1.2.Mục tiêu: 1 Tìm hiểu lí thuyết cơ bản, các phương pháp tạo ảnh ba chiều trong y tế và tập trungchủ yếu vào phương pháp tạo ảnh 3D từ các lát cắt song song và phương pháp tái tạo nổis
GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ
Hiện trạng vấn đề và phương pháp giải quyết
Đồ họa máy tính và tái tạo hình ảnh 3D của các vật thể bằng máy tính đã trở thành lĩnh vực thu hút nhiều sự quan tâm của giới nghiên cứu công nghệ thông tin trong nhiều thập kỷ Các hình ảnh được tạo ra từ máy tính hiện đã được ứng dụng rộng rãi và mang lại hiệu quả cao trong các lĩnh vực như giáo dục, giải trí, y tế, góp phần nâng cao trải nghiệm người dùng và hiệu quả công việc.
Tại Việt Nam, các thiết bị chẩn đoán hình ảnh 3D như máy MSCT, MRI, siêu âm 3D – 4D đã trở nên phổ biến tại các cơ sở y tế kỹ thuật cao Khác với các thiết bị tạo ảnh cắt lớp hai chiều thông thường, những thiết bị này có khả năng tái tạo hình ảnh ba chiều từ các lát cắt, nhờ vào các phần mềm mạnh mẽ chạy trên máy tính Các phần mềm thương mại như 3D-DOCTOR của Able Software, Vitrea2 đã được ứng dụng rộng rãi để nâng cao chất lượng chẩn đoán hình ảnh 3D trong y học hiện đại.
Vital Images, eFilm ,… Các phần mềm này có giá t ừ vài ngàn USD đến vài chục ngàn
USD tùy theo l ựa chọn của người sử dụng.
Hiện nay, ngành công nghệ thông tin Việt Nam chưa phát triển mạnh lĩnh vực phần mềm trong y tế, mặc dù chế tạo phần cứng như máy cắt lớp vẫn còn nhiều thách thức Năm 2004, phần mềm V Doctor của Đại học Bách khoa Hà Nội đã đạt giải ba tại cuộc thi Trí tuệ Việt Nam nhờ chức năng xử lý hình ảnh 3D trong y tế, cho thấy tiềm năng nghiên cứu phần mềm y tế của Việt Nam Một số sinh viên tại các trường đại học đã làm đề tài tốt nghiệp liên quan đến xử lý ảnh y tế, nhưng vẫn chưa có phần mềm thương mại đáng kể nào ra đời Hiện tại, các cơ sở y tế chủ yếu sử dụng các phần mềm xử lý và quản lý hình ảnh của nước ngoài như eFilm.
Thị trường phần mềm y tế tại Việt Nam hiện nay chủ yếu sử dụng các phiên bản đã bẻ khóa thay vì các phần mềm chính thức Điều này làm nổi bật sự cần thiết cấp bách của các giải pháp phần mềm y tế chuyên nghiệp, đặc biệt là các phần mềm xử lý hình ảnh y tế, nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe và đảm bảo tính bảo mật, hiệu quả trong hoạt động y tế.
Mục đích của đề tài này l à tìm hiểu một một lĩnh vực quan trọng của ng ành kĩ thuật y sinh nhưng còn khá m ới mẻ ở nước ta.
Để tiếp cận vấn đề này, cần có kiến thức tối thiểu về lập trình và đồ họa Tuy nhiên, tài liệu tiếng Việt về đề tài này hầu như không có, khiến việc nghiên cứu gặp nhiều khó khăn Do đó, phương pháp tiếp cận và thực hiện nghiên cứu của tác giả là dựa trên những kiến thức cơ bản về lập trình và đồ họa, kết hợp với các nguồn tài liệu quốc tế phù hợp để đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của nghiên cứu.
-Khảo sát tổng quan vấn đề thông qua Internet
-Tìm hiểu các ch ương trình mã nguồn mở, các ph ần mềm demo trong lĩnh vực
-Tự bổ sung kiến thức lập trình và kiến thức đồ hoạ ở mức cần thiết.
- Tham khảo học tập kinh nghiệm từ nhiều người trên th ế giới thông qua email, di ễn đàn.
- Tận dụng mã ngu ồn mở để thiết kế những phần mềm riêng.
Mục tiêu
1) Tìm hiểu lí thuyết cơ bản, các phương pháp tạo ảnh ba chiều trong y tế và tập trung chủ yếu vào phương pháp tạo ảnh 3D từ các lát cắt song song và phương pháp tái tạo nổi (stereo reconstruction)
2) Thiết kế và xây dựng các phần mềm tái tạo ảnh 3 chiều sử dụng được trong đào tạo, nghiên c ứu, trên cơ sở đó có t hể phát tri ển thành ph ần mềm ứng dụng trong thực tế.
Nhiệm vụ
Nhiệm vụ của đề tài gồm hai phần : tìm hiểu lí thuyết chung và xây d ựng các phần mềm ứng dụng.
