image; the second one is the division of
tumor into many parts with the same distance is applied.To find the volume of the
tumor, the author used the formula that we know the length and width of the tumor.
These numeric results can be applied to determine the size of tumor for diagnosis and
treatment of cancer.

vii


MỤC LỤC
Trang
Trang tựa
Quyết định giao đề tài .................................................................................................. i
Lý lịch khoa học ........................................................................................................ iii
Lời cam đoan ............................................................................................................... v

Cảm ơn ....................................................................................................................... vi
Tóm tắt luận văn........................................................................................................vii
Mục lục ........................................................................................................................ x
Danh mục các từ viết tắt.......................................................................................... xiii
Danh mục các bảng .................................................................................................. xiv
Danh mục các hình vẽ, đồ thị .................................................................................... xv
Chƣơng 1. Tổng quan về xác định kích thƣớc khối u đặc
1.1.

Tổng quan về xác định kích thƣớc khối u đặc ............................................. 1

1.2.

Mục tiêu nghiên cứu ....................................................................................... 5

1.3.

Nhiệm vụ của đề tài và phạm vi nghiên cứu ................................................ 6

1.4.

Phƣơng pháp nghiên cứu ............................................................................... 6

Chƣơng 2. Cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh y tế
2.1.

Khái niệm về ảnh y tế .................................................................................... 7

2.1.1. Khái niệm về ảnh.............................................................................................. 7
2.1.2. Cáchtạo ảnh y tế ............................................................................................. 10

2.1.2.1.

Ảnh y tế .................................................................................................. 10

2.1.2.2.

Cách tạo ảnh y tế...................................................................................... 10

2.1.2.3.

Đặc điểm ảnh CT ..................................................................................... 14

2.2.

Xử lý ảnh y tế ................................................................................................ 16

2.2.1. Khái niệm xử lý ảnh y tế ................................................................................ 16
2.2.2. Quá trình xử lý ảnh y tế .................................................................................. 16
viii


2.2.3. Biến đổi ảnh đơn sắc ...................................................................................... 17
2.3.

Biến đổi Wavelet ........................................................................................... 18

2.3.1. Khái niệm biến đổi Wavelet ........................................................................... 18
2.3.2. Biến đổi Wavelet liên tục ............................................................................... 20
2.3.3. Biến đổi Wavelet rời rạc ................................................................................ 21
2.3.4. Biến đổi Wavelet đa phân giải ....................................................................... 22

2.4.

Nâng cao chất lƣợng ảnh ............................................................................. 23

2.4.1. Lọc nhiễu ........................................................................................................ 24
2.4.1.1. Khái niệm nhiễu ......................................................................................... 24
2.4.1.2. Các phương pháp lọc nhiễu ....................................................................... 25
2.4.1.3. Lọc nhiễu dùng biến đổi Wavelet .............................................................. 28
2.4.2. Biểu đồHistogram .......................................................................................... 29
2.4.3. Giá trị Entropy ................................................................................................ 30
2.5.

Phát hiện biên ảnh ........................................................................................ 31

2.5.1. Khái niệm biên ảnh ........................................................................................ 31
2.5.2. Phương pháp phát hiện biên ........................................................................... 32
2.5.3. Quy trình và thuật toán phát hiện biên ........................................................... 33
2.5.4. Kỹ thuật Gradient ........................................................................................... 34
2.5.5. Toán tử la bàn ................................................................................................. 36
2.5.6. Kỹ thuật Laplace ............................................................................................ 36
2.5.7. Phương pháp Canny ....................................................................................... 36
2.5.8. Ứng dụng biến đổi Wavelet trong tìm biên ảnh ............................................. 37
2.6.

Khối u ............................................................................................................ 39

2.6.1. Khái niệm về khối u đặc ................................................................................. 39
2.6.2. Nguyên nhân, triệu chứng và cách điều trị ung thư ....................................... 40
2.6.3. Các giai đoạn của ung thư .............................................................................. 40
Kết luận chương 2: .................................................................................................... 42

ix


Chƣơng 3. Xác định kích thƣớc khối u đặc
3.1.

Quá trình xác định kích thƣớc khối u đặc ................................................. 43

3.2.

