Nghiên cứu về xử lý hình ảnh và ứng dụng trong máy chụp x quang

LỜI CAM ĐOAN Nội dung của luận văn này được nghiên cứu, xây dựng đưa ra phương pháp nâng cao chất lượng hình ảnh ứng dụng trong máy chụp X-quang.. Từ những vấn đề trên tôi đã chọn đề tài

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

LỜI CAM ĐOAN

Nội dung của luận văn này được nghiên cứu, xây dựng đưa ra phương pháp nâng cao chất lượng hình ảnh ứng dụng trong máy chụp X-quang Dưới sự hướng

dẫn chỉ bảo của T.S Nguyễn Ngọc Văn, tôi đã nghiên cứu đề tài: "Nghiên cứu về

xử lý ảnh và ứng dụng trong máy chụp X-Quang" nhằm nâng cao hiệu quả, hỗ trợ

quá trình chẩn đoán bệnh của bác sỹ cho các bệnh nhân Tôi xin cam đoan những nội dung của luận văn này là hoàn toàn trung thực, chính xác và chưa được ai công bố trong các công trình khoa học nào khác

Hà Nội, ngày 17 tháng 04 năm 2017

HỌC VIÊN THỰC HIỆN

Trần Xuân Tùng

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành luận văn này, em xin gửi lời cảm ơn đến tất cả các thầy cô giáo, các đồng nghiệp tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên đã tạo điều kiện giúp em hoàn thiện luận án tốt nghiệp này

Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến T.S Nguyễn Ngọc Văn, thầy đã trực

tiếp hướng dẫn em hoàn thành luận văn này với sự nhiệt tình và ân cần chỉ bảo, đồng thời cung cấp cho em những kiến thức chuyên môn để em có thể hoàn thiện luận văn tốt nghiệp này

Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến gia đình, bạn bè và người thân, những người đã bên cạnh và động viên tôi trong suốt quá trình học tập và hoàn thành luận văn

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN 1

LỜI CẢM ƠN 2

MỤC LỤC 3

DANH MỤC HÌNH ẢNH 6

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT 10

PHẦN MỞ ĐẦU 11

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ HÌNH ẢNH TRONG Y TẾ 15

1.1.Ảnh y tế 15

1.1.1.Giới thiệu 15

1.1.2.Sơ đồ chung hệ thống hình ảnh y tế 15

1.1.3.Các phương thức hình ảnh y tế 17

1.2.Xử lý ảnh y tế 22

1.2.1.Giới thiệu về xử lý ảnh y học 22

1.2.2.Các bước xử lý ảnh 23

1.2.3.Khái niệm và các vấn đề cơ bản về xử lí ảnh 25

1.3.Sự hỗ trợ của máy tính và công nghệ thông tin trong xử lý hình ảnh y tế 26

1.3.1.Phân v ng ảnh 27

1.3.2.Phân tích đa quang phổ 31

1.4.Thuyết Fourier 33

CHƯƠNG 2 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HÌNH ẢNH Y TẾ 37

2.1 Chất lượng hình ảnh y tế 37

2.2 Quy trình hiển thị hình ảnh 40

2.3 Biến đổi Fourier rời rạc cho quá trình xử lý hình ảnh 41

2.3.1 Đặc tính của DFT 41

2.3.2 Một số khái niệm cơ bản 42

2.3.3 Một số tính chất của DFT 42

2.4 Thao tác kỹ thuật thang độ xám (grey scale) 44

2.4.1 Kỹ thuật cửa sổ 45

2.4.2 Kỹ thuật biến đổi biểu đồ ánh sáng 48

2.5 Thao tác kỹ thuật ma trận hình ảnh miền thời gian 49

2.5.1 Kỹ thuật làm mịn hình ảnh 51

2.5.2.Kỹ thuật làm trơn ảnh 53

2.6 Nâng cao hình ảnh miền tần số 60

2.6.1 Bộ lọc lý tưởng 60

2.6.2 Bộ lọc butterworth 62

2.6.3 Bộ lọc theo cấp số nhân 64

CHƯƠNG 3 KỸ THUẬT NÂNG CAO ĐỘ TƯƠNG PHẢN TRONG XỬ LÝ HÌNH ẢNH CỦA MÁY CHỤP X-QUANG 66

3.1.Giới thiệu chung về máy chụp X-Quang. 66

3.1.1.Nguyên lý hoạt động của máy X-Quang 67

3.1.2.Đặc điểm của ảnh X-Quang 68

3.1.3.Cấu tạo của máy chụp X-Quang 70

3.1.4.Phân loại máy chụp X-Quang 71

3.2.Tổng quan xử lý hình ảnh CR 74

3.3.Nâng cao độ tương phản cho hình ảnh 76

3.3.1.Phạm vi năng lượng giảm……… 78

3.3.2.Nâng cao độ tương phản Multiscale 79

3.3.3.Các quá trình đại diện 79

3.3.4.Sự cân bằng ngược lại 81

3.3.5.Xử lý tần số 84

3.4.Phép trừ hình ảnh 87

3.4.1.Hiệu chuẩn 87

3.4.2.Đăng ký cho hình ảnh 89

3.4.3.Phép trừ 91

3.4.4.Tóm lược 94

3.5.Xử lý ảnh chụp của máy X-Quang bằng phương pháp cân bằng Histogram 95

3.5.1 Cơ sở lý thuyết 95

3.5.2 Phương pháp xử lý cân bằng Histogram 97

3.5.3 Kết quả thực hiện bằng mô phỏng Matlab 100

3.6 Một số kết quả đạt được trong việc nâng cao chất lượng ảnh chụp X-Quang 102

3.6.1 Phương pháp Lọc trung bình 102

3.6.2 Phương pháp Nâng cao độ tương phản 103

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 104

TÀI LIỆU THAM KHẢO 105

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Sơ chung hệ thống ảnh y sinh 15

Hình 1.2 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh 24

Hình 1.3 ản v phối cảnh 3D của não 27

Hình 1.4 Phân đoạn ảnh đơn giản bởi một ngưỡng duy nhất 28

Hình 1.5 Thuật toán em để ước lượng tham số 30

Hình 1.6 Hình ảnh đầu và phân loại mô 30

Hình 1.7 Hình ảnh MR đa phổ 31

Hình 1.8 Mỗi pixel hình ảnh được liên kết với một vector phổ xây dựng từ cường độ của nó trong mỗi hình ảnh 32

Hình 1.9 Góc từ vector của một điểm ảnh bất kỳ với vector của một điểm ảnh tham khảo 32

Hình 1.10 Phóng to điểm của tổn thương lớn c ms ở một bệnh nhân MS 32

Hình 1.11 Đồ họa minh họa tích chập 35

Hình 1.12 Convolving với chức năng xung 35

Hình 1.13 Dùng Fourier trong các bộ lọc ảnh 36

Hình 2.1 Ý nghĩa của đáp ứng xung hệ thống PSF 38

Hình 2.2 Kết quả Fourier transform của các PSF 38

Hình 2.3 Độ tương phản của hình vuông nhỏ có cùng mức xám trên các khu vực nền khác nhau… 39

Hình 2.4 Quy trình hiển thị hình ảnh 40

Hình 2.5 Các đơn vị hiển thị trực quan 40

Hình 2.6a Nguyên tắc cửa sổ 45

Hình 2.6b Nguyên tắc cửa sổ 45

Hình 2.7 Hình ảnh hiển thị ở cùng một cửa sổ 47

Hình 2.8a Hình ảnh hiện thị cùng lúc 2 cửa sổ 47

Hình 2.8b Cửa sổ đôi và biểu đồ 48

Hình 2.8c Chức năng phi tuyến tính của cửa sổ 48

Hình 2.9: sơ đồ bộ lọc số 49

Hình 2.10 Quá trình thoái hóa tín hiệu 52

Hình 2.11 Cửa sổ lọc(mặt nạ) c kích thước 5 trong 1D 54

Hình 2.12 Cửa sổ lọc (mặt nạ) c kích thước 3x3 trong 2D 54

Hình 2.13 Cửa sổ lọc (hay mặt nạ) kích thước 3x3x3 trong 3D 54

Hình 2.14 Tính giá trị trung bình 54

Hình 2.15 Cách thức nhân chập điểm ảnh với cửa sổ 55

Hình 2.16 Trường hợp đặc biệt trong 1D 56

Hình 2.17 Trường hợp đặc biệt trong 2D 56

Hình 2.18 Ví dụ lọc trung bình 57

Hình 2.19 Cách thức hoạt động của lọc trung vị 57

Hình 2.20 Mô hình lọc thông cao 59

Hình 2.21 Đáp ứng xung bộ lọc thông thấp lý tưởng 60

Hình 2.22 Đáp ứng xung bộ lọc thông cao lý tưởng 61

Hình 2.23 Đáp ứng xung bộ lọc thông dải lý tưởng 61

Hình 2.24 Đáp ứng xung bộ lọc chắn dải lý tưởng 62

Hình 2.25 Đáp ứng biên độ của bộ lọc chuẩn hóa 63

Hình 2.26 Làm mịn bởi lọc thông thấp utterworth 64

Hình 2.27 Biến đổi tín hiệu theo thời gian đối với cấp số nhân 65

Hình 3.1 Máy chụp X-quang 66

Hình 3.2 Kết quả chụp X-quang 67

Hình 3.3 Nguyên lý hoạt động máy chụp X-quang 68

Hình 3.4 Mô phỏng chụp X-quang bàn tay 68

Hình 3.5 Mô phỏng tạo ảnh bằng chùm tia X-quang 69

Hình 3.6 Quá trình chụp quang và sự khác biệt cơ bản giữa các thế hệ máy chụp X-quang… ……… 71

