Sử dụng phân cụm mở trong phân đoạn ảnh nha khoa

LỜI CẢM ƠN
Đầu tiên, em xin được gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc nhất tới thầy
Trần Mạnh Tuấn, người đã đưa em đến với đề tài này, tạo điều kiện thuận lợi
cho em có thể hoàn thành đồ án tốt nghiệp một cách tốt nhất.
Em cũng xin được gửi lời cảm ơn đến các thầy cô trong khoa Công nghệ
thông tin trường Đại học Công nghệ thông tin và truyền thông Thái Nguyên đã
giúp đỡ, tạo điều kiện cho em trong thời gian em đã học tập tại trường.
Xin được gửi lời cảm ơn tới gia đình đã động viên, tạo điều kiện cho em
thực hiện đồ án tốt nghiệp, lời cảm ơn tới bạn bè đã giúp đỡ em học tập trong
những năm vừa qua.
Vì thời gian thực tập có hạn, trình độ bản thân còn nhiều hạn chế. Cho
nên trong đề tài không tránh khỏi những thiếu sót, em rất mong được sự góp ý
quý báu của các thầy cô cũng như các bạn để đề tài của em được hoàn thiện hơn.
Em xin chân thành cảm ơn!

Sinh viên
Diêm Thị Trà My


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ
Thuật ngữ

Viết tắt

Giải thích

Panoramic

Ảnh X - quang panoramic toàn hàm

Bitewing

Ảnh X - quang cắn cánh

Periapical

Ảnh X - quang quanh chóp

Automated Dental dentification
System

ADIS

Hệ thống nhận dạng người tự động
dựa vào các đặc điểm nha khoa

Dental diagnosis systems

Hệ thống chẩn đoán nha khoa

Dental treatment systems

Hệ thống điều trị nha khoa

Computer vision

Thị giác máy tính

Image segmentation

Phân đoạn ảnh

Pixel

Điểm ảnh

Region of interest

ROI

Vùng hữu ích/cần quan tâm
Những vùng chính chứa các đối

Foreground

tượng trong ảnh

Background

Vùng nền của ảnh

Thresholding methods

Phương pháp lấy ngưỡng

Level set methods

Phươngg pháp tập mức

Region growing

Phương pháp xây dựng vùng

Fuzzy C - Means

FCM


MỤC LỤC
MỞ ĐẦU....................................................................................................................1
CHƯƠNG 1: BÀI TOÁN PHÂN ĐOẠN ẢNH X – QUANG......................................4
1.1. Tổng quan về cấu trúc giải phẫu răng và các loại ảnh X - quang nha khoa .............4
1.1.1. Cấu trúc giải phẫu răng................................................................................4
1.1.2. Phân loại ảnh X - quang nha khoa................................................................7
1.2. Bài toán phân đoạn ảnh X - quang nha khoa......................................................9
1.2.1. Phân đoạn ảnh .............................................................................................9
1.2.2. Phân loại các phương pháp phân đoạn ảnh.................................................11
1.2.3. Phân đoạn ảnh X - quang nha khoa............................................................12
1.3. Tổng kết chương .............................................................................................14
CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN ẢNH XQUANG NHA KHOA MỜ BÁN GIÁM SÁT...........................................................15
2.1. Phương pháp lấy ngưỡng.................................................................................15
2.1.1. Ý tưởng .....................................................................................................15
2.1.2. Kỹ thuật lấy ngưỡng thích nghi..................................................................17
2.1.3. Kỹ thuật lấy ngưỡng lặp ............................................................................18
2.1.4. Nhận xét phương pháp lấy ngưỡng lặp ......................................................19
2.2. Phương pháp tập mức......................................................................................20
2.2.1. Ý tưởng .....................................................................................................20
2.2.2. Thuật toán..................................................................................................21
2.2.3. Nhận xét phương pháp tập mức .................................................................21
2.3. Phương pháp xây dựng vùng ...........................................................................22
2.3.1. Ý tưởng .....................................................................................................22

2.3.2. Thuật toán..................................................................................................22
2.3.3. Nhận xét phương pháp xây dựng vùng.......................................................23
2.4. Phương pháp phân cụm ...................................................................................23
2.4.1. Ý tưởng .....................................................................................................23
2.4.2. Thuật toán K - Means ................................................................................24
2.4.3. Thuật toán FCM ........................................................................................26
2.4.4. Nhận xét phương pháp phân cụm...............................................................28
2.5. Các độ đo đánh giá ..........................................................................................28


2.6. Tổng kết chương .............................................................................................30
CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG PHÂN ĐOẠN ẢNH X - QUANG NHA
KHOA .......................................................................................................................31
3.1. Đặc tả yêu cầu .................................................................................................31
3.1.1. Yêu cầu thực tế..........................................................................................31
3.1.2. Mục đích của ứng dụng .............................................................................32
3.2. Đặc tả dữ liệu .................................................................................................32
3.3. Kết quả chạy chương trình...............................................................................33
3.3.1. Giao diện chính của ứng dụng: ..................................................................33
3.3.2. Chọn ảnh cần phân đoạn:...........................................................................34
3.3.3. Chọn tham số và phân đoạn ảnh bằng FCM ...............................................34
3.4. Tổng kết chương .............................................................................................37
KẾT LUẬN ...............................................................................................................38
TÀI LIỆU THAM KHẢO .........................................................................................39

1


DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1: Cơ quan răng (răng và nha chu)....................................................................4

