Nghiên cứu một số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh y tế và ứng dụng trong bệnh viện 74 Trung ươn

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2
____________________________________________

TRẦN NGỌC MINH

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT
NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Y TẾ VÀ ỨNG DỤNG
TRONG BỆNH VIỆN 74 TRUNG ƯƠNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ MÁY TÍNH

HÀ NỘI, 2013


1

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2
____________________________________

TRẦN NGỌC MINH

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT
NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Y TẾ VÀ ỨNG DỤNG
TRONG BỆNH VIỆN 74 TRUNG ƯƠNG
Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã ngành: 60 48 01 01

LUẬN VĂN THẠC SĨ MÁY TÍNH

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Ngô Quốc Tạo

TRANG PHỤ BÌA
HÀ NỘI, 2013


2

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành luận văn này em xin chân thành gửi lời cảm ơn đến quý
thầy cô trong trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2, các thầy trong Viện Công
nghệ thông tin thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã
quan tâm giúp đỡ trong quá trình thực hiện đề tài. Nhờ đó tôi đã tiếp thu được
nhiều ý kiến đóng góp và nhận xét quí báu của quí thầy, cô thông qua các
buổi seminar và bảo vệ đề cương.
Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến PGS. TS. Ngô Quốc Tạo đang
công tác tại Viện Công nghệ thông tin thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công
nghệ Việt Nam đã trực tiếp hướng dẫn, định hướng chuyên môn, quan tâm
giúp đỡ tận tâm chỉ bảo trong quá trình thực hiện luận văn.
Tôi xin chân thành cảm ơn Ban Giám đốc Bệnh viện 74 Trung ương đã
tạo những điều kiện thuận lợi nhất về công tác chuyên môn y tế, thiết bị y tế
hỗ trợ tôi hoàn thành luận văn này.
Và sau cùng tôi xin bày tỏ sự biết ơn sâu sắc đến gia đình đã tạo mọi điều
kiện tốt nhất để tôi có thể hoàn thành tốt mọi công việc trong quá trình thực
hiện luận văn. Bên cạnh đó, tôi cũng xin gửi lời cảm ơn của mình tới bạn bè
và đồng nghiệp, luôn quan tâm, chia sẻ, động viên tôi trong suốt thời gian
thực hiện luận văn.
Mặc dù đã rất cố gắng trong quá trình thực hiện nhưng luận văn không
thể tránh khỏi những thiếu sót. Em xin mong nhận được sự góp ý của quý

thầy cô, quý đồng nghiệp và bạn bè.
Hà Nội, ngày 04 tháng 8 năm 2013
Học viên

Trần Ngọc Minh


3

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan rằng số liệu và kết quả nghiên cứu trong luận văn này
là trung thực và không trùng lặp với các đề tài khác. Tôi cũng xin cam đoan
rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận văn này đã được cảm ơn và các
thông tin trích dẫn trong luận văn đã được chỉ rõ nguồn gốc.
Hà Nội, ngày 04 tháng 8 năm 2013
Học viên

Trần Ngọc Minh


4

MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA .................................................................................................. 1
LỜI CẢM ƠN ......................................................................................................... 2
LỜI CAM ĐOAN.................................................................................................... 3
MỤC LỤC .............................................................................................................. 4
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ......................................................................... 5
MỞ ĐẦU ................................................................................................................ 6
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH Y HỌC ............................................ 9

1.1. NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH ............................................ 9
1.1.1. Giới thiệu ............................................................................................... 9
1.1.2. Khái niệm và các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh ................................... 14
1.1.3. Một số định dạng ảnh cơ bản: ............................................................... 17
1.2. XỬ LÝ ẢNH Y HỌC ................................................................................. 20
1.2.1. Giới thiệu về xử lý ảnh y học ................................................................ 20
1.2.2. Các chuẩn ảnh y học và truyền thông ảnh y học.................................... 23
1.3. SƠ LƯỢC VỀ BỆNH VIỆN 74 TRUNG ƯƠNG........................................ 30
CHƯƠNG 2. MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Y
HỌC ...................................................................................................................... 32
2.1. CÁC KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH CƠ BẢN ............... 32
2.1.1. Các kỹ thuật không phụ thuộc không gian ............................................ 32
2.1.2. Các kỹ thuật phụ thuộc không gian ....................................................... 35
2.2. MỘT SỐ KỸ THUẬT CHỌN LỌC NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Y
HỌC .................................................................................................................. 37
2.2.1. Khử nhiễu ảnh y học ............................................................................. 38
2.2.2. Nâng cao độ tương phản ....................................................................... 45
2.2.3. Nổi biên ảnh ......................................................................................... 50
CHƯƠNG 3. CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM ................................. 58
MỘT SỐ CHỨC NĂNG ....................................................................................... 58
3.1. GIỚI THIỆU VỀ CHƯƠNG TRÌNH. ......................................................... 58
3.2. GIAO DIỆN VÀ CHỨC NĂNG CỦA CHƯƠNG TRÌNH.......................... 58
3.3. CÁC KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM. ............................................................. 61
KẾT LUẬN ........................................................................................................... 65
TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................... 66


5

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

TT

Tên viết tắt

Tên tiếng anh

Định nghĩa

1.