Hình 3.7 Quá trình thu nhận ảnh của CR 73

Hình 3.8 Sơ đồ khái quát hoá quá trình xử lý CR 74

Hình 3.9 Điều chỉnh phạm vi phụ và lập đồ thị phân cấp trong agfa adc 75

Hình 3.10 Chụp X – quang ở những vùng cần thăm khám khác nhau trên cơ thể 76

Hình 3.11 Tần số đáp ứng của bộ lọc mặt nạ không sắc nét, α = 3, cho kích thước hạt nhân 109, 39, 13 và 5 điểm ảnh 77

Hình 3.12 Sự phân tách theo hình mô hình laplacian và quá trình ngược lại 80

Hình 3.13 Hàm cơ sở gaussian chuyển động từ lớp thứ hai đến lớp thứ 4 của mô hình laplacian… 81

Hình 3.14 Quá trình cân bằng ngược lại 82

Hình 3.15 Khuếch đại phi tuyến áp dụng cho các hệ số mô hình p = 1, 0, 0.7, 0.5 83

Hình 3.16 Kết quả sau quá trình biến đổi trên mô xương 83

Hình 3.17 Quá trình kết hợp tăng cường, bao gồm độ tương phản cân bằng, tăng cường cạnh và vùng ảnh 84

Hình 3.18 Đáp ứng tần số không gian của tăng cường cạnh giảm vùng 86

Hình 3.19 So sánh các chế độ tăng cường 86

Hình 3.20 So sánh mật độ phim đo và giá trị XR-sim 88

Hình 3.21 Chỉnh quy mô đầu ra của mảng xám 89

Hình 3.22 (a) ảnh CT gốc, (b) ảnh mô hình được tạo ra, (c) trừ ảnh 91

Hình 3.23 Kết quả phép trừ hình ảnh 92

Hình 3.24 Rìa lát cắt của bộ phận điều hòa (a) X-quang số hóa (b) mô hình hình ảnh được tạo (c) phép trừ hình ảnh 93

Hình 3.25 Trung tâm lát cắt bộ phận điều hòa (a) X-quang số hóa (b) hình ảnh được tạo (c) phép trừ hình ảnh 94

Hình 3.26 Hình ảnh X– quang bàn tay 96

Hình 3.27 Biểu đồ histogram 96

Hình 3.28 Biểu đồ phân bố mức xám của phương pháp histogram 97

Hình 3.29 Hiển thị đồ thị histogam của ảnh X-quang tay bằng matlab 100

Hình 3.30 Kết quả sau khi xử lý hình ảnh trên mô phỏng Matlab bằng phương pháp cân bằng lược đồ xám bằng Histogram 101

Hình 3.31 Biểu đồ Histogram ban đầu và biểu đồ Histogram chỉ định của cùng một hình ảnh… 102

Hình 3.32 Kết quả sau khi xử lý Lọc trung bình trên mô phỏng Matlab 103

Hình 3.33 Ảnh sau khi được tăng độ tương phản trên mô phỏng Matlab 103

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

CR X-Quang có sự hỗ trợ của máy tính

SNR Chỉ số biểu thị cường độ tương đối của tín hiệu so với nhiễu

nền

CAD Sử dụng máy tính trong quá trình thiết kế và lập bản v XR-SIM Giả lập X-ray

MUSICA Phương pháp khuếch đại tương phản đa mức độ

MRI Chụp cộng hưởng từ MRI

PSF Point Spread Function

FWHM Width Full at Half Maximum

MTF Modulation Transfer Function

EMA Exponential Moving Average

EWMA Weighted Moving Average

CDF Chức năng phân phối tích l y

CT

scanner Computed Tomography Scanner

KNN K-Nearest-Neighbors

PHẦN MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

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 (chẩn đoán cận lâm sàng) Trong chẩn đoán cận lâm sàng thì chẩn đoán dựa trên hình ảnh thu được từ các thiết bị, máy y tế (chẩn đoán hình ảnh) ngày càng chiếm một vai trò quan trọng, nhất là ngày nay với sự trợ giúp của các thiết bị, máy y tế hiện đại, công nghệ cao có các phần mềm tin học hỗ trợ khiến cho hình ánh rõ nét và chính xác hơn

Chẩn đoán hình ảnh đã g p phần quan trọng nâng cao tính chính xác, kịp thời

và hiệu quả cao trong chẩn đoán bệnh Cùng với sự phát triển của khoa học và công nghệ, đã c rất nhiều loại máy tạo ảnh được ra đời như máy X -quang (X Rays Machine), máy chụp cắt lớp vi tính (CT Scanner), máy siêu âm (Untrasound Machine), máy điện tim (Electrocaldiograph), máy tạo ảnh cộng hưởng từ (Magnetic Resonane Imaging)

Việc trợ giúp chẩn đoán, lưu trữ tư liệu và nghiên cứu hình ảnh X-Quang là một trong những ứng dụng tin học phổ biến nhất hiện nay Việc chuyển tín hiệu từ máy chụp X-Quang lên phòng mổ Chấn thương chỉnh hình đã được nhiều nước áp dụng phổ biến, ở Việt Nam một số cơ sở đã áp dụng phương pháp này, việc ứng dụng này

đã cung cấp cho phẫu thuật viên trong khi mổ có hình ảnh trực tiếp giúp cho việc mổ được tiến hành hiệu quả hơn, tốt hơn

Từ những vấn đề trên tôi đã chọn đề tài cho luận văn cao học là: “Nghiên cứu

về xử lý ảnh và ứng dụng trong máy chụp X-Quang” nhằm nghiên cứu, tìm hiểu một

số phương pháp, thuật toán nâng cao chất lượng hình ảnh của máy chụp X-Quang trong lĩnh vực y tế

2 Lịch sử nghiên cứu

Các máy thiết bị và máy y tế chẩn đoán hình ảnh đầu tiên khi mới ra đời chỉ là tín hiệu dạng s ng (Analog) đưa lên màn hình VIDEO của máy Theo thời gian, máy được chế tạo ngày càng c 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 đ (ví dụ máy siêu âm c thể lưu được 5000 ảnh của bệnh nhân gần đây nhất) Tuy nhiên, dần từng bước khi c các

điều kiện đặt ra và nhu cầu giao tiếp giữa các máy với nhau (ví dụ: máy CT Scanner chuyển cho máy chiếu tia Coban ) và truyền ảnh số giữa các v ng với nhau để trợ giúp chẩn đoán thì các chuẩn dữ liệu chung về hình ảnh của y tế dần ra đời

Tuy nhiên, các máy y tế đời c không c cổng giao diện, không c tín hiệu ảnh

số, việc nghiên cứu chế tạo ADC card chuyển đổi ở một số máy đã được nghiên cứu nhưng chưa nhiều và các phần mềm xử lý ảnh chuyển đổi chất lượng chưa cao

Nhờ kỹ thuật số h a đã mở ra cho hình ảnh X-Quang một hướng mới, X-Quang

số h a Phim thường chuyển thành phim in bằng tia Laser là tiền đề cho môn Chẩn đoán hình ảnh hiện đại ra đời Đáng kể là X-Quang can thiệp hay X-Quang điều trị cho phép xác định chính xác vị trí chọc dò sinh thiết, dẫn lưu các nang, ổ áp xe, tụ dịch, nong mở các động mạch, đặt các Stent, bịt tắc các nhánh mạch máu đang chảy hoặc mạch nuôi cấp máu cho u…

ác sĩ chẩn đoán hình ảnh hiện nay không những phải biết vận hành, sử dụng nhiều loại máy m c hiện đại, mà phải c kiến thức cơ bản không những về y khoa mà còn về lý sinh, vật lý, tin học Sau hơn 100 năm X-Quang đã trở thành một ngành rộng với kiến thức hiện đại, đòi hỏi nhiều kỹ năng, kỹ xảo Với hình ảnh X-Quang mới, các nhà lâm sàng c ng phải nắm được các vấn đề cơ bản, c ng phải được đào tạo lại cách đọc phim với hình ảnh mới