Hình 1.2.: Bộ răng sữa và kí hiệu bộ răng sữa..............................................................6
Hình 1.3: Bộ răng vĩnh viễn và ký hiệu........................................................................7
Hình 1.4: Một số loại ảnh X - quang nha khoa. ............................................................9
Hình 1.5: Các Phương pháp phân đoạn ảnh................................................................12
Hình 1.6: Những khó khăn trong việc phân đoạn ảnh nha khoa..................................13
Hình 2.1: Histograms mức xám mà giá trị ngưỡng có thể được chọn .........................15
Hình 2.2: Ảnh X - quang nha khoa sau khi lấy ngưỡng toàn cục. ...............................17
Hình 2.3: Ảnh X - quang nha khoa mẫu sau khi lấy ngưỡng thích nghi......................17
Hình 2.4: Ảnh X - quang nha khoa sau khi lấy ngưỡng lặp ........................................19
Hình 2.5: Kết quả phân đoạn sử dụng Phương pháp tập mức .....................................21
Hình 2.6: Kết quả phân đoạn sử dụng Phương pháp xây dựng vùng...........................23
Hình 2.7: Kết quả phân đoạn sử dụng thuật toán K-means .........................................25
Hình 3.1: Ảnh dữ liệu đầu vào của ứng dụng .............................................................33
Hình 3.2. Giao diện chương trình...............................................................................33
Hình 3.3. Hình ảnh minh họa kết quả phân cụm k = 5................................................36
Hình 3.4. Hình ảnh minh họa kết quả phân cụm k = 3................................................37


MỞ ĐẦU
Cùng với sự phát triển ngày càng mạnh mẽ của khoa học kỹ thuật trong
một vài thập kỉ gần đây, xử lý ảnh ngày càng thu hút sự quan tâm đặc biệt từ các
nhà khoa học bởi vai trò quan trọng của nó trong nhiều ứng dụng thực tế về
khoa học kĩ thuật cũng như trong cuộc sống thường ngày như: sản xuất và kiểm
tra chất lượng, sự di chuyển của Robot, các phương tiện đi lại tự trị, công cụ
hướng dẫn cho người mù, an ninh và giám sát, nhận dạng đối tượng, nhận dạng
khuôn mặt, sản xuất, hiệu chỉnh video, v.v. Trong đó có một lĩnh vực khá mới
mẻ đó là các ứng dụng trong hình ảnh y học.
Để xử lý được một bức ảnh cần trải qua nhiều giai đoạn khác nhau tùy
theo mục đích của việc xử lý, nhưng giai đoạn quan trọng và khó khăn nhất đó
là phân đoạn ảnh. Quá trình phân đoạn ảnh thực hiện phân vùng ảnh thành các

vùng rời rạc và đồng nhất với nhau hay nói cách khác là xác định các biên của
các vùng ảnh đó. Các vùng ảnh đồng nhất này thông thường sẽ tương ứng với
toàn bộ hay từng phần của các đối tượng thật sự bên trong ảnh. Vì thế trong hầu
hết các ứng dụng của lĩnh vực xử lý ảnh, phân đoạn ảnh luôn đóng vai trò cơ bản
và thường là bước tiền xử lý đầu tiên trong toàn bộ quá trình trước khi thực hiện
các thao tác khác ở mức cao hơn như nhận dạng đối tượng, biểu diễn đối tượng,
nén ảnh dựa trên đối tượng, hay truy vấn ảnh dựa vào nội dung, v.v. Do đó, sự
thành công của một hệ thống phân tích hình ảnh phụ thuộc rất nhiều vào chất
lượng phân đoạn hình ảnh.
Ngày nay, việc xử lý các hình ảnh y tế có vai trò vô cùng quan trọng trong
việc tự động hóa phân tích, hỗ trợ chẩn đoán và điều trị các bệnh khác nhau.
Trong đó, quá trình phân đoạn thường được yêu cầu như là giai đoạn sơ bộ. Tuy
nhiên các phân vùng trong hình ảnh y tế rất phức tạp nên việc phân đoạn chính
xác là rất quan trọng. Trong công nghệ về hình ảnh y tế, một công cụ vô cùng
phổ biến cho việc chẩn đoán đó chính là ảnh X - quang. Chính vì thế, khóa luận
đã đề cập tới phân đoạn ảnh X - quang nha khoa như là một bước xử lý không
thể thiếu đối với các hệ thống chẩn đoán và điều trị bệnh nha khoa, hệ thống
nhận dạng người dựa vào các đặc điểm nha khoa, v.v.
1


Trong các phương pháp phân đoạn ảnh hiện có, phân cụm là một phương
pháp được sử dụng rộng rãi bởi tính đơn giản và hiệu quả mà nó mang lại. Phân
cụm là phân chia một tập dữ liệu ban đầu vào các cụm. Trong đó, các đối tượng
của cùng một cụm thì giống nhau (tương tự nhau), còn các đối tượng thuộc các
cụm khác nhau thì khác nhau (ít tương tự nhau) theo một nghĩa nào đó. Phân
cụm không đòi hỏi các thông tin về thuộc tính của cụm nên nó đặc biệt hiệu quả
khi chúng ta không có hoặc có rất ít thông tin về các cụm. Phân cụm gồm có
phân cụm cứng (mỗi đối tượng chỉ thuộc về duy nhất một cụm) và phân cụm mờ
(mối đối tượng có thể thuộc về nhiều cụm). Do trong thực tế ranh giới giữa các