Lý thuyết về tái tạo ảnh 3D đã có bước tiến vượt bậc nhờ sự phát triển trong vài chục năm gần đây, thúc đẩy nhiều nghiên cứu để cải thiện các phương pháp hiện có Hiện nay, vẫn liên tục có các công trình nghiên cứu giới thiệu các phương pháp mới nhằm nâng cao chất lượng và hiệu quả của quá trình tạo ảnh 3D trong chẩn đoán hình ảnh y khoa Luận văn sẽ tổng quan về ứng dụng của tạo ảnh 3D trong y học, các quy trình chung, thuật toán cơ bản, những thành tựu đã đạt được và các hướng phát triển khả thi trên thế giới hiện nay để tối ưu hóa quá trình chẩn đoán hình ảnh y khoa.
Hiện nay trên thế giới có nhiều phần mềm thương mại và nghiên cứu chuyên sâu có chức năng tái tạo ảnh 3D từ các ảnh 2D, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao trong lĩnh vực đồ họa máy tính Bên cạnh đó, còn có nhiều bộ công cụ miễn phí giúp người dùng dễ dàng thực hiện các dự án đồ họa mà không cần đầu tư nhiều chi phí Nhờ các phần mềm và toolkit đa dạng này, việc tạo dựng hình ảnh 3D từ ảnh 2D trở nên dễ dàng và phổ biến hơn, phù hợp với nhiều mục đích ứng dụng khác nhau trong ngành đồ họa.
+ Chương trình được xây dựng bằng một ngôn ngữ lập tr ình thông d ụng để dễ chia sẻ và phát tri ển.
Bạn nên sử dụng các bộ công cụ đồ họa mã nguồn mở để xây dựng phần mềm tái tạo ảnh 3D từ lát cắt song song, giúp bạn phát triển các ứng dụng đồ họa mạnh mẽ và tiết kiệm Chi phí Đồng thời, dự án còn hướng đến tạo ra ảnh nổi stereo từ 2 hoặc nhiều ảnh 2D chụp từ các góc nhìn khác nhau, giúp nâng cao trải nghiệm thị giác và ứng dụng trong lĩnh vực đồ họa và mô phỏng 3D.
Bố cục trình bày
Những nội dung đã được đề cập ở trên sẽ được trình bày với bố cục như sau :
Chương 2 : Lý thuy ết tổng quan
Chương 3 : Kết quả thực hành.
Chương 4 : Kết luận và hướng phát triển.
Trong quá trình trình bày luận văn, nhiều thuật ngữ tiếng Anh không có từ tiếng Việt tương ứng, do đó, cần giữ nguyên các thuật ngữ gốc kèm theo phần giải thích rõ ràng để đảm bảo người đọc dễ hiểu Rất mong các thầy cô và độc giả góp ý để tác giả có thể hoàn thiện nội dung hơn Trân trọng cảm ơn sự giúp đỡ quý giá của mọi người.
TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT
Đồ họa máy tính
Đồ họa máy tính là lĩnh vực sử dụng máy tính để tạo ra hình ảnh chân thực và sinh động Các yếu tố quan trọng trong đồ họa máy tính bao gồm lưu trữ dữ liệu, thao tác trên các mô hình hình học của đối tượng và xử lý các hình ảnh liên quan [1].
Một hệ đồ họa bao giờ cũng gồm có hai th ành phần chính là phần cứng và phần mềm
Phần cứng gồm các thiết bị hiển thị và nhập dữ liệu như màn hình, chuột, bàn phím, đảm bảo khả năng vận hành của hệ thống máy tính Phần mềm bao gồm các công cụ lập trình và chương trình ứng dụng đồ họa, hỗ trợ người dùng sáng tạo và xử lý hình ảnh Trong lĩnh vực đồ họa máy tính, có hai dạng chính là đồ họa hai chiều và đồ họa ba chiều, phục vụ đa dạng mục đích sử dụng từ thiết kế đến giải trí.
Việc thể hiện các đối tượng ba chiều trên máy tính là cần thiết vì phần lớn các đối tượng trong thế giới thực là ba chiều Biểu diễn các đối tượng này trên máy tính phải tuân theo các quy luật về phối cảnh, sáng, tối để giúp người xem dễ dàng hình dung và tưởng tượng lại hình ảnh một cách chính xác Các phương pháp biểu diễn 3D trên máy tính giống như các cách thể hiện đối tượng trên giấy hoặc qua camera, đều nhằm truyền tải hình dạng và chiều sâu của đối tượng một cách rõ ràng và chân thực.
Khi mô hình hóa và hiển thị cảnh 3 chiều, chúng ta phải xem xét nhiều khía cạnh khác nhau chứ không chỉ đơn giản thêm tọa độ thứ ba cho các đối tượng Bề mặt của đối tượng có thể được tạo thành từ nhiều tổ hợp các mặt phẳng và mặt cong khác nhau, đôi khi cần mô tả các thông tin bên trong của đối tượng Khi biểu diễn đối tượng 3D trên máy tính, chúng ta cần quan tâm đến các vấn đề liên quan đến cấu trúc, tính chính xác và khả năng hiển thị của mô hình để đảm bảo kết quả chân thực và hiệu quả.