3 Mục đích nghiên cứu của luận văn, đối tƣợng, phạm vi nghiên cứu

3.1 Mục đích nghiên cứu

Muc tiêu của đề tài là nghiên cứu về xử lý ảnh và ứng dụng trong máy chụp X-Quang” nhằm nghiên cứu, tìm hiểu một số phương pháp, thuật toán nâng cao chất lượng hình ảnh của máy chụp X-Quang trong lĩnh vực y tế

3.2 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các vấn đề liên quan đến việc chẩn đoán hình ảnh để bác sỹ để chẩn đoán bệnh chính xác từ đ tìm ra phương pháp điều trị tốt nhất cho bệnh nhân Do vậy có thể coi đối tượng nghiên cứu của đề tài là vấn đề liên ngành,

đa ngành, tích hợp các kiến thức đặc biệt là vật lý ứng dụng, y sinh học hiện đại và công

nghệ thông tin để phục vụ mục đích chăm s c sức khỏe và y tế nói chung

3.3 Phạm vi nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu, tìm hiểu về kỹ thuật xử lý ảnh, máy chụp X-Quang; nghiên cứu một số phương pháp nâng cao chất lượng hình ảnh trong y tế; nghiên cứu kỹ thuật nâng cao độ tương phản trong xử lý hình ảnh của máy chụp X-quang trong y tế

4 Tóm tắt đề tài

Chẩn đoán hình ảnh trong y học là một lĩnh vực then chốt của ngành kỹ thuật

y sinh hàm chứa những thành tựu hiện đại nhất trong nhiều lĩnh vực liên ngành, đặc biệt là vật lý ứng dụng, y sinh học hiện đại và công nghệ thông tin Việc ứng dụng những thiết bị tạo ảnh trong y tế giúp ích rất nhiều cho bác sỹ để chẩn đoán bệnh một cách thật chính xác từ đ tìm ra phương pháp điều trị tốt nhất cho bệnh nhân

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 Tuy nhiên, các sản phẩm, máy móc hiện đại

đ c giá thành rất cao

Việc ứng dụng công nghệ thông tin trong các thiết bị và máy y tế với các phần mềm chuyên dụng đã tạo ra bước phát triển đột phá trong việc ghi hình ảnh có chất lượng cao các cơ quan bị bệnh của cơ thể con người, giúp cho các chuyên gia y tế chẩn đoán bệnh khách quan hơn, nhanh ch ng hơn và chính xác hơn nhiều Ứng dụng và phát triển công nghệ thông tin Y tế đang là nhu cầu cấp thiết của Ngành Y tế Việt Nam, nhằm xây dựng nền y tế Việt Nam hiện đại, có công nghệ và kỹ thuật y học cao, đáp ứng được yêu cầu chăm s c sức khoẻ cho nhân dân

Xuất phát từ thực tế trên tôi đã chọn đề tài: “Nghiên cứu về xử lý ảnh và ứng

dụng trong máy chụp X-Quang” nhằm nghiên cứu, tìm hiểu một số phương pháp,

thuật toán nâng cao chất lượng hình ảnh của máy chụp X-Quang trong lĩnh vực y tế

Để làm rõ hơn về nội dung thực hiện của đề tài này, luận văn được chia thành 3 chương bao gồm những nội dung như sau:

Chương 1: Tổng quan về xử lý hình ảnh trong y tế

Chương 2: Một số phương pháp nâng cao chất lượng hình ảnh trong y tế

Chương 3: Kỹ thuật nâng cao độ tương phản trong xử lý hình ảnh của máy chụp X-Quang

5 Nội dung và phương pháp nghiên cứu

5.1 Nội dung

Vấn đề cần giải quyết:

- Nghiên cứu tìm hiểu phương pháp biểu diễn Multiscale và độ tương phản cân bằng

- Nghiên cứu tìm hiểu phương pháp làm mịn hình ảnh và hình ảnh sắc nét

- Nghiên cứu phương pháp giảm nhiễu hình ảnh mà không có ranh giới cạnh mờ

- Nghiên cứu kỹ thuật thao tác tỉ lệ xám của hình ảnh

5.2 Phương pháp nghiên cứu

- Tổng hợp các tài liệu kỹ thuật, công nghệ trong và ngoài nước, phân tích và đánh giá nội dung liên quan đến đề tài

- Khảo sát, phân tích, thiết kế và đánh giá nội dung nghiên cứu trong quá trình thực hiện đề tài Đề xuất phương án xử lý ảnh phù hợp

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ HÌNH ẢNH TRONG Y TẾ

1.1 Ảnh y tế

1.1.1 Giới thiệu

Ngày nay, chẩn đoán hình ảnh là lĩnh vực then chốt của ngành kỹ thuật y sinh

n i riêng và của hệ thống y tế n i chung Chẩn đoán hình ảnh y tế ứng dụng các thành tựu khoa học công nghệ mới vào chẩn đoán y học với mục đích tìm hiểu cấu trúc bên trong cơ thể con người Nhờ đ mà các hình thái, chức năng, cấu tạo sinh lý của cơ thể con người s được thể hiện bằng những hình ảnh theo quy ước

Hình ảnh y tế đề cập đến các kỹ thuật và quy trình sử dụng để tạo ra hình ảnh của toàn bộ hoặc các bộ phận của cơ thể con người cho mục đích lâm sàng bao gồm chẩn đoán, kiểm tra hoặc khám bệnh trong đ bao gồm cả giải phẫu và sinh lý bình thường Trong bối cảnh lâm sàng, hình ảnh y tế n i chung là d ng để chụp X-quang hoặc đưa ra “hình ảnh lâm sàng” và các bác sĩ c trách nhiệm giải thích hình ảnh hay còn gọi là chẩn đoán hình ảnh Chụp X-Quang chẩn đoán chỉ định các khía cạnh kỹ thuật của hình ảnh y tế Hình ảnh y tế sử dụng kỹ thuật không xâm lấn tạo ra hình ảnh phản ánh các khía cạnh bên trong của cơ thể Trong chụp X-Quang, chụp X-ray bức xạ được hấp thụ ở mức độ khác nhau trong các loại mô khác nhau như xương, cơ và chất béo sau đ hình thành ảnh

Một số biện pháp kỹ thuật hình ảnh tiên tiến được sử dụng rộng rãi hiện nay như: X-quang, siêu âm, chụp cắt lớp – CT, cộng hưởng từ – MRI… Thông qua các biện pháp kỹ thuật này các hình ảnh chính xác được đưa ra Như vậy hình ảnh y tế

đ ng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ việc phòng ngừa và điều trị bệnh

1.1.2 Sơ đồ chung hệ thống hình ảnh y tế

Hình 1.1 Sơ chung hệ thống ảnh y sinh

Cảm biến

Tái tạo ảnh

và chẩn đoán

Trích chọn đặc trưng

Phân tích sơ đồ hệ thống ảnh y sinh:

- Hệ thống sinh học: Là cơ thể người, hoặc các bộ phận trên cơ thể người

- Cảm biến: Thu nhận tín hiệu y sinh từ hệ thống sinh học qua cảm biến, tín hiệu này c thể là tín hiệu 1 chiều hoặc 2 chiều

 Ảnh X-quang thông thường

 Ảnh cắt lớp CT scaner

 Ảnh cộng hưởng từ hạt nhân MRI

 Siêu âm

 Ảnh từ sinh học

- Tái tạo ảnh: Ảnh thu được cần tái tạo lại trước khi đưa vào tiền xử lý và lọc

- Tiền xử lý và lọc: Tại đây tín hiệu s được tiền xử lý và lọc, do tín hiệu bị ảnh hưởng bởi nhiễu do một số nguyên nhân chính: Can nhiễu từ các hệ thống xử lí ảnh y sinh khác hoặc do tính không hoàn hảo của cảm biến (bản chất, cấu tạo, đặc trưng của cảm biến)

- Trích chọn đặc trưng: Các đặc trưng mô tả trạng thái và biểu hiện của hệ thống sinh học đang được xem xét Từ các đặc trưng trích chọn mà ta kì vọng c thể phân biệt được các trường hợp khỏe mạnh, bất thường (bệnh lý, tổn thương) Nhiệm

vụ của người kỹ sư y sinh tạo ra các giải thuật để trích chọn đặc trưng từ các đặc tính vốn c về mặt vật lý của tín hiệu thu được (ví dụ ảnh CT tín hiệu vật lý trích chọn đặc trưng các khối theo mức xám hay theo hình dạng) nhằm làm nổi bật v ng cần xem xét thăm khám

- Phân loại và chuẩn đoán: Các đặc trưng đã được trích chọn s được đưa vào các bộ phân loại để phân biệt các trường hợp khác nhau và bổ trợ tăng cường tính chính xác trong chẩn đoán, hệ thống chẩn đoán thường ở trong hệ thống máy tính hỗ trợ chẩn đoán ảnh tự động

