Thiết lập phần mềm xử lý và hợp nhất hình ảnh 3 chiều hình ảnh chẩn đoán y khoa

TÓM TẮT LUẬN VĂN Luận văn này đã thực hiện khảo sát một cách chi tiết các kỹ thuật dùng để hợp nhất ảnh 3 chiều thu nhận từ ảnh 2 chiều cắt lớp của nhiều thiết bị chẩn đoán hình ảnh y học khác nhau như CT, MRI, SPECT, PET. Trên cơ sở đó, căn cứ vào tốc độ, kết quả và độ linh hoạt đã rút ra nhận định rằng hình thức hợp nhất bán tự động dựa vào cường độ là một kỹ thuật có ưu thế hơn nhiều kỹ thuật khác và khả thi trên máy PC. Phần thực hành đã ứng dụng kỹ thuật này để thiết kế một phần mềm hợp nhất hình ảnh 3 chiều trên nền ngôn ngữ lập trình MATLAB. Sau khi tính toán thử nghiệm và so sánh với các phần mềm khác, phần mềm thực hiện được chứng tỏ tính hiệu dụng trong khả năng áp dụng thực tiễn và có giá trị đáng kể phục vụ cho nghiên cứu và giảng dạy. Phương pháp có tiềm năng phát triển thành một kỹ thuật hợp nhất hoàn toàn tự động mà trong tương lai không xa sẽ là một bộ phận xử lý ảnh không thể thiếu được của các thiết bị chẩn đoán hình ảnh y khoa. MỤC LỤC ĐỀ MỤC Trang Trang bìa i Nhiệm vụ luận văn Lời cảm ơn ii Tóm tắt .iii Mục lục v Danh mục các chữ viết tắt .ix Danh mục các hình ảnh .x CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU 1 1.1 Tổng quan 1 1.2 Nhu cầu .4 1.3 Nhận định vấn đề 7 1.4 Mục tiêu luận văn .8 CHƯƠNG 2 : NỀN TẢNG NGHIÊN CỨU 9 2.1 Các phương tiện hiển thị hình ảnh y khoa .9 2.1.1. Thiết lập và biểu diễn ảnh .9 2.1.2. Hiển thị hình ảnh cộng hưởng từ 12 2.1.3. Chụp cắt lớp điện toán .13 2.1.4. Chụp cắt lớp phát xạ positron .13 2.1.5. Chụp cắt lớp điện toán phát xạ đơn photon 14 2.2 Hợp nhất hình ảnh 15 2.2.1. Không gian đặc điểm 16 2.2.2. Xác định sự tương đồng 17 2.2.3. Không gian nghiên cứu 18 2.2.4. Chiến lược nghiên cứu .29 2.2.5. Các ứng dụng hợp nhất hình ảnh 20 2.3 Định dạng hình ảnh số 20 2.3.1. Ảnh tiêu chuẩn DICOM .20 2.3.2. Một số định dạng ảnh khác có liên quan .24 CHƯƠNG 3 : KHẢO SÁT CÁC PHƯƠNG PHÁP HỢP NHẤT 3.1 Tổng quát .26 3.2 Tiêu chuẩn phân loại 27 3.2.1. Nguồn ảnh 27 3.2.2. Bản chất của phép biến đổi .28 3.2.3. Mức độ tự động .29 3.3 Phân loại 30 3.4 Hợp nhất hình ảnh theo hình thức đánh dấu 30 3.4.1. Hệ thống khung cố định .32 3.4.2. Các cấu trúc đánh dấu .34 3.4.3. Điểm đánh dấu 35 3.5 Hợp nhất hình ảnh có tương tác .36 3.5.1. Điểm và cấu trúc tương đồng 37 3.5.2. Hợp nhất trực quan tăng cường 38 3.6 Hợp nhất hình ảnh theo đặc điểm 39 3.6.1. Trục nguyên lý và moments 40 3.6.2. Bề mặt 42 3.6.3. Đặc điểm cao cấp 43 3.7 Hợp nhất hình ảnh theo cường độ 44 3.7.1. Tương đồng voxel 44 3.7.2. Thông tin tương hỗ 46 3.8 Thực nghiệm các kỹ thuật hợp nhất 47 3.9 Thảo luận .49 CHƯƠNG 4 : THIẾT KẾ PHẦN MỀM TRÊN NỀN MATLAB 7.0 4.1 Cơ sở lý thuyết .53 4.1.1. Hình thức hợp nhất sử dụng 53 