CT

Computed Tomography Scanner

Chụp cắt lớp vi tính

2.

DCM

Digital color microscopy

Kính hiển vi màu kỹ thuật số

3.

DICOM

Digital Imaging and

Ảnh kỹ thuật số và truyền

Communications in Medicine

thông trong y học.

Hypertext Transfer Protocol

Giao thức truyền văn bản siêu

4.

HTTP

liên kết

5.

HU

Hounsfield

Đậm độ

6.

MRI

Magnetic resonanse imaging

Hình ảnh cộng hưởng từ

7.

PACS

Picture Archiving and

Hệ thống lưu trữ và truyền ảnh

Communication System
Positron-emision tomagraphy

Chụp phát xạ

9.

Telemedicine

Điều trị từ xa

10. WWW

World Wide Web

Mạng toàn cầu

8.

PET

6

MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài:
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một
chuyên ngành mới so với nhiều ngành khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất
nhanh và có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khoa học, đời sống. Trong
thiên văn học, xử lý ảnh giúp các nhà khoa học thu thập và phân tích hình ảnh
vũ trụ; trong địa lý, người ta có thể dựa vào xử lý ảnh để lập chính xác các
bản đồ địa hình, địa giới; nén ảnh rất cần thiết cho lĩnh vực thông tin và
truyền thông; kỹ thuật nhận dạng ảnh được dùng nhiều trong các lĩnh vực liên
quan đến quản lý kinh tế, quân sự. Đặc biệt trong y học, xử lý ảnh hỗ trợ tốt
cho việc chẩn đoán hình ảnh các bệnh về khối u, xương, mạch, ung thư…
Hiện nay, xử lý ảnh là một trong những yếu tố quyết định trong khoa học
và kỹ thuật, tuy nhiên trong quá trình thu nhận ảnh, ảnh thu được phần nhiều
có chất lượng không được như ý muốn. Đặc biệt đối với ảnh y học do đặc
trưng thường chụp các bộ phận bên trong cơ thể người bằng các thiết bị đặc
biệt, chuyên dụng như máy chụp X-quang, máy chụp CT, máy siêu âm, máy
nội soi, kính hiển vi... nên thường bị mờ, nhiễu, không sắc nét…ảnh hưởng
đến chất lượng, gây khó khăn cho việc chuẩn đoán bệnh. Mặc dù các thiết bị
chụp y tế với công nghệ ngày càng nâng cao để hỗ trợ cho việc phân tích và
xử lý thông tin từ ảnh nhưng vấn đề đặt ra cần phải giải quyết song song là
việc nâng cao chất lượng ảnh.
Y học hiện đại chẩn đoán bệnh dựa trên các triệu chứng lâm sàng và cận
lâm sàng. Trong chẩn đoán cận lâm sàng, chẩn đoán bệnh dựa trên hình ảnh
thu được từ các thiết bị y tế chiếm một vai trò rất quan trọng. Chẩn đoán hình
ảnh đã góp phần quan trọng nâng cao tính chính xác, kịp thời và hiệu quả cao
trong chẩn đoán bệnh. Trên hình ảnh X-quang, CT scanner người thầy thuốc

có thể phát hiện các vùng bất thường nếu có thể chữa trị kịp thời cho bệnh


7

nhân. Tuy nhiên việc phát hiện này không phải người thầy thuốc nào cũng
làm tốt được đặc biệt đối với những bác sĩ mới ra trường và những bác sĩ
không phải là chuyên ngành chẩn đoán hình ảnh.
Trong luận văn “Nghiên cứu một số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh
y tế và ứng dụng trong Bệnh viện 74 Trung ương” này, em tập trung tìm
hiểu một số kỹ thuật, thuật toán nâng cao chất lượng ảnh nói chung và chọn
lọc ứng dụng, tìm hiểu một số kỹ thuật cụ thể nâng cao chất lượng ảnh y học.
Cài đặt chương trình với một số chức năng để thực nghiệm kết quả tại Bệnh
viện 74 Trung ương nơi em đang làm việc.
2. Mục đích nghiên cứu:
- Nâng cao chất lượng ảnh chuyên môn y tế
- Trợ giúp công tác chuyên môn y tế về chẩn đoán hình ảnh y học trong
Bệnh viện.
- Hỗ trợ công tác NCKH của Bệnh viện 74 Trung ương
3. Nhiệm vụ nghiên cứu
- Nghiên cứu các kỹ thuật xử lý ảnh cơ bản.
- Nghiên cứu một số kỹ thuật nâng cao ảnh y tế.
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
a. Đối tượng nghiên cứu
- Một số hình ảnh y tế (phim X quang, nội soi, siêu âm, soi kính hiển
vi) của các bệnh nhân đã và đang điều trị tại Bệnh viện.
- Các kỹ thuật xử lý ảnh
- Xây dựng phần mềm thử nghiệm các kỹ thuật nâng cao chất lượng
ảnh.