Quá trình tạo ảnh y tế nhằm mục đích thu nhận các thông tin hữu ích về các quá trình sinh lý hay các cơ quan của cơ thể bằng cách sử dụng các nguồn năng lượng Chất liệu đối tượng sử dụng để thu nhận, hiển thị có ảnh hưởng lớn tới quá trình thu nhận ảnh y tế Bao gồm các đặc tính tĩnh hay động của các đối tượng như các tổ chức, các mô, các bệnh lý đặc trưng của cơ thể, ví dụ đặc tính tĩnh là mật độ các mô, xương, đặc tính động là dòng máu hay chuyển động của tim… Ngoài ra các thực thể tạo ảnh y

tế khác nhau s cung cấp các thông tin đặc tính riêng biệt về các cơ quan bên trong hay của các tổ chức mô Độ tương phản và độ nhìn thấy của ảnh y tế phụ thuộc vào thực thể tạo ảnh, hàm đáp ứng c ng như phụ thuộc vào các vùng bệnh lý Thực thể tạo ảnh

y tế được chia làm 3 loại:

+ Nguồn năng lượng bên trong

+ Nguồn năng lượng bên ngoài

+ Kết hợp hai nguồn năng lượng

Quá trình xử lý ảnh nhằm tăng cường thông tin chẩn đoán, hỗ trợ cho việc diễn giải ảnh y tế (thông thường hoặc có sự trợ giúp của máy tính), giúp hiểu được các quá trình sinh lý cùng với các bệnh và phản ứng chống lại điều trị của chúng Sau khi được

số h a ảnh s được chuyển đến máy chủ xử lý ảnh (ADC processing server) Máy chủ này có chứa nhiều phần mềm xử lí ảnh như tăng cường bờ nét, nén dải rộng, tăng cường tương phản đa mức độ, giảm nhiễu Phương pháp khuếch đại tương phản đa mức độ (Multiscale image contrast amplification) MUSICA có thể làm tăng khả năng phát hiện các đường gãy ẩn, nốt nhỏ, không che lấp chi tiết lân cận, không tạo bờ giả,

và dùng cho toàn bộ cơ thể

1.1.3 Các phương thức hình ảnh y tế

 Chụp X-Quang

Tạo ảnh bằng X-Quang là một trong những kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh sử dụng phổ biến trong y học và kỹ thuật Nguyên lý tạo ảnh dựa trên sự lan truyền và hấp thụ của tia X trong quá trình đi qua môi trường vật chất không đồng nhất Để hiểu

rõ bản chất vật lý sự tương tác của tia X với vật chất, người ta c thể sử dụng mô phỏng quá trình lan truyền của photon tia X thông qua các dạng tương tác đặc trưng cơ bản như hiệu ứng quang điện, tán xạ Compton và Rayleigh c ng như hiệu ứng tạo cặp [11] Cơ sở thuật toán mô phỏng sự lan truyền này c ng là một công cụ đắc lực giúp giải quyết bài toán tương tác hạt cơ bản với vật chất trong vật lý hạt nhân

Bản chất và đặc tính của tia X: Bản chất của tia X là s ng điện từ gồm những sóng xoay chiều theo chu kỳ, cùng một loại với ánh sáng, sóng vô tuyến điện Đặc điểm của các bức xạ trên là truyền đi với tốc độ gần giống nhau (khoảng 300000km/s) chỉ khác nhau về bước sóng, chu kỳ và tần số Tia X c bước sóng dài khoảng 10-8 cm

và có một số đặc tính sau:

 Tính truyền thẳng và đâm xuyên: Tia X truyền thẳng theo mọi hướng và có khả năng xuyên qua vật chất, qua cơ thể người Sự đâm xuyên này càng dễ dàng khi cường độ tia càng tăng

 Tính bị hấp thu: Sau khi xuyên qua vật chất thì cường độ chùm tia X bị giảm xuống do một phần năng lượng bị hấp thu Đây là cơ sở của các phương pháp chẩn đoán X-Quang và liệu pháp X-Quang Sự hấp thu này tỷ lệ thuận với:

+ Thể tích của vật chất bị chiếu xạ: Vật càng lớn thì tia X bị hấp thu càng nhiều + ước sóng của ch m tia X: ước sóng càng dài tức là tia X càng mềm thì s

bị hấp thu càng nhiều

+ Trọng lượng nguyên tử của vật chất: Sự thấp thu tăng theo trọng lượng nguyên tử của chất bị chiếu xạ

+ Mật độ của vật chất: Số nguyên tử trong một thể tích của vật càng nhiều thì

sự hấp thu tia X càng tăng Ví dụ nước ở trạng thái lỏng hấp thu tia X nhiều hơn ở trạng thái hơi

 Tính chất quang học: Giống như ánh sáng, tia X c ng c những hiện tượng quang học như khúc xạ, phản xạ, nhiễu xạ và tán xạ Những tính chất này tạo nên những tia thứ trong cơ thể khi nó xuyên qua và làm giảm độ tương phản trên các phim chụp Để chống lại hiện tượng này người ta có thể d ng loa khu trú, đ ng nhỏ chùm tia, lưới lọc

 Tính chất gây phát quang: Dưới tác dụng của tia X một số muối trở nên phát quang như clorua, Na, A, Mg, Li, và c chất trở nên sáng như Tungstat cadmi, platino-cyanua Bari các chất này được d ng để chế tạo màn huỳnh quang dùng khi chiếu X-Quang, tấm tăng quang

 Tính chất hoá học: Tính chất hoá học quan trọng nhất của tia X là tác dụng lên muối bromua bạc trên phim và giấy ảnh làm cho nó chuyển thành màu bạc khi chịu tác dụng của các chất khử trong thuốc hiện hình Nhờ tính chất này mà nó cho phép ghi hình X-Quang của các bộ phận trong cơ thể lên phim và giấy ảnh

 Tác dụng sinh học: Khi truyền qua cơ thể tia X có những tác dụng sinh học Tác dụng này được sử dụng trong điều trị đồng thời n c ng gây nên những biến đổi

có hại cho cơ thể

Các kỹ thuật X-quang quy ước:

+ Chiếu X-Quang: Chùm tia X sau khi truyền qua v ng thăm khám của cơ thể thì năng lượng bị suy giảm do bị hấp thụ bởi các vật chất Sự suy giảm này phụ thuộc vào độ dày, mật độ của các cấu trúc mà n đi qua Sau đ , chùm tia tác dụng lên chất huỳnh quang trên màn chiếu và các bộ phận của v ng thăm khám được hiện hình trên màn chiếu này Việc phân tích hình ảnh chẩn đoán được tiến hành cùng thời điểm phát tia trên màn chiếu của máy X-Quang Ch m tia X được sử dụng khi chiếu c độ đâm xuyên trung bình (từ 70 đến 80KV) và với cường độ thấp (chỉ khoảng từ 1,5 đến 3 miliampe) Sự phát huỳnh quang của màn chiếu không đủ sáng, vì thế việc chiếu điện phải làm trong buồng tối và để quan sát rõ tổn thương cần thích ghi mắt trong bóng tối

ít nhất 10 đến 15 phút trước khi chiếu

Hiện nay, phương pháp chiếu X-Quang để chẩn đoán hầu như không còn được

áp dụng Tuy nhiên, trong X-Quang can thiệp, X-Quang chụp mạch, X-Quang tiêu hoá phương pháp chiếu vẫn được sử dụng nhưng việc ghi hình được thực hiện bằng X-Quang tăng sáng truyền hình Phương pháp chiếu X-Quang tăng sáng truyền hình cho chất lượng hình ảnh cao hơn, cường độ sáng cao hơn vì vậy n được tiến hành trong phòng sáng bình thường và cho phép giảm liều chiếu xạ tia X lên bệnh nhân và giảm ảnh hưởng cho bác sỹ chuẩn đoán hình ảnh

+ Chụp X-Quang: Khác với chiếu tia X, sự ghi hình X-Quang của các bộ phận thăm khám được thực hiện trên phim hoặc giấy ảnh Để ghi được hình trên phim X-Quang thì tia X phải được phát xạ với một điện thế cao (từ 50KV đến 100 hoặc 150 KV) và với cường độ dòng qua bóng X-Quang lớn (từ 100-200mA, và các máy hiện đại hiện nay có thể lên tới 500 đến 1000KV) Hai yếu tố này nhằm đảm bảo cho sự ghi hình nhanh, giảm nhiễu khi chụp các cơ quan động (như tim, ống tiêu hoá) và phù hợp với thời gian nín thở của bệnh nhân Phim X-Quang có cấu tạo cơ bản là hai mặt được tráng bởi nh tương muối bạc (bromua bạc) Phim được ép vào giữa 2 tấm tăng quang đặt trong cassette Bề mặt tấm tăng quang được phủ bằng một lớp chất phát huỳnh quang (thường là Tungstat cadmi) Dưới tác dụng của tia X các lớp huỳnh quang này

s phát quang và tác dụng lên phim để ghi hình bộ phận thăm khám mà n truyền qua Tia X chỉ tác dụng lên phim khoảng 10% còn lại khoảng 90% tác dụng này là do ánh sáng huỳnh quang phát ra từ tấm tăng quang Vì vậy, nhờ tấm tăng quang mà thời gian

chụp có thể giảm đi rất nhiều Hiện này, với tấm tăng quang với độ nhạy cao thì thời gian và cường độ chụp càng được giảm hơn nữa