4.1.2. Nguyên lý hợp nhất ảnh 2 chiều cơ bản .53 4.1.3. Nguyên lý tái tạo ảnh 3 chiều 55 4.1.4. Nguyên lý hợp nhất ảnh 3 chiều .56 4.2 Trình tự thiết kế phần mềm hợp nhất hình ảnh 3 chiều .57 4.2.1. Thiết kế giao diện trình duyệt ảnh .57 4.2.2. Xây dựng công cụ hợp nhất ảnh 2 chiều 59 4.2.3. Xây dựng trình duyệt ảnh 3 chiều 61 4.2.4. Thiết lập ảnh 3 chiều hợp nhất .66 4.2.5. Xây dựng một số công cụ cho trình duyệt ảnh 3 chiều 67 4.3 Đánh giá kết quả đạt được và so sánh .68 4.3.1. Trình duyệt ảnh y khoa 68 4.3.2. Trình duyệt ảnh 3 chiều .75 4.4 Tổng kết .83 CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN 85 5.1 Đánh giá kết quả nghiệm thu 85 5.1.1. Đối với trình duyệt ảnh y khoa .85 5.1.2. Đối với kỹ thuật hợp nhất hình ảnh .85 5.1.3. Đối với trình duyệt ảnh 3 chiều 85 5.2 Định hướng phát triển 86 THAM KHẢO 87 PHỤ LỤC

pdf92 trang | Chia sẻ: banmai | Lượt xem: 2014 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Thiết lập phần mềm xử lý và hợp nhất hình ảnh 3 chiều hình ảnh chẩn đoán y khoa, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 1 CHÖÔNG 1 : GIÔÙI THIEÄU 1.1 TOÅNG QUAN Cuoäc caùch maïng veà coâng ngheä soá ñaõ mang laïi nhieàu thay ñoåi trong hoaït ñoäng sinh hoaït haøng ngaøy cuûa chuùng ta. Vieäc tích hôïp nhöõng boä vi xöû lyù coâng suaát cao vaøo caùc moâ hình kyõ thuaät coå ñieån ñaõ taïo ra nhöõng böôùc tieán môùi veà hieäu suaát, tính naêng vaø ñoä chính xaùc. Nhieàu coâng vieäc ñaõ ñöôïc töï ñoäng hoùa giuùp caûi thieän ñaùng keå veà toác ñoä cuõng nhö ñaït hieäu quaû raát cao nhôø vaøo vieäc tích hôïp theâm boä vi ñieàu khieån vaø nhöõng giaûi thuaät tieân quyeát keøm theo. Haàu heát moïi lónh vöïc trong xaõ hoäi ñeàu tieáp caän vôùi nhöõng thay ñoåi veà kyõ thuaät, vaø trong ñoù nhöõng thay ñoåi veà kyõ thuaät trong y khoa coù taùc ñoäng saâu saéc nhaát leân ñôøi soáng cuûa chuùng ta. Nhöõng tieán boä trong coâng ngheä thoâng tin ñaõ caûi tieán caùch thöùc thu nhaän, löu tröõ, chuyeån giao vaø bieåu hieän caùc thoâng tin y khoa cuûa beänh nhaân. Vieäc löu tröõ thoâng tin trong moät caáu truùc cô sôû döõ lieäu ñaõ caûi thieän chaát löôïng vaø tính linh hoaït trong chaån ñoaùn baèng caùch cho ra moät hình thöùc chaêm soùc beänh nhaân linh ñoäng vaø phuø hôïp. Nhöõng phaùt trieån trong thoâng tin lieân laïc coäng vôùi nhöõng tieán boä khoâng ngöøng veà maët neùn döõ lieäu cho pheùp chuyeån giao nhöõng khoái lôùn döõ lieäu cuûa beänh nhaân giöõa caùc trung taâm chaån ñoaùn vaø cho pheùp giaùm saùt beänh nhaân töø xa. Trong beänh vieän, caùc döõ lieäu soá vaø cheá ñoä ñieàu trò ñaõ raát hieäu quaû giuùp naâng cao chaát löôïng chaêm soùc beänh nhaân vôùi vieäc giaûm ñi nhöõng sai laàm coù theå maéc phaûi cho con ngöôøi. Ngoaøi nhöõng caûi tieán veà maët kyõ thuaät, söï