8

b. Phạm vi nghiên cứu:
- Nghiên cứu các kỹ thuật cơ bản của xử lý ảnh
- Nghiên cứu về tính chất của ảnh y học
- Nghiên cứu các phép toán nâng cao chất lượng ảnh y học
5. Dự kiến đóng góp mới:
Đề tài khi hoàn thành sẽ là một công cụ trợ giúp một phần trong công
tác chẩn đoán hình ảnh về chuyên môn y tế. Đây là cơ sở để có thể phát triển
ứng dụng trong thực tế ở Bệnh viện 74 Trung ương nói riêng và trong các cơ
sở y tế nói chung.
6. Phương pháp nghiên cứu
- Nghiên cứu tài liệu, tìm hiểu các thông tin trên Internet về các kỹ thuật
liên quan.
- Sử dụng thử nghiệm công cụ có sẵn để hiểu rõ bản chất vấn đề, sau đó
xây dựng chương trình demo .


9

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH Y HỌC
1.1. NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH

1.1.1. Giới thiệu
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một
ngành khoa học mới so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát
triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc
biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó.
Xử lý ảnh được nghiên cứu, tìm hiểu và giảng dạy ở bậc đại học ở nước

ta khoảng hơn chục năm nay. Đây là một ngành liên quan đến nhiều lĩnh vực
và cần nhiều kiến thức cơ sở khác. Đầu tiên phải kể đến Xử lý tín hiệu số là
một môn học hết sức cơ bản cho xử lý tín hiệu chung, các khái niệm về tích
chập, phép biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, các bộ lọc hữu hạn… Thứ hai,
các công cụ toán như Đại số tuyến tính, xác xuất, thống kê. Một số kiến thức
cần thiết như Trí tuệ nhân tao, Mạng nơ ron nhân tạo cũng được đề cập trong
quá trình phân tích và nhận dạng ảnh.
Thuật ngữ “xử lý ảnh số” thường dùng để chỉ các quá trình xử lý ảnh hai
chiều bằng máy tính, ảnh số thường được biểu diễn bởi ma trận hai chiều các
số thực hay số phức gồm một số hữu hạn các bit. Để có thể xử lý được trên
máy tính, ảnh đã cho (ảnh, giấy phim hay đồ thị ) đầu tiên phải được số hoá
(digitalized) và lưu dưới dạng ma trận hai chiều các bit.
Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất
lượng ảnh và phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất
lượng ảnh báo được truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ những năm
1920. Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng và
độ phân giải của ảnh. Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vào
khoảng những năm 1955. Điều này có thể giải thích được vì sau thế chiến thứ
hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử lý ảnh số thuận


10

lợi. Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng ảnh từ
mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi đường biên, lưu ảnh.
Từ năm 1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng
ảnh phát triển không ngừng. Các phương pháp tri thức nhân tạo như mạng nơ
ron nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện đại và cải tiến, các công cụ nén ảnh
ngày càng được áp dụng rộng rãi và thu nhiều kết quả khả quan.
Chúng ta xem xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh như sau: đầu tiên,

ảnh tự nhiên từ thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như
Camera, máy chụp ảnh). Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự
(loại Camera ống kiểu CCIR). Gần đây, với sự phát triển của công nghệ, ảnh
màu hoặc đen trắng được lấy ra từ camera, máy ảnh, sau đó nó được chuyển
trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo. Mặt khác, ảnh cũng có
thể tiếp nhận từ vệ tinh; có thể quét từ ảnh chụp bằng máy quét ảnh…
Thu nhận
ảnh

Tiền xử lý
ảnh

Nâng cao
chất lượng
ảnh

Biểu diễn
Và
Mô tả

Nhận dạng
Và
Nội suy

Cơ sở tri thức

Hình 1.1. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh
Sơ đồ này bao gồm các thành phần sau:
a) Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition)
Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng. Thường ảnh nhận qua

camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh
25 dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD – Change Coupled
Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh.