 Chụp cộng hưởng từ MRI

Nguyên lý cộng hưởng từ hạt nhân được Felix lock và Edward Puroel phát hiện vào năm 1946, được đưa vào ứng dụng và bắt đầu phát triển ở nhiều nước tiên tiến từ những năm 1950 đến 1970, giải Nobel vật lý năm 1952 cho cả hai nhà vật lý đã tạo tiền đề cho sự phát triển MRI Năm 1980, chiếc máy cộng hưởng từ đầu tiên trên thế giới được đưa vào hoạt động để hiển thị hình ảnh chụp cơ thể người Đến nay cộng hưởng từ trở nên phổ biến trong kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh bởi tính chính xác và độ

an toàn, thay thế được một số phương pháp chẩn đoán phải d ng một số thiết bị xâm nhập cơ thể do đ tránh được rủi ro và sự đau đớn của người bệnh

Thiết bị chuẩn đoán hình ảnh cộng hưởng từ (MRI) là một trong những thiết bị hiện đại hiển thị hình ảnh với chất lượng thông tin giải phẫu và độ phân giải cao được

sử dụng trong y tế hiện nay, nguyên lý tạo ảnh của n dựa vào sự vận dụng đặc tính hấp thụ năng lượng của một hạt nhân nguyên tố nào đ – thường là hydro (khi được đặt trong năng lượng điện từ ứng với tần số dao động riêng của hạt nhân) và đặc tính bức xạ năng lượng sau khi đã hấp thu ức xạ này chính là tín hiệu MRI Cường độ tín hiệu phụ thuộc vào nồng độ của chất được phân bố, và đ c ng chính là yếu tố để hiển thị sự sáng tối của hình ảnh [11] Lợi thế của MRI là tính vô hại của n MRI không

sử dụng bức xạ ion hoá giống như phương pháp chụp X-Quang thường quy (Nobel Vật lý -1901) hoặc chụp CT (Nobel Y học -1979) Tuy nhiên, n c một nhược điểm là trên cơ thể bệnh nhân c mang kim loại tư hoặc mang máy điều hoà nhịp tim không thể được kiểm tra bằng MRI bởi MRI c trường từ tính mạnh gây ra nhiễu Ngày nay, MRI được sử dụng để kiểm tra gần như mọi cơ quan trong cơ thể Kỹ thuật này đặc biệt c giá trị trong việc chụp ảnh chi tiết não hoặc dây cột sống Kể từ khi MRI tạo ra được những hình ảnh 3 chiều, bác sĩ c thể nắm được thông tin tương đối chính xác về vị trí thương tổn Những thông tin như vậy rất c giá trị trước khi phẫu thuật chẳng hạn như tiểu phẫu não

Theo nghiên cứu, cơ thể người có tỉ lệ chủ yếu là nước, chiếm 60-70% Trong thành phần của phân tử nước có hai nguyên tử hydro Về mặt từ tính, nguyên tử hydro

là một nguyên tử đặc biệt vì hạt nhân của chúng chỉ chứa 1 proton Do đ , n c một

mômen từ lớn Điều đ dẫn tới hệ quả: nếu dựa vào hoạt động từ của các nguyên tử hydro để ghi nhận sự phân bố nước khác nhau của các mô trong cơ thể thì có thể ghi lại hình và phân biệt được các mô đ Mặt khác, trong cùng một cơ quan, các tổn thương bệnh lý đều dẫn đến sự thay đổi phân bố nước tại vị trí tổn thương, dẫn đến hoạt động từ tại đ s thay đổi so với mô lành, do đ , s ghi hình được các thương tổn

Ứng dụng nguyên lý này, MRI sử dụng một từ trường mạnh và một hệ thống phát các xung c tần số vô tuyến RF (radio frequancy) để điều khiển hoạt động điện từ của nhân nguyên tử, mà cụ thể là nhân nguyên tử hydro c trong phân tử nước của cơ thể, nhằm bức xạ năng lượng dưới dạng các tín hiệu c tần số vô tuyến Các tín hiệu này s được một hệ thống thu nhận và xử lý điện toán để tạo ra hình ảnh của đối tượng vừa được đưa vào từ trường đ

Như vậy nguyên lý tạo ảnh dựa vào sự vận dụng đặc tính hấp thụ năng lượng của một hạt nhân nguyên tố hydro (khi được đặt trong năng lượng điện từ ứng với tần

số dao động riêng của hạt nhân) và đặc tính bức xạ năng lượng sau khi đã hấp thu ức

xạ này chính là tín hiệu MRI Cường độ tín hiệu phụ thuộc vào nồng độ của chất được phân bố, và đây c ng chính là yếu tố để hiển thị sự sáng tối của hình ảnh

 Chụp cắt lớp CT

Chụp cắt lớp vi tính còn được gọi là chụp CTscanner (computed tomography)

là một trong những kỹ thuật hiện đại được sử dụng phổ biến trong y học và cả trong kỹ thuật công nghệ cao, ví dụ đ là kính hiển vi cắt lớp khảo sát các vi cấu trúc vật liệu Nguyên lý tái tạo ảnh cắt lớp là một ứng dụng hữu hiệu giữ sự kết hợp của toán học và thành tựu của công nghệ thông tin trên cơ sở sự hoàn thiện với tốc độ cao về tính năng của máy tính Vì sự quan trọng của nguyên lý tái tạo ảnh cắt lớp, do đ , n được ứng dụng trong nhiều kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh y học (CT scanner, MRI, siêu âm cắt lớp và optical tomography) trong thời gian gần đây [11]

Nguyên lý này có thể được hiểu một cách đơn giản như sau: Trên mặt cắt của một cấu trúc được chia ra rất nhiều đơn vị thể tích liên tiếp nhau, mỗi đơn vị thể tích s được hiện lên trên ảnh như một điểm nhỏ gọi là điểm ảnh (pixel) 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 đ máy tính dựng lại hình ảnh của mặt cắt dựa 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 c 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 sắc 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 c cấu trúc nhỏ

 Siêu âm

Siêu âm (Ultrasound/Sonography) – là một kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh không xâm lấn, áp dụng phổ biến trong y tế Nguyên lý tạo ảnh dựa vào sóng siêu âm (sóng

âm tần số cao) để xây dựng và tái tạo hình ảnh về cấu trúc bên trong cơ thể hay chính

là sự thu nhận tín hiệu phản hồi của s ng siêu âm khi truyền qua môi trường không đồng nhất Những hình ảnh này cung cấp thông tin c giá trị trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh Do hình ảnh siêu âm được ghi nhận theo thời gian thực nên n c thể cho thấy hình ảnh cấu trúc và sự chuyển động của các bộ phận bên trong cơ thể kể cả hình ảnh dòng máu đang chảy trong các mạch máu Để hiểu rõ bản chất vật lý của sự tương tác của siêu âm với vật chất, người ta c thể mô phỏng sự tạo ảnh siêu âm được thực hiện trên cơ sở mô hình toán học mô phỏng sự truyền qua, sự tán xạ và thu nhận tín hiệu phản hồi của s ng siêu âm khi đi vào mô, kết hợp với lý thuyết hệ thống tuyến tính với các bộ lọc mô phỏng chức năng hoạt động của các đầu dò siêu âm [11]

Nguyên lý hoạt động của siêu âm: Siêu âm dựa trên nền tảng là nguyên lý định

vị bằng s ng siêu âm (sonar) - một kỹ thuật d ng để phát hiện các vật thể dưới nước Trong khi siêu âm, sử dụng đầu dò (transducer) tỳ sát lên da, đầu dò c chức năng vừa phát vừa thu s ng siêu âm Khi siêu âm, các tinh thể bên trong đầu dò phát ra các s ng siêu âm truyền vào bên trong cơ thể Các mô, xương và chất lỏng trong cơ thể - một phần hấp thụ hoặc truyền qua - một phần phản xạ lại s ng âm và quay ngược trở lại đầu dò Đầu dò thu nhận s ng âm phản hồi, gửi các thông tin này tới bộ xử lý, sau khi phân tích các tín hiệu phản hồi bằng các phần mềm và thuật toán xử lý ảnh, kết hợp các thông tin để xây dựng và tái tạo thành hình ảnh siêu âm nhìn thấy trên màn hình