Có hai phương pháp chính để biểu diễn đối tượng ba chiều, đó là phương pháp biểu diễn bề mặt (B-reps) và phương pháp biểu diễn theo phân hoạch không gian (space-partitioning representation) Phương pháp B-reps tập trung vào mô hình hóa bề mặt của đối tượng, giúp mô tả hình dạng chi tiết và chính xác Trong khi đó, phương pháp phân hoạch không gian chia đối tượng thành các phần nhỏ hơn để thuận tiện cho xử lý và phân tích trong các ứng dụng như mô phỏng và đồ họa 3D Cả hai phương pháp đều đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực kỹ thuật và thiết kế 3D, mang lại các giải pháp phù hợp cho các yêu cầu khác nhau của dự án.
Phương pháp B-reps mô tả đối tượng bằng một tập hợp các bề mặt giới hạn phần bên trong của đối tượng, giúp tái tạo các hình dạng phức tạp một cách chính xác Thông thường, các bề mặt phức tạp được xấp xỉ bởi các mảnh nhỏ hơn gọi là patch (mặt vá), giúp đơn giản hóa quá trình mô hình hóa Sử dụng kỹ thuật này, các kỹ sư và nhà thiết kế có thể tạo ra mô hình 3D chính xác và linh hoạt để phục vụ các ứng dụng trong CAD, in 3D, và các ngành công nghiệp khác Phương pháp B-reps là một trong những kỹ thuật phổ biến và hiệu quả trong mô hình hóa hình học phức tạp.
Phương pháp phân hoạch không gian thường dùng để mô tả các thuộc tính bên trong c ủa đối tượng.
+Các phép bi ến đổi hình học :
Khi áp dụng các phép biến đổi hình học, chúng ta có thể tạo ra nhiều phiên bản của cùng một đối tượng, giúp quan sát vật thể từ nhiều vị trí và góc độ khác nhau Điều này làm cho cảm nhận về hình vẽ 3D trở nên sinh động và trực quan hơn Các phép biến đổi phổ biến bao gồm tịnh tiến, quay, biến dạng và đều được mô tả bằng các ma trận riêng biệt Mỗi phép biến đổi có dạng ma trận khác nhau, giúp dễ dàng thực hiện và tính toán trong quá trình chỉnh sửa hình học.
Hình 2 1 Dạng của ma trận biến đổi trong hệ tọa độ thuần nhất
+Vấn đề chiếu sáng (illumination) :
Việc sử dụng các mô hình tạo sáng giúp các đối tượng hiển thị trong máy tính trở nên chân thực và giống với vật thể trong thế giới thực Công dụng chính của kỹ thuật này là nâng cao khả năng mô phỏng hình ảnh chân thực, mang lại trải nghiệm sống động hơn cho người dùng Áp dụng các mô hình tạo sáng giúp tối ưu hóa sự hiển thị của các đối tượng kỹ thuật số, tạo cảm giác chân thực như đang nhìn trực tiếp vào các vật thể trong thực tế.
Vật thể được chiếu sáng nhờ ánh sáng đến từ nguồn sáng sau khi phản xạ nhiều lần qua các vật thể xung quanh Ánh sáng này trở thành ánh sáng tổng hợp phát ra từ mọi hướng, còn gọi là ánh sáng xung quanh hay ánh sáng nền Hiểu rõ quá trình phản xạ và phân tán của ánh sáng giúp nâng cao khả năng kiểm soát ánh sáng trong nhiếp ảnh và mỹ thuật, từ đó tạo ra hiệu ứng hình ảnh chân thực và sinh động hơn.
Trên các bề mặt, có hai loại hiệu ứng phát sáng chính là hiệu ứng khuếch tán (diffuse light), khi ánh sáng phát ra theo mọi hướng, và hiệu ứng phản xạ gương (specular light), khi ánh sáng phản xạ chính xác theo góc phản xạ Nguồn sáng tự phát và nguồn sáng phản xạ đều ảnh hưởng đến cách mắt người nhìn nhận và cảm nhận về bề mặt đó Hiểu rõ các loại hiệu ứng phát sáng này giúp cải thiện chất lượng hình ảnh và trải nghiệm thị giác trong các ứng dụng thiết kế và công nghệ ánh sáng.
Hình 2 2 Bề mặt được chiếu sáng bởi cả hai loại nguồn sáng Độ sáng của một vật sẽ là độ sáng tổng hợp của 3 loại ánh sáng tr ên.
Để tạo bóng (shading), ta có thể ứng dụng các mô hình xác định cường độ sáng theo nhiều kiểu khác nhau phù hợp với bài toán cụ thể Với các vật thể có bề mặt phẳng, thường chỉ cần tính một cường độ sáng chung cho toàn bộ bề mặt để hiển thị đối tượng một cách tương đối chân thực Trong khi đó, đối với các vật có bề mặt cong, cần tính cường độ sáng cho từng pixel trên bề mặt để đảm bảo độ chính xác cao hơn Để tăng tốc quá trình tính toán, có thể xấp xỉ các bề mặt cong bằng các tập hợp mặt phẳng, và áp dụng các mô hình như flat shading hoặc Gouraud shading, Phong shading để tạo bóng một cách hiệu quả và chân thực hơn.
Trực quan hóa (Visualization)
Trong đồ họa máy tính, trực quan hóa là quá trình sử dụng máy tính để tính toán dữ liệu, đặc biệt là đồ họa 3D, nhằm minh họa và biểu diễn dữ liệu thành những hình ảnh dễ hiểu Các hình ảnh này giúp con người có thể dễ dàng hiểu và tương tác với dữ liệu, bao gồm cả dữ liệu phát sinh từ mô phỏng hoặc đo đạc thực tế Việc biểu diễn dữ liệu cần đảm bảo độ chính xác để phản ánh đúng tính chất của tập dữ liệu ban đầu.
Trực quan hóa là một quá trình phức tạp phụ thuộc vào tính chất dữ liệu và yêu cầu biểu diễn Các thuật toán trực quan hóa cần phù hợp với dữ liệu, chẳng hạn như biểu diễn phân bố nhiệt độ trong phòng hoặc hình dạng dòng chảy trong chất lỏng Việc lựa chọn phương pháp phù hợp giúp truyền tải thông tin rõ ràng và hiệu quả hơn.
Quá trình tái tạo cấu trúc ba chiều của các vật thể thực tế là quá trình trực quan hóa ba chiều (3D Visualization), giúp tạo ra hình ảnh chân thực và chính xác của các đối tượng Dữ liệu thu thập từ các phép lấy mẫu đóng vai trò quan trọng trong quá trình này; cách lấy mẫu và tính chất của dữ liệu sẽ ảnh hưởng đến phương pháp phù hợp để tái tạo các cấu trúc 3D một cách chính xác Việc ứng dụng các kỹ thuật trực quan hóa 3D giúp tối ưu hóa quá trình phân tích và mô phỏng các vật thể thực, mang lại hiệu quả cao trong nhiều lĩnh vực như kỹ thuật, y học và thiết kế.
Tái t ạo cấu trúc ba chiều từ các h ình chiếu
Trong môn vẽ kỹ thuật, việc tái tạo cấu trúc ba chiều của vật thể dựa trên các hình chiếu là một kỹ năng quan trọng Bạn có thể dựng hình các chi tiết cơ khí hoặc công trình xây dựng chính xác nếu biết ít nhất ba hình chiếu chính — trước, sau và ngang — cùng với một số mặt cắt phụ Việc nắm vững nguyên lý này giúp hình thành hình dạng chính xác và chi tiết của vật thể trong bản vẽ kỹ thuật Do đó, hiểu rõ các hình chiếu và mặt cắt là bước nền tảng để mô phỏng và tái tạo các cấu trúc phức tạp trong lĩnh vực kỹ thuật.
Trong chẩn đoán y học, việc hiểu rõ cấu trúc mô là chưa đủ, chúng ta còn cần nắm bắt các thông tin bên trong của mô để đưa ra chẩn đoán chính xác hơn Vì các mô thường nằm sâu trong cơ thể, nên cần áp dụng các phương pháp lấy mẫu mô phù hợp để phân tích chính xác và hỗ trợ quá trình điều trị hiệu quả.
Quá trình lấy mẫu phổ biến sử dụng các thiết bị để thu thập thông tin bên trong vật thể qua các lát cắt 2D, gồm các dạng như ảnh cắt lớp song song (parallel, serial, translation), ảnh cắt lớp xuyên tâm (oscillation, rotation) và ảnh cắt lớp tự do (freehand) Ảnh cắt lớp song song, do các hệ thống như máy CT, MRI, siêu âm tạo ra, là dạng phổ biến nhất trong chẩn đoán hình ảnh Ảnh cắt lớp xuyên tâm thường xuất phát từ máy siêu âm, còn ảnh cắt lớp tự do thường xuất hiện trong các hệ thống siêu âm hiện đại Ngoài ra, ảnh 2D trong tái tạo ảnh nổi là các hình chiếu thu nhận từ cảm biến hoặc camera đặt xung quanh vật thể, giúp xây dựng mô hình 3D chính xác hơn.
Figure 2.3 illustrates five common 2D image types used for 3D image reconstruction: (a) translation-based parallel scanning, (b) oscillation scanning, (c) rotation scanning, (d) freehand scanning, and (e) stereo images These diverse 2D imaging methods are essential for accurate 3D modeling in various applications, highlighting their importance in technical and medical imaging fields Understanding these scanning techniques enhances the effectiveness of 3D image reconstruction processes.
Quá trình tái tạo ảnh 3D từ các tập ảnh cắt lớp dựa trên việc sắp xếp lại dữ liệu sao cho phản ánh chính xác vị trí không gian thực tế của các lát cắt Đối với lát cắt song song, các lát cắt được sắp xếp song song như các đĩa CD trên giá để đảm bảo đồng bộ Trong khi đó, với các lát cắt tự do, việc xác định đúng vị trí trở nên phức tạp hơn, đòi hỏi sử dụng cảm biến vị trí không gian tại các đầu dò để đảm bảo độ chính xác của quá trình reconstruct hình ảnh ba chiều.
Trong phương pháp tái tạo nổi, việc xác định vị trí không gian của các điểm trong không gian 3 chiều dựa trên các hình chiếu của chúng trên ảnh 2D là rất quan trọng Để đảm bảo chính xác, cần có ít nhất hai hình chiếu trở lên từ các góc nhìn khác nhau Chi tiết về phương pháp và các bước thực hiện sẽ được trình bày kỹ hơn trong mục 2.4 và 2.5, giúp làm rõ quy trình và các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả.
Tái t ạo ảnh ba chiều từ các lát cắt song song
2.4.1 Một số thiết bị tạo lát cắt song song trong y tế
Nguyên tắc chung của các thiết bị cắt lớp là gửi các tương tác vật lý vào cơ thể để thu tín hiệu phản hồi, từ đó thu thập thông tin về cấu trúc bên trong Sau đó, các dữ liệu này được xử lý để tái tạo thành hình ảnh dưới dạng các lát cắt Hầu hết các thiết bị cắt lớp đều có đầu dò có thể dịch chuyển trên một trục thẳng, cho phép tạo ra các lát cắt song song chính xác.
Cơ sở lý thuyết của phương pháp dựa trên thuật toán Radon được giới thiệu bởi Radon vào năm 1917 Radon cho rằng hình ảnh của một vật thể có thể được tạo ra dựa trên các hình chiếu xuyên qua vật thể đó Trong quá trình thu thập hình ảnh, chúng ta sử dụng tia X để chiếu xuyên qua cơ thể bệnh nhân, gồm có hai loại chùm tia chính là chùm tia song song (parallel beam) và chùm tia hình quạt (fan beam) Để tạo ra hình ảnh cắt lớp chính xác, cần khoảng 800 tia chiếu theo nhiều góc khác nhau, đảm bảo độ phân giải và chính xác của hình ảnh y học.
Nếu tia X phát ra có cường độ I0 thì cường độ tia thu được trên các c ảm biến sau khi đã đi qua cơ thể bệnh nhân là :
I t I o e t Với : t là độ dày lớp mô tia X đi qua μlà hệ số suy giảm tuyến tính dọc theo tia.
Khi đó ta có thể tính được :
Thông số này sẽ cho biết cấu trúc giải phẫu c ủa mô.
Once raw projection data is obtained, CT reconstruction algorithms are used to generate the final CT images The most commonly employed method today is the filtered backprojection algorithm, which effectively converts projection data into detailed cross-sectional images.
Trong quá trình tái tạo hình ảnh, mỗi pixel được gán một số thực động để biểu diễn giá trị cường độ, thuận lợi cho tính toán nhưng không phù hợp để lưu trữ trên phần cứng đồ họa Sau đó, ảnh CT cần được chuẩn hóa và làm tròn thành các số nguyên, gọi là số CT (đơn vị Hounsfield, ký hiệu: HU), để thuận tiện cho việc hiển thị và lưu trữ Giá trị số CT của mỗi pixel được tính dựa trên công thức cụ thể nhằm chuyển đổi dữ liệu từ dạng số thực sang số nguyên phù hợp với phần cứng và tiêu chuẩn lưu trữ.
nuoc μ (x,y) là số thực tại pixel (x,y) μ nước là hệ số suy giảm tuyến tính của n ước (μ nước = 0,195 cho hầu hết các máy
Sau khi chuẩn hóa, số CT sẽ nằm trong khoảng từ -1000 đến 3000, trong đó -1000 đại diện cho không khí, các mô mềm có giá trị từ -300 đến -100, nước là 0, và xương đặc hoặc các khu vực có tác nhân tương phản số CT có thể lên tới 3000 Ảnh CT mang lại độ tương phản cao, đặc biệt là với các mô cứng như xương Để quan sát rõ các mô mềm hoặc mạch máu, cần tiêm các chất cản quang vào cơ thể bệnh nhân nhằm nâng cao khả năng phân biệt các cấu trúc trên hình ảnh CT.
Khi được đặt trong một từ trường ngoài B0 thì một hạt nhân có thể có một trong 2I +
1 mức năng lượng (trong đó I là số spin của hạt nhân), mỗi mức có năng lượng tương ứng :
E m B 0 m m = -I,-(I-1),… I-1,I. γ: tỉ số Larmor (tỉ số hồi chuyển từ , đơn vị :
Khi hạt nhân chuyển đổi mức năng lượng, chúng phát ra photon có năng lượng bằng chênh lệch giữa hai mức năng lượng, theo công thức Larmor khi các mức năng lượng kế tiếp nhau Các thiết bị MRI sử dụng từ trường mạnh từ 0,5 đến 1,5 Tesla, khiến các hạt nhân hydro phát ra tín hiệu trong dải tần radio từ 21,3 MHz đến 63,9 MHz Để điều chỉnh mức năng lượng của hạt nhân, người ta sử dụng các chuỗi xung radio (RF pulse sequence), làm các vectơ M xy và M z đổi hướng, dẫn đến việc phát ra tín hiệu cộng hưởng từ (magnet resonance signal) trong quá trình hồi phục Nguyên tắc thu tín hiệu dựa trên hiện tượng cảm ứng điện từ theo luật Faraday, giúp cung cấp thông tin về cấu trúc mạng trong phương pháp MRI.
Tín hiệu cộng hưởng từ càng mạnh khi mật độ proton trong mô càng cao, giúp cho kết quả MRI trở nên rõ nét hơn Do đó, các hình ảnh MRI thường cho kết quả tối ưu đối với các loại mô mềm như não và tủy sống, nơi có chứa nhiều proton Tuy nhiên, hiệu quả của MRI giảm đáng kể khi áp dụng cho các mô cứng như xương, do mật độ proton trong xương thấp hơn nhiều so với các mô mềm.