11

Camera thường dùng là loại quét dòng ; ảnh tạo ra có dạng hai chiều.
Chất lượng một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường
(ánh sáng, phong cảnh)
b) Tiền xử lý (Image Preprocessing)
Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào
bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc
nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn.
c) Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh
Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để
biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh. Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch)
trên phong bì thư cho mục đích phân loại phẩm, cần chia các câu, chữ về địa
chỉ hoặc tên người thành các từ, các chữ, các số (hoặc các vạch) riêng biệt để
nhận dạng. Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ
gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh. Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rất
nhiều vào công đoạn này.
d) Biểu diễn ảnh (Image Representation)
Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân
đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận. Việc biến đổi các số liệu này
thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn
các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Selection)
gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng
hoặc làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm
vi ảnh nhận được. Ví dụ: trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng ta

miêu tả các đặc trưng của từng ký tự giúp phân biệt ký tự này với ký tự khác.
e) Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation)
Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thường thu được
bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được chọn (hoặc lưu) từ trước. Nội suy


12

là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng. Ví dụ: một loạt chữ số và nét
gạch ngang trên phong bì thư có thể được nội suy thành mã điện thoại.
Có nhiều cách phân loại ảnh khác nhau về ảnh. Theo lý thuyết về nhận
dạng, các mô hình toán học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ
bản:
- Nhận dạng theo tham số.
- Nhận dạng theo cấu trúc.
Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng
trong khoa học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký
điện tử), nhận dạng văn bản (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch,
nhận dạng mặt người…
f) Cơ sở tri thức (Knowledge Base)
Như đã nói ở trên, ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ
sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo
nhiễu. Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các
phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt
chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người. Trong các
bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con
người. Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức được phát huy.
g) Mô tả (biểu diễn ảnh)
Từ hình 1.1, ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hoặc chuyển
sang các khâu tiếp theo để phân tích. Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô,

đòi hỏi dung lượng bộ nhớ cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng
dụng và công nghệ. Thông thường, các ảnh thô đó được đặc tả (biểu diễn) lại
(hay đơn giản là mã hoá) theo các đặc điểm của ảnh được gọi là các đặc trưng
ảnh (Image Features) như: biên ảnh (Boundary/Egde), vùng ảnh (Region).
Một số phương pháp biểu diễn thường dùng:


13

• Biểu diễn bằng mã chạy (Run-Length Code)
• Biểu diễn bằng mã xích (Chaine -Code)
• Biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad-Tree Code)
Trên đây là các thành phần cơ bản trong các khâu xử lý ảnh. Trong thực
tế, các quá trình sử dụng ảnh số không nhất thiết phải qua hết các khâu đó tùy
theo đặc điểm ứng dụng.

Hình 1.2. Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữa các khối
Hình 1.2 cho sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữa các
khối một cách khá đầy đủ. Ảnh sau khi được số hóa được nén, lưu lại để
truyền cho các hệ thống khác sử dụng hoặc để xử lý tiếp theo. Mặt khác, ảnh
sau khi số hóa có thể bỏ qua công đoạn nâng cao chất lượng (khi ảnh đủ chất
lượng theo một yêu cầu nào đó) để chuyển tới khâu phân đoạn hoặc bỏ tiếp
khâu phân đoạn chuyển trực tiếp tới khâu trích chọn đặc trưng. Hình 1.2 cũng
chia các nhánh song song như: nâng cao chất lượng ảnh có hai nhánh phân
biệt: nâng cao chất lượng ảnh (tăng độ sáng, độ tương phản, lọc nhiễu…)
hoặc khôi phục ảnh (hồi phục lại ảnh thật khi ảnh nhận được bị méo) v.v…


14

1.1.2. Khái niệm và các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
1.1.2.1. Điểm ảnh (Picture Element)
Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Để
xử lý bằng máy tính (số), ảnh cần phải được số hoá. Số hoá ảnh là sự biến đổi
gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí
(không gian) và độ sáng (mức xám). Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được
thiết lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữa chúng. Mỗi
một điểm như vậy gọi là điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt là Pixel.
Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa độ (x, y).
Vậy điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ
xám hoặc màu nhất định. Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó
được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian
và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần như ảnh thật. Mỗi phần tử trong ma
trận được gọi là một phần tử ảnh.
1.1.2.2. Độ phân giải của ảnh
Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên
một ảnh số được hiển thị. Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh
phải được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh. Việc lựa
chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân
giải và được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều.
Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic
Adaptor) là một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 320 điểm chiều dọc *
200 điểm ảnh (320*200). Rõ ràng, cùng màn hình CGA 12” ta nhận thấy mịn
hơn màn hình CGA 17” độ phân giải 320*200. Lý do: cùng một mật độ (độ
phân giải) nhưng diện tích màn hình rộng hơn thì độ mịn (liên tục của các
điểm) kém hơn.