1.2 Xử lý ảnh y tế

1.2.1 Giới thiệu về xử lý ảnh y học

Trong lĩnh vực y tế, xử lý ảnh đang được ứng dụng một cách rộng rãi và đem lại nhiều kết quả khả quan, hứa hẹn một tương lai phát triển cùng với sự phát triển

công nghệ sinh học Trong y học, chẩn đoán hình ảnh là một phương pháp chẩn đoán cho phép bác sĩ c thể quan sát các bộ phận của cơ thể qua hình ảnh một cách trực quan nhất Từ đ đưa ra các chẩn đoán chính xác của bệnh lý để có biện pháp điều trị hiệu quả Khoa học hỗ trợ cho kĩ thuật chẩn đoán hình ảnh chính là xử lý ảnh Ví dụ như trong các phương pháp: chụp X-Quang, chụp cắt lớp CT, MRI, siêu âm… Do có nhiều nguyên nhân, ảnh sau khi được tái tạo có thể không rõ nét, nhiễu, mờ biên, độ phân giải thấp, ảnh hưởng đến chất lượng ảnh, gây kh khăn cho việc chẩn đoán bệnh

Do vậy, 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 là việc nâng cao chất lượng ảnh - đây là một bước quan trọng và được gọi là bước tiền xử lý ảnh trước khi thực hiện bước tiếp theo là phân đoạn ảnh y học Quá trình tiền xử lý này trên thế giới đã và đang được nghiên cứu với nhiều cách tiếp cận khác nhau của cả giới

y học và tin học

Các phương thức 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 trong cơ thể Độ tương phản hay độ nhìn thấy của ảnh y học phụ thuộc vào phương thức tạo ảnh, c ng như hàm đáp ứng phụ thuộc vào các vùng bệnh lý của bệnh nhân

Ví dụ cụ thể như thăm khám vết rạn cơ thể ở khung xương sườn bằng chụp X-Quang ngực thì cần nhìn rõ cấu trúc xương cứng, muốn kiểm tra khả năng c bị ung thư vú hay không thông qua phim X-Quang vú thì lại cần thấy rõ sự vi vôi hóa, các khối bất thường, các cấu trúc 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 phân tích hình ảnh với ảnh c độ tương phản và độ sắc nét cao

1.2.2 Các bước xử lý ảnh

Ứng dụng của xử lý ảnh có khả năng tác động mạnh m đến các lĩnh vực trong cuộc sống, nhất là trong lĩnh vực y tế Soi chụp bằng máy chụp cắt lớp được dùng thường xuyên trong xét nghiệm lâm sàng, ví dụ như phát hiện và nhận dạng u não Những ứng dụng y học khác của xử lý ảnh số gồm nâng cao chất lượng ảnh X-Quang

và làm rõ đường biên mạch máu từ những ảnh chụp mạch bằng tia X (angiograms) Ảnh sau khi được tái tạo chưa thể rõ nét, ảnh hưởng đến chất lượng, gây kh khăn cho

việc chuẩn đoán bệnh Do vậy cần phải sử dụng nhiều phương pháp xử lý ảnh để nâng cao chất lượng ảnh [9] Các bước cần thiết trong xử lý ảnh như sau:

Hình 1.2 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh

 Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition)

- Qua các bộ cảm ứng (Sensors)

- Qua các máy quét ảnh (Scaners)

Các thiết bị thu nhận này c thể cho ảnh đen trắng Ngoài ra các thiết bị thu nhận ảnh được chia làm 2 loại chính ứng với 2 loại ảnh thông dụng là Raster,Vector Nhìn chung các hệ thống thu nhận ảnh đều thực hiện chung một quá trình: Qua bộ cảm biến thực hiện biến đổi năng lượng quang học thành năng lượng điện, sau đ tổng hợp năng lượng điện thành ảnh

 Tiền xử lý (Image Preprocessing)

Sau bộ thu nhận, ảnh có thể bị nhiễu, mờ, không sắc nét 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 và nét hơn

 Phân v ng ảnh

Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh Đây là phần phức tạp kh khăn nhất trong xử lý ảnh do dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này

 iểu diễn và mô tả ảnh

Ảnh trên máy tính là kết quả thu nhận theo các phương pháp số hoá được thực hiện trong các thiết bị kỹ thuật khác nhau Quá trình lưu trữ ảnh nhằm 2 mục đích:

- Tiết kiệm bộ nhớ

Thu nhận ảnh

Tiền

xử lý ảnh

Phân đoạn ảnh

Biểu diễn

và mô

tả

Nhận dạng

và nội suy

Tín

hiệu

vào

Ảnh đầu

ra

Cơ sở tri thức

- Giảm thời gian xử lý

Việc lưu trữ thông tin trong bộ nhớ có ảnh hưởng rất lớn đến việc hiển thị, in ấn

và xử lý ảnh Đây được xem như là một tập hợp các điểm với c ng kích thước nếu sử dụng càng nhiều điểm ảnh thì bức ảnh càng mịn và càng thể hiện rõ hơn chi tiết của ảnh người ta gọi đặc điểm này là độ phân giải Việc lựa chọn độ phân giải thích hợp tuỳ thuộc vào nhu cầu sử dụng và đặc trưng của mỗi ảnh cụ thể, trên cơ sở đ các ảnh thường được biểu diễn theo 2 mô hình cơ bản Ảnh sau khi số hoá s 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 đ 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: iên ảnh (Boundary/Egde), vùng ảnh (Region)

 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 lưu từ trước Nội suy là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng Có nhiều cách phân loại ảnh khác nhau 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

 Cơ sở tri thức (Knowledge ase)

Như đã n i ở trên, ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản

h a 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

đ , 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

1.2.3 Khái niệm và các vấn đề cơ bản về xử lí ảnh

 Điểm ảnh

Ảnh gốc là hình ảnh liên tục về không gian và độ sáng, để xử lý bằng máy tính, ảnh cần phải được số hóa Số hóa 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 đ được thiết lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữa chúng Mỗi một điểm như vậy gọi là điểm ảnh Điểm ảnh được xem như là dấu hiệu hay cường độ sáng tại một toạ độ trong không gian của đối tượng

và ảnh được xem như là một tập hợp các điểm ảnh [9]

 Mức xám

Một điểm ảnh (pixel) c 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 n được gán bằng giá trị số điểm đ Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256

 Độ phân giải

Độ phân giải 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 được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh Việc lựa chọn một khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đ chính là độ phân giải và được phân bố theo trục x, y trong không gian hai chiều [9]

 Lấy mẫu và lượng tử hóa ảnh

Một ảnh g(x, y) ghi được là ảnh liên tục tạo nên mặt phẳng hai chiều Ảnh cần chuyển sang dạng thích hợp để xử lí bằng máy tính Phương pháp biến đổi một ảnh (hay một hàm) liên tục trong không gian thành dạng số rời rạc được gọi là số hoá ảnh Việc biến đổi này có thể gồm hai bước:

ước 1: Lấy mẫu là đo giá trị trên các khoảng không gian

ước 2: Lượng tử hoá là ánh xạ cường độ (hoặc giá trị) đo được thành một số hữu hạn các mức rời rạc

1.3 Sự hỗ trợ của máy tính và công nghệ thông tin trong xử lý hình ảnh y tế

Xử lý ảnh y tế với sự phát triển của các phương pháp tiếp cận vấn đề cụ thể để tăng cường dữ liệu hình ảnh y học chưa xử lí nhằm mục đích chọn lọc trực quan c ng như phân tích sâu hơn C rất nhiều chủ đề trong xử lý hình ảnh y tế: Một số nhấn mạnh lý thuyết áp dụng chung và một số tập trung vào các ứng dụng cụ thể Một cái nhìn tổng quan toàn diện của chủ đề xử lý ảnh y tế đã được trình bày ở phần trên Ở đây, chủ yếu tập trung vào kỹ thuật phân vùng ảnh và phân tích đa quang phổ

1.3.1 Ph n v ng ảnh

Phân vùng ảnh được định nghĩa là kỹ thuật phân vùng một hình ảnh thành các

v ng c ý nghĩa với một nhiệm vụ cụ thể Ví dụ như, bằng cách phân vùng hình ảnh có thể giúp phát hiện một khối u não từ hình ảnh MR hoặc CT Phân đoạn là một trong những bước đầu tiên dẫn đến phân tích và giải thích hình ảnh [8]

nh 1 3 ản v phối cảnh 3 của não Qua bản v phối cảnh 3D của hình ảnh MRI, các vùng của não được phân định

rõ ràng như sau bề mặt da (màu hồng), mô não (màu nâu), các mạch máu lớn (màu xanh nước biển), và khối u (màu xanh lá) Điều này cho phép bác sĩ phẫu thuật xác định chính xác vị trí khối u, xây dựng phương pháp điều trị và mô phỏng quy trình cụ thể

Phương pháp phân v ng hình ảnh c thể được phân loại theo cả các tính năng

và các loại kỹ thuật được sử dụng Tính năng bao gồm: Cường độ pixel, thông tin vùng ảnh, và kết cấu…Xét theo kỹ thuật có thể được phân loại thành các phương pháp cấu trúc và thống kê Phương pháp cấu trúc dựa trên các thuộc tính không gian của hình ảnh, chẳng hạn như các cạnh và khu vực Các thuật toán phát hiện các cạnh khác nhau

đã được áp dụng để trích xuất ranh giới giữa các mô não khác nhau Tuy nhiên thuật toán như vậy rất nhạy cảm với các thiết bị phụ trợ và gây nhiễu Ngoài ra kỹ thuật cấu trúc là một phương pháp khá phổ biến Trong phương pháp này, người ta bắt đầu bằng cách chia một hình ảnh thành các vùng nhỏ, có thể được coi là “hạt giống” Sau đ , kiểm tra tất cả các ranh giới giữa các khu vực (đường biên) liền kề Đường biên rõ (về tính chất cụ thể nào đ ) được lưu giữ, trong khi ranh giới yếu được loại bỏ và các vùng

lân cận sáp nhập Quá trình này được thực hiện lặp đi lặp lại cho đến khi không có ranh giới nào đủ yếu để có thể loại bỏ Tuy nhiên, hiệu suất của phương pháp này phụ thuộc vào lựa chọn ảnh gốc và các khu vực chưa chắc đã được xác định rõ ràng, do đ

c ng không được xem là thiết thực

Theo một quan điểm hoàn toàn khác, phương pháp thống kê pixel theo giá trị xác suất được xác định dựa trên cường độ phân bố của hình ảnh Phương pháp ngưỡng mức xám tuy đơn giản nhất nhưng nó thường hiệu quả hơn so với phương pháp phân

v ng Trong phương pháp này, các cấu trúc trong bức ảnh được gán nhãn bằng cách so sánh giá trị mức xám của chúng cho một hoặc nhiều ngưỡng cường độ Một ngưỡng duy nhất phục vụ cho phân đoạn hình ảnh chỉ vào hai khu vực, một nền và một mặt nổi, như minh họa trong hình 1.4 Trong trường hợp khi có một sự khác biệt rõ ràng giữa mức xám của các đối tượng chúng ta muốn phân đoạn thì việc chọn ngưỡng là tương đối

dễ dàng

Hình 1.4 Phân đoạn ảnh đơn giản bởi một ngưỡng duy nhất

Tuy nhiên, việc thực hiện phương pháp này là tương đối phức tạp Có sự không đồng nhất hình ảnh giữa các thiết bị hình ảnh khác nhau, do các hình ảnh bị ảnh hưởng một phần bởi khối lượng (nhiều lớp mô chiếm đ ng trong một điểm ảnh ba chiều) làm phát sinh một biến đổi thông suốt, gọi là lĩnh vực tăng phi tuyến tính Tuy nhiên, các

hệ thống thị giác của con người có thể thay thế, bổ sung cho vấn đề này Mức tăng phi tuyến tính có thể làm xáo trộn sự phân bố biểu đồ, gây ra sự chồng chéo đáng kể giữa đỉnh cường độ và do đ dẫn đến phân loại sai cường độ áp dụng trên phương pháp

phân loại truyền thống Để khắc phục vấn đề này, c nhiều cách tiếp cận thống kê phức tạp hơn, dựa trên những giả định hoặc các mô hình của hàm phân phối xác suất của các cường độ hình ảnh và lớp liên kết của nó và cả hai có thể được coi là các biến ngẫu nhiên nào đ

Cho C và Y là hai biến ngẫu nhiên của các lớp và cường độ pixel tương ứng, c

và y là trường hợp điển hình Hàm mật độ các lớp c điều kiện là p (y | c) Phương pháp thống kê chỉ đưa ra y cường độ cho mỗi pixel Một vấn đề là việc ước lượng được thiết lập từ một tiêu chí chuẩn định trước Có nhiều phương pháp phân chia thống kê khác nhau về mô hình của p(y) Tùy thuộc vào việc sử dụng một dạng hàm

cụ thể cho các mô hình mật độ giả định cho các phương pháp thống kê khác nhau Cả hai phương pháp trên đã được sử dụng rộng rãi trong phân chia của ảnh não MR Trong phương pháp phi tham số, các mô hình mật độ p(y) được xác định hoàn toàn dựa trên các dữ liệu của chính bản thân chúng

Một trong những phương pháp phi tham số được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay

là K-Nearest-Neighbors (KNN) phân loại có quy tắc Ý tưởng: duyệt qua tất cả các điểm trong tập S, tìm khoảng cách đến đối tượng đang xét là y và nếu khoảng cách này nhỏ hơn khoảng cách lớn nhất trong tập K thì chèn nó vào tập K theo đúng thứ tự tăng dần trong khoảng cách Sau khi chạy hết n đối tượng trong S thì K là tập kết quả chỉ chứa k đối tượng Hệ số k là số các lân cận gần nhất được tìm thấy trong miền lân cận của bất kỳ cường độ y nào Các KNN liên quan đến việc tìm kiếm một miền lân cận xung quanh điểm y có chứa K độc lập với miền điểm ảnh của y [8]

Phương pháp phi tham số là phương pháp phổ biến được sử dụng rộng rãi, nhưng bị ảnh hưởng từ những hạn chế của việc thu thập một số lượng lớn các điểm ảnh, trong phương pháp này, ảnh có thể bị mờ nhạt và gây kh khăn ngay cả đối với những người có kinh nghiệm Rõ ràng, các phương pháp này không phải là hoàn toàn

tự động

Không giống như các phương pháp tiếp cận phi tham số, tiếp cận tham số dựa trên một hình thức chức năng rõ ràng của hàm mật độ cường độ Ví dụ, hàm mật độ cường độ có thể được mô hình hóa bằng một khoản phân phối Gaussian, mỗi mô hình phân bố một cường độ của từng lớp Ở đây, ý nghĩa và phương sai của phân phối Gaussian trở thành thông số của mô hình được xác định

Khả năng tối đa (ML) là phương pháp nhằm ước lượng một tập hợp các thông

số tối đa h a khả năng quan sát sự phân bố mức độ xám Phương pháp tốt nhất để ước lượng các thông số này là sử dụng một phương pháp tiếp cận Expectation-Maximization (EM) Hình 1.5 và 1.6 cho thấy ví dụ về kết quả thu được với các thuật toán EM trên dữ liệu MR thực

Hình 1.5 Thuật toán EM để ước lượng tham số

Biểu đồ được tính từ dữ liệu MR thực sự của một bộ não a đỉnh tương ứng với dịch não tủy (CSF), chất xám (GM), và chất trắng (WM)

nh 1 Hình ảnh đầu và phân loại mô

Xét từ trên xuống dưới, từ trái sang phải: Hình ảnh đầu và phân loại mô được tạo ra bởi sự lặp lại liên tiếp của các phân khúc EM (WM là sáng nhất, GM là màu xám trung bình, và dịch não tủy và không khí c màu đen)

1.3.2 Ph n tích đa quang phổ

Chúng ta đã đề cập đến xử lý hình ảnh dựa trên một hình ảnh MR duy nhất Tuy nhiên, dữ liệu MRI có bản chất đa quang phổ, và do đặc điểm tương phản của chúng phụ thuộc vào trình tự thâu lược và các giá trị thông số Ví dụ hình 1.7 cho thấy mật độ proton T2, T1, PD, GAD trong hình ảnh MRI não của c ng bệnh đa xơ cứng (MS) Trích xuất dữ liệu từ các kỳ kiểm tra MR đa phổ có thể cung cấp cho chúng ta thông tin bổ sung hữu ích trong chẩn đoán bệnh và đánh giá điều trị [8]

nh 1 7 Hình ảnh MR đa phổ

Xét từ trái sang phải: Số lượng mật độ proton PD, T2, T1, và GAD của hình ảnh MRI não của cùng một bệnh nhân MS

Người ta thường cải thiện sự phân biệt các tổn thương (các mô bất thường) và

mô não bình thường bằng cách sử dụng các thông tin được cung cấp bởi MRI đa phổ

Kỹ thuật này cho phép thu được nhiều hình ảnh sau đ ghi lại và xây dựng thành một

"phổ" cho mỗi điểm ảnh từ các giá trị cường độ của chúng trong mỗi hình ảnh (xem hình 1.8) Sau đ , c thể tạo ra hình ảnh tổng hợp của "giai đoạn quang phổ" (SP) liên quan đến một mô đang xét bằng cách tính toán sự khác biệt giữa các góc bất kỳ giữa phổ pixel và các mô ấy (hình 1.9) Những hình ảnh SP cho phép đàn hồi tín hiệu trong các tế bào tương quan, đồng thời nâng cao độ tương phản mô giữa các loại mô khác nhau (hình 1.10) Sự tương phản bổ sung trong hình ảnh SP không chỉ hỗ trợ việc định lượng và phân tích các hoạt động thương tổn trong kiểm tra MR bệnh nhân MS, mà còn được tiếp tục sử dụng để cải thiện hiệu suất phân chia hình ảnh Phân tích đa phổ

có một tiềm năng lớn trong việc phân tích y tế hình ảnh, phân chia mô và phân loại

Hình 1.8 Mỗi pixel hình ảnh được liên kết với một vector phổ xây dựng từ cường

độ của nó trong mỗi hình ảnh

Hình 1.9 Góc từ vector của một điểm ảnh bất kỳ với vector của một điểm ảnh tham

khảo

Hình 1.10 Phóng to điểm của tổn thương lớn có MS ở một bệnh nhân MS

a) Kết quả quá trình xuyên qua

c) Những tổn thương quanh não thất trong hình ảnh PDW, T2w và T1w

d) Các tổn thương tương tự trong các phổ hình ảnh liên quan đến dịch não tủy (CSF-SP)

từ những tính chất hữu dụng của biến đổi này

Phép biến đổi Fourier biểu diễn ảnh dưới dạng tổng của các luỹ thừa phức của các thành phần, biên độ, tần số và pha khác nhau của ảnh Phép biến đổi Fourier c vai trò rất quan trọng trong các ứng dụng rộng rãi của xử lý ảnh số, bao gồm nâng cao chất lượng ảnh, phân tích, khôi phục và nén ảnh [8]

Cho hàm liên tục f(x), biến thực x, biến đổi fourier của f(x) được xác định bởi:

( ) → ( ) ∫- ( ) (- ) (1.1) Ngược lại khi cho F(u), c thể tiến hành tái tạo lại f(x) bằng hàm biến đổi Fourier ngược như sau:

( ) { * ( )+} ∫- ∫- ( ) - ( )/ (1.3) Tương tự như vậy, chúng ta c thể xác định các nghịch đảo của biến đổi Fourier, cho quy mô ph hợp, bởi:

( ) ∫ ∫ ( ) ( ( )) (1.4) Một số tính chất của biến đổi Fourier liên quan đến kỹ thuật xử lý ảnh được t m tắt dưới đây:

Tính duy nhất:

( ) ( ) ( ) ( ) (1.5)

Độ tuyến tính:

( ) ( ) ( ) ( ) (1.6)

Định lý chuyển đổi vị trí:

( - ) ( ) - (1.7) Đối xứng liên hợp:

( ) ( ) (1.8)

Mở rộng quy mô:

( ) | | / (1.9) Công thức Parseval của năng lượng được bảo toàn trong cả không gian và tần số:

∫ | ( )| ∫ | ( )| (1.10) Đặc tính đạo hàm:

(- ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (1.11) Định lý Convolution:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (1.12) Định lý Fourier Convolution là khái niệm cốt lõi trong xử lý ảnh: Đ là một

giá trị thời gian được biểu diễn chập Về mặt toán học, chập của hai chức năng f(x)

và g(x) là:

( ) ( ) ∫ ( ) ( ) (1.13) Hình 1.11 và 1.12 minh họa các khái niệm về tích chập bằng đồ họa Từ hình

ảnh điểm xử lý để xem, tích chập c thể được coi là một phép làm mờ hoặc làm mịn

quá trình, trong khi bước đầu là một quá trình ngược của phép chập "làm mờ" và phục

hồi các thông tin ban đầu

Hình 1.11 Đồ họa minh họa tích chập

Hình 1.12 Convolving với chức năng xung

Các định lý chập Fourier cung cấp cho chúng ta một cách thực hiện chập đơn giản, ví dụ, c thể thực hiện chập trong một miền bằng cách thực hiện một phép nhân trong tên miền khác và đảo ngược Fourier chuyển trở lại

Như vậy biến đổi Fourier Tranform (FT) là một biến đổi phổ biến

g(t) -> G(t)

miền thời gian miền tần số + iến đổi thuận: Là biến đổi từ không gian thực sang không gian tần số

+ iến đổi ngược: Là chuyển đổi sự biểu diễn đối tượng từ không gian Fourier sang không gian thực

- Ứng dụng của biến đổi Fourier: Dùng trong thiết kế các bộ lọc hình ảnh trong miền tần số

có tần số cao của F(u,v) Biến đổi Fourier ngược G(u,v) ta có ảnh được làm trơn g(x,y)

Ngoài ra thuyết Fourier còn được sử dụng trong kỹ thuật tái cấu trúc ảnh Ví dụ:

kỹ thuật tái cấu trúc ảnh trong ảnh chụp cộng hưởng từ MRI, hay dùng để kết hợp với các biến đổi Wave let rời rạc trong kỹ thuật thủy phân ảnh nhằm bảo mật hình ảnh của bệnh nhân

Tiền xử lý

Biến đổi Fourier ngược H(u,v)

Biến đổi

CHƯƠNG 2 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HÌNH ẢNH Y TẾ

2.1 Chất lượng hình ảnh y tế

Chẩn đoán hình ảnh là một ngành khoa học kỹ thuật nhằm khám phá các cấu trúc của cơ thể con người, được thể hiện bằng những hình ảnh theo qui ước Hiện nay, những tiến bộ vượt bậc trong lĩnh vực then chốt của ngành kỹ thuật y sinh, đã giúp cho chẩn đoán sớm và nâng cao độ chính xác để từ đ đưa ra phương pháp chữa trị hay phương pháp phẫu thuật hiệu quả nhất

Chất lượng của hình ảnh y tế tốt có thể thể hiện một trạng thái cụ thể về mặt bệnh lý Vì vậy việc tìm hiểu nghiên cứu các kỹ thuật biến đổi và các phương pháp đánh giá chất lượng hình ảnh là một nhu cầu rất cần thiết trong lĩnh vực y tế Chất lượng của hình ảnh y tế phụ thuộc và được đánh giá bởi ba thông số đặc trưng: độ sắc nét, độ tương phản, và nhiễu Kỹ thuật nâng cấp ảnh, nâng cao chất lượng ảnh là một bước quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh Mục đích chính là làm nổi bật một số đặc tính của ảnh như thay đổi độ tương phản, lọc nhiễu, nổi biên, làm trơn biên ảnh…Các phương pháp triển khai việc nâng cao chất lượng ảnh hầu hết dựa trên các kỹ thuật trên miền điểm, miền không gian và miền tần số [11] [13] [8]

Hình ảnh sắc nét (sharpness) diễn tả sự rõ ràng từng chi tiết trong một bức ảnh

Độ sắc nét là một yếu tố quan trọng quyết định chất lượng hình ảnh Hình ảnh bị hư hỏng hoặc làm mờ chủ yếu là do đáp ứng xung của hệ thống gọi là Point Spread Function (PSF)

Hình ảnh sắc nét được đánh giá bởi độ phân giải không gian ảnh Được định nghĩa là khả năng phân biệt, hiển thị rõ ràng của hệ thống hình ảnh Về mặt định lượng, độ phân giải không gian được xác định bởi khoảng cách nhỏ nhất giữa hai điểm tương phản (hai chấm nhỏ c độ tương phản cao c xu hướng lại gần nhau) Hoặc bằng độ lớn của FWHM (Width Full at Half Maximum) hoặc bởi các LSF (số dòng phân biệt mỗi cm) hoặc bởi các MTF (Modulation Transfer Function) [13]

PSF

nh 2 1 Ý nghĩa của đáp ứng xung hệ thống PSF

MTF

Hình 2.2 Kết quả Fourier Transform của các PSF

Hình (2.1) cung cấp ý nghĩa của đáp ứng xung PSF, nó cho thấy khoảng cách chiều rộng tối đa FWHM, đây là khoảng cách giữa hai nguồn điểm khác nhau để có thể thấy rõ được sự phân biệt Một cách khác để xác định độ sắc nét của hình ảnh là MTF, kết quả là Fourier Transform của các PSF thể hiện trong hình (2.2) Nó xác định tần số cắt giảm fco ở mức 5% của độ lớn tối đa

Hình ảnh tương phản, liên quan đến khả năng phân biệt giữa các chi tiết hình ảnh với nền xung quanh nó có độ tương phản thấp hơn Trước tiên cần làm rõ khái niệm độ tương phản như đã trình bày trong chương 1, ảnh số là tập hợp các điểm mà mỗi điểm có giá trị sáng khác nhau, ở đây độ sáng để mắt người dễ cảm nhận ảnh song không phải là yếu tố quyết định Thực tế chỉ ra rằng hai đối tượng c c ng độ sáng nhưng đặt trên hai nền khác nhau s cho cảm nhận khác nhau Như vậy, độ tương phản biểu diễn sự thay đổi độ sáng của đối tượng so với nền, là độ nổi của điểm ảnh hay vùng ảnh so với nền Với khái niệm này, nếu ảnh của ta c độ tương phản kém, ta có thể thay đổi tuỳ theo ý muốn [5]