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

Trong thiên văn học, xử lý ảnh giúp các nhà khoa học thu thập và phân tích hình ảnh vũ trụ; trong địa lý, người ta có thể dựa vào xử lý ảnh để lập chính xác các bản đồ địa hình, địa giới

TRẦN NGỌC MINH

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Y TẾ VÀ ỨNG DỤNG

TRONG BỆNH VIỆN 74 TRUNG ƯƠNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ MÁY TÍNH

HÀ NỘI, 2013

TRONG BỆNH VIỆN 74 TRUNG ƯƠNG

Chuyên ngành: Khoa học máy tính

Mã ngành: 60 48 01 01

LUẬN VĂN THẠC SĨ MÁY TÍNH

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

HÀ NỘI, 2013

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành luận văn này em xin chân thành gửi lời cảm ơn đến quý thầy cô trong trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2, các thầy trong Viện Công nghệ thông tin thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã quan tâm giúp đỡ trong quá trình thực hiện đề tài Nhờ đó tôi đã tiếp thu được nhiều ý kiến đóng góp và nhận xét quí báu của quí thầy, cô thông qua các buổi seminar và bảo vệ đề cương

Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến PGS TS Ngô Quốc Tạo đang công tác tại Viện Công nghệ thông tin thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã trực tiếp hướng dẫn, định hướng chuyên môn, quan tâm giúp đỡ tận tâm chỉ bảo trong quá trình thực hiện luận văn

Tôi xin chân thành cảm ơn Ban Giám đốc Bệnh viện 74 Trung ương đã tạo những điều kiện thuận lợi nhất về công tác chuyên môn y tế, thiết bị y tế

hỗ trợ tôi hoàn thành luận văn này

Và sau cùng tôi xin bày tỏ sự biết ơn sâu sắc đến gia đình đã tạo mọi điều kiện tốt nhất để tôi có thể hoàn thành tốt mọi công việc trong quá trình thực hiện luận văn Bên cạnh đó, tôi cũng xin gửi lời cảm ơn của mình tới bạn bè

và đồng nghiệp, luôn quan tâm, chia sẻ, động viên tôi trong suốt thời gian thực hiện luận văn

Mặc dù đã rất cố gắng trong quá trình thực hiện nhưng luận văn không thể tránh khỏi những thiếu sót Em xin mong nhận được sự góp ý của quý thầy cô, quý đồng nghiệp và bạn bè

Hà Nội, ngày 04 tháng 8 năm 2013

Học viên

Trần Ngọc Minh

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng số liệu và kết quả nghiên cứu trong luận văn này

là trung thực và không trùng lặp với các đề tài khác Tôi cũng xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận văn này đã được cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong luận văn đã được chỉ rõ nguồn gốc

Hà Nội, ngày 04 tháng 8 năm 2013

Học viên

Trần Ngọc Minh

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA 1

LỜI CẢM ƠN 2

LỜI CAM ĐOAN 3

MỤC LỤC 4

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT 5

MỞ ĐẦU 6

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH Y HỌC 9

1.1 NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH 9

1.1.1 Giới thiệu 9

1.1.2 Khái niệm và các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh 14

1.1.3 Một số định dạng ảnh cơ bản: 17

1.2 XỬ LÝ ẢNH Y HỌC 20

1.2.1 Giới thiệu về xử lý ảnh y học 20

1.2.2 Các chuẩn ảnh y học và truyền thông ảnh y học 23

1.3 SƠ LƯỢC VỀ BỆNH VIỆN 74 TRUNG ƯƠNG 30

CHƯƠNG 2 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Y HỌC 32

2.1 CÁC KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH CƠ BẢN 32

2.1.1 Các kỹ thuật không phụ thuộc không gian 32

2.1.2 Các kỹ thuật phụ thuộc không gian 35

2.2 MỘT SỐ KỸ THUẬT CHỌN LỌC NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Y HỌC 37

2.2.1 Khử nhiễu ảnh y học 38

2.2.2 Nâng cao độ tương phản 45

2.2.3 Nổi biên ảnh 50

CHƯƠNG 3 CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 58

MỘT SỐ CHỨC NĂNG 58

3.1 GIỚI THIỆU VỀ CHƯƠNG TRÌNH 58

3.2 GIAO DIỆN VÀ CHỨC NĂNG CỦA CHƯƠNG TRÌNH 58

3.3 CÁC KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 61

KẾT LUẬN 65

TÀI LIỆU THAM KHẢO 66

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

1 CT Computed Tomography Scanner Chụp cắt lớp vi tính

2 DCM Digital color microscopy Kính hiển vi màu kỹ thuật số

3 DICOM Digital Imaging and

Communications in Medicine

Ảnh kỹ thuật số và truyền thông trong y học.

4 HTTP Hypertext Transfer Protocol Giao thức truyền văn bản siêu

liên kết

6 MRI Magnetic resonanse imaging Hình ảnh cộng hưởng từ

7 PACS Picture Archiving and

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài:

Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ Nó là một chuyên ngành mới so với nhiều ngành khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh và có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khoa học, đời sống Trong thiên văn học, xử lý ảnh giúp các nhà khoa học thu thập và phân tích hình ảnh

vũ trụ; trong địa lý, người ta có thể dựa vào xử lý ảnh để lập chính xác các bản đồ địa hình, địa giới; nén ảnh rất cần thiết cho lĩnh vực thông tin và truyền thông; kỹ thuật nhận dạng ảnh được dùng nhiều trong các lĩnh vực liên quan đến quản lý kinh tế, quân sự Đặc biệt trong y học, xử lý ảnh hỗ trợ tốt cho việc chẩn đoán hình ảnh các bệnh về khối u, xương, mạch, ung thư… Hiện nay, xử lý ảnh là một trong những yếu tố quyết định trong khoa học

và kỹ thuật, tuy nhiên trong quá trình thu nhận ảnh, ảnh thu được phần nhiều

có chất lượng không được như ý muốn Đặc biệt đối với ảnh y học do đặc trưng thường chụp các bộ phận bên trong cơ thể người bằng các thiết bị đặc biệt, chuyên dụng như máy chụp X-quang, máy chụp CT, máy siêu âm, máy nội soi, kính hiển vi nên thường bị mờ, nhiễu, không sắc nét…ảnh hưởng đến chất lượng, gây khó khăn cho việc chuẩn đoán bệnh Mặc dù các thiết bị chụp y tế với công nghệ ngày càng nâng cao để hỗ trợ cho việc phân tích và

xử lý thông tin từ ảnh nhưng vấn đề đặt ra cần phải giải quyết song song là việc nâng cao chất lượng ảnh

Y học hiện đại chẩn đoán bệnh dựa trên các triệu chứng lâm sàng và cận lâm sàng Trong chẩn đoán cận lâm sàng, chẩn đoán bệnh dựa trên hình ảnh thu được từ các thiết bị y tế chiếm một vai trò rất quan trọng Chẩn đoán hình ảnh đã góp phần quan trọng nâng cao tính chính xác, kịp thời và hiệu quả cao trong chẩn đoán bệnh Trên hình ảnh X-quang, CT scanner người thầy thuốc

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

nhân Tuy nhiên việc phát hiện này không phải người thầy thuốc nào cũng làm tốt được đặc biệt đối với những bác sĩ mới ra trường và những bác sĩ không phải là chuyên ngành chẩn đoán hình ảnh

Trong luận văn “Nghiên cứu một số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

y tế và ứng dụng trong Bệnh viện 74 Trung ương” này, em tập trung tìm

hiểu một số kỹ thuật, thuật toán nâng cao chất lượng ảnh nói chung và chọn lọc ứng dụng, tìm hiểu một số kỹ thuật cụ thể nâng cao chất lượng ảnh y học Cài đặt chương trình với một số chức năng để thực nghiệm kết quả tại Bệnh viện 74 Trung ương nơi em đang làm việc

2 Mục đích nghiên cứu:

- Nâng cao chất lượng ảnh chuyên môn y tế

- Trợ giúp công tác chuyên môn y tế về chẩn đoán hình ảnh y học trong Bệnh viện

- Hỗ trợ công tác NCKH của Bệnh viện 74 Trung ương

3 Nhiệm vụ nghiên cứu

- Nghiên cứu các kỹ thuật xử lý ảnh cơ bản

- Nghiên cứu một số kỹ thuật nâng cao ảnh y tế

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

a Đối tượng nghiên cứu

- Một số hình ảnh y tế (phim X quang, nội soi, siêu âm, soi kính hiển vi) của các bệnh nhân đã và đang điều trị tại Bệnh viện

- Các kỹ thuật xử lý ảnh

- Xây dựng phần mềm thử nghiệm các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

b Phạm vi nghiên cứu:

- Nghiên cứu các kỹ thuật cơ bản của xử lý ảnh

- Nghiên cứu về tính chất của ảnh y học

- Nghiên cứu các phép toán nâng cao chất lượng ảnh y học

5 Dự kiến đóng góp mới:

Đề tài khi hoàn thành sẽ là một công cụ trợ giúp một phần trong công tác chẩn đoán hình ảnh về chuyên môn y tế Đây là cơ sở để có thể phát triển ứng dụng trong thực tế ở Bệnh viện 74 Trung ương nói riêng và trong các cơ

sở y tế nói chung

6 Phương pháp nghiên cứu

- Nghiên cứu tài liệu, tìm hiểu các thông tin trên Internet về các kỹ thuật liên quan

- Sử dụng thử nghiệm công cụ có sẵn để hiểu rõ bản chất vấn đề, sau đó

xây dựng chương trình demo

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH Y HỌC

1.1 NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH

1.1.1 Giới thiệu

Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ Nó là một ngành khoa học mới so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó

Xử lý ảnh được nghiên cứu, tìm hiểu và giảng dạy ở bậc đại học ở nước

ta khoảng hơn chục năm nay Đây là một ngành liên quan đến nhiều lĩnh vực

và cần nhiều kiến thức cơ sở khác Đầu tiên phải kể đến Xử lý tín hiệu số là một môn học hết sức cơ bản cho xử lý tín hiệu chung, các khái niệm về tích chập, phép biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, các bộ lọc hữu hạn… Thứ hai, các công cụ toán như Đại số tuyến tính, xác xuất, thống kê Một số kiến thức cần thiết như Trí tuệ nhân tao, Mạng nơ ron nhân tạo cũng được đề cập trong quá trình phân tích và nhận dạng ảnh

Thuật ngữ “xử lý ảnh số” thường dùng để chỉ các quá trình xử lý ảnh hai chiều bằng máy tính, ảnh số thường được biểu diễn bởi ma trận hai chiều các

số thực hay số phức gồm một số hữu hạn các bit Để có thể xử lý được trên máy tính, ảnh đã cho (ảnh, giấy phim hay đồ thị ) đầu tiên phải được số hoá (digitalized) và lưu dưới dạng ma trận hai chiều các bit

Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính: nâng cao chất lượng ảnh và phân tích ảnh Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh báo được truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ những năm

1920 Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng và

độ phân giải của ảnh Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vào khoảng những năm 1955 Điều này có thể giải thích được vì sau thế chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử lý ảnh số thuận

lợi Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi đường biên, lưu ảnh

Từ năm 1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng Các phương pháp tri thức nhân tạo như mạng nơ ron nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện đại và cải tiến, các công cụ nén ảnh ngày càng được áp dụng rộng rãi và thu nhiều kết quả khả quan