cụm thường không rõ ràng, một đối tượng dữ liệu có thể thuộc về nhiều cụm
khác nhau, nên phương pháp phân cụm mờ ngày càng thể hiện được hiệu quả
của nó trong khai phá, phân tích dữ liệu. Khóa luận đã áp dụng thuật toán phân
cụm mờ mà cụ thể là thuật toán Fuzzy C - Means để xây dựng ứng dụng phân
đoạn ảnh X - quang nha khoa.
Nội dung chính của đồ án gồm có 3 chương:
Chương 1 – TỔNG QUAN VÀ LÝ THUYẾT VỀ PHÂN ĐOẠN ẢNH
X – QUANG NHA KHOA
Chương này đưa ra những kiến thức tổng quan về cấu trúc giải phẫu răng,
phân loại ảnh X - quang nha khoa, bài toán phân đoạn ảnh từ đó nêu ra bài toán
phân đoạn ảnh X - quang nha khoa, những yêu cầu, thách thức và ý nghĩa, ứng
dụng thực tế trong các hệ thống nhận dạng người hay hệ thống chẩn đoán, điều
trị nha khoa.
Chương 2 - NGHIÊN CỨU VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN
ẢNH X- QUANG NHA KHOA MỜ
Nội dung của chương 3 nhằm đưa ra một cái nhìn tổng quan về các phương
pháp phân đoạn ảnh nha khoa hiện có: lấy ngưỡng, tập mức, xây dựng vùng và đặc
biệt là phương pháp phân cụm. Ở mỗi phương pháp đều đưa ra các thuật toán cụ
thể và đánh giá ( độ phức tạp, ưu, nhược điểm) của các thuật toán đó.

2


Chương 3 – XÂY DỰNG ỨNG DỤNG PHÂN ĐOẠN ẢNH X QUANG NHA KHOA
Chương này mô tả quá trình xây dựng ứng dụng phân đoạn ảnh X - quang
nha khoa bằng phương pháp phân cụm mờ, cụ thể là thuật toán Fuzzy C Means: từ đặc tả yêu cầu, thiết kế đến triển khai cài đặt. Từ đó minh họa một
cách rõ ràng cách hoạt động, ứng dụng cũng như hiệu quả của thuật toán phân
cụm mờ trong phân đoạn ảnh X - quang nha khoa.

3

CHƯƠNG 1: BÀI TOÁN PHÂN ĐOẠN ẢNH X – QUANG
1.1. Tổng quan về cấu trúc giải phẫu răng và các loại ảnh X - quang nha khoa
1.1.1. Cấu trúc giải phẫu răng
Cơ quan răng bao gồm răng và nha chu (quanh răng), là đơn vị hình thái
và chức năng của bộ răng. Răng là bộ phận trực tiếp nhai nghiền thức ăn, nha
chu là bộ phận giữ và nâng đỡ răng, đồng thời là bộ phận nhận cảm, tiếp nhận và
dẫn truyền lực nhai. Răng chính danh gồm men, ngà (mô cứng) và tủy (mô
mềm). Nha chu gồm xê măng (còn gọi là xương chân răng, men chân răng), dây
chằng, xương ổ răng, nướu (lợi). Bộ răng là một thể thống nhất thuộc hệ thống
nhai, tạo thành bởi sự sắp xếp có tổ chức của các cơ quan răng [1].

Hình 1.1: Cơ quan răng (răng và nha chu)
Mỗi răng có phần thân răng và chân răng. Giữa chân răng và chân răng là
đường cổ răng (cổ răng giải phẫu), là một đường cong, còn gọi là đường nối
men - xê măng. Thân răng được bao bọc bởi men răng, chân răng được xê măng
bao phủ.
Nướu răng viền xung quanh cổ răng tạo thành một bờ, gọi là cổ răng sinh lý.
Phần răng thấy được trong miệng là thân răng lâm sàng. Cổ răng sinhh lý
thay đổi tùy theo nơi bám và bờ của viền nướu, khi tuổi càng cao thì nơi bám
này càng có khuynh hướng di chuyển dần về phía chóp răng. Nhiều trường hợp

4


bệnh lý, nướu răng có thể bị sưng hoặc trụt, làm thân răng (lâm sàng) bị ngắn lại
hoặc dài ra [1].
Cấu tạo của răng: Bao gồm men răng, ngà răng (mô cứng) và tủy răng
(mô mềm) [1]:

- Men răng: Men răng phủ mặt ngoài ngà thân răng, là mô cứng nhất trong
cơ thể, có tỉ lệ chất vô cơ cao (96%). Hình dáng và bề dày của men được xác
định từ trước khi răng mọc ra, trong đời sống, men răng không có sự bồi đắp
thêm mà chi mòn dần theo tuổi, nhưng có sự trao đổi về vật lý và hóa học trong
môi trường với miệng.
- Ngà răng: Kém cứng hơn men, chứa tỉ lệ chất vô cơ thấp hơn men (75%).
Trong ngà có nhiều ống ngà, chứa đuôi bào tương của nguyên bào ngà. Bề
dày ngà răng thay đổi trong đời sống do hoạt động của nguyên bào ngà. Ngà
răng ngày càng dày theo hướng về phía hốc tủy răng, làm hẹp dần hốc tủy.
- Tủy răng: Là mô liên kết mềm, nằm trong hốc tủy gồm tủy chân và tủy thân.
Tủy răng trong buồng tủy gọi là tủy thân, tủy buồng, tủy răng trong ống
tủy gọi là tủy chân. Các nguyên bào ngà nằm sát vách hốc tủy. Tủy răng có
nhiệm vụ duy trì sự sống của răng, cụ thể là sự sống của nguyên bào ngà và tạo
ngà thứ cấp, nhận cảm giác của răng. Trong tủy răng có chứa nhiều mạch máu,
mạch bạch huyết và đầu tận cùng thần kinh.
Bộ phận nâng đỡ răng: Bao gồm xương ổ răng, xê măng, dây chằng nha
chu và nướu (lợi) răng [1].
- Xương ổ răng: Là mô xương xốp, bên ngoài được bao bọc bằng màng
xương, nơi nướu răng bám vào. Xương ổ răng tạo thành một huyệt, có hình dáng
và kích thước phù hợp với chân răng. Bề mặt ổ răng, nơi đối diện với chân răng,
là mô xương đặc biệt và có nhiều lỗ thủng để cho các mạch máu và dây thần
kinh từ xương xuyên qua để nuôi dây chằng nha chu, gọi là xương ổ chính danh,
hay lá sàng. Trên hình ảnh tia X, phần xương ổ chính danh trông cản tia hơn, gọi
là lá cứng. Nền xương ổ không phân biệt được với xương hàm. Chiều cao xương
ổ răng thay đổi theo tuổi và tùy theo sự lành mạnh hay bệnh lý của mô nha chu.