gia taêng nhanh veà coâng suaát tính toaùn ñaõ daãn ñeán söï ra ñôøi cuûa moät loaït nhöõng moâ hình môùi veà hieån thò hình aûnh chaån ñoaùn vôùi khaû naêng chuïp, xöû lyù vaø hieån thò caùc döõ lieäu y khoa döôùi daïng aûnh moät caùch xuaát saéc. Vôùi boä vi xöû lyù toác ñoä cao vaø dung löôïng boä nhôù lôùn, cho pheùp caùc heä thoáng hieån thò hình aûnh söû duïng nhöõng thuaät toaùn taùi taïo coù ñoä phöùc taïp cao, caûi thieän caû veà chaát löôïng vaø giaù trò cuûa caùc döõ lieäu thu ñöôïc. Veà hieäu naêng, cho pheùp môû roäng öùng duïng cuûa nhöõng thoâng tin ño ñöôïc töø nhöõng tín hieäu sinh hoïc 2 chieàu ñôn giaûn chuyeån hoùa thaønh nhöõng hình aûnh 3 chieàu. www.bme.vn Tac gia : Tran Phan Son Giang. Email : songiangbk@yahoo.com Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 2 Caùch ñaây khoâng laâu, hieån thò hình aûnh y khoa chæ goùi goïn trong kyõ thuaät taïo hình treân phim, tuy raát höõu ích trong nhöõng ñaùnh giaù toång quaùt nhöng nhöõng kyõ thuaät naøy thöïc söï gaëp trôû ngaïi trong nhöõng tröôøng hôïp chaån ñoaùn phöùc taïp. Trong chaån ñoaùn tieàn giaûi phaãu vaø laäp keá hoaïch ñieàu trò, hình daïng cuûa nhöõng vuøng quan taâm raát caàn ñöôïc ñaùnh giaù chính xaùc (nhö khoái u chaúng haïn). Khi söû duïng aûnh treân phim seõ raát khoù ñeå ñaùnh giaù hình daïng hoaëc ñoä saâu theo 3 chieàu khoâng gian. Ñeå giaûi quyeát vaán ñeà naøy, caàn phaûi coù moät chuoãi lieân tieáp caùc hình aûnh caét ngang vuøng caàn khaûo saùt ôû nhöõng ñieåm khaùc nhau. Sau ñoù, ñeå ñaùnh giaù tröïc quan phaûi döïa vaøo kinh nghieäm cuûa ngöôøi chaån ñoaùn. Theo ñoù, khoâng theå thöïc hieän theâm nhöõng thao taùc xöû lyù khaùc vaø moâ hình taïo ra khoâng theå moâ phoûng hieån thò hay löu tröõ chính xaùc hôn khaû naêng möôøng töôïng cuûa ngöôøi chaån ñoaùn ñöôïc. Ngoaøi nhöõng haïn cheá veà xöû lyù tính toaùn, caùc aûnh phim laïi giaûm chaát löôïng theo thôøi gian, khieán cho hình aûnh bò hö hao ñaùng keå veà maët khoâng gian vaø veà sau seõ gaây ra nhöõng haïn cheá veà tính naêng trong thoâng tin thu nhaän ñöôïc. Ngaøy nay, haàu heát caùc aûnh y khoa ñeàu ñöôïc thieát laäp döôùi daïng aûnh soá vaø sau ñoù ñöôïc chuyeån leân phim neáu caàn. Öu ñieåm cuûa vieäc hieån thò hình aûnh soá laø thoâng tin chöùa beân trong aûnh seõ khoâng bò leä thuoäc vaøo baát kyø moâi tröôøng naøo nhö trong tröôøng hôïp cuûa phim aûnh. Coù theå tieán haønh bao nhieâu thao taùc xöû lyù aûnh tuøy yù ñeå taêng cöôøng vaø môû roäng tính naêng cuûa noù maø khoâng sôï toån haïi ñeán nhöõng thoâng tin goác. Laáy ví duï veà aûnh soá cuûa naõo boä trong öùng duïng moät hình thöùc phaân ñoaïn ñeå taùch rôøi caùc caáu truùc ñaëc bieät treân aûnh tónh. Phaân vuøng nhöõng ñaëc ñieåm rieâng bieät (chaúng haïn nhö maïch maùo