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

Hình 1.1 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh

Sơ đồ này bao gồm các thành phần sau:

a) Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition)

Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh

25 dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD – Change Coupled Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh

Thu nhận

ảnh

Tiền xử lý ảnh

Nâng cao chất lượng ảnh

Cơ sở tri thức

Camera thường dùng là loại quét dòng ; ảnh tạo ra có dạng hai chiều Chất lượng một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh)

b) Tiền xử lý (Image Preprocessing)

Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào

bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn

c) Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh

Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên phong bì thư cho mục đích phân loại phẩm, cần chia các câu, chữ về địa chỉ hoặc tên người thành các từ, các chữ, các số (hoặc các vạch) riêng biệt để nhận dạng Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này

d) Biểu diễn ảnh (Image Representation)

Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm

vi ảnh nhận được Ví dụ: trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng ta miêu tả các đặc trưng của từng ký tự giúp phân biệt ký tự này với ký tự khác e) Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh Quá trình này thường thu được bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được chọn (hoặc lưu) từ trước Nội suy

là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng Ví dụ: một loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư có thể được nội suy thành mã điện thoại

Có nhiều cách phân loại ảnh khác nhau về ảnh Theo lý thuyết về nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản:

- Nhận dạng theo tham số

- Nhận dạng theo cấu trúc

Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng trong khoa học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn bản (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người…

f) Cơ sở tri thức (Knowledge Base)

Như đã nói ở trên, ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người Trong các bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức được phát huy

g) Mô tả (biểu diễn ảnh)

Từ hình 1.1, ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hoặc chuyển sang các khâu tiếp theo để phân tích Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô, đòi hỏi dung lượng bộ nhớ cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng và công nghệ Thông thường, các ảnh thô đó được đặc tả (biểu diễn) lại (hay đơn giản là mã hoá) theo các đặc điểm của ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh (Image Features) như: biên ảnh (Boundary/Egde), vùng ảnh (Region) Một số phương pháp biểu diễn thường dùng:

• Biểu diễn bằng mã chạy (Run-Length Code)

• Biểu diễn bằng mã xích (Chaine -Code)

• Biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad-Tree Code)

Trên đây là các thành phần cơ bản trong các khâu xử lý ảnh Trong thực

tế, các quá trình sử dụng ảnh số không nhất thiết phải qua hết các khâu đó tùy theo đặc điểm ứng dụng

Hình 1.2 Sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông tin giữa các khối

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

1.1.2 Khái niệm và các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh

1.1.2.1 Điểm ảnh (Picture Element)

Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng Để

xử lý bằng máy tính (số), ảnh cần phải được số hoá Số hoá ảnh là sự biến đổi gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí (không gian) và độ sáng (mức xám) Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữa chúng Mỗi một điểm như vậy gọi là điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt là Pixel Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa độ (x, y)

Vậy điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám hoặc màu nhất định Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian

và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần như ảnh thật Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh

1.1.2.2 Độ phân giải của ảnh

Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải và được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều

Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor) là một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 320 điểm chiều dọc *

200 điểm ảnh (320*200) Rõ ràng, cùng màn hình CGA 12” ta nhận thấy mịn hơn màn hình CGA 17” độ phân giải 320*200 Lý do: cùng một mật độ (độ phân giải) nhưng diện tích màn hình rộng hơn thì độ mịn (liên tục của các điểm) kém hơn

1.1.2.3 Mức xám của ảnh

Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm ảnh

và độ xám của nó Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị số điểm đó Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64,

128, 256 (Mức 256 là mức phổ dụng Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám: Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 28 =256 mức, tức là từ 0 đến 255)

Ảnh đen trắng là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau Ảnh nhị phân là ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt tức dùng 1 bit mô tả 2 mức khác nhau, nói cách khác: mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1 Ảnh màu được tạo lập trong khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên thế giới màu, người ta thường dùng 3 byte để mô tả mức màu

1.1.2.4 Ảnh số

Ảnh số là tập hợp các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật

1.1.2.5 Quan hệ giữa các điểm ảnh

Một ảnh số giả sử được biểu diễn bằng hàm f(x, y) Tập con các điểm ảnh là S; cặp điểm ảnh có quan hệ với nhau ký hiệu là p, q Chúng ta có một

số các khái niệm sau

a) Các lân cận của điểm ảnh (Image Neighbors):

Giả sử có điểm ảnh p tại toạ độ (x, y) p có 4 điểm lân cận gần nhất theo chiều đứng và ngang (có thể coi như lân cận 4 hướng chính: Đông, Tây, Nam, Bắc)

{(x-1, y); (x, y-1); (x, y+1); (x+1, y)} = N4(p)

trong đó: số 1 là giá trị logic; N4(p) tập 4 điểm lân cận của p

* Các lân cận chéo: Các điểm lân cận chéo NP(p)

Np(p) = { (x+1, y+1); (x+1, y-1); (x-1, y+1); (x-1, y-1)}

* Tập kết hợp: N8(p)= N4(p)+NP(p) là tập hợp 8 lân cận của điểm ảnh p

* Chú ý: Nếu (x, y) nằm ở biên (mép) ảnh; một số điểm sẽ nằm ngoài ảnh b) Các mối liên kết điểm ảnh

Các mối liên kết được sử dụng để xác định giới hạn (Boundaries) của đối tượng vật thể hoặc xác định vùng trong một ảnh Một liên kết được đặc trưng bởi tính liền kề giữa các điểm và mức xám của chúng

Giả sử V là tập các giá trị mức xám Một ảnh có các giá trị cường độ sáng từ thang mức xám từ 32 đến 64 được mô tả như sau :

c) Đo khoảng cách giữa các điểm ảnh

(x -1, y-1) (x, y-1) (x+1, y-1) (x -1, y) (x, y) (x+1, y)

(x-1, y+1) (x, y+1) (x+1, y+1) Định nghĩa: Khoảng cách D(p, q) giữa hai điểm ảnh p toạ độ (x, y), q toạ

độ (s, t) là hàm khoảng cách (Distance) hoặc Metric nếu:

1 D(p,q) ≥ 0 (Với D(p,q)=0 nếu và chỉ nếu p=q)

2 D(p,q) = D(q,p)

3 D(p,z) ≤ D(p,q) + D(q,z); z là một điểm ảnh khác

Khoảng cách Euclide: Khoảng cách Euclide giữa hai điểm ảnh p(x, y) và q(s, t) được định nghĩa như sau:

Khoảng cách khối: Khoảng cách D4(p, q) được gọi là khoảng cách khối

đồ thị (City-Block Distance) và được xác định như sau:

Giá trị khoảng cách giữa các điểm ảnh r: giá trị bán kính r giữa điểm ảnh

từ tâm điểm ảnh đến tâm điểm ảnh q khác Ví dụ: Màn hình CGA 12” (12”*2,54cm = 30,48cm=304,8mm) độ phân giải 320*200; tỷ lệ 4/3 (Chiều dài/Chiều rộng) Theo định lý Pitago về tam giác vuông, đường chéo sẽ lấy tỷ

lệ 5 phần (5/4/3: đường chéo/chiều dài/chiều rộng màn hình); khi đó độ dài thật là (305/244/183) chiều rộng màn hình 183mm ứng với màn hình CGA

200 điểm ảnh theo chiều dọc

Như vậy, khoảng cách điểm ảnh lân cận của CGA 12” là ≈ 1mm

Khoảng cách D8(p, q) còn gọi là khoảng cách bàn cờ (Chess-Board Distance) giữa điểm ảnh p, q được xác định như sau:

1.1.3 Một số định dạng ảnh cơ bản:

Ảnh thu được sau quá trình số hóa thường được lưu lại cho các quá trình

xử lý tiếp theo hay truyền đi Trong quá trình phát triển của kỹ thuật xử lý ảnh, tồn tại nhiều định dạng ảnh khác nhau từ ảnh đen trắng (với định dạng IMG), ảnh đa cấp xám cho đến ảnh màu: (BMP, GIF, JPEG…) Tuy các định

dạng này khác nhau, song chúng đều tuân theo một cấu trúc chung nhất Nhìn chung, một tệp ảnh bất kỳ thường bao gồm 3 phần:

- Mào đầu tệp (Header): Mào đầu tệp là phần chứa các thông tin về kiểu ảnh, kích thước, độ phân giải, số bit dùng cho 1 pixel, cách mã hóa, vị trí bảng màu…

- Dữ liệu nén (Data Compression): Số liệu ảnh được mã hóa bởi kiểu mã hóa chỉ ra trong phần Header

- Bảng màu (Palette Color): Bảng màu không nhất thiết phải có ví dụ khi ảnh là đen trắng Nếu có, bảng màu cho biết số màu dùng trong ảnh và bảng màu được sử dụng để hiện thị màu của ảnh

1.1.3.1 Quy trình đọc một tệp ảnh

Trong quá trình xử lý ảnh, đầu tiên phải tiến hành đọc tệp ảnh và chuyển vào bộ nhớ của máy tính dưới dạng ma trận số liệu ảnh Khi lưu trữ dưới dạng tệp, ảnh là một khối gồm một số các byte Để đọc đúng tệp ảnh ta cần hiểu ý nghĩa các phần trong cấu trúc của tệp ảnh như đã nêu trên Trước tiên, ta cần đọc phần mào đầu (Header) để lấy các thông tin chung và thông tin điều khiển Việc đọc này sẽ dừng ngay khi ta không gặp được chữ ký (Chữ ký ở đây thường được hiểu là một mã chỉ ra định dạng ảnh và đời (version) của nó) mong muốn Dựa vào thông tin điều khiển, ta xác định được vị trí bảng màu

và đọc nó vào bộ nhớ Cuối cùng, ta đọc phần dữ liệu nén

Sau khi đọc xong các khối dữ liệu ảnh vào bộ nhớ ta tiến hành nén dữ liệu ảnh Căn cứ vào phương pháp nén chỉ ra trong phần Header ta giải mã được ảnh Cuối cùng là khâu hiện ảnh Dựa vào số liệu ảnh đã giải nén, vị trí

và kích thước ảnh, cùng sự trợ giúp của bảng màu ảnh được hiện lên trên màn hình

- BMP: (Windows Bitmap) Đặc điểm nổi bật nhất của định dạng BMP là tập tin hình ảnh thường không được nén bằng bất kỳ thuật toán nào Khi lưu ảnh, các điểm ảnh được ghi trực tiếp vào tập tin - một điểm ảnh sẽ được mô tả

bởi một hay nhiều byte tùy thuộc vào giá trị n của ảnh Do đó, một hình ảnh

lưu dưới dạng BMP thường có kích cỡ rất lớn, gấp nhiều lần so với các ảnh được nén (chẳng hạn GIF, JPEG hay PNG)

- GIF : (Graphics Interchange Format) : Định dạng trao đổi hình ảnh) là 1 định dạng ảnh quản lý không quá 256 màu cho 1 ảnh tĩnh cũng như từng khuôn hình cho các ảnh động, được dùng rộng rãi trên WWW do dùng kỹ thuật nén bảo toàn LZW làm giảm kích thước file mà không làm thất thoát dữ liệu Do giới hạn về màu sắc nên thường được dùng cho các hình vẽ nét, sơ

đồ vốn không cần dùng đến dải 16 triệu màu và không phù hợp để lưu các ảnh chụp

- PNG : (Portable Net Graphics) là định dạng ảnh có nhiều đặc điểm giống GIF ngoại trừ phần động (Có thể nén để đưa lên net, hỗ trợ lưu ảnh transparancy) nhưng do có dãi tần màu rộng hơn, có thể đến 16 triệu màu, nên ngày càng được sử dụng rộng rãi trên WWW với các ảnh có chất lượng như ảnh chụp

- JPG : (Joint Photographic Experts Group) là định dạng ảnh nén hiệu quả, có thể nén ảnh đến vài chục lần, tuy nhiên chất lượng lượng ảnh sẽ suy giảm tỉ lệ thuận với hệ số nén (Compression) dựa trên nguyên tắc loại bỏ

những thông số màu để giảm thông tin cho file dựa trên xu hướng nhận thức

về màu sắc của mắt người Do vậy, JPG còn được gọi là định dạng ảnh nén chịu thiệt Thường được dùng để lưu ảnh chụp, tất nhiên tuỳ theo nhu cầu mà chọn độ nén thích hợp để bảo toàn chất lượng Các Lab đều dùng định dạng này với hệ màu RGB để xuất ảnh

- TIFF : (Tagged Image File Format) là định dạng chủ yếu để lưu trữ ảnh, bao gồm cả đồ thị lẫn hình ảnh Đầu tiên được xây dựng bởi hãng Aldus kết hợp với Microsoft để dùng cho kỹ thuật in PostScript TIFF là định dạng thông dụng cho các ảnh có dải tần màu rộng và sâu, phát triển song song với các máy quét ảnh do đó ngày càng trở thành 1 định dạng hữu dụng được dùng trong in ấn nhờ vừa bảo toàn được thông tin, vừa có thể chấp nhận các kỹ thuật nén LZW, ZIP có thể làm giảm đáng kể dung lượng Từ PTS 7.0 trở

đi, ta có thể lưu được được file TIFF mà vẫn bảo toàn được các lớp (Nếu click option Layers khi save as), do đó giúp cho việc lưu trữ trở nên càng thuận tiện

- RAW : Là định dạng ảnh thô chưa qua chế biến hoặc chỉ chịu rất ít ảnh hưởng bởi bộ cảm biến hình ảnh của các thiết bị nhập như máy ảnh kỹ thuật

số hay scanner, do đó nó bảo toàn được hình ảnh gần như nguyên thuỷ và sẵn sàng cho việc biên tập cũng như in ấn tuỳ theo cảm nhận của người xử lý

1.2 XỬ LÝ ẢNH Y HỌC

1.2.1 Giới thiệu về xử lý ảnh y học

* Sự ra đời của ảnh y học

Ảnh y học xuất hiện từ sự phát triển tình cờ của dạng bức xạ điện từ mới,

đó là tia X, do Wilhelm Conrad Roentgen tìm thấy vào năm 1895 Bức ảnh X quang đầu tiên là bức ảnh đầu tiên của vợ chồng ông ta, bức ảnh của bộ xương đang sống Trong những thập kỷ tiếp theo, các bác sĩ đã cải tiến ảnh X

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

Các thực thể tạo ảnh y học (medical imaging modallity) khác nhau cung cấp các thông tin đặc tính riêng biệt về các cơ quan bên trong hay của các tổ chức mô của cơ thể Độ tương phản và độ nhìn thấy của ảnh y học phụ thuộc vào thực thể tạo ảnh, hàm đáp ứng cũng như phụ thuộc vào các vùng bệnh lý của bệnh nhân Ví dụ cụ thể như khi thăm khám vết rạn ở khung xương sườn bằng chụp X-quang ngực thì cần nhìn rõ cấu trúc xương cứng, muốn kiểm tra khả năng có bị ung thư vú hay không thông qua phim chụp X-quang vú thì lại cần thấy rõ sự vi vôi hoá, các khối bất thường, các cấu trúc mô mềm…Do vậy, mục tiêu của tạo ảnh và xử lý ảnh y học là thu nhận và xử lý các thông tin hữu ích về các cơ quan sinh lý hay các cơ quan của cơ thể bằng cách sử dụng các nguồn năng lượng để phục vụ cho việc chẩn đoán bệnh

Các phương pháp chẩn đoán hình ảnh rất phong phú, như chẩn đoán qua hình ảnh X quang (X-ray), hình ảnh siêu âm (Ultrasound), siêu âm – Doppler màu, hình ảnh nội soi (mà thông dụng là nội soi tiêu hoá và hô hấp) hình ảnh chụp cắt lớp vi tính (Computed Tomography Scanner- CT Scanner), hình ảnh chụp cộng hưởng từ hạt nhân (Magnetic Resonance Imaging- MRI), hình ảnh

y học hạt nhân ( SPECT, PET)…

Các thực thể tạo ảnh y học được phân chia chủ yếu theo 3 dạng : nguồn năng lượng bên trong, nguồn năng lượng bên ngoài và kết hợp cả hai, thể hiện theo sơ đồ sau:

Hình 1.4 Phân chia các loại ảnh y học theo nguồn năng lượng tạo thành

Nguyên lý tạo ảnh được sử dụng để thu được dữ liệu thông qua các máy chuyên dụng Với ảnh 2 chiều của vật thể ảnh được tạo qua các dụng cụ quang học như camera hay kính hiển vi , ảnh 2 chiều hay 3 chiều của một tổ chức được tạo qua các thực thể tạo ảnh y học bằng các phương pháp truyền qua, phát xạ, phản xạ, tán xạ hay cộng hưởng từ hạt nhân như CT scanner sử dụng cơ chế truyền tia X qua cơ thể, SPECT dùng sự phát xạ tia gamma do tương tác giữa chất phóng xạ với mô Tuỳ từng biện pháp vật lý khác nhau thì sẽ cho ảnh có mức độ thông tin cung cấp cũng khác nhau Với ảnh SPECT, PET thì ảnh có độ tương phản, chi tiết giải phẫu kém; ảnh CT scanner có độ sắc nét hơn, độ phân giải chi tiết giải phẫu lớn; ảnh MRI có độ phân giải chi tiết giải phẫu lớn, độ tương phản mô mềm xuất sắc Từ đó ta thấy rằng chất lượng ảnh y học được quyết định theo các tiêu chí: Tỉ số tín hiệu trên nhiễu, độ phân giải và khả năng cho thấy các thông tin chuẩn đoán y học Mặt khác, thông số kỹ thuật của nguồn ảnh hưởng trực tiếp tới khả năng

tạo ảnh, do vậy phương pháp thu nhận và xử lý dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong quá trình tạo ảnh, là yếu tố quyết định xác định độ phân giải không gian và thời gian tốt nhất.Trong đó độ phân giải không gian là kích thước nhỏ nhất của đối tượng mà toàn hệ thống ( gồm cả quá trình tái tạo ảnh)

có thể phân biệt được và độ phân giải thời gian là thời gian để thu được tín hiệu để tạo thành một ảnh đơn

Việc xử lý và phân tích ảnh nhằm tăng cường thông tin chẩn đoán, hỗ trợ cho việc diễn giải các ảnh y tế, thông thường có sự trợ giúp của máy tính Việc diễn giải định tính và định lượng ảnh cho các chẩn đoán, theo dõi can thiệp, điều trị khác nhau để hiểu được các quá trình sinh lý cùng với các bệnh

và phản ứng chống lại điều trị của chúng

1.2.2 Các chuẩn ảnh y học và truyền thông ảnh y học

Các thiết bị và máy y tế về chẩn đoán hình ảnh ngày càng ứng dụng nhiều hơn về công nghệ thông tin, các phần mềm cho các máy Y tế ngày càng được nâng cấp, nhất là khi kỹ thuật số ra đời và phát triển đã ghi nhận và phân tích tín hiệu rất tốt, cho hình ảnh sâu hơn, chất lượng ảnh tốt hơn Hơn nữa việc giao diện giữa các thiết bị và máy y tế kỹ thuật cao với hệ thống máy tính dùng trong quản lý tại bệnh viện và giữa các bệnh viện với nhau ngày một nhiều, nên các giao thức truyền ảnh trên mạng được dưa ra (có một chuẩn chung thống nhất, chất lượng ảnh đủ để chẩn đoán, giảm nhẹ gánh nặng đường truyền), tạo nên phòng “hội chẩn ảo" giữa các chuyên gia y tế ở xa nhau

Ảnh y tế được số hóa theo nhiều định dạng khác nhau tùy thuộc vào phương thức, giải phẫu học, và kỹ thuật quét Tính năng nổi bật nhất của ảnh

y tế là chúng gần như luôn hiển thị dưới dạng ảnh xám thay vì ảnh mầu, trừ ảnh siêu âm Doppler và hình ảnh y học hạt nhân giả màu ảnh y tế 2 chiều có kích thước M x N x k bit, trong đó M là chiều cao tính bằng pixel và N là

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

Các máy thiết bị và máy y tế chẩn đoán hình ảnh đầu tiên khi mới ra đời chỉ là tín hiệu dạng sóng (Analog) đưa lên màn hình VIDEO của máy Theo thời gian, máy được chế tạo ngày càng có cấu hình cao hơn và chuyển dần sang tín hiệu số, các phần mềm xử lý tín hiệu lưu trữ thông tin số ngay tại các máy đó (ví dụ máy siêu âm có thể lưu được 5000 ảnh của bệnh nhân gần đây nhất) Tuy nhiên, dần từng bước khi có các điều kiện đặt ra và nhu cầu giao tiếp giữa các máy với nhau và truyền ảnh số giữa các vùng với nhau để trợ giúp chẩn đoán thì các chuẩn dữ liệu chung về hình ảnh của y tế dần ra đời

Vì vậy, các máy y tế ngày nay có gắn thiết bị tin học thì đã sẵn sàng đưa ra các tín hiệu thông qua các D-Shell chuẩn như COM, LPT hoặc USB port, nhưng phần tín hiệu đưa ra các cổng này tuỳ nhà cung cấp trang bị phần mềm khi người sử dụng yêu cầu

Phương thức Kích thước ảnh Mức xám Dung lượng

TB/lần kiểm tra

Thông hệ tuần hoàn 512 x 512 hoặc

1024 x 1024

Bảng 1 Kích thước và dung lượng của các loại ảnh Y sinh học [3]

Hiện nay có nhiều chuẩn để truyền ảnh trên mạng như chuẩn PACS

(Picture Archiving and Communication System) là hệ thống lưu trữ, xử lý và

truyền ảnh động, hoặc mạng xử lý và truyền ảnh số hoá DICOM (Digital

Imaging and Communications in Medicine) Tất cả các chuẩn này có chung

một tiêu chí là nén ảnh ở mức độ tối đa để giảm kích thước lưu trữ, giảm kích thước khi truyền trên mạng, có các mức độ phân giải khác nhau khi truyền Nếu hình ảnh không cần chất lượng cao thì có thể truyền ở độ phân giải thấp

và khi cần độ nét để chẩn đoán với chất lượng cao thì truyền ảnh với các độ phân giải cao hơn, nhưng tốc độ truyền trên mạng sẽ chậm đi nhiều Các ảnh

truyền thường là các ảnh về X quang, ảnh siêu âm, ảnh nội soi, ảnh CT

Scanner Việc truyền ảnh này giúp cho hỗ trợ chẩn đoán từ xa, cho các thầy thuốc, học viên, sinh viên học tập và nghiên cứu