5


Khi răng không còn trên xương hàm thì xương ổ răng và các thành phần của nha

chu cũng bị tiêu dần đi.
- Xê măng: Là mô đặc biệt, hình thành cùng với sự hình thành chân răng,
phủ ngoài ngà chân răng. Xê măng được bồi đắp thêm ở phía chóp chủ yếu để
bù trừ sự mòn mặt nhai, được coi là hiện tượng "mọc răng suốt đời" hay "trồi
mặt nhai". Xê măng cũng có thể tiêu hoặc quá sản trong một số trường hợp bất
thường hay bệnh lý.
- Dây chằng nha chu: Là những bó sợi liên kết dày khoảng 0.25mm, một
đầu bám vào xê măng, còn đầu kia bám vào xương ổ chính danh. Cả xê măng,
dây chằng nha chu và xương ổ chính danh đều có nguồn gốc từ túi răng chính
danh. Dây chằng nha chu có nhiệm vụ giữ cho răng gắn vào xương ổ răng và
đồng thời có chức năng làm vật đệm, làm cho mỗi răng có sự xê dịch nhẹ độc
lập với nhau trong khi nhai, giúp lưu thông máu, truyền cảm giác áp lực và
truyền lực để tránh tác dụng có hại của lực nhai đối với răng và nha chi.
- Nướu răng: Là phần niêm mạc phủ lên xương ổ răng (nướu dính) và cổ
răng (nướu rời)
Bộ răng sữa: là bộ răng tạm thời, bắt đầu mọc lúc sáu tháng tuổi, mọc đầy
đủ lúc 24 - 36 tháng. Bộ răng sữa có 20 răng, không có răng tiền hàm (răng cối
nhỏ) [1].

Hình 1.2.: Bộ răng sữa và kí hiệu bộ răng sữa
6


Bộ răng vĩnh viễn [1]:
Khi trẻ bắt đầu được khoảng 6 tuổi, các răng vĩnh viễn đầu tiên sẽ bắt đầu
mọc, đó là răng "số 6" (răng 6 tuổi, răng cối lớn thứ nhất, răng cối lớn 1), sau đó
các răng khác của bộ răng vĩnh viễn sẽ lần lượt mọc lên để thay thế các răng
sữa. Bộ răng vĩnh viễn mọc đầy đủ ở tuổi 18-25.
Giai đoạn từ 6-7 tuổi đến 11-12 tuổi, trong miệng trẻ có hai loại răng cùng
tồn tại, được gọi là bộ răng hỗn hợp.

Hình 1.3: Bộ răng vĩnh viễn và ký hiệu
1.1.2. Phân loại ảnh X - quang nha khoa
Ảnh X-quang nha khoa là một trong những cách phổ biến với chi phí thấp
nhất để thu được ảnh (thông tin) về răng. Bởi vì nhiều bệnh của răng và các mô
xung quanh không thể được nhìn thấy trực tiếp bằng mắt thường khi nha sĩ kiểm
tra miệng. Chụp X - quang có thể giúp phát hiện những vấn đề sau đây:
- Lỗ sâu giữa các răng hoặc phát hiện sâu răng bên dưới lớp trám răng
- Nhiễm trùng trong xương
- Bệnh nha chu
- Áp - xe hoặc u nang
- Phát hiện những biến chuyển bất thường trong răng miệng
- Phát hiện khối u
7


Phát hiện và điều trị các vấn đề về răng ở giai đoạn sớm có thể tiết kiệm
thời gian, tiền bạc và giảm những khó chịu không cần thiết. Ảnh X - quang có
thể giúp nha sĩ phát hiện các vấn đề đó.
Có rất nhiều loại ảnh X - quang nha khoa khác nhau, trong đó được chia
thành hai kiểu ảnh X - quang nha khoa chính: intraoral (ảnh X - quang phạm vi
trong miệng) và extraoral (ảnh X - quang phạm vi cả ngoài miệng) [8].
- Intraoral: là loại ảnh X - quang nha khoa phổ biến nhất. Nó mô tả các
răng một cách chi tiết và cho phép nha sĩ tìm sâu răng, kiểm tra sức khỏe của các
răng và xương xung quanh răng, kiểm tra tình trạng phát triển của răng và theo
dõi sức khỏe chung của răng và xương hàm.
- Extraoral: cũng cho chúng ta thấy các răng nhưng mục đích chính là cho
thấy toàn bộ hàm răng và xương sọ. Nó không cung cấp đặc điểm chi tiết về
từng răng như ảnh intraoral và do đó, nó không được sử dụng để phát hiện sâu
răng hoặc một số vấn đề khác với từng chiếc răng. Thay vào đó, nó được sử