Đọc ảnh đầu vào ........................................................................................... 44

3.3.

Tiền xử lý ....................................................................................................... 44

3.3.1. Cân bằng Histogram ....................................................................................... 44
3.3.2. Lọc nhiễu ........................................................................................................ 47
3.4.

Trích lọc đối tƣợng ....................................................................................... 52

3.5.

Dò biên ảnh ................................................................................................... 52

3.6.

Tính kích thƣớc khối u................................................................................. 54

3.6.1. Tìm tổng diện tích các pixel ........................................................................... 54
3.6.2. Chia nhỏ khối u .............................................................................................. 56
3.6.3. Tìm thể tích khối u ......................................................................................... 57
Kết luận chương 3 ..................................................................................................... 58
Chƣơng 4. Quá trìnhxác định kích thƣớc khối u đặc và kết quả mô phỏng
4.1.

Tìm diện tích các hình cơ bản ..................................................................... 59

4.2.

Tìm diện tích khối u ..................................................................................... 61

4.2.1. Đọc ảnh đầu vào ............................................................................................. 61
4.2.2. Tiền xử lý ....................................................................................................... 62
4.2.3. Trích lọc đối tượng ......................................................................................... 64
4.2.4. Tìm biên ......................................................................................................... 65
4.2.5. Tìm diện tích khối u ....................................................................................... 66
4.2.6. Tìm thể tích khối u ......................................................................................... 73
Kết luận chương 4 ..................................................................................................... 74
Chƣơng 5. Kết luận và hƣớng phát triển đề tài
5.1. Kết luận ........................................................................................................... 76
5.2. Hƣớng phát triển của đề tài ........................................................................... 77
Tài liệu tham khảo .................................................................................................. 78

x


Phụ lục A .................................................................................................................. 81

xi


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
CT

computed tomography

MRI

Magnetic Resonance Imaging

PET

Positron Emission Tomography

SPECT

Single Photon Emission Computed Tomography

DSA

Digital Subtraction Angiography

ROI

Region object interest

PACS

Picture archiving and communication system

xii


DANH SÁCH CÁC BẢNG
BẢNG

TRANG

Bảng 2.1. Bảng đơn vị HU trong ảnh CT ................................................................. 14
Bảng 2.2. Kết quả hai điểm biên lân cận theo các hướng biên khác nhau .............. 39
Bảng 2.3. Các giai đoạn của ung thư ...................................................................... 42
Bảng 4.1. Kết quả tìm diện tích các hình giả lập khối u .......................................... 60

xiii


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
HÌNH

TRANG

Hình 1.1: Hình ảnh Xquang ung thư vú ..................................................................... 2
Hình 1.2: Hình ảnh MRI hiển thị não trái bị chuyển động (trái) và sau khi chỉnh sửa
(phải) ........................................................................................................................... 2
Hình 2.1. Ảnh nhị phân .............................................................................................. 8
Hình 2.2. Ảnh grayscale ............................................................................................. 9
Hình 2.3. Ảnh RGB .................................................................................................... 9

Hình 2.4. Ảnh Indexed ............................................................................................. 10
Hình 2.5. Ảnh X- Quang .......................................................................................... 11
Hình 2.6. Hình ảnh siêu âm (trái) và siêu âm màu Doppler (phải) .......................... 12
Hình 2.7. Hình ảnh SPECT ...................................................................................... 13
Hình 2.8. Ảnh chụp CT não...................................................................................... 14
Hình 2.9. Quá trình ánh xạ ảnh CT .......................................................................... 15
Hình 2.10. Sơ đồ khối xử lý ảnh y sinh .................................................................... 17
Hình 2.11. Hình dạng hàm sinusoid và hàm Wavelet .............................................. 19
Hình 2.12. Các hình dạng Wavelet phổ biến ............................................................ 19
Hình 2.13. Biến đổi Wavelet rời rạc một chiều ........................................................ 21
Hình 2.14. Biến đổi Wavelet rời rạc hai chiều cho ảnh ........................................... 22
Hình 2.15. Phân tích đa phân giải sử dụng phép biến đổi Wavelet rời rạc .............. 22
Hình 2.16. Biến đổi Wavelet rời rạc 3 bậc ............................................................... 23
Hình 2.17. Bộ lọc khôi phục dựa trên lý thuyết DWT 1D ....................................... 23
Hình 2.18. Các loại đường biên của ảnh .................................................................. 31
Hình 2.19. Quy trình phát hiện biên ......................................................................... 33
Hình 2.20. Thuật toán phát hiện biên ....................................................................... 34
Hình 2.21. Mặt nạ sử dụng tách biên của bộ lọc Sobel ............................................ 35
xiv