15

1.1.2.3. Mức xám của ảnh
Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm ảnh
và độ xám của nó. Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán
bằng giá trị số điểm đó. Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64,
128, 256 (Mức 256 là mức phổ dụng. Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte
(8 bit) để biểu diễn mức xám: Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 28 =256 mức,
tức là từ 0 đến 255).
Ảnh đen trắng là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với
mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau. Ảnh nhị phân là ảnh chỉ có 2 mức
đen trắng phân biệt tức dùng 1 bit mô tả 2 mức khác nhau, nói cách khác: mỗi
điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1. Ảnh màu được tạo lập trong
khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên thế giới màu,
người ta thường dùng 3 byte để mô tả mức màu.
1.1.2.4. Ảnh số
Ảnh số là tập hợp các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh
gần với ảnh thật.
1.1.2.5. Quan hệ giữa các điểm ảnh
Một ảnh số giả sử được biểu diễn bằng hàm f(x, y). Tập con các điểm
ảnh là S; cặp điểm ảnh có quan hệ với nhau ký hiệu là p, q. Chúng ta có một
số các khái niệm sau.
a) Các lân cận của điểm ảnh (Image Neighbors):
Giả sử có điểm ảnh p tại toạ độ (x, y). p có 4 điểm lân cận gần nhất theo
chiều đứng và ngang (có thể coi như lân cận 4 hướng chính: Đông, Tây, Nam,
Bắc).
{(x-1, y); (x, y-1); (x, y+1); (x+1, y)} = N4(p)
trong đó: số 1 là giá trị logic; N4(p) tập 4 điểm lân cận của p.


16

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


17

(x-1, y+1) (x, y+1) (x+1, y+1)
Định nghĩa: Khoảng cách D(p, q) giữa hai điểm ảnh p toạ độ (x, y), q toạ
độ (s, t) là hàm khoảng cách (Distance) hoặc Metric nếu:

1. D(p,q) ≥ 0 (Với D(p,q)=0 nếu và chỉ nếu p=q)
2. D(p,q) = D(q,p)
3. D(p,z) ≤ D(p,q) + D(q,z); z là một điểm ảnh khác.
Khoảng cách Euclide: Khoảng cách Euclide giữa hai điểm ảnh p(x, y) và
q(s, t) được định nghĩa như sau:
Khoảng cách khối: Khoảng cách D4(p, q) được gọi là khoảng cách khối
đồ thị (City-Block Distance) và được xác định như sau:
Giá trị khoảng cách giữa các điểm ảnh r: giá trị bán kính r giữa điểm ảnh
từ tâm điểm ảnh đến tâm điểm ảnh q khác. Ví dụ: Màn hình CGA 12”
(12”*2,54cm = 30,48cm=304,8mm) độ phân giải 320*200; tỷ lệ 4/3 (Chiều
dài/Chiều rộng). Theo định lý Pitago về tam giác vuông, đường chéo sẽ lấy tỷ
lệ 5 phần (5/4/3: đường chéo/chiều dài/chiều rộng màn hình); khi đó độ dài
thật là (305/244/183) chiều rộng màn hình 183mm ứng với màn hình CGA
200 điểm ảnh theo chiều dọc.
Như vậy, khoảng cách điểm ảnh lân cận của CGA 12” là ≈ 1mm.
Khoảng cách D8(p, q) còn gọi là khoảng cách bàn cờ (Chess-Board
Distance) giữa điểm ảnh p, q được xác định như sau:

1.1.3. Một số định dạng ảnh cơ bản:
Ảnh thu được sau quá trình số hóa thường được lưu lại cho các quá trình
xử lý tiếp theo hay truyền đi. Trong quá trình phát triển của kỹ thuật xử lý
ảnh, tồn tại nhiều định dạng ảnh khác nhau từ ảnh đen trắng (với định dạng
IMG), ảnh đa cấp xám cho đến ảnh màu: (BMP, GIF, JPEG…). Tuy các định


18

dạng này khác nhau, song chúng đều tuân theo một cấu trúc chung nhất. Nhìn
chung, một tệp ảnh bất kỳ thường bao gồm 3 phần:
- Mào đầu tệp (Header): Mào đầu tệp là phần chứa các thông tin về kiểu

ảnh, kích thước, độ phân giải, số bit dùng cho 1 pixel, cách mã hóa, vị trí
bảng màu…
- Dữ liệu nén (Data Compression): Số liệu ảnh được mã hóa bởi kiểu mã
hóa chỉ ra trong phần Header.
- Bảng màu (Palette Color): Bảng màu không nhất thiết phải có ví dụ khi
ảnh là đen trắng. Nếu có, bảng màu cho biết số màu dùng trong ảnh và bảng
màu được sử dụng để hiện thị màu của ảnh.
1.1.3.1. Quy trình đọc một tệp ảnh
Trong quá trình xử lý ảnh, đầu tiên phải tiến hành đọc tệp ảnh và chuyển
vào bộ nhớ của máy tính dưới dạng ma trận số liệu ảnh. Khi lưu trữ dưới dạng
tệp, ảnh là một khối gồm một số các byte. Để đọc đúng tệp ảnh ta cần hiểu ý
nghĩa các phần trong cấu trúc của tệp ảnh như đã nêu trên. Trước tiên, ta cần
đọc phần mào đầu (Header) để lấy các thông tin chung và thông tin điều
khiển. Việc đọc này sẽ dừng ngay khi ta không gặp được chữ ký (Chữ ký ở
đây thường được hiểu là một mã chỉ ra định dạng ảnh và đời (version) của nó)
mong muốn. Dựa vào thông tin điều khiển, ta xác định được vị trí bảng màu
và đọc nó vào bộ nhớ. Cuối cùng, ta đọc phần dữ liệu nén.
Sau khi đọc xong các khối dữ liệu ảnh vào bộ nhớ ta tiến hành nén dữ
liệu ảnh. Căn cứ vào phương pháp nén chỉ ra trong phần Header ta giải mã
được ảnh. Cuối cùng là khâu hiện ảnh. Dựa vào số liệu ảnh đã giải nén, vị trí
và kích thước ảnh, cùng sự trợ giúp của bảng màu ảnh được hiện lên trên màn
hình.


19

1.1.3.2. Một số định dạng ảnh cơ bản:
Có rất nhiều định dạng cho ảnh, ở đây chúng ta chỉ đề cập đến vài định
dạng thông thường và hay dùng:
- IMG( Image Graphics) : Là ảnh đen trắng, phần đầu của ảnh có 16 byte

chứa các thông tin cần thiết, ảnh IMG được nén theo từng dòng. Mỗi dòng
bao gồm các gói ( pack). Các dòng giống nhau cũng nén thành một gói.
- BMP: (Windows Bitmap) Đặc điểm nổi bật nhất của định dạng BMP là
tập tin hình ảnh thường không được nén bằng bất kỳ thuật toán nào. Khi lưu
ảnh, các điểm ảnh được ghi trực tiếp vào tập tin - một điểm ảnh sẽ được mô tả
bởi một hay nhiều byte tùy thuộc vào giá trị n của ảnh. Do đó, một hình ảnh
lưu dưới dạng BMP thường có kích cỡ rất lớn, gấp nhiều lần so với các ảnh
được nén (chẳng hạn GIF, JPEG hay PNG).
- GIF : (Graphics Interchange Format) : Định dạng trao đổi hình ảnh) là 1
định dạng ảnh quản lý không quá 256 màu cho 1 ảnh tĩnh cũng như từng
khuôn hình cho các ảnh động, được dùng rộng rãi trên WWW do dùng kỹ
thuật nén bảo toàn LZW làm giảm kích thước file mà không làm thất thoát dữ
liệu. Do giới hạn về màu sắc nên thường được dùng cho các hình vẽ nét, sơ
đồ vốn không cần dùng đến dải 16 triệu màu và không phù hợp để lưu các ảnh
chụp.
- PNG : (Portable Net Graphics) là định dạng ảnh có nhiều đặc điểm
giống GIF ngoại trừ phần động (Có thể nén để đưa lên net, hỗ trợ lưu ảnh
transparancy) nhưng do có dãi tần màu rộng hơn, có thể đến 16 triệu màu, nên
ngày càng được sử dụng rộng rãi trên WWW với các ảnh có chất lượng như
ảnh chụp.
- JPG : (Joint Photographic Experts Group) là định dạng ảnh nén hiệu
quả, có thể nén ảnh đến vài chục lần, tuy nhiên chất lượng lượng ảnh sẽ suy
giảm tỉ lệ thuận với hệ số nén (Compression) dựa trên nguyên tắc loại bỏ


20

những thông số màu để giảm thông tin cho file dựa trên xu hướng nhận thức
về màu sắc của mắt người. Do vậy, JPG còn được gọi là định dạng ảnh nén
chịu thiệt. Thường được dùng để lưu ảnh chụp, tất nhiên tuỳ theo nhu cầu mà

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

1.2.1. Giới thiệu về xử lý ảnh y học
* Sự ra đời của ảnh y học
Ảnh y học xuất hiện từ sự phát triển tình cờ của dạng bức xạ điện từ mới,
đó là tia X, do Wilhelm Conrad Roentgen tìm thấy vào năm 1895. Bức ảnh X
quang đầu tiên là bức ảnh đầu tiên của vợ chồng ông ta, bức ảnh của bộ
xương đang sống. Trong những thập kỷ tiếp theo, các bác sĩ đã cải tiến ảnh X


21

quang để cho hình ảnh trạng thái cấu trúc sinh lý của các cơ quan nội tạng
như dạ dày, ruột, phổi, tim, và não.