Phương pháp siêu âm sử dụng các tinh thể áp điện phát các xung siêu âm từ 1 MHz đến 20 MHz để xuyên qua mô và thu nhận tín hiệu phản hồi nhằm tạo hình ảnh nội bộ cơ thể Ảnh siêu âm cho kết quả rõ nét đối với các mô như thai nhi, gan, thận, nhưng không hiệu quả với các mô xương hoặc mô chứa nhiều khí như phổi Mặc dù có độ phân giải không cao, siêu âm vẫn là phương pháp an toàn, nhẹ, đơn giản và được sử dụng rộng rãi trong y học.
Do ảnh siêu âm có độ phân giải thấp,có nhiều kỹ thuật cắt lớp n ên kỹ thuật dựng ảnh
3 chiều từ ảnh cắt lớp siêu âm ph ức tạp hơn so với ảnh cắt lớp CT và MRI.
Phương pháp thu các ảnh cắt lớp trong y học hạt nhân khác với các phương pháp khác, vì nó sử dụng quá trình tiêm chất phóng xạ vào cơ thể để thu các tia phóng xạ phát ra và tái tạo hình ảnh Ảnh cắt lớp bằng y học hạt nhân có độ phân giải chưa cao nhưng là các ảnh chức năng, giúp theo dõi mức độ hoạt động của các mô trong cơ thể Hiện nay, hai phương pháp phổ biến nhất được sử dụng rộng rãi là PET và SPECT, đóng vai trò quan trọng trong chẩn đoán và điều trị bệnh.
+ SPECT (Single Photon Emission Computed Tomography):
Tiêm vào cơ thể các hợp chất phóng xạ phát xạ photon giúp xác định vị trí các mô cần cắt lớp Các hợp chất này tập trung tại các mô mục tiêu và phát ra các photon, qua đó giúp thu nhận hình ảnh chính xác Phương pháp tái tạo hình ảnh của SPECT có nhiều điểm tương đồng với phương pháp chụp CT, cho phép hình dung rõ ràng cấu trúc và chức năng của các mô trong cơ thể.
+ PET (Posotron Emission Tomograp hy):
Tiêm các hợp chất chứa nguyên tử phát xạ positron như C11, N13, O15, F18 vào cơ thể giúp tích lũy tại các mô đích và phát ra positron Mỗi positron gặp electron, tạo thành hai photon có thể thu thập để xác định vị trí và tạo hình ảnh y học chính xác Phương pháp này có độ phân giải hình ảnh khoảng 4mm, đảm bảo chi tiết rõ nét trong chẩn đoán y học.
Hiện nay, nhiều phương pháp chụp ảnh cắt lớp mới đang được phát triển, trong đó phương pháp cắt lớp bằng quang học nổi bật nhờ độ an toàn cao Tuy nhiên, hiệu quả của các kỹ thuật này vẫn chưa đạt mức tối ưu và chưa phổ biến rộng rãi trong ứng dụng lâm sàng.
Phương pháp tái tạo hình ảnh ba chiều từ các lát cắt song song trong y tế thuộc lĩnh vực trực quan hóa 3D (3D Visualization), giúp tái tạo các mô hình chính xác từ dữ liệu có cấu trúc rõ ràng Công nghệ này đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích, chẩn đoán và lên kế hoạch điều trị, nâng cao khả năng hiểu biết về cấu trúc bên trong cơ thể Việc sử dụng phương pháp này không những nâng cao hiệu quả chẩn đoán hình ảnh mà còn hỗ trợ các bác sĩ trong việc đưa ra quyết định chính xác hơn.
[23] Các thu ật toán cho dạng này được trình bày ở hình 2.4.
Hình 2 4 Các thuật toán cho trực quan hóa 3 chiều
Phương pháp này gồm các bước sau :
Dữ liệu vào bao gồm các lát cắt song song, cần xếp chúng theo đúng thứ tự trong không gian để hình thành một khối dữ liệu (data volume) Khoảng cách giữa các lát cắt thường phản ánh khoảng cách thực tế, tạo thành khối dữ liệu đẳng cự (isometric) Mỗi pixel của ảnh hai chiều trở thành một nút trong khối dữ liệu, gọi là voxel, và giá trị của mỗi voxel chính là giá trị của pixel đó, thường là mức xám (gray-level).
Hình 2 5 Sự sắp xếp các lát cắt song song để tạo n ên một khối dữ liệu (data volume)
Trong bước này, chúng ta sẽ chuyển đổi khối dữ liệu thành hình ảnh để phục vụ cho mục đích sử dụng khác nhau Tùy thuộc vào mục đích của dự án, sẽ có các phương pháp biểu diễn dữ liệu khác nhau nhằm tối ưu hóa hiệu quả truyền tải và phân tích hình ảnh Quá trình này đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo dữ liệu được thể hiện một cách rõ ràng, trực quan và phù hợp với yêu cầu của từng ứng dụng cụ thể.