naõo) töø nhöõng thoâng tin ít lieân quan xung quanh coù theå giuùp ích ñeå thieát keá nhöõng chöông trình nhö vaïch ra ñöôøng ñi trong noäi soi ñeå ñieàu trò caùc hoäi chöùng veà naõo. Söû duïng nhöõng boä loïc soá ñeå taêng cöôøng chaát löôïng aûnh baèng caùch loaïi boû baát cöù hieän töôïng nhieãu naøo taïo ra trong quaù trình thieát laäp aûnh. Laøm nhö theá seõ giuùp nhìn thaáy ñöôïc nhöõng vuøng tröôùc ñaây bò che khuaát bôûi nhieãu aûnh. Coù theå söû duïng bieän phaùp taêng ñoä töông phaûn ñeå laøm noåi baät leân söï khaùc bieät giöõa nhöõng thaønh phaàn khaùc nhau trong moät aûnh nhö moät coâng cuï hieäu quaû giuùp phaân bieät moâ toån thöông töø caùc moâ laønh bao quanh. Caùc boä phaàn meàm xöû lyù tröïc quan coù theå taïo ra nhöõng moâ hình 3 chieàu töø moät chuoãi aûnh caét lôùp. Nhöõng phaàn meàm naøy cho pheùp xem xeùt moät khoái aûnh töø baát kyø goùc ñoä naøo. Quan troïng hôn, Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 3 nhöõng tính naêng taêng cöôøng aùp duïng cho aûnh goác khoâng bò giôùi haïn veà soá löôïng. Tính naêng chính cuûa hieån thò soá laø khaû naêng keát hôïp nhöõng kyõ thuaät khaùc nhau ñeå thu laáy nhöõng thoâng tin ñaùng giaù nhaát töø döõ lieäu aûnh chuïp ñöôïc. Hình aûnh y khoa ñöôïc ñònh nghóa toång quaùt theo nhöõng phöông thöùc chuïp aûnh chuyeân bieät. Thuaät ngöõ moâ hình chuyeân duïng gaén lieàn vôùi caùch thöùc maø moâ hình ñoù söû duïng ñeå ñaït ñöôïc keát quaû. Moãi moâ hình chuyeân duïng söû duïng moät kyõ thuaät khaùc nhau nhöng ñeàu höôùng tôùi moät ñoái töôïng chung. Moãi moâ hình ñeàu coù nhöõng öu vaø khuyeát ñieåm lieân quan tôùi nhöõng ñaëc ñieåm cuûa kyõ thuaät maø noù aùp duïng (nhö: toác ñoä, ñoä tin caäy, ñoä chính xaùc, giaù thaønh, möùc ñoä khaû thi). Vì nhöõng moâ hình chuyeân duïng coù baûn chaát raát khaùc nhau neân ngöôøi ta aùp duïng moät soá hình thöùc phaân loaïi döïa treân nhöõng neùt töông ñoàng cuûa caùc kyõ thuaät. Muïc ñích cuûa vieäc hieån thò hình aûnh y khoa laø xaùc ñònh vaø bieåu dieãn caùc traïng thaùi vaø quaù trình sinh lyù cuûa cô theå ngöôøi. Coù raát nhieàu moâ hình ñeå moâ taû ñaëc ñieåm sinh lyù con ngöôøi maø hieän nay ñöôïc phoå bieán phaân loaïi theo : moâ hình caáu truùc vaø moâ hình chöùc naêng. Nhöõng moâ hình hieån thò hình aûnh caáu truùc moâ taû ñaëc ñieåm chi tieát giaûi phaãu. Nhöõng moâ hình naøy xaùc ñònh nhöõng ñaëc tính vaät lyù cuûa caùc toå chöùc ôû nhöõng thôøi ñieåm ñaëc bieät. Nhöõng moâ hình caáu truùc khaùc nhau seõ phaân tích caáu truùc giaûi phaãu theo nhöõng caùch khaùc nhau phuï thuoäc vaøo baûn chaát cuûa kyõ thuaät maø moâ hình ñoù söû duïng. Hai moâ hình caáu truùc thoâng duïng nhaát laø coäng höôûng töø (Magnetic Resonance - MR) vaø caét lôùp ñieän toaùn (Computed Tomography - CT). Tuