Nghiên cứu kỹ thuật tạo hình 3d từ ảnh chụp cắt lớp trong y tế

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG

PHẠM VĂN HƯNG

NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT TẠO HÌNH 3D
TỪ ẢNH CHỤP CẮT LỚP TRONG Y TẾ

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

THÁI NGUYÊN - 2016

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG

PHẠM VĂN HƯNG

NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT TẠO HÌNH 3D
TỪ ẢNH CHỤP CẮT LỚP TRONG Y TẾ
Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số: 60.48.01.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

Người hướng dẫn khoa học: TS. NGUYỄN VĂN TẢO

THÁI NGUYÊN - 2016

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


i

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan bản luận văn này là kết quả nghiên cứu của bản thân (ngoài
những phần tham khảo đã được chỉ rõ) dưới sự hướng dẫn của TS Nguyễn Văn Tảo.
Nếu có gì sai phạm tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm.
Tác giả luận văn

Phạm Văn Hưng

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


ii
LỜI CẢM ƠN
Trong quá trình thực hiện luận văn, tôi đã nhận được nhiều sự hướng dẫn, giúp
đỡ tận tình của các thầy cô, gia đình, bạn bè. Trước tiên, tôi xin được bày tỏ lòng
biết ơn chân thành tới thầy giáo hướng dẫn, TS Nguyễn Văn Tảo. Trong suốt hai
năm qua, tôi đã nhận được sự giúp đỡ, động viên và đặc biệt sự hướng dẫn tận tình
giúp tôi nắm rõ mục tiêu và định hướng nghiên cứu trong luận văn.
Tôi xin được gửi lời cảm ơn đến tập thể các thầy cô giáo của Trường Đại học

Công nghệ thông tin và Truyền thông đã trang bị cho tôi thêm kiến thức trong suốt
thời gian học tập tại trường.
Cuối cùng, với những tình cảm sâu sắc nhất, tôi xin chân thành gửi tới gia
đình và bạn bè, những người đã luôn ở bên, động viên, chia sẻ với tôi về mọi mặt
giúp tôi hoàn thành khóa học.
Quá trình thực hiện đề tài không tránh khỏi thiếu sót em rất mong nhận được
sự đóng góp ý kiến của các thầy, cô giáo và các bạn đồng nghiệp đối với đề tài
nghiên cứu của em để đề tài được hoàn thiện hơn
Em xin trân trọng cảm ơn!
Thái Nguyên, ngày

tháng

năm 2016

Tác giả luận văn

Phạm Văn Hưng

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


iii

MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................ii
MỤC LỤC.............................................................................................................iii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ........................................ v
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ .............................................................................. vi
Chương 1. ẢNH Y TẾ VÀ TÁI TẠO HÌNH ẢNH 3D ......................................... 3
1.1 Ảnh y tế......................................................................................................... 3
1.2 Ảnh cắt lớp .................................................................................................... 4
1.2.1 Lịch sử ra đời ......................................................................................... 4
1.2.2 Nguyên lý chụp CTscanner (computed tomography) .............................. 9
1.2.3 Chuẩn ảnh cắt lớp ................................................................................. 14
1.3 Mô hình 3 chiều và chẩn đoán, khám chữa bệnh .......................................... 21
1.3.1 Một số khái niệm về đồ họa 3 chiều ..................................................... 21
1.3.2 Các ứng dụng cơ bản của đồ họa 3 chiều ............................................. 23
1.4 Bài toán tái tạo mô hình 3 chiều từ ảnh cắt lớp ............................................ 26
Chương 2. KỸ THUẬT TÁI TẠO HÌNH 3D TỪ ẢNH CHỤP CẮT LỚP ....... 28
2.1 Tổng quan về kỹ thuật tái cấu trúc mô hình 3D từ ảnh cắt lớp ..................... 28
2.1.1 Cấu trúc mô hình 3D ............................................................................ 28
2.1.2 Phương pháp tổng quát tái cấu mô hình 3D từ tập ảnh cắt lớp .............. 32
2.2 Các kỹ thuật áp dụng tái cấu trúc mô hình 3D............................................. 35
2.2.1 Các kỹ thuật áp dụng trong tiền xử lý ảnh cắt lớp ................................ 36
2.2.2 Phân lớp và xác định biên đối tượng cần tái cấu trúc 3D....................... 40
2.2.3 Xác định tập đỉnh và tập mặt khi tái cấu trúc mô hình 3D .................... 47
2.3 Một số kỹ thuật nâng cao chất lượng mô hình 3 chiều khi tái cấu trúc ........ 49
2.3.1 Kỹ thuật nội suy nâng cao mô hình tái cấu trúc ................................... 49
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


iv
2.3.2 Một số phương pháp nội suy ............................................................... 50
Chương 3. THỰC NGHIỆM VÀ ỨNG DỤNG .................................................. 53

3.1 Yêu cầu thực nghiệm, ứng dụng .................................................................. 53
3.2 Công cụ và các bước thực hiện chương trình ............................................... 55
3.3 Một số kết quả thực nghiệm ........................................................................ 59
KẾT LUẬN .......................................................................................................... 74
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................... 76