Biểu diễn trên nhiều mặt phẳng (multiplanar rendering – MPR)
KẾT QUẢ THỰC HÀNH
Tái t ạo ảnh ba chiều từ lát cắt song song
Sau khi nghiên cứu nhiều bộ công cụ hỗ trợ lập trình đồ họa, người viết đã chọn hai bộ công cụ nổi bật là VTK và ITK để phát triển phần mềm của mình Lựa chọn này dựa trên khả năng mạnh mẽ và linh hoạt của VTK trong xử lý visualization, cùng với khả năng mở rộng và tích hợp cao của ITK trong xử lý hình ảnh y học Việc sử dụng VTK và ITK giúp đảm bảo phần mềm đạt hiệu suất cao, đáp ứng tốt các yêu cầu về đồ họa và xử lý dữ liệu y tế Nhờ đó, người viết có thể xây dựng một ứng dụng đồ họa chính xác, hiệu quả và phù hợp với nhu cầu chuyên môn trong lĩnh vực y học hình ảnh.
VTK và ITK là hai trong những bộ công cụ phổ biến nhất trên thế giới trong lĩnh vực xử lý ảnh, đồ họa 3D và trực quan hóa Hầu hết các giảng viên tại các trường đại học lớn đều sử dụng VTK và ITK làm ví dụ minh họa trong các bài giảng của mình Ngoài ra, nhiều phần mềm phát triển từ VTK và ITK cũng góp phần vào sự phổ biến và ứng dụng rộng rãi của hai bộ công cụ này trong ngành công nghiệp và nghiên cứu.
VTK và ITK là hai bộ toolkit được thiết kế chuyên nghiệp, viết bằng ngôn ngữ C++ theo hướng đối tượng, giúp nhiều ngôn ngữ lập trình như Java, Tcl, Python, NET có thể tích hợp dễ dàng Cả hai đều là mã nguồn mở và luôn được cập nhật, nâng cấp để đảm bảo hiệu suất và tính năng mới nhất.
+VTK, ITK có nhi ều hỗ trợ cho xử lí ảnh y tế.
VTK là bộ toolkit mã nguồn mở được ra mắt lần đầu vào năm 1994, hiện nay do Kitware Inc quản lý và phát triển, chuyên ứng dụng trong đồ họa 3D và trực quan hóa dữ liệu VTK cung cấp hàng trăm thuật toán xử lý ảnh và trực quan hóa, giúp nâng cao hiệu quả công việc Được thiết kế theo hướng đối tượng trên nền ngôn ngữ C++, VTK còn hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình khác như Python, Tcl/Tk, và Java, mang lại tính linh hoạt cao Ngoài ra, VTK có khả năng chạy trên nhiều hệ điều hành phổ biến như Unix, Windows (Windows 9x/2000/NT), và Mac OSX Jaguar, phù hợp với đa dạng môi trường làm việc.
Phiên bản VTK mới nhất 5.0 đã mở rộng kho dữ liệu với khoảng 600 lớp học và gần 325.000 dòng mã, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng Việc sử dụng phần mềm VTK tuân thủ các quy định quốc tế về mã nguồn mở, đảm bảo tính hợp pháp và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ Phiên bản này mang lại trải nghiệm cải tiến, nâng cao khả năng xử lý dữ liệu và hỗ trợ các dự án nghiên cứu, phát triển phần mềm chuyên sâu.
Cấu trúc một ứng dụng VTK:
VTK tương tác với phần cứng thông qua OpenGL/Mesa
Hình 3 1 Sơ đồ tương tác của VTK với phần cứng
+Tcl/Tk shell +Tcl/Tk source
+Java interpreter +Java JDK +Python interpreter +Python source
File thư viện Tất cả các và các file lớp trong mã tiêu đề nguồn
(.dll file và (Khối lượng h file) sẽ rất lớn)
Xây dựng theo Xây dựng theo kiểu cài kiểu binary đặt mã nguồn
Hình 3 2 Cấu trúc chương trình ứng dụng VTK
Sơ đồ giới thiệu cấu trúc của chương trình ứng dụng VTK giúp hiểu rõ cách xây dựng phần mềm dựa trên thư viện này Để kế thừa các lớp từ VTK, bạn có thể phát triển phần mềm theo kiểu “binary”, tận dụng khả năng mở rộng và tùy chỉnh của thư viện Ngoài ra, còn có phương pháp sửa mã trong VTK để phù hợp với yêu cầu riêng của dự án, mang lại sự linh hoạt trong quá trình phát triển phần mềm ứng dụng VTK.
Mô hình đối tượng (object model)
Mô hình đối tượng của VTK gồm hai thành phần : mô hình đồ họa (graphics model)
Mô hình đồ họa là nền tảng cho hình ảnh 3D, dựa trên các hệ thống đồ họa đã được ứng dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp Trong mô hình đồ họa của VTK, có đến chín đối tượng cơ bản đóng vai trò quan trọng trong việc tạo dựng và xử lý hình ảnh 3D.
1 Render Master : định vị thiết bị và tạo render window Nó độc lập với phương pháp
2 Render Window : qu ản lí cửa sổ trên thiết bị hiển thị (display device). Một hoặc nhiều renderer c ùng v ẽ trong một render window để tạo n ên một cảnh.