Các thực thể tạo ảnh y học (medical imaging modallity) khác nhau cung
cấp các thông tin đặc tính riêng biệt về các cơ quan bên trong hay của các tổ
chức mô của cơ thể. Độ tương phản và độ nhìn thấy của ảnh y học phụ thuộc
vào thực thể tạo ảnh, hàm đáp ứng cũng như phụ thuộc vào các vùng bệnh lý
của bệnh nhân. Ví dụ cụ thể như khi thăm khám vết rạn ở khung xương sườn
bằng chụp X-quang ngực thì cần nhìn rõ cấu trúc xương cứng, muốn kiểm tra
khả năng có bị ung thư vú hay không thông qua phim chụp X-quang vú thì lại
cần thấy rõ sự vi vôi hoá, các khối bất thường, các cấu trúc mô mềm…Do
vậy, mục tiêu của tạo ảnh và xử lý ảnh y học là thu nhận và xử lý các thông
tin hữu ích về các cơ quan sinh lý hay các cơ quan của cơ thể bằng cách sử
dụng các nguồn năng lượng để phục vụ cho việc chẩn đoán bệnh.
Các phương pháp chẩn đoán hình ảnh rất phong phú, như chẩn đoán qua
hình ảnh X quang (X-ray), hình ảnh siêu âm (Ultrasound), siêu âm – Doppler
màu, hình ảnh nội soi (mà thông dụng là nội soi tiêu hoá và hô hấp) hình ảnh
chụp cắt lớp vi tính (Computed Tomography Scanner- CT. Scanner), hình ảnh
chụp cộng hưởng từ hạt nhân (Magnetic Resonance Imaging- MRI), hình ảnh
y học hạt nhân ( SPECT, PET)…
Các thực thể tạo ảnh y học được phân chia chủ yếu theo 3 dạng : nguồn
năng lượng bên trong, nguồn năng lượng bên ngoài và kết hợp cả hai, thể hiện
theo sơ đồ sau:


22

Hình 1.4. Phân chia các loại ảnh y học theo nguồn năng lượng tạo thành
Nguyên lý tạo ảnh được sử dụng để thu được dữ liệu thông qua các máy
chuyên dụng. Với ảnh 2 chiều của vật thể ảnh được tạo qua các dụng cụ
quang học như camera hay kính hiển vi..., ảnh 2 chiều hay 3 chiều của một tổ
chức được tạo qua các thực thể tạo ảnh y học bằng các phương pháp truyền
qua, phát xạ, phản xạ, tán xạ hay cộng hưởng từ hạt nhân như CT scanner sử

dụng cơ chế truyền tia X qua cơ thể, SPECT dùng sự phát xạ tia gamma do
tương tác giữa chất phóng xạ với mô...Tuỳ từng biện pháp vật lý khác nhau
thì sẽ cho ảnh có mức độ thông tin cung cấp cũng khác nhau. Với ảnh
SPECT, PET thì ảnh có độ tương phản, chi tiết giải phẫu kém; ảnh CT
scanner có độ sắc nét hơn, độ phân giải chi tiết giải phẫu lớn; ảnh MRI có độ
phân giải chi tiết giải phẫu lớn, độ tương phản mô mềm xuất sắc. Từ đó ta
thấy rằng chất lượng ảnh y học được quyết định theo các tiêu chí: Tỉ số tín
hiệu trên nhiễu, độ phân giải và khả năng cho thấy các thông tin chuẩn đoán y
học. Mặt khác, thông số kỹ thuật của nguồn ảnh hưởng trực tiếp tới khả năng