dụng để tìm các răng nêm vào nhau, theo dõi sự tăng trưởng và phát triển hàm
trong quan hệ với răng, để xác định các vấn đề tiềm ẩn giữa răng và hàm, hội
chứng rối loạn thái dương hàm hoặc các xương mặt khác.
- Các ảnh X - quang thuộc kiểu extraoral như: panoramic, tomograms,
cephalometric projections, sialography, computed tomography. Trong đó phổ
biến nhất là ảnh X - quang panoramic. Ảnh này cho thấy toàn bộ khoang miệng:
tất cả các răng trong xương hàm trên và dưới. Nó hữu ích trong việc phát hiện
các vùng răng mới nổi, xác định sự liên quan của hàm răng và các cấu trúc
xương xung quanh, hỗ trợ trong việc chẩn đoán các khối u, v.v [8].
- Ảnh X - quang thuộc kiểu intraoral: bitewing, periapical, occlusal. Mỗi
loại cho thấy những khía cạnh khác nhau của răng:
- Ảnh X - quang Bitewing (ảnh cắn cánh): cho thấy mô tả về hàm trên và
dưới trong một vùng của miệng. Mỗi ảnh bitewing cho thất một chiếc răng từ
đỉnh đến phần xương hỗ trợ nó. Ảnh bitewing thường được sử dụng để phát hiện
sâu răng giữa các răng và sự thay đổi mật độ răng gây ra bởi các bệnh về nướu
răng. Nó cũng rất hữu ích trong việc xác định các điều trị chỉnh nha phù hợp
8


- Ảnh X - quang Periapical (ảnh quanh chóp) cho thấy toàn bộ răng từ
đỉnh đến dưới cả chân răng - nơi răng được neo ở xương hàm. Mỗi ảnh quanh
chóp cho thấy kích thước đầy đủ của một số chiếc răng trong một phần của hàm
trên hoặc dưới. Loại ảnh này được sử dụng để phát hiện các bất thường trong
cấu trúc của chân răng và xung quanh cấu trúc xương.
- Ảnh X - quang Occlusal: lớn hơn hai loại trên, nó cho thấy vị trí và sự phát
triển răng một cách đầy đủ. Nó cho thấy toàn bộ vòm răng ở hàm trên hoặc dưới.
- Ảnh X - quang này có thể được sử dụng trong các ứng dụng máy tính
như hệ thống nhận dạng người hoặc hỗ trợ về khía cạnh lâm sàng như hệ thống
chẩn đoán nha khoa hoặc hệ thống điều trị nha khoa.
Trong báo cáo này, ở chương hai, chúng ta sẽ sử dụng ba loại ảnh: ảnh

cắn cánh, ảnh quanh chóp và ảnh pano toàn hàm để minh họa các thuật toán. Ở
chương ba, chúng ta sẽ sử dụng ảnh quanh chóp và cắn cánh làm dữ liệu đầu vào
cho ứng dụng phân đoạn ảnh nha khoa dựa vào thuật toán phân cụm mờ.

a) Ảnh cắn cánh.

b) ảnh quanh chóp.

c) ảnh pano toàn hàm

Hình 1.4: Một số loại ảnh X - quang nha khoa.
1.2. Bài toán phân đoạn ảnh X - quang nha khoa
1.2.1. Phân đoạn ảnh
Trong thị giác máy tính, phân đoạn ảnh là quá trình phân vùng một ảnh kĩ
thuật số thành các vùng rời rạc và đồng nhất với nhau hay nói cách khác là xác
định các biên của các vùng ảnh đó. Các vùng ảnh đồng nhất này thông thường sẽ
tương ứng với toàn bộ hay từng phần của các đối tượng thật sự bên trong ảnh
[7]. "Phân đoạn ảnh chia nhỏ một ảnh thành các vùng cấu thành nên nó hoặc các
đối tượng" [6]. Trong một định nghĩa khác, phân đoạn ảnh được định nghĩa như
là quá trình trích chọn những vùng hữu ích/cần quan tâm từ ảnh nền ban đầu.
9


Mục đích của phân đoạn là để đơn giản hóa và/hoặc thay đổi đại diện của
một ảnh thành thứ có ý nghĩa hơn và dễ dàng để phân tích/xử lý. Phân đoạn ảnh
thường được sử dụng để xác định vị trí đối tượng (chẳng hạn như các loại cây
trồng, khu vực đô thị, rừng của một hình ảnh vệ tinh, v.v.) và các đường
biên/ranh giới (đường thẳng, đường cong, v.v.) trong ảnh. Chính xác hơn, phân
đoạn ảnh là quá trình gán nhãn cho mọi pixel trong ảnh mà những pixel có cùng
nhãn thì có chung một số đặc điểm nhất định nào đó.

Kết quả của phân đoạn ảnh là một tập các phân đoạn mà nó bao trùm toàn
bộ ảnh hoặc một tập các đường mức trích chọn được từ ảnh (như phát hiện cạnh
trong ảnh). Mỗi một pixel trong một vùng là tương đồng nhau về mốt số thuộc
tính hoặc tính chất tính toán, ví dụ như màu sắc, cường độ hoặc cách cấu tạo,
v.v. Những khu vực liền kề là có sự khác nhau đáng kể về (những) thuộc tính
giống nhau [14].
Khi áp dụng với một tập các ảnh, điển hình là trong hình ảnh nha khoa,
các đường mức thu được sau khi phân đoạn ảnh có thể được sử dụng để tạo
dựng thành 3D với sự giúp đỡ của các thuật toán nội suy.
Phân đoạn ảnh có rất nhiều ứng dụng thực tế như:
- Phục hồi ảnh dựa trên nội dung
- Thị giác máy
- Phát hiện các đối tượng:
+ Nhận diện khuôn mặt
+ Phát hiện đèn phanh
+ Xác định vị trí các đối tượng trong hình ảnh vệ tinh (đường giao thông,
rừng, cây trồng, v.v.)
- Các nhiệm vụ nhận dạng:
+ Nhận dạng khuôn mặt
+ Nhận dạng vân tay
- Hệ thống điều khiển giao thông
- Video giám sát
- Đối với các hình ảnh y tế:
10