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


v

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

STT

1

Ký hiệu/
Chữ viết tắt

DICOM

Viết đầy đủ

Digital Imaging and
Communications in Medicine

Ý nghĩa

Tiêu chuẩn để bắt tay, lưu
trữ, in ấn và thu/nhận hình
ảnh trong y tế

Computed Tomography Scanner

Chụp cắt lớp vi tính

MRI

Magnetic Resonance Imaging

Chụp cộng hưởng từ

4

PET

Positron Emission Tomography

Cắt lớp phát xạ posirtron

5

SPECT

Single Photon Emission

Chụp cắt lớp điện

Computed Tomography

toán phát xạ Photon

6

TD

7

CR

Computed radiography

X quang điện toán

8

DR

Direct radiography

X quang trực tiếp

9

US

Ultrasound

Siêu âm

10

PACS

Picture Archiving and

Hệ thống lưu trữ và truyền

Comunication System

thông hình ảnh y tế

2

CT

3

Theo dõi

Chẩn đoán hình ảnh kết
11

DSA

Digital Subtraction Angiography

hợp giữa việc chụp Xquang và xử lý số

3-Dimension

3 chiều

DEM

Digital Elevation Model

Mô hình số độ cao

NNI

Natural Neighbor Interpolation

Nội suy láng giềng tự nhiên

12

3D

13
14

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


vi

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình 1.1. Ảnh chụp X-Quang và ảnh siêu âm .......................................................... 4
Hình 1.2. Ảnh chụp cắt lớp vi tính (Computed tomography - CT) ........................... 4
Hình 1.3 Godfrey Hounsfield, Nobel Prize in Physiology or Medicine, 1979 .......... 5
Hình 1.4 Bản phác thảo về máy chụp cắt lớp vi tính của Sir Godfrey Hounsfield .... 6
Hình 1.5 Máy chụp cắt lớp vi tính đầu tiên .............................................................. 6
Hình 1.6 Máy CT toàn hân đầu tiên được phát triển................................................. 7
Hình 1.7 Máy CT thế hệ thứ I .................................................................................. 8
Hình 1.8 Máy CT thế hệ thứ II................................................................................. 8
Hình 1.9 Máy CT thế hệ thứ III ............................................................................... 9
Hình 1.10 Máy CT thế hệ thứ IV ............................................................................. 9
Hình 1.11 Nguyên lý chụp CLVT và độ phân giải ảnh kỹ thuật số......................... 10
Hình 1.12 Điểm ảnh (pixel) ................................................................................... 10
Hình 1.13 Chụp CT xoắn ốc .................................................................................. 12
Hình 1.14 Nguyên lý chụp CLVT đa dãy đầu thu .................................................. 13
Hình 1.15 Các ảnh được lưu dưới dạng DICOM [19] ............................................ 14
Hình 1.16 Cấu tạo Data Set ................................................................................... 16
Hình 1.17 Cấu trúc file DICOM ............................................................................ 18
Hình 1.18 Các ứng dụng đồ họa 3 chiều ................................................................ 22
Hình 2.1 Mô hình 3D tim người ............................................................................ 28
Hình 2.2 Một mặt của hình hộp được tạo bởi 2 mặt tam giác ................................. 31
Hình 2.3 Mô hình 3D thu được từ tập đỉnh: VertexList , tập mặt: FaceList, tập
UV: UVs ....................................................................................... 32
Hình 2.4 Ảnh chụp cắt lớp theo không gian hai chiều ............................................ 33
Hình 2.5 Ảnh mô phỏng các lát cắt xếp liên tiếp nhau[21] ..................................... 34
Hình 2.6 Quy trình hiển thị đối tượng 3D .............................................................. 35
Hình 2.7 Ảnh chụp chiếu trước và sau tiền xử lý ................................................... 40
Hình 2.8 Ảnh chụp chiếu trước và sau phân đoạn .................................................. 44
Hình 2.9 Ảnh chụp chiếu trước và sau phân đoạn làm rõ xương ............................ 44
Hình 2.10 Ảnh chụp chiếu sau phân đoạn làm rõ xương và loại bỏ nhiễu .............. 45

Hình 2.11 Ảnh chụp chiếu áp dụng tìm biên .......................................................... 47
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


vii
Hình 2.12 Tập các đỉnh biên được xếp chồng lên nhau tạo thành tập đỉnh của mô
hình 3D................................................................................................. 47
Hình 2.13 Biểu diễn tập đỉnh trên mặt phẳng ......................................................... 48
Hình 3.1 Giao diện chung chương trình tái cấu trúc mô hình 3D từ ảnh chụp cắt lớp........ 55
Hình 3.2 Mở thu mục chứa định dạng ảnh ............................................................. 56
Hình 3.3 Lựa chọn thư mục lưu tập ảnh trên máy tính ........................................... 56
Hình 3.4 Lựa chọn tập ảnh DICOM ....................................................................... 57
Hình 3.5 Quan sát ảnh DICOM ............................................................................. 58
Hình 3.6 Hình ảnh mô hình 3D thu được từ chương trình dùng trong chẩn đoán. .. 59
Hình 3.7 Bệnh án điều trị nội trú ........................................................................... 61
Hình 3.8 Hồ sơ bệnh án điều trị nội trú .................................................................. 63
Hình 3.9 Gãy xương gò má và xoang hàm trái trên phim chụp cắt lớp vi tính ........ 63
Hình 3.10 Khi chạy chương trình thực nghiệm tái cấu trúc mô hình 3D ................. 64
Hình 3.11 Phiếu kết quả chụp cắt lớp vi tính.......................................................... 65
Hình 3.12 Bệnh án điều trị nội trú.......................................................................... 66
Hình 3.13 Hồ sơ bênh án điều trị nội trú ................................................................ 68
Hình 3.14 Hình ảnh vỡ xương chẩm trái ................................................................ 68
Hình 3.15 Khi chạy chương trình thực nghiệm tái cấu trúc mô hình 3D................. 69
Hình 3.16 Phiếu kết quả chụp cắt lớp vi tính.......................................................... 69
Hình 3.17 Bệnh án điều trị nội trú.......................................................................... 70
Hình 3.18 Hồ sơ điều trị nội trú ............................................................................. 71
Hình 3.19 Hình ảnh vỡ xương trên phim chụp cắt lớp vi tính................................. 72
Hình 3.20 Khi chạy chương trình thực nghiệm tái cấu trúc mô hình 3D ................. 72

Hình 3.21 Phiếu kết quả chụp cắt lớp vi tính.......................................................... 73

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


1

MỞ ĐẦU
Ngày nay, việc ứng dụng Công nghệ thông tin trong y học đã mang lại những
hiệu quả khả quan. Trong đó, sự ra đời của các thiết bị chẩn đoán hình ảnh như máy
chụp cắt lớp vi tính (CT-Scanner), máy chụp cộng hưởng từ (MRI)... đã giúp cho
các bác sỹ nâng cao chất lượng khi chẩn đoán và tiên lượng bệnh. Ở nước ta, những
thiết bị đó ngày nay đã trở thành những thiết bị được sử dụng rất rộng rãi và thường
quy trong các cơ sở Y tế từ các bệnh viện tuyến Trung ương tới tuyến huyện, xã.
Các máy chụp CT-Scanner, MRI dựa trên các nguyên lý ghi hình khác nhau
nhưng đều mang lại dữ liệu là thông tin hình ảnh 3 chiều của đối tượng khảo sát.
Những dữ liệu trên sẽ được chuyển cho máy vi tính xử lý để xây dựng lại mô hình
giống như nguyên mẫu.
Việc tạo dựng hình ảnh 3 chiều sẽ mang lại những hình ảnh trực quan, những
góc nhìn của một hay nhiều bộ phận liên quan; giúp cho bác sỹ có cái nhìn chi tiết
của các tổn thương, các cấu trúc giải phẫu, từ đó đem lại hiệu quả cho công tác chẩn
đoán và điều trị bệnh.
Trên thế giới việc tái tạo ảnh 3D được phát triển trong khoảng vài chục năm
gần đây, có khá nhiều phần mềm thương mại tái tạo ảnh 3 chiều từ các lát cắt như:
3D-Doctor, eFilm, Vitrea2, DICOMWork… và cài đặt trên hệ thống máy tính của
các hãng sản xuất thiết bị với giá thành cao.
Tại Việt Nam, việc nghiên cứu phần mềm nhằm xử lý hình ảnh y tế còn là
lĩnh vực mới và chỉ có một vài nghiên cứu nhỏ được công bố. Kinh phí dành cho y

tế còn hạn hẹp nên hiện nay các bệnh viện nhỏ, bệnh viện địa phương không đủ khả
năng trang bị những thiết bị chẩn đoán hình ảnh vì giá thành thiết bị và phần mềm
chuyên dụng rất đắt.
Hình ảnh ba chiều ngày càng chiếm vai trò quan trọng trong chẩn đoán và
điều trị, nghiên cứu về hình ảnh y tế là lĩnh vực quan trọng của ngành kỹ thuật y
sinh. Việc nghiên cứu thuật giải tạo dựng hình ảnh ba chiều cụ thể là từ ảnh chụp
cắt lớp trong y khoa nhằm xây dựng lý thuyết và ứng dụng phục vụ trong công tác
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


2
chuẩn đoán, điều trị bệnh tốt hơn. Vì vậy bài toán đặt ra là “Nghiên cứu kỹ thuật
tạo hình 3D từ ảnh chụp cắt lớp trong y tế”. Là bài toán thực tiễn có nhiều ý nghĩa,
cần được đầu tư nghiên cứu, tìm hiểu. Nội dung luận văn bao gồm ba chương:
 Chương 1: ẢNH Y TẾ VÀ TÁI TẠO HÌNH ẢNH 3D
Chương này tổng quan về ảnh y tế và ứng dụng trong khám chữa bệnh, giới
thiệu hệ thống máy chụp cắt lớp và mô hình 3D trong chẩn đoán, khám chữa bệnh
tại Bệnh viện
 Chương 2: KỸ THUẬT TÁI TẠO HÌNH 3D TỪ ẢNH CHỤP CẮT LỚP
Tổng quan về kỹ thuật tái cấu trúc mô hình 3D từ ảnh cắt lớp
 Chương 3: THỰC NGHIỆM VÀ ỨNG DỤNG

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


3

Chương 1
ẢNH Y TẾ VÀ TÁI TẠO HÌNH ẢNH 3D
1.1 Ảnh y tế
Ảnh y tế là kĩ thuật và quá trình được sử dụng để tái tạo ra hình ảnh cơ thể
con người hoặc bộ phận cơ thể người phục vụ cho mục đích lâm sàng và cận lâm
sàng nhu cầu chẩn đoán, kiểm tra bệnh hoặc khoa học y tế (bao gồm cả giải phẫu và
sinh lý). Hình ảnh y tế đề cập đến một số kỹ thuật có thể được sử dụng như là
phương pháp không xâm lấn nhìn vào bên trong cơ thể. Y học hiện đại chẩn đoán
bệnh dựa vào các triệu chứng lâm sàng (chẩn đoán lâm sàng) và các triệu chứng cận
lâm sàng. Trong chẩn đoán cận lâm sàng thì chẩn đoán dựa trên hình ảnh thu được
từ những thiết bị chẩn đoán hình ảnh y học[10] (máy y tế) ngày càng chiếm một vai
trò quan trọng. Nhất là ngày nay với sự trợ giúp các thiết bị, máy y tế hiện đại, công
nghệ cao có các phần mềm tin học hỗ trợ giúp cho tái hiện lại hình ảnh bên trong cơ
thể bệnh nhân để phân biệt các bộ phận và phát hiện các tổn thương. Nó có thể được
sử dụng để hỗ trợ chẩn đoán hoặc điều trị các bệnh nội khoa khác nhau. Ngày nay,
công nghệ thông tin đóng vai trò quan trọng trong công tác quản lý, điều hành và
ứng dụng thành công trong công tác khám chữa bệnh tại các bệnh viên như chụp cắt
lớp, siêu âm, mổ nội soi v.v...Chẩn đoán hình ảnh y khoa góp phần quan trọng nâng
cao tính chính xác, kịp thời và hiệu quả cao trong chẩn đoán bệnh. Các phương
pháp chẩn đoán hình ảnh rất phong phú như chẩn đoán qua hình ảnh X quang, hình
ảnh siêu âm, nội soi, hình ảnh chụp cắt lớp vi tính, hình ảnh chụp cộng hưởng từ.
Một số ảnh y tế qua các phương pháp chẩn đoán

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


4

Hình 1.1. Ảnh chụp X-Quang và ảnh siêu âm

Hình 1.2. Ảnh chụp cắt lớp vi tính (Computed tomography - CT)
Điều đáng quan tâm ở đây là những hình ảnh này không phải là các định
dạng ảnh thông thường như: jpg, bitmap, gif... mà nó được định dạng theo chuẩn.
Từ các hình ảnh có được qua các phương pháp không xâm lấn, các bác sĩ sẽ
có thể để chẩn đoán, điều trị và chữa bệnh mà không gây ra bất kỳ tác dụng phụ có
hại. Việc sử dụng các hình ảnh y tế đã cho phép các bác sĩ để xem được các bộ phận
các tạng hay tổn thương bên trong bệnh nhân mà không cần phải đến phẫu thuật
mở. Hình ảnh y tế cũng giúp chúng ta tìm hiểu thêm về sinh học thần kinh, hành vi
của con người và mang đến cho các nhà khoa học từ sinh học, hóa học, vật lý liên
kết với nhau và các công nghệ phát triển, thường có thể được sử dụng trong nhiều
lĩnh vực.

1.2 Ảnh cắt lớp
1.2.1 Lịch sử ra đời
Thiết bị chụp cắt lớp vi tính (CLVT) - Còn gọi là chụp cắt lớp điện toán ra
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


5
đời là kết quả của nhiều phát minh quan trọng về vật lý và toán học có liên quan từ
nhiều năm trước:
- Năm 1917, nhà toán học người Đức tên là Radon đã tìm ra cơ sở toán học
của việc tái tạo cấu trúc của một vật thể 3 chiều trong không gian dựa trên vô số
những hình chiếu của vật thể đó.
- Năm 1963, Cormack là một kỹ sư vật lý người Mỹ phát minh ra nguyên lý
tái tạo cấu trúc vật thể theo phương pháp chiếu xạ bằng Cobalt 60.

- Năm 1967, dựa trên nguyên tắc vật lý trên đây của Cormack, một kỹ sư
người Anh tên là Hounsfield đã tái tạo thành công cấu trúc của vật thể bằng phương
pháp chiếu qua vật thể bức xạ tia X (tia Roentgen).

Hình 1.3 Godfrey Hounsfield, Nobel Prize in Physiology or Medicine, 1979

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


6

Hình 1.4 Bản phác thảo về máy chụp cắt lớp vi tính của Sir Godfrey Hounsfield

Hình 1.5 Máy chụp cắt lớp vi tính đầu tiên
Năm 1970, Nhận thấy các hạn chế của phương pháp chụp X quang thông
thường và kỹ thuật chụp tomography, kết hợp với hiểu biết về tia X đã được nghiên
cứu trước đó, Sir Godfrey Hounsfield và Cormack độc lập nghiên cứu và tìm ra kỹ
thuật chụp của máy CT. Ứng dụng đầu tiên của máy CT là chụp não. Nhờ phát
minh này, họ đã cùng nhau chia sẻ giải thưởng Nobel năm 1979.
Năm 1974, DR. ROBERT LEDLEY phát triển máy CT toàn thân đầu tiên
trên thế giới
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


7

Hình 1.6 Máy CT toàn hân đầu tiên được phát triển
Quá trình phát triển: Năm 1967 Housfield (Anh) dựa trên nguyên lý tạo ảnh
đã thiết kế được một thiết bị dùng tia X-quang để đo những vật thể thí nghiệm bằng các
chất nhân tạo và lập được chương trình cho máy tính ghi nhớ và tổng hợp kết quả.
Ngày 1.10.1971 Housfield và Ambrose (Anh) đã cho ra đời chiếc máy chụp
cắt lớp vi tính sọ não đầu tiên. Thời gian chụp và tính toán cho một quang ảnh lúc
này cần 2 ngày.
Năm 1974 Ledley (Mỹ) hoàn thành chiếc máy chụp cắt lớp vi tính (CT
scanner) toàn thân đầu tiên, thời gian chụp một quang ảnh mất vài phút.
Và đến năm 1977 trên thị trường thế giới xuất hiện loại máy chụp CTscan với
thời gian chụp một quang ảnh chỉ 20 giây. Cho đến nay đã có 4 thế hệ máy chụp
CTscan ra đời.
- CT thế hệ 1: chùm tia song song; nguồn, detector tịnh tiến và quay: máy có
một đầu dò, sử dụng nguyên tắc quay và tịnh tiến. Chùm tia X-quang cực nhỏ chiếu
qua cơ thể tới đầu dò để thu nhận kết quả. Bóng phát tia X phải quay quanh cơ thể
1800 để hoàn thành một lớp cắt. Khi quay 10 thì phát tia và quét ngang cơ thể để đo,
một quang ảnh mất vài phút.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


8

Hình 1.7 Máy CT thế hệ thứ I
- CT thế hệ 2: chùm tia xẻ quạt; mảng detector tuyến tính; nguồn, detector tịnh
tiến: máy có nhiều đầu dò, sử dụng theo nguyên tắc quay và tịnh tiến. Chùm tia Xquang có góc mở 100, đối diện có một nhóm 5-50 đầu dò. Do chùm tia X rộng hơn,
nên giảm được số lần quét ngang. Thời gian chụp một quang ảnh từ 15-20 giây

Hình 1.8 Máy CT thế hệ thứ II
- CT thế hệ 3: chùm tia xẻ quạt; cung detector; nguồn, detector chỉ quay: máy
có nhiều đầu dò (200-600 đầu dò), sử dụng nguyên tắc quay đơn thuần. Chùm tia X
có góc mở rộng hơn, chùm hết phần đầu dò quay cùng chiều với bóng phát tia và
ghi kết quả. Thời gian chụp một quang ảnh từ 1-4 giây, độ mỏng lớp cắt đạt 2mm.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


9

Hình 1.9 Máy CT thế hệ thứ III
- CT thế hệ 4: chùm tia xẻ quạt; vòng detector; nguồn quay: máy có hệ thống
đầu dò tĩnh, cố định vào 3600 của đường tròn, số lượng đầu dò lên tới 1000. Bóng
phát tia X-quang quay quanh trục cơ thể và phát tia. Thời gian chụp một quang ảnh
đạt tới 1 giây, thuận lợi cho khảo sát các tạng chuyển động. Loại máy cực nhanh với
thời gian cần cho một quang ảnh chỉ 0,1 giây, hoặc chụp cine CTscan được dùng
trong chẩn đoán tim mạch.

Hình 1.10 Máy CT thế hệ thứ IV

1.2.2 Nguyên lý chụp CTscanner (computed tomography)
 Nguyên lý chung
Nguyên lý chụp CLVT dựa trên phép đo tỷ trọng[21]. Trong cơ thể con người
mỗi cơ quan khác nhau sẽ có khả năng hấp thụ tia X khác nhau. Căn cứ vào việc
tính toán chỉ số hấp thụ này (dựa trên đo và tính toán hệ số suy giảm cường độ tia X
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


10
sau khi đi qua phần cơ thể) bằng các đầu dò (Detector) mà máy tính tạo ra được
hình ảnh của cơ quan cần thăm khám.
Nguyên lý tạo ảnh của chụp CLVT[18] là dựa trên công nghệ kỹ thuật số. Các
lát cắt ngang qua vùng cơ thể cần được khảo sát được phân tích thành nhiều khối
nhỏ. Các khối riêng lẻ này được gọi là các phần tử thể tích hay khối thể tích mô.
Thành phần, độ dày của của khối thể tích mô cùng với tính chất chùm tia X sẽ xác
định mức độ hấp thu tia X của các khối này.



Hình 1.11 Nguyên lý chụp CLVT và độ phân giải ảnh kỹ thuật số
Các dữ liệu số về sự hấp thu tia X của các khối thể tích mô được máy tính
chuyển thành các độ xám khác nhau của các phần tử hình hay điểm ảnh trên hình.
Trong một đơn vị thể tích nếu có số các đơn vị ảnh càng nhiều (Pixel) thì độ phân
giải của nó càng cao.
Pixel aspect ratio
PAR=x/y=4:3
x: pixel width
y: pixel height

Hình 1.12 Điểm ảnh (pixel)
Mỗi điểm ảnh là một đơn vị thể tích có chiều rộng (x) và chiều cao (y)
Các đơn vị thể tích được mã hoá các thông số về đặc điểm tỉ trọng, vị trí (toạ
độ) và được máy tính ghi lại. Sau đó máy tính dựng lại hình ảnh của mặt cắt dựa
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


11
trên các thông số đã ghi của các đơn vị thể tích để tạo ra hình ảnh của cấu trúc trên
lớp cắt. Phương pháp này cho phép phân biệt các cấu trúc cơ thể trên cùng một mặt
phẳng có độ chênh lệch tỉ trọng 0,5%. Nếu số điểm ảnh càng nhiều (các đơn vị thể
tích càng nhỏ) thì hình ảnh càng mịn (ảnh càng nét). Số lượng điểm ảnh được gọi là
độ phân giải của ảnh. Như vậy độ phân giải càng cao thì ảnh càng nét, cho phép
phân biệt ranh giới giữa các cấu trúc càng rõ và cho phép phát hiện được các tổn
thương có cấu trúc nhỏ.
Thành phần chính của máy CT là một bóng phát tia X và bộ phận thu nhận tín
hiệu (detectors), được đặt trong một khoang máy hình tròn (gantry) ở vị trí đối diện
nhau và có thể quay quanh cơ thể bệnh nhân. Bóng phát tia X được coi là “trái tim”
của máy. Một chùm tia X rất hẹp phát ra từ bóng, xuyên qua một phần cơ thể và
được bộ phận thu nhận tín hiệu tiếp nhận. Bộ phận tiếp nhận này bao gồm một hay
nhiều dãy đầu thu, được cấu tạo bằng các tinh thể nhấp nháy hay các buồng ion hóa,
cho phép lượng hóa sự suy giảm của tia X sau khi đi qua cơ thể. Độ nhạy của các
đầu thu cao hơn rất nhiều so với phim X-quang. Hệ thống máy tính sẽ biến đổi các
thông tin lượng hóa này thành hình ảnh. Cơ quan hay tổ chức nào của cơ thể có mức
độ cản tia nhiều (xương, răng, sỏi, vôi hóa, máu xuất huyết...) sẽ có màu trắng và
ngược lại nếu cản tia ít sẽ có màu tối (mỡ, dịch, phổi, khí...).
CT xoắn ốc
Thuật ngữ “CT xoắn ốc” (helical hay spiral CT) được dùng để chỉ các máy
CT có thể chụp theo chế độ xoắn. Cho đến thời điểm hiện nay, tất cả các máy CT
đều có thể đồng thời chụp theo hai chế độ: Cắt trục (axial) và cắt xoắn ốc. Cắt trục
là khi bóng quay, bàn di chuyển từng nấc và bóng sẽ phát tia khi bàn dừng chuyển
động. Chế độ cắt trục thường phục vụ cho các kỹ thuật xạ trị, GammaKnife và
CyberKnife với mục đích là hình ảnh sau chụp có độ chính xác cao, không chịu ảnh
hưởng của chuyển động bệnh nhân. Nhược điểm của chế độ này là chụp chậm, theo

từng nấc chuyển động của bàn, bắt đầu từ đỉnh cho tới đáy của cơ quan thăm khám, bờ
ngoài của hình ảnh dựng 2D hay 3D có dạng bậc thang . Cắt xoắn ốc là khi bóng quay
và phát tia, bàn di chuyển liên tục, quỹ đạo của bóng so với cơ thể bệnh nhân là một
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


12
đường xoắn ốc. Ưu điểm của cắt xoắn ốc là tốc độ chụp nhanh hơn, khắc phục được
nhiễu ảnh do cử động (hô hấp, nhu động ruôt, ...), đường ranh giới của hình ảnh dựng
liên tục, không bị mấp mô.