Hình 2.21. Hình mô tả các điểm biên lân cận .......................................................... 38
Hình 3.1.Sơ đồ khối quá trình xác định kích thước khối u đặc ............................... 43
Hình 3.2. Ảnh gốc và ảnh biểu đồ Histogram, Histogram chuẩn hóa tương ứng .... 45
Hình 3.3. Một số kết quả tách ảnh sử dụng các hệ số khác nhau ............................. 46
Hình 3.4. Ảnh gốc và ảnh biến đổi Wavelet bậc 1 ................................................... 47
Hình 3.5. Hình gốc và thêm nhiễu Gaussian ............................................................ 48
Hình 3.6. Biên ảnh khi ảnh gốc khi không bị nhiễu và bị nhiễu Gaussian .............. 48
Hình 3.7. Biến đổi Wavelet ảnh nhiễu ..................................................................... 49
Hình 3.8. Kết quả sau khi xử lý nhiễu. ..................................................................... 50

Hình 3.9. Hình gốc và hình sau khi thêm nhiễu Gaussian ....................................... 50
Hình 3.10. Kết quả xử lý nhiễu dùng phương pháp Wavelet, Invariant, lọc trung bình
và lọc Wien................................................................................................................ 51
Hình 3.11. Ảnh trước và sau khi thực hiện tiền xử lý .............................................. 52
Hình 3.12. Ảnh gốc và biên ảnh tìm được sử dụng các phương pháp khác nhau .... 53
Hình 3.13. Biến đổi Wavelet của ảnh ....................................................................... 53
Hình 3.14. Tìm biên sử dụng phương pháp Sobel, Gradient và Wavelet ................ 54
Hình 3.15. Quét 4 hướng theo từng hàng và cột để dò biên trong giải pháp 1 ........ 55
Hình 3.16. Quá trình tìm diện tích khối u bằng giải pháp xác định biên bằng thao tác
trực tiếp trên hình ...................................................................................................... 56
Hình 3.17. Tìm diện tích bằng phương pháp chia nhỏ khối u thành nhiều lát cắt ... 56
Hình 4.1. Ảnh trước và sau khi chuyển thành ảnh Grayscale 8 bit .......................... 62
Hình 4.2. Ảnh gốc và Histogram chuẩn hóa tương ứng ........................................... 63
Hình 4.3. Tách ảnh với hệ số 0.005 .......................................................................... 63
Hình 4.4. Ảnh sau khi được tăng cường sử dụng Histogram ................................... 64
Hình 4.5. Hình trích lọc vùng quan tâm ................................................................... 65
Hình 4.6. Khối u và đường biên của khối u dùng phương pháp biến đổi Wavelet .. 66
Hình 4.7. Biên ảnh sau khi xử lý .............................................................................. 66

xv


Hình 4.8. Đường biên và đánh dấu đường biên ....................................................... 67
Hình 4.9. Kết quả sau khi chuyển đổi ...................................................................... 67
Hình 4.10. Quá trình xử lý ảnh tìm kích thước khối u ............................................. 68
Hình 4.11. Xác định vùng quan tâm và trích lọc đối tượng ..................................... 70
Hình 4.12. Khối u và biên ảnh của khối u ................................................................ 70
Hình 4.13. Đường biên sau khi loại bỏ các thành phần không quan tâm................. 71
Hình 4.14. Sai số trong phương pháp quét đường biên theo hàng và cột ................ 71
Hình 4.15. Sai số trong phương pháp chia nhỏ khối u ............................................. 72