+ Xác định vị trí khối u và các bệnh lý khác
+ Đo dung tích mô
+ Chẩn đoán, nghiên cứu về cấu trúc giải phẫu
+ Mô phỏng phẫu thuật ảo

+ Định vị phẫu thuật nội
Có nhiều thuật toán và kĩ thuật với mục đích chung đã được phát triển cho
phân đoạn ảnh. Thường thì những thuật toán này phải kết hợp với kiến thức của
một lĩnh vực cụ thể thì mới giải quyết hiệu quả bài toán phân đoạn của các miền.
1.2.2. Phân loại các phương pháp phân đoạn ảnh
Có hai tính chất cơ bản mà nói chung các phương pháp phân đoạn ảnh
đều dựa vào, đó là một trong hai giá trị của mật độ: sự tương đồng và sự gián
đoạn. Hướng tiếp cận chủ yếu trong phương pháp đầu tiên dựa trên việc phân
đoạn một ảnh thành các vùng tương đồng nhau theo một tập các tiêu chí xác
định trước. Hướng tiếp cận của phương pháp thứ hai là phân đoạn ảnh dựa trên
sự thay đổi đột ngột về cường độ (như cạnh trong ảnh).
Chúng ta có thể phân loại các phương pháp phân đoạn ảnh dựa trên giá trị
của các pixel và mối quan hệ giữa chúng với 3 vùng: dựa trên pixel, dựa trên
đường biên và dựa trên vùng. Trong hướng tiếp cận dựa trên pixel, sự phân lớp
dựa trên giá trị độ xám (cường độ) của pixel trong ảnh. Phương pháp dựa trên
biên dựa trên sự thay đổi đột ngột của giá trị cường độ trong một vùng ảnh.
Phương pháp dựa trên vùng dựa trên sự khác nhau trong các giá trị định trước
của các pixel láng giềng trong ảnh đó. Thêm vào đó, chúng ta có thể phân loại
một nhóm như là "lai" mà nó dựa trên sự kết hợp của các phương pháp khác. Sự
phân loại các phương pháp phân đoạn ảnh được thể hiện ở hình dưới đây [12]:

11


Hình 1.5: Các Phương pháp phân đoạn ảnh
1.2.3. Phân đoạn ảnh X - quang nha khoa
Để phân tích một ảnh X - quang nha khoa, chúng ta cần sử dụng một số
tiến trình xử lý trên ảnh để thu được những thông tin quan trọng. Trong đó, thủ
tục xử lý ảnh thiết yếu, quan trọng nhất được sử dụng để phân tích hình ảnh y
khoa cũng như các hệ thống chẩn đoán/điều trị y khoa, nhận dạng người, v.v.

với sự trợ giúp của máy tính là phân đoạn ảnh [7].
Theo góc nhìn đối với ảnh nha khoa, phân đoạn là để xác định và phân
loại các răng riêng lẻ trong ảnh X- quang nha khoa hoặc các phần của răng như
thân răng và chân răng. Mỗi một răng hoặc mỗi phần của mỗi răng trích chọn
được từ ảnh ban đầu cho thấy một ROI mà có chứa những dữ liệu quan trọng sẽ
được sử dụng trong những bước tiếp theo ở bất kì một ứng dụng nào.
Ảnh X - quang nha khoa thường có 3 vùng chính:
- Vùng thứ nhất tương ứng với vùng chứa các răng. Vùng này thường có
giá trị mức xám lớn nhất (vùng sáng nhất trên ảnh). Đây chính là vùng mà ta cần
xác định được trong quá trình phân đoạn.

12


- Vùng thứ hai tương ứng với vùng chứa lợi, xương và các cấu trúc quanh
răng. Vùng này thường có mức xám trung bình, tuy nhiên một số vùng xương có
giá trị mức xám khá gần với vùng răng. Điều này gây khó khăn không nhỏ cho
quá trình phân đoạn răng.
- Vùng thứ ba tương ứng với vùng nền trong ảnh, có giá trị độ xám thấp
nhất (vùng tối nhất).
Phân đoạn những ảnh nha khoa có nhiều khó khăn hơn trong quá trình xử
lý bởi vì sự đa dạng, phức tạp trong cấu trúc liên kết giữa các bộ phận, và chất
lượng hình ảnh thấp (do nhiễu, độ tương phản thấp, sự giống nhau của các mô
cơ thể, sự giới hạn trong các phương pháp quét ảnh, v.v). Chính bởi những điều
đó khiến quá trình phân đoạn cho những kết quả sai/kém hiệu quả. Ví dụ như:
những mẫu vật được sử dụng trong quá trình điều trị, các răng nêm/chèn vào
nhau, sự biến thể của các răng, khoảng trống giữa những răng bị thiếu, cũng như
các vấn đề trong quá trình xử lý ảnh. Hình sau cho thấy những khó khăn có thể
xuất hiện trong các ảnh nha khoa:

a) Những thành phần khác được sử dụng b) Các răng chèn vào nhau để lấp đầy
các răng.

c) Những biến thể khác nhau của răng.