Hình 1.13 Chụp CT xoắn ốc
- Nguyên lý chụp cắt lớp vi tính đa dãy[4]: Về cơ bản bóng phát tia X, đầu
thu nhận và công nghệ tạo ảnh kỹ thuật số tương tự như máy đơn dãy. Cấu tạo khác
biệt của máy đa dãy là bóng sẽ có nhiều khe phát tia và phía đối diện sẽ có nhiều
đầu thu nhận sắp xếp theo chiều dọc của khung máy. Tốc độ quay của bóng ở máy
đa dãy cũng được đẩy lên rất cao (từ 0,32s-0,6s/vòng quay) tùy thế hệ máy. Kỹ
thuật chụp xoắn tốc độ nhanh hơn, bề dày lớp cắt, quãng cách giữa các lớp cắt
mỏng hơn đó là những ưu thế tuyệt đối của máy đa dãy. Mặc dù có nhiều dãy song
trên thực tế không phải bao giờ máy cũng sử dụng các dãy một cách tối đa. Tùy
thuộc vào từng mục đích thăm khám mà người ta sẽ lựa chọn chương trình chụp với
số lượng khe phát tia và số đầu thu hoạt động một cách phù hợp nhất. Sử dụng máy
đa dãy sẽ hạn chế được các xảo ảnh khi thăm khám các cơ quan không tĩnh trong cơ
thể (tim, phổi, dòng chảy mạch máu...) và việc lắp ghép các lớp cắt mỏng hơn sẽ tạo
ra được hình ảnh liên tục của các cơ quan cần thăm khám mà không có sự chồng lắp
ảnh. Kết hợp kỹ thuật tái tạo chồng lấp, chụp cắt lớp vi tính đa dãy (MSCT) có thể
tạo ra các hình ảnh ở nhiều bình diện khác nhau ( MPR) với độ phân giải không ém
nhiều so với ảnh có được từ các lát cắt cơ bản. Điều này giúp cho việc quan sát

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


13
được các tổn thương một cách liên tục ở các bình diện khác nhau và có thể đo đạc
chính xác kích thước của chúng.

Hình 1.14 Nguyên lý chụp CLVT đa dãy đầu thu
Hiện nay trên thế giới, các hãng sản xuất máy CT đã ngừng chế tạo loại máy
CT một lát cắt (single-slice CT) hay một dãy đầu thu. Máy có cấu hình thấp nhất
hiện nay là CT hai dãy đầu thu (dual-slice CT) và trong tương lai gần sẽ chỉ sản
xuất CT 4 dãy đầu thu trở lên. Công nghệ chế tạo CT phát triển theo hai hướng: (1)
Tăng số lượng dãy đầu thu để tăng tốc độ chụp, ví dụ như các hãng Philips,
Siemens, GE đã cho ra đời máy CT 128 dãy đầu thu, Toshiba có CT 320 dãy. Máy
CT chụp nhanh nhất hiện nay cho phép chụp tim và mạch vành trong một nhịp đập,
chụp toàn bộ não và tưới máu não trong một vòng quay của bóng (0,35 giây), (2)
Tăng số lượng nguồn phát tia (từ một nguồn trở thành hai nguồn), loại máy này cho
phép chụp với hai mức năng lượng khác nhau, cho ra hai loại ảnh và sau đó có thể
chồng hình lên nhau.
Sự ra đời của máy chụp CLVT thực sự là một cuộc cách mạng trong lĩnh vực
chẩn đoán hình ảnh, không chỉ vì cấu trúc vật thể được hiển thị với độ phân giải rất
cao mà điều quan trọng nữa là phương pháp tái tạo ảnh này đã khắc phục được một
nhược điểm rất cơ bản của X quang qui ước đó là sự chồng hình (các tạng, các bộ
phận nằm trên đường đi của tia x sẽ bị chồng hình trên phim chụp, không tách biệt
được). Ngược lại, trên mỗi lớp cắt của ảnh chụp CLVT, các bộ phận được tách biệt
rõ. Ví dụ, trên một lớp cắt qua sọ ta có thể thấy rõ giới hạn các thành phần chất
trắng, chất xám, hệ thống các não thất cũng như các ổ thay đổi tỷ trọng bất thường
của mô não đều được xác định chính xác.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


14

1.2.3 Chuẩn ảnh cắt lớp
Các ảnh được sinh ra từ các máy sinh ảnh CT, MRI... là các ảnh 2D được lưu
trữ dưới định dạng DICOM[11,20]. Ngày nay hầu hết các bệnh viện trên thế giới
đều áp dụng DICOM vào trong các thiết bị y khoa.

Hình 1.15 Các ảnh được lưu dưới dạng DICOM [19]
DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine): Tiêu chuẩn ảnh
và truyền thông trong y tế, được phát triển từ năm 1988, là qui chuẩn về định dạng
và trao đổi ảnh y tế cùng các thông tin liên quan, từ đó tạo ra một phương thức
chung nhằm đáp ứng nhu cầu của các nhà sản xuất cũng như người sử dụng trong
việc kết nối, lưu trữ, trao đổi, in ấn ảnh y tế. Tiêu chuẩn này bao gồm cả việc định
nghĩa cấu trúc tập tin và giao thức truyền thông tin. Giao thức truyền thông tin là
một giao thức ứng dụng sử dụng nền tảng TCP/IP để giao tiếp lẫn nhau giữa các hệ
thống. Các tập tin DICOM có thể được trao đổi lẫn nhau giữa các hệ thống khi các hệ
thống này có khả năng thu nhận hình ảnh và dữ liệu bệnh nhân theo định dạng
DICOM. Hiệp hội các nhà sản xuất điện - điện tử Hoa kỳ nắm giữ bản quyền của tiêu
chuẩn (DICOM broschure). Tiêu chuẩn này được phát triển bởi Ủy ban tiêu chuẩn
DICOM, với các thành viên thuộc Hiệp hội Các nhà sản xuất Điện - Điện tử Hoa Kỳ.
Tiêu chuẩn DICOM cho phép việc tích hợp dễ dàng các máy thu nhận hình
ảnh, server, trạm làm việc (workstation), máy in và các thiết bị phần cứng khác có
nối mạng từ các nhà sản xuất khác nhau vào trong hệ thống PACS (Hệ thống PACS
được ứng dụng trong quá trình thu thập, truyền tải, lưu trữ, quả lý, chẩn đoán, xử lý
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