Hình 4.16. Ảnh đường biên (a) và sau khi đánh dấu đường biên (b) ....................... 72
Hình 4.17. Kết quả chuyển đổi các pixel bên trong thành mức 1 ............................ 73
Hình 4.18. Phân tích sai số trong giải pháp 1 ........................................................... 75

xvi


CHƢƠNG 1

TỔNG QUAN

1.1

Tổng quan về nâng cao chất lƣợng hình ảnh xác định kích thƣớc khối u đặc
Càng ngày khoa học kỹ thuật càng phát triển và hình thành nên nhiều các giao

ngành như lý sinh, hóa sinh, và một số ngành khác trong đó có ngành kỹ thuật y sinh.
Đây là lĩnh vực tương đối mới ở Việt Nam, các thành tựu đạt được chủ yếu ở mức độ
nghiên cứu với các mảng tin sinh học, chẩn đoán hình ảnh, xử lý tính hiệu sinh lý học
và nhiều lĩnh vực khác. Trong đó có xử lý hình ảnh y tế. Đây là một vấn đề luôn được
quan tâm và phát triển hiện nay.
Xử lý hình ảnh y tế là việc sử dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh để nâng cao hiệu
quả sử dụng các thiết bị chẩn đoán đo lường bằng hình ảnh. Quá trình xử lý ảnh được
xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn.Kết quả
đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh tốt hơn hoặc một kết luận trong
chẩn đoán.
Các hình ảnh trong kỹ thuật y sinh bao gồm: Ảnh X-quang, ảnh chụp cắt lớp
điện toán (CT), chụp X-quang kỹ thuật số mạch máu theo phương pháp loại trừ (DSA),
chụp cộng hưởng từ (MRI), hay các ảnh ứng dụng hạt nhân (PET, SPECT). Trong
những thiết bị y tế hiện đại hiện nay các phép đo gián tiếp được thực hiện để tái tạo

ảnh. Các thuật toán ngày càng phức tạp để chất lượng ảnh tái tạo ngày càng cải
thiện.Nhờ đó mà chất lượng chẩn đoán bệnh ngày càng được nâng cao, các bệnh hiểm
nghèo ngày càng được phát hiện sớm để kịp thời chữa trị. Các căn bệnh hiểm nghèo
hiện nay như ung thư không phải không có biện pháp điều thị nhưng các bệnh nhân tử
vong do phát hiện quá trễ. Nếu chẩn đoán hình ảnh tốt có thể giảm thiểu được các ca tử
vong do ảnh chụp ở giai đoạn đầu không thể hiện rõ bệnh lý gây khó khăn cho bác sĩ
trong chẩn đoán.

1


Hình 1.1: Hình ảnh Xquang ung thư vú [26]

Hình 1.2: Hình ảnh MRI hiển thị não trái bị chuyển động (trái) và sau khi
chỉnh sửa (phải)[26]
Bệnh u thư hiện nay là một trong những nguyên nhân gây tử vong hàng đầu trên
thế giới với khoảng 200 loại đã được xác định gây ra bởi sự phân chia tế bào quá mức
một cách vô tổ chức không tuân theo cơ chế sinh trưởng của cơ thể. Một số tế bào này
phát triển tạo thành khối u. Khối u có thể lành tính hay ác tính. Kích thước khối u có
thể xác định được giai đoạn phát triển của khối u để theo dõi và có biện pháp điều trị
thích hợp. Ngoài ra nó giúp bác sĩ có cái nhìn tổng thể trước khi phẫu thuật cắt bỏ khối
u và theo dõi việc phân phối thuốc trong quá trình điều trị ung thư. Vì vậy, kích thước
khối u có vai trò quan trọng trong chẩn đoán và điều trị ung thư. Đó là lý do đề tài
“Dùng phƣơng pháp Wavelet tăng cƣờng biên ảnh để xác định kích thƣớc khối u
đặc” được thực hiện trên cơ sở kế thừa và phát triển một số kết quả nghiên cứu của các
đề tài trong và ngoài nước.
Để xác định được kích thước khối u đặc cần phải xác định được vùng nghi vấn
trong ảnh y tế bằng các thuật toán tăng cường ảnh, trích lọc vùng quan tâm và xác định
được biên ảnh. Ở Việt Nam, các kết quả đã công bố về xử lý hình ảnh y tế cũng như