d) Khoảng trống ở những vị trí răng
bị thiếu

Hình 1.6: Những khó khăn trong việc phân đoạn ảnh nha khoa.
13


Các phương pháp phân đoạn ảnh đã được cải thiện trong vài thập kỉ qua,
nhưng nó vẫn còn là một quá trình phức tạp và đầy thử thách do sự khác biệt
trong các hình ảnh. Một phương pháp phân đoạn được đề xuất cho một vấn đề
này có thể thực hiện tốt nhưng trên một vấn đề khác có thể thực hiện yếu kém và
không đáng kể. Vì vậy, rất khó để có được một phương pháp phân đoạn nhất
định mà phù hợp hoàn toàn cho một vấn đề mở rộng [4]. Một phương pháp phù
hợp và chính xác là một phần quan trọng trong phân tích ảnh y khoa và nó là cần
thiết để thu được kết quả chính xác và chắc chắn trong bất kì một ứng dụng nào
ở lĩnh vực y khoa.
1.3. Tổng kết chương
Chương 1 đã đưa ra những kiến thức tổng quan về cấu trúc giải phẫu răng,
phân loại ảnh X - quang nha khoa, bài toán phân đoạn ảnh từ đó nêu ra bài toán,
những yêu cầu, thách thức và ý nghĩa, ứng dụng thực tế của bài toán phân đoạn
ảnh X - quang nha khoa trong các hệ thống nhận dạng người hay hệ thống chẩn
đoán, điều trị nha khoa.
Trong chương tiếp theo sẽ đưa ra một cái nhìn tổng quan về các Phương
pháp phân đoạn ảnh nha khoa hiện có. Ở mỗi phương pháp đều đưa ra các thuật
toán cụ thể và đánh giá (độ phức tạp, ưu, nhược điểm) của các thuật toán đó.

14


CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN ĐOẠN
ẢNH X- QUANG NHA KHOA MỜ
Do những vấn đề đã nêu trên, việc tìm được những phương pháp phân
đoạn ảnh X - quang nha khoa hiệu quả vẫn còn là thách thức. Những phương
pháp phân đoạn ảnh điển hình đã được thực hiện trên ảnh X - quang nha khoa là:
- Phương pháp lấy ngưỡng
- Phương pháp tập mức
- Phương pháp xây dựng vùng
- Phương pháp phân cụm
2.1. Phương pháp lấy ngưỡng
2.1.1. Ý tưởng
Lấy ngưỡng là phương pháp dựa trên pixel đơn giản nhất và nhanh nhất.
Có rất nhiều kĩ thuật trong lấy ngưỡng. Kĩ thuật lấy ngưỡng đơn giản nhất là
phân hoạch histogram của ảnh thành hai vùng khác nhau bởi việc đưa ra một
ngưỡng đơn toàn cục "T".

Ngưỡng đơn

Nhiều ngưỡng

Hình 2.1: Histograms mức xám mà giá trị ngưỡng có thể được chọn
Quá trình phân đoạn sau đó được thực hiện bằng cách đọc tuần tự mỗi
điểm ảnh và gán nhãn mỗi pixel như vùng chính hoặc vùng nền. Gán nhãn dựa
vào giá trị độ xám của mỗi pixel, xem nó lớn hơn giá trị của "T" hay nhỏ hơn nó
[6]. Nếu giá trị của nó cao hơn giá trị ngưỡng, thì pixel đó sẽ được xem như là
vùng chính, ngược lại sẽ là vùng nền. Những pixel thuộc vùng chính sẽ được đặt

15


là các pixel trắng và các pixel thuộc vùng nền sẽ được đặt là các pixel đen trong
ảnh [5].
Phương pháp lấy ngưỡng đơn giản và phù hợp cho những ảnh mà chứa
các đối tượng đồng nhất và độ sáng đồng đều trên nền. Việc chọn giá trị ngưỡng
thích hợp rất quan trọng đối với sự thành công của quá trình lấy ngưỡng [6]. Để
đơn giản và không mất tính tổng quát, ta giả sử một ngưỡng đơn toàn cục được
sử dụng để phân đoạn ảnh thành hai vùng: 1 = vùng chính và 0 = vùng nền. Hàm
vị từ P có thể được định nghĩa như sau:

P(Ro)=true, nếu ∀ x ∈ Ro, f(x) ≥ T

(2.1)

P(R1) = false, nếu ∀ x ∈ R1, f(x) < T

( 2.2)

Khi đó những pixel gán nhãn 1 thuộc về vùng chính và những pixel gán
nhãn 0 thuộc về vùng nền của ảnh.Hình 2.2 cho thấy kết quả sau khi áp dụng
Phương pháp lấy ngưỡng toàn cục.

(2.3)
Phương pháp lấy ngưỡng toàn cục đơn giản, độ phức tạp thấp: O(n) với n
là số lượng điểm ảnh.

16

Hình 2.2: Ảnh X - quang nha khoa sau khi lấy ngưỡng toàn cục.
2.1.2. Kỹ thuật lấy ngưỡng thích nghi
Đôi khi chúng ta không thể phân đoạn một ảnh với một ngưỡng đơn toàn
cục. Điều này có thể xảy ra với những ảnh có vùng nền biến đổi và độ sáng
không đồng nhất.
Thay cho việc sử dụng một ngưỡng đơn toàn cục cho mọi pixel trong ảnh,
kỹ thuật lấy ngưỡng thích nghi thay đổi giá trị của ngưỡng trên ảnh (ngưỡng
động). Trong ngưỡng thích nghi địa Phương TL, mỗi pixel được coi là có một
láng giềng nx n xung quanh nó mà giá trị ngưỡng được tính từ đó (mean hoặc
median của những giá trị này) và pixel này đặt là đen hay trắng phụ thuộc xem
giá trị của nó thấp hơn hay cao hơn giá trị của ngưỡng địa phương TL. Kích
thước của làng giềng, n, phải đủ lớn để bao trùm được những pixel thuộc cả
vùng chính và vùng nền sao cho hiệu ứng của nhiễu là thấp nhất, nhưng cũng
không được quá lớn mà độ sáng không đồng đều trở nên đáng kể trong láng
giềng. Thường thì kĩ thuật này đạt hiệu quả cao hơn khi ngưỡng địa phương TL
được chọn như sau:
TL= {mean or median}-C, C là hằng số (2.4)