23

tạo ảnh, do vậy phương pháp thu nhận và xử lý dữ liệu đóng vai trò quan
trọng trong quá trình tạo ảnh, là yếu tố quyết định xác định độ phân giải
không gian và thời gian tốt nhất.Trong đó độ phân giải không gian là kích
thước nhỏ nhất của đối tượng mà toàn hệ thống ( gồm cả quá trình tái tạo ảnh)
có thể phân biệt được và độ phân giải thời gian là thời gian để thu được tín
hiệu để tạo thành một ảnh đơn.
Việc xử lý và phân tích ảnh nhằm tăng cường thông tin chẩn đoán, hỗ trợ
cho việc diễn giải các ảnh y tế, thông thường có sự trợ giúp của máy tính.
Việc diễn giải định tính và định lượng ảnh cho các chẩn đoán, theo dõi can
thiệp, điều trị khác nhau để hiểu được các quá trình sinh lý cùng với các bệnh
và phản ứng chống lại điều trị của chúng.
1.2.2. Các chuẩn ảnh y học và truyền thông ảnh y học
Các thiết bị và máy y tế về chẩn đoán hình ảnh ngày càng ứng dụng
nhiều hơn về công nghệ thông tin, các phần mềm cho các máy Y tế ngày càng
được nâng cấp, nhất là khi kỹ thuật số ra đời và phát triển đã ghi nhận và phân
tích tín hiệu rất tốt, cho hình ảnh sâu hơn, chất lượng ảnh tốt hơn. Hơn nữa
việc giao diện giữa các thiết bị và máy y tế kỹ thuật cao với hệ thống máy tính

dùng trong quản lý tại bệnh viện và giữa các bệnh viện với nhau ngày một
nhiều, nên các giao thức truyền ảnh trên mạng được dưa ra (có một chuẩn
chung thống nhất, chất lượng ảnh đủ để chẩn đoán, giảm nhẹ gánh nặng
đường truyền), tạo nên phòng “hội chẩn ảo" giữa các chuyên gia y tế ở xa
nhau.
Ảnh y tế được số hóa theo nhiều định dạng khác nhau tùy thuộc vào
phương thức, giải phẫu học, và kỹ thuật quét. Tính năng nổi bật nhất của ảnh
y tế là chúng gần như luôn hiển thị dưới dạng ảnh xám thay vì ảnh mầu, trừ
ảnh siêu âm Doppler và hình ảnh y học hạt nhân giả màu. ảnh y tế 2 chiều có
kích thước M x N x k bit, trong đó M là chiều cao tính bằng pixel và N là


24

chiều rộng, và 2k mức xám. Bảng dưới liệt kê dung lượng trung bình tính
bằng MB cho mỗi lần kiểm tra sử dụng ảnh y tế, trong đó một ảnh 12-bit
được biểu diễn bằng 2 byte trong bộ nhớ. Kích thước của một ảnh và số lượng
ảnh được chụp trong một lần kiểm tra bệnh nhân thay đổi theo phương thức.
Như được thể hiện trong bảng dưới, trừ kính hiển vi kỹ thuật số (DEM) và
kính hiển vi màu kỹ thuật số (DCM), tạo nên những hình ảnh bệnh lý và mô
học của kính hiển vi mô, tất cả các phương thức được phân loại là phóng xạ
hình ảnh (được dùng rộng rãi bao gồm cả các hình ảnh để sử dụng trong các
lĩnh vực y tế khác như tim mạch và thần kinh học) và được sử dụng để chẩn
đoán, lên kế hoạch điều trị và phẫu thuật . Mỗi lần kiểm tra phóng xạ theo
một trình tự được xác định trước. Một lần kiểm tra chụp CT (khoảng 40 lát
cắt), mỗi lát cắt với kích thước ảnh là 512 x 512 x 12 bit, khoảng 20MB, trong
khi một ảnh chụp X quang tuyến vú thường là 32MB.
Các máy thiết bị và máy y tế chẩn đoán hình ảnh đầu tiên khi mới ra đời
chỉ là tín hiệu dạng sóng (Analog) đưa lên màn hình VIDEO của máy. Theo
thời gian, máy được chế tạo ngày càng có cấu hình cao hơn và chuyển dần

sang tín hiệu số, các phần mềm xử lý tín hiệu lưu trữ thông tin số ngay tại các
máy đó (ví dụ máy siêu âm có thể lưu được 5000 ảnh của bệnh nhân gần đây
nhất). Tuy nhiên, dần từng bước khi có các điều kiện đặt ra và nhu cầu giao
tiếp giữa các máy với nhau và truyền ảnh số giữa các vùng với nhau để trợ
giúp chẩn đoán thì các chuẩn dữ liệu chung về hình ảnh của y tế dần ra đời.
Vì vậy, các máy y tế ngày nay có gắn thiết bị tin học thì đã sẵn sàng đưa ra
các tín hiệu thông qua các D-Shell chuẩn như COM, LPT... hoặc USB port,
nhưng phần tín hiệu đưa ra các cổng này tuỳ nhà cung cấp trang bị phần mềm
khi người sử dụng yêu cầu.