2


xác định kích thước khối u đặc còn ít. Một số kết quả nghiên cứu nâng cao chất lượng
ảnh y tế như:
Các lý thuyết tổng quan về xử lý ảnh, các phép biến đổi Wavelet rời rạc, liên tục
và các ứng dụng của biến đổi wavelet trong giảm nhiễu nâng cao chất lượng ảnh trong
[2]. Luận văn cũng đã đưa ra chương trình mô phỏng phương pháp chọn ngưỡng tối ưu
đó là phương pháp Bayes Shrink. Chương trình có sự so sánh giữa phương pháp chọn
ngưỡng cứng, ngưỡng mềm và ngưỡng Bayes, ngoài ra chương trình cũng cho phép
kiểm tra sự tác động của một số họ Wavelet cùng với tác động của các loại nhiễu tới
kết quả đầu ra. Kết quả cho thấy khả năng rất mạnh của biến đổi wavelet trong xử lý
ảnh nói riêng, trong xử lý tín hiệu nói chung. Kết quả nghiên cứu có thể ứng dụng
trong nhiều lĩnh vực như đối với ảnh lưu trữ, truyền ảnh trong lĩnh vực an ninh và các
lĩnh vực khác.
Các thiết bị chẩn đoán y tế phát triển vô cùng mạnh mẽ và đi kèm với chúng là
các phần mềm xử lý ảnh.Tran Duy Linh và Huynh Quang Linh từ Đại học Bách khoa
TP.HCM đã tiến hành nghiên cứu xây dựng phương pháp tiếp cận nhằm xây dựng một
công cụ xử lý ảnh y tế dựa trên ngôn ngữ lập trình Matlab và một số ứng dụng của nó
[18]. Công cụ này có khả năng xửlý, phân vùng và tái tạo sơ đồ 3D các ảnh chụp thu
được từ các thiết bị chuẩn đoán hình ảnh thông dụng.Huỳnh Quang Linh và VõNhư
Như đã nghiên cứu xây dựng các bài thí nghiệm mô phỏng các ảnh X-quang,ảnh chụp
cắt lớp CT, ảnh MRI và ảnh siêu âm đưa ra bản chất vật lý, thử nghiệm và phân tích
một số vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh y sinh [5].
Tái tạo ảnh 3D trong y tế là một đề tài khá thú vị được trình bày trong [4].Hiện
nay, các phần mềm tái tạo ảnh 3D thương mại đang được sử dụng khá nhiều tại các
bệnh viện, cơ sở y tế. Các chương trình này rất phức tạp và ta khó có cơ hội tiếp xúc
với quá trình phát triển chúng. Tuy nhiên, cũng có một số giải pháp hỗ trợ cho mục
đích học tập, nghiên cứu, điển hình là VTK. Bài luận văn hướng dẫn cách sử dụng
VTK để tái tạo ảnh 3D trong y tế. Ngoài ra còn có giới thiệu một số công cụ xử lý hình