Hình 2.3: Ảnh X - quang nha khoa mẫu sau khi lấy ngưỡng thích nghi
17


2.1.3. Kỹ thuật lấy ngưỡng lặp
Phương pháp này cho phép phép lượng tự động giá trị của ngưỡng cho
mỗi ảnh. Thuật toán của phương pháp lấy ngưỡng lặp như sau:
1. Chọn giá trị khởi tạo T
2. Phân đoạn ảnh dựa trên giá trị của T. Thu được hai nhóm pixel G1
gồm các pixel có giá trị > T và G2 gồm các pixel có giá trị < T

3. Tính giá trị mean m1, m2 cho mỗi nhóm G1 và G2

T

1
( m1  m 2 )
2

18


4. Tính giá trị ngưỡng mới như sau:
5. Lặp lại bước 2 tới 4 cho đến khi sự khác biệt giữa các giá trị của T
trong vòng lặp thành công nhỏ hơn một tham số định trước T (biến T được sử
dụng để điều khiển số lượng vòng lặp).
Nếu T lớn, thì số lượng vòng lặp của thuật toán thấp. Giá trị ngưỡng khởi
tạo phải lớn hơn giá trị nhỏ nhất và nhỏ hơn giá trị lớn nhất của giá trị mức xám
trong ảnh. Do đó, để chọn giá trị ngưỡng khởi tạo tốt hơn, ta lấy trung bình giá
trị các pixel trong ảnh.

Hình 2.4: Ảnh X - quang nha khoa sau khi lấy ngưỡng lặp
2.1.4. Nhận xét phương pháp lấy ngưỡng lặp
- Ưu điểm: Sự đơn giản của phương pháp ngưỡng giúp chúng ta dễ dàng
cài đặt và chi phí tính toán (thời gian, bộ nhớ) thấp.
+ Thuật toán lấy ngưỡng chung toàn cục có độ phức tạp thấp: O(n) với n
là số lượng điểm ảnh.
+ Thuật toán lấy ngưỡng thích nghi: độ phức tạp O(nk), với n là số điểm
ảnh của ảnh ban đầu, k là số điểm ảnh vùng láng giềng cho mỗi điểm ảnh đang
xét.
+ Thuật toán lấy ngưỡng lặp có độ phức tạp là: O(nt), với n là số điểm ảnh

của ảnh đầu vào, t là số lần lặp.
- Nhược điểm: Cần phải chọn giá trị ngưỡng thích hợp và các giá trị này
ảnh hưởng rất nhiều đến kết quả phân đoạn ảnh . Phương pháp này rất nhạy cảm
với những ảnh nhiễu và phù hợp cho những ảnh mà chứa các đối tượng đồng
nhất và độ sáng đồng đều trên nền. Kết quả thu được rời rạc, không liên tục [3].

19


Ta có thể hạn chế một số nhược điểm như: các giá trị ngưỡng có thể được
lựa chọn bằng cách phân tích hình dạng histogram của hình ảnh; sử dụng một số
kỹ thuật tiền xử lý như nâng ảnh để có được kết quả tốt hơn trong phân đoạn.
Thông thường, phương pháp lấy ngưỡng ít khi được sử dụng đơn lẻ trong
phân đoạn ảnh. Nó thường được sử dụng phối hợp với các phương pháp khác
như trong [13], tác giả đã sử dụng lấy ngưỡng như một giai đoạn trong cả quá
trình phân đoạn ảnh gồm: lọc nhiễu, lấy ngưỡng, và gán nhãn các pixel vào các
vùng liên thông. Từ đó có thể thu được kết quả một cách tốt nhất.
2.2. Phương pháp tập mức
Phương pháp tập mức được đưa ra bởi Osher and J. Sethian cho sự lan
truyền phía trước, được áp dụng cho mô hình sóng biển và ngọn lửa [11]. Và
Malladi áp dụng nó cho mục đích ảnh y khoa [10]. Các phương pháp tập mức
ngày càng thu hút sự quan tâm của các nhà nghiên cứu trên nhiều lĩnh vực khác
nhau.
2.2.1. Ý tưởng
Ý tưởng của phương pháp tập mức là bao quanh một bề mặt bởi một
đường cong. Do có thể phát hiện hiệu quả các đặc điểm hình ảnh như các
góc/cạnh, các phương pháp tập mức đã được sử dụng một cách rộng rãi.
Đường biên của phân đoạn có thể được định nghĩa như một phần của bề
mặt mà có tập mức bằng 0. Đặt φ là bề mặt ẩn (implicit surface) như sau:
Φ (X,t) = ±d

(2.5)

Trong đó X là một vị trí trong vùng đang xét (ảnh), t là thời gian và d là
khoảng cách giữa X và tập mức 0. Dấu trước d là dương nếu X bên ngoài mặt
mức 0, ngược lại nó mang dấu âm.

(2.6)
Để di chuyển mặt mức, ta cần định nghĩa trường vận tốc F mà nó chỉ rõ
cách mà các điểm biên di chuyển theo thời gian. Dựa trên các biến vật lý cụ thể

20