15
thông tin của các thiết bị trị liệu kĩ thuật số như CT, MR, US, X quang, DSA, CR.).
Các thiết bị khác nhau được đi kèm một bảng đáp ứng các tiêu chuẩn DICOM để
làm rõ các lớp dịch vụ mà thiết bị này hỗ trợ. DICOM đã dần dần được chấp nhận
rộng rãi ở các bệnh viện và phòng khám.
DICOM là một chuẩn công nghệ áp dụng cho việc truyền hình ảnh và thông
tin y tế giữa những thiết bị điện tử như máy chụp cắt lớp - CT, cộng hưởng từ - MRI
hay siêu âm-ultrasound. Mục đích là cung cấp một cấu trúc mở để các thiết bị của
những hãng khác nhau có thể kết nối được với nhau. DICOM dựa trên mô hình mở
OSI (Open System Interconnect). DICOM thuộc về tầng thứ 7 (tầng ứng dụng).
DICOM là một mô hình hướng đối tượng trong đó thông tin và những chức năng
được nhóm lại thành những gói (packet) gọi là đối tượng (object) cho dễ quản lý.
DICOM có những thông tin tường minh về đối tượng. Với DICOM, phương thức có
thể điều khiển những chức năng dựa trên những thông tin về đối tượng để xem đưa
ảnh ra file hay trên film, vùng hình ảnh sẽ xuất hiện trên phim với mục đích nghiên
cứu, chẩn đoán cho bệnh nhân người ta sẽ đưa ra một tập hợp ảnh liên quan đến
bệnh nhân đó trên một không gian nghiên cứu của bệnh nhân.
Một file DICOM ngoài dữ liệu về bản thân hình ảnh, còn chứa cả những
thông tin khác như thông tin về bệnh nhân, về loại máy scan, v.v.... Vì thể tổ chức
của file DICOM được xây dựng dựa trên phần Header - phần dữ liệu chứa các
thông tin chung và phần Data Set - phần dữ liệu về hình ảnh.
 File ảnh DICOM
- File DICOM là file lưu trữ theo định dạng DICOM. File này lưu trữ những
thông tin sau[5]:
 Thông tin bệnh nhân.
 Thông tin về lần khám của ảnh.

 Thông tin lượt viếng thăm.
 Thông tin về thiết bị y khoa đã sinh ra ảnh.
 Ảnh của bệnh nhân.
- DICOM hỗ trợ các định dạng ảnh JPEG, JPEG Lossless , JPEG 2000, LZW
và Run-length encoding (RLE).
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn


16
Cấu trúc căn bản của file DICOM là Data Set.

Hình 1.16 Cấu tạo Data Set
- Các khái niệm trong DICOM
Khái niệm
Data Set

Ý nghĩa
- Là tập hợp nhiều Data Element trong một file DICOM.
- Là một đơn vị thông tin trong DICOM file. Date
Element chứa một thông tin đầy đủ. Các field trong Data
Data Element
Element có nhiệm vụ đặc tả đầy đủ một thông tin, đặc tả
bao gồm: ý nghĩa, giá trị, chiều dài của tin và định dạng
dữ liệu của tin.
- Là 2 số nguyên không dấu, mỗi số 16 bit. Cặp số nguyên
này xác định ý nghĩa của Data Element như tên bệnh nhân,
chiều cao của ảnh, số bit màu, ... Một số xác định Group
Number và số kia xác định Element Number.

Tag
- Giá trị của Group Number và Element Number cho biết
Data Element nói lên thông tin nào. Các thông tin nào.
Các thông tin (Data Element) cùng liên quan đến một
nhóm ngữ nghĩa sẽ có chung số Group Number.
- Đây là field tùy chọn, tùy vào giá trị của Transfer
Syntax mà VR có mặt trong Data Element hay không.
VR (Value Representation)
- Giá trị của VR cho biết kiểu dữ liệu và định dạng giá trị
của Data Element.
- Cho biết số lượng Value của Value Field nếu Value
Field có nhiều giá trị.
VM (Value Multiplicity) - Nếu số lượng Value không xác định, VM sẽ có dạng “ab” với a số giá trị Value nhỏ nhất và b là số Value lớn
nhất có thể có của Data Element.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

http://www. lrc.tnu.edu.vn