ảnh y tế khác như BKDoctor V.1: Chương trình tái tạo ảnh 3D từ các lớp cắt song

3


song; IBK: Chương trình xử lý ảnh y khoa trên nền MATLAB; SGDICOM-J: Chương
trình xử lý ảnh y tế 3-D trên nền JAVA.
Hứa Thị Hoàng Yến, Nguyễn Hữu Phương nghiên cứu phương pháp phân tích
đa giảiWavelet (MRA) cùng với mạng nơron nhằm phát hiện các nhũ ảnh, là các hóa
vôirất nhỏ thường gặp trong ung thư vú của phụ nữ[3]. Các hóa vôi rất nhỏ tương ứng
với các thành phầntần số cao của phổ ảnh, phát hiện chúng bằng cách phân giải ảnh
thành các dãy băng con tại các tần số khác nhau dùng MRA, loại bỏ băng con tần số
thấp và xâydựng lại các nhũ ảnh từ các băng con tần số cao. Phương pháp này thực thi
tốt trên ảnhcho thấy ưu điểm của phép biến đổi Wavelet kết hợp mạng nơrontrong các
hệ thống chuẩn đoán có sự trợ giúp của máy tính.
Các kết quả nghiên cứu về xác định kích thước khối u đặc đã được công bố từ
năm 1979, nhưng đến năm 2000 thì được Tổ chức Y tế thế giới thông qua các tiêu chí
đánh giá khối u rắn (RECIST_the Response Evaluation Criteria in Solid Tumors)[10].
Tuy nhiên hiện nay với các thiết bị hiện đại như chụp cắt lớp, các đầu dò hiện đại thì
việc xác định kích thước khối u cũng như nhận định về phản ứng khối u đã có bước đột
phá mới.
Ở nước ngoài có nhiều tài liệu, bài báo đã công bố các công trình nghiên cứu
liên quan đến vấn đề khối u, kích thước khối u cũng như các phương pháp xử lý nâng
cao chất lượng ảnh y tế. Yang Qiang từ trường Đại học Yibin, Trung Quốc đã nghiên
cứu thuật toán tách nhiễu ảnh dựa vào phép biến đổi Wavelet [20]. Trước tiên, ảnh
nhiễu được biến đổi Wavelet, sau đó lựa chọn ngưỡng để làm sạch các nhiễu này. Tác
giả đã chứng minh được phép biến đổi Wavelet với phương pháp chọn ngưỡng được
ứng dụng trong việc tách nhiễu cho kết quả tốt, nhiễu giảm đáng kể so với ban đầu.
Nghiên cứu của Jinshan Tang, Xiaoming Liu, Qingling Sun về việc xây dựng kỹ
thuật tăng cường ảnh bằng phép biến đổi Wavelet trực tiếp [24]. Nghiên cứu này tập

trung vào hỗ trợ chuẩn đoán ung thư vú. Thuật toán tăng cường này giúp chất lượng
ảnh tốt hơn; tiết kiệm thời gian xử lý hơn; dễ dàng điều chỉnh chất lượng ảnh bằng việc
thay đổi thông số.

4


Đã có những kết quả rất khả quan về xử lý ảnh trong y tế và đạt được nhiều
thành tựu đáng kể.Tiến bộ vượt bậc trong chẩn đoán như trong lĩnh vực mammography
(X-quang vú), khi sử dụng kết hợp mammography với siêu âm somo-v có thể sẽ làm
tăng 30% khả năng chẩn đoán ung thư vú ở các phụ nữ có mô ngực đặc. Ngoài ra, các
phần mềm mới cung cấp những biện pháp để đo độ đặc giúp kết quả không bị phụ
thuộc vào nhận định chủ quan của bác sĩ.
Mary Frances Dempsey tiến hành đo kích thước cũng của khối u não với sai số
xác định trước thể hiện trong [13]. Bài báo đã đưa ra kết quả tìm thể tích khối u não và
đánh giá kết quả với hình ảnh MR bằng thực nghiệm nghiên cứu 70 bệnh nhân bị tái
phát ung thư não. Từ đó nhận định mối quan hệ giữa thể tích khối u và sự tái phát của
bệnh trong điều trị. Bài báo cũng đưa ra kết quả xử lý trên 3D tốt hơn so với xử lý 2D,
1D.
Nhiều công bố về lĩnh vực nghiên cứu thuật toán mô hình để kiểm soát sự phát
triển của khối u trong [8], [11], [19]. Với các thuật toán đưa ra, các nghiên cứu trên
thực sự giúp ích trong việc dự đoán sự phát triển và lây lan của khối u. Công bố trong
[7] đưa ra giải pháp tìm thể tích của khối u từ ảnh 2D bằng công thức chuyển đổi khi
biết chiều dài, chiều rộng và giới tính của bệnh nhân bằng phương pháp thực nghiệm.
Đánh giá hiệu quả tiếp nhận thuốc điều trị ung thư phụ thuộc vào kích thước và hình
dạng khối u đặc được công bố năm 2012 [9]. Kết quả này thật sự có giá trị trong giai
đoạn sau khi cắt bỏ khối u và điều trị bằng thuốc. Nếu biết được hiệu quả tiếp nhận
thuốc thì bác sĩ điều trị có thể chủ động hơn trong việc phân phối thuốc điều trị.
1.2

Mục đích đề tài
Trong các nghiên cứu trên, phần lớn tập trung vào xử lý ảnh để tăng cường ảnh

cho ra chất lượng ảnh tốt hơn, nhận định ảnh hưởng kích thước khối u trong điều trị
ung thư. Do đó trong luận văn này, tác giả xác định kích thước khối u đặc dùng phương
pháp Wavelet tăng cường biên ảnh. Kích thước khối u ở đây là diện tích và thể tích
khối u.