3 Renderer : xác định cách biểu diễn của light, camera v à actor
4 Light : chiếu sáng actor trong cảnh.
Hình 3 3 Mô hình đồ họa của VTK
5 Camera : xác định vị trí nhìn, tiêu điểm và các thông s ố khác của camera.
6 Actor : Actor xác định thời hạn hoạt động của đối t ượng mapper, property và transform.
7 Property :xác định các thu ộc tính của Actor như màu sắc, ánh sáng, texture map, kiểu vẽ,…
8 Mapper : xác định dạng hình học của actor
9 Transform : đối tượng này gồm một ma trận biến đổi 4x4 c ùng các phương thức để thay đổi ma trận.Nó xác định vị trí v à định hướng của actor, camera và light.
Mô hình trực quan hóa trong quy trình trực quan hóa dữ liệu là mô hình dòng chảy dữ liệu (data flow, pipeline), giúp xử lý và trình bày dữ liệu một cách hiệu quả Mô hình này của VTK dựa trên các nguyên tắc đã được áp dụng thành công trong các hệ thống thương mại, đảm bảo tính linh hoạt và mở rộng trong việc xây dựng các ứng dụng trực quan hóa phức tạp.
Hình 3 4 Mô hình trực quan hóa của VTK
Process objects A, B, and C handle one or multiple data objects by receiving or outputting data Data objects represent and provide access methods for data manipulation, while process objects perform operations on the data Specifically, A acts as the source, B as the filter, and C as the mapper, ensuring a structured flow of data processing.
- Trong mô hình trực quan hóa có hai loại đối tượng cơ bản là đối tượng xử lí (process object) và đối tượng dữ liệu (data object) (như ở hình 3.4).
+ Đối tượng xử lí : là các module ho ặc các thuật toán.Đối tượng xử lí có thể chia làm 3 lo ại : sources, filter và mapper.
+ Đối tượng dữ liệu : là các t ập dữ liệu (dataset).Trong VTK có 5 lo ại dữ liệu.(hình 3.5)
Hình 3 5 Các lo ại tập dữ liệu của VTK a) polygonal data, b) structured points, c) structured grid, d) unstructured grid, e) unstructured points, f) sơ đ ồ các đối tượng theo sơ đồ OMT [24]
ITK là b ộ công cụ được phát triển bởi Thư viện y khoa quốc gia (NLM - National
The Library of Medicine, part of the U.S National Institutes of Health (NIH), collaborates with various companies to develop and manage healthcare resources Currently, ITK is overseen and developed by Kitware Inc., ensuring ongoing innovation and support in medical imaging technology.
ITK tập trung chủ yếu vào cung cấp các thuật toán xử lý và phân tích hình ảnh, không cung cấp các thuật toán trực quan hóa như VTK Được thiết kế theo kiểu hướng đối tượng dựa trên nền ngôn ngữ C++, ITK hiện đang có phiên bản mới nhất là 2.6, đáp ứng tốt các yêu cầu về xử lý hình ảnh y tế và các ứng dụng chuyên sâu.
Cách s ử dụng ITK cũng tương tự như VTK
Kết nối VTK và ITK trong cùng m ột ứng dụng :
VTK chủ yếu cung cấp các thuật toán trực quan hóa và xử lý các đối tượng ba chiều, trong khi ITK mạnh mẽ về khả năng xử lý ảnh Sự kết hợp của hai bộ toolkit này trong một ứng dụng sẽ nâng cao khả năng của phần mềm, mang lại các tính năng mạnh mẽ hơn Mặc dù hai bộ toolkit này hoàn toàn độc lập, nhưng đã được thiết kế để có thể chuyển đổi dữ liệu theo kiểu phù hợp, giúp tích hợp dễ dàng và tối ưu hóa hiệu suất trong các dự án xử lý hình ảnh và đồ họa 3D.
Trong lĩnh vực y học, ITK (Insight Segmentation and Registration Toolkit) thường được sử dụng để thực hiện các tác vụ phân vùng (segmentation) và đăng ký hình ảnh (registration), giúp xử lý dữ liệu hình ảnh y học một cách chính xác Trong khi đó, VTK (Visualization Toolkit) chủ yếu dùng để biểu diễn kết quả phân vùng và đăng ký dưới dạng hình ảnh 3D chân thực, phục vụ việc trực quan hóa dữ liệu y học hiệu quả Việc phối hợp sử dụng ITK để xử lý dữ liệu và VTK để hiển thị hình ảnh giúp nâng cao chất lượng phân tích và trình bày các kết quả nghiên cứu.
Hình 3 6 Cách kết nối VTK và ITK
Trong quá trình thiết kế VTK và ITK, các nhà lập trình đã hướng đến lĩnh vực hình ảnh y tế, cung cấp nhiều phương thức hỗ trợ ứng dụng y tế hiệu quả VTK và ITK cho phép đọc và xuất các loại dữ liệu y tế phổ biến như DICOM, Analyze, giúp xử lý và phân tích hình ảnh y tế một cách chính xác Ngoài ra, hai thư viện còn cung cấp các chức năng phân vùng, đăng ký hình ảnh (registration), tối ưu hoá quy trình xử lý dữ liệu y tế một cách toàn diện.