1.2.2.1 Chuẩn DICOM

DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) là tập hợp

các chuẩn dùng trong xử lý, truyền tải thông tin, lưu trữ và in ấn ảnh y khoa Chuẩn này bao gồm định dạng file và giao thức truyền tin qua mạng File DICOM được trao đổi giữa 2 chương trình và các chương trình này có thể nhận ảnh và dữ liệu bệnh nhân theo định dạng DICOM

DICOM cho phép tích hợp máy scan, server, trạm làm việc, máy tin và các thiết bị mạng từ nhiều nhà cung cấp vào thành một hệ thống truyền tải và lưu trữ ảnh Ngày nay, các hầu hết các bệnh viện trên thế giới đều áp dụng DICOM vào trong các thiết bị y khoa, máy trạm, server, các hệ thống quản lý trong hoạt động khám và chữa bệnh

1.2.2.2 Chuẩn PACS

PACS (Picture Archiving and Communication System) là hệ thống lưu trữ, xử lý và truyền ảnh động Hệ thống PACS lưu trữ hình ảnh và dữ liệu thu thập được và tương tác với hệ thống con trong cùng mạng PACS có thể chỉ đơn giản là một máy lấy ảnh với cơ sở dữ liệu nhỏ hay hệ thống quản trị ảnh trong y khoa phức tạp để từ đó các máy trạm lấy ảnh về và xử lí Hiện nay, hầu hết hệ thống PACS phát triển theo hệ thống kiến trúc mở theo đó là việc truyền thông hình ảnh, định dạng ảnh và quản lí ảnh theo chuẩn DICOM Người sử dụng dùng các máy trạm để hiển thị hình ảnh như là một giao tiếp chính cho việc truy cập hình ảnh trên hệ thống PACS Từ các máy trạm hiển thị hình ảnh đó, người sử dụng có thể chẩn đoán, xem xét, phân tích Các chuyên gia về ngành X-Quang sử dụng các máy trạm chuẩn đoán như là một công cụ chính Máy trạm chuẩn đoán có phần cứng mạnh trong việc xử lí như cần phải có màn hình với độ phân giải cao, máy tính mạnh với bộ nhớ lớn và tốc độ CPU nhanh các phần mềm được thiết kế cho việc quản lí nhiều các máy lấy ảnh (như máy chụp x-quang, chụp cắt lớp ), trao giao tiếp hình ảnh

giữa chúng với nhau (thường là sử dụng dịch vụ DICOM), xem xét ảnh, hiển thị ảnh động, xử lí ảnh và quản lí luồng công việc của bệnh nhân và những thông tin có liên quan

Trong PACS điều trị bệnh, ảnh được thu thập từ các máy lấy ảnh dùng trong y khoa rồi gửi tới máy chủ PACS thông qua DICOM gateway sau đó được đưa tới máy trạm chẩn đoán với dịch vụ truyền thông DICOM

Hình 1.5 Mô hình PACS

* Phân bổ và hiển thị ảnh

Có 2 cách để đưa hình ảnh của máy chủ PACS tới máy trạm chẩn đoán: Phương thức Store-Forward (dịch vụ truyền thông DICOM Storage): đầu tiên ảnh được đưa đến và lưu trữ ở máy chủ PACS, tiếp đến là chuyển tới máy trạm hiển thị với một lộ trình định sẵn

Phương thức Query/Retrieval (dịch vụ DICOM Query/Retrieval): các chuyên gia về ngành X-quang lấy thông tin lịch làm việc từ RIS (Radiology Information System) hoặc PACS sau đó truy vấn và tìm kiếm ảnh từ máy chủ PACS hoặc cơ sở dữ liệu ảnh để hiển thị trên máy trạm của họ

Cách phân bố ảnh theo phương thức Store-Forward được sử dụng thường hơn phương thức Query/Retrieval trong lĩnh vực ngành X-quang về bộ phận sinh học Trong chuyên môn về bộ phận sinh học được tổ chức theo từng nhóm dựa theo bộ phận sinh học như: ngực, thần kinh hoặc thuộc khoa nhi … Với phương thức Query/Retrieval thì thích hợp nhất cho các chuyên gia X-quang trong khâu giao tiếp với máy lấy ảnh (Modalities) Các máy ảnh được chia theo nhóm dựa trên chức năng của máy như: CT, MR hoặc X-ray Trong từng lĩnh vực chuyên môn mà các máy lấy ảnh sẽ sinh ra những hình ảnh tương tự nhau tại cùng một điểm đều này sẽ gây khó khăn cho máy chủ PACS trong việc phân phối tất cả ảnh của cùng một bệnh nhân cho bác sĩ chẩn đoán Trong trường hợp này rất thích hợp cho phương thức Query/Retrieval

Chức năng chính của máy trạm chẩn đoán là hiển thị ảnh và thao tác trên ảnh kết hợp với việc quản lí ảnh và chức năng xử lí ảnh Trong môi trường Windows, người sử dụng thao tác ảnh bằng các thiết bị nhập như: chuột và bàn phím Các thao tác đó được chuyển thành các chuỗi sự kiện Tiến trình hiển thị ảnh có thể được điều khiển bởi một chuỗi sự kiện như hình

Hình 1.6 Tiến trình hiển thị ảnh

* Kĩ thuật Web:

Sự phát triển của Internet mở ra một viễn cảnh mới trong vấn đề truyền thông dữ liệu trên toàn thế giới Sự phát triển nhanh chóng của Web làm mở rộng thêm việc truyền thông trao đổi một lượng lớn người sử dụng Việc phát triển nhanh chóng của WWW là cung cấp một giao tiếp chuẩn cho việc xem

và liên kết đến các tài liệu số như hình ảnh, văn bản, âm thanh và ảnh động Các máy trạm chuẩn đoán, máy trạm ứng dụng y khoa, hoặc máy trạm xem ảnh ở xa thì việc truyền tải hình ảnh với kích thước tối ưu là thực sự cần thiết Hệ thống ảnh y khoa dựa trên môi trường web là giải pháp hiệu quả nhất cho mục đích này bằng cách sử dụng giao thức HTTP

Hình 1.7 Kiến trúc hệ thống quản lý ảnh y khoa trong môi trường PACS

Hình 1.8 Kiến trúc PACS điển hình cho hiển thị ảnh dựa trên Web

Hiện nay ở Việt Nam đã có nhiều cố gắng để thực hiện kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh từ xa Điều này xuất phát từ đòi hỏi thực tế: nhiều cơ sở y tế đã mua những thiết bị chẩn đoán hình ảnh có giá trị, chủ yếu là CT, MRI và đôi khi các cơ sở đào tạo và trung tâm y tế muốn có một "chẩn đoán thứ cấp " từ những trung tâm y học lớn có những chuyên gia giỏi, hay đơn thuần chỉ là trao đổi kinh nghiệm, đáp ứng nhu cầu học tập, nghiên cứu Nghĩa là chúng

ta cần có công nghệ teleradiology

Tuy nhiên, gần như các chuẩn ảnh và truyền thông trên chỉ sử dụng và làm việc với các ảnh y học nguyên bản, chưa qua bước tiền xử lý (chỉ thực hiện bước hậu xử lý-postprocessing), do vây chất lượng ảnh truyền đi chưa được tốt như mong muốn Các phần mềm hiện nay sử dụng cho xử lý ảnh y học thông dụng trên thị trường vẫn chưa đáp ứng được nhu cầu vì tính năng chủ yếu vẫn là lưu trữ, chẩn đoán, truyền hình ảnh Do vậy, việc tiền xử lý nâng cao chất lượng hình ảnh y học là một vấn đề đáng quan tâm và cần phát triển trong tương lai

1.3 SƠ LƯỢC VỀ BỆNH VIỆN 74 TRUNG ƯƠNG

Bệnh viện 74 Trung ương là một Bệnh viện hạng I trực thuộc Bộ Y tế đóng trên địa bàn thị xã Phúc Yên tỉnh Vĩnh Phúc với chuyên ngành Lao và Bệnh phổi, được Bộ Y tế giao 500 giường bệnh, 320 CBCNV Cơ cấu tổ chức của Bệnh viện hiện nay gồm 06 phòng chức năng, 12 khoa lâm sàng và 05 khoa cận lâm sàng Là một Bệnh viện chuyên sâu về chẩn đoán hình ảnh luôn được Lãnh đạo Bệnh viện quan tâm, nâng cấp hệ thống trang thiết bị ngày một hiện đại: 02 máy chụp cắt lớp

vi tính, 01 máy chụp X quang kỹ thuật số, máy siêu âm màu 4D, Hệ thống máy Nội soi Phế quản ống mềm, soi Dạ dày, soi Tai mũi họng; Hệ thống máy Thở tân tiến;

Hệ thống cắt đúc làm mô bệnh tự động; Hệ thống Xét nghiệm Sinh hóa, huyết học hoàn toàn tự động; Hệ thống chẩn đoán vi sinh bằng kỹ thuật nhân Gen; Hệ thống nuôi cấy và làm kháng sinh đồ vi khuẩn hoàn toàn tự động; Hệ thống nuôi cấy Vi

khuân lao nhanh Hàng năm Bệnh viện lưu trữ hàng chục nghìn hình ảnh tư liệu của các bệnh nhân đã khám chữa bệnh tại Bệnh viện đó là một nguồn dữ liệu (bao gồm nhiều thể loại hình ảnh : CT, X quang, Nội soi, siêu âm…) quý báu phục vụ cho công tác học tập, nghiên cứu khoa học và điều trị Hiện tại Bệnh viện đã triển khai một hệ thống mạng LAN hoàn chỉnh và một phần mềm quản lý tổng thể Bệnh viện đang hoạt động có hiệu quả Với sự phát triển ngày càng mạnh mẽ của khoa học và công nghệ đòi hỏi việc số hóa tài liệu, phim ảnh ngày càng cấp thiết Bên cạnh đó nhiệm vụ xử lý ảnh cũng phải song song phát triển trong môi trường Bệnh viện để đáp ứng được nhu cầu của công tác chuyên môn

CHƯƠNG 2 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO

CHẤT LƯỢNG ẢNH Y HỌC

2.1 CÁC KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH CƠ BẢN

2.1.1 Các kỹ thuật không phụ thuộc không gian

Các phép toán không phụ thuộc không gian là các phép toán không phụ thuộc vị trí của điểm ảnh

Ví dụ: Phép tăng giảm độ sáng, phép thống kê tần suất, biến đổi tần suất v.v Một trong những khái niệm quan trọng trong xử lý ảnh là biểu đồ tần suất (Histogram)

Biểu đồ tần suất của mức xám g của ảnh I là số điểm ảnh có giá trị g của ảnh I Ký hiệu là h(g)

Ví dụ:

2.1.1.1 Tăng giảm độ sáng

Giả sử ta có I ~ kích thước m × n và số nguyên c

Khi đó, kỹ thuật tăng, giảm độ sáng được thể hiện