5


1.3

Nhiệm vụ của đề tài và phạm vi nghiên cứu

1.3.1. Nhiệm vụ của đề tài
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu cần thực hiện các nhiệm vụ sau:
 Tìm hiểu lý thuyết về khối u đặc, cách tạo hình ảnh CT và đặc điểm ảnh CT
 Biến đổi Wavelet và ứng dụng phép biến đổi Wavelet trong xử lý nhiễu
 Nâng cao chất lượng ảnh
 Tìm biên ảnh dùng biến đổi Wavelet
 Mô phỏng trên Matlab đầy đủ quá trình tìm kích thước khối u đặc, xác định
kích thước khối u đặc gồm diện tích và thể tích
1.3.2. Phạm vi nghiên cứu
Trong đề tài này chỉ tập trung vào xác định kích thước khối u đặc thông qua việc
dùng phương pháp Wavelet tăng cường biên ảnh đối với ảnh CT hai chiều. Kích thước
khối u đặc trong đề tài này là tìm diện tích và thể tích khối u. Trong đó diện tích tìm
bằng hai phương pháp tìm tổng pixel và chia nhỏ khối u. Thể tích được tìm bằng công
thức tính khi biết chiều dài và chiều rộng khối u.
1.4

Phƣơng pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu sử dụng trong đề tài này là nghiên cứu lý thuyết bao

gồm nghiên cứu, phân tích và tổng hợp tài liệu kết hợp với mô phỏng sử dụng Matlab
để xử lý nâng cao chất lượng ảnh y tế và xác định kích thước khối u đặc.
Nghiên cứu trong đề tài này có sự kế thừa các công trình nghiên cứu của các nhà
nghiên cứu, nhóm nghiên cứu trong và ngoài nước. Hình ảnh trong luận văn được bệnh
viện Đa khoa Đồng Nai cung cấp.

6


CHƢƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH Y TẾ

2.1.

Khái niệm ảnh y tế

2.1.1. Khái niệm về ảnh
Ảnh có thể biểu diễn dưới dạng tín hiệu tương tự hoặc tín hiệu số. Trong biểu
diễn số của các ảnh đa mức xám, một ảnh được biểu diễn dưới dạng một ma trận hai
chiều. Mỗi phần tử của ma trận biểu diễn cho mức xám hay cường độ của ảnh tại vị trí
đó. Ảnh được cấu tạo bởi các điểm ảnh (pixel). Mỗi điểm ảnh đặc trưng bởi vị trí của
điểm ảnh và mức xám của điểm ảnh đó.
Ảnh trắng đen thực chất là một hàm hai chiều của cường độ sáng f(x,y), trong đó
x và y là các toạ độ không gian và giá trị của hàm f tại một điểm (x,y) tỷ lệ với cường
độ sáng của ảnh tại điểm đó. Nếu chúng ta có một ảnh màu thì f là một vector mà mỗi

thành phần của vector đó chỉ ra cường độ sáng của ảnh tại điểm (x,y) đó tương ứng với
dải màu.
Để đơn giản ở đây ta chỉ xét đến ảnh số. Một ảnh số là một ảnh mà hàm f(x,y) của
nó đã được rời rạc hoá theo cả toạ độ không gian và cường độ sáng của nó. Nếu là ảnh
trắng đen thì nó được biểu diễn theo một mảng hai chiều, còn nếu là một ảnh màu thì
nó được biểu diễn theo một chuỗi các mảng hai chiều mà mỗi mảng hai chiều đó tương
ứng với một dải màu. Giá trị cường độ sáng đã được số hoá được gọi là giá trị mức
xám.
Ảnh hai chiều đơn sắc là hàm hai chiều f(x,y) theo cường độ xám với x, y là tọa
độ không gian hai chiều, giá trị tại mỗi (xi,yj) là độ chói của ảnh. Một ảnh hai chiều đơn
sắc M dòng, N cột được mô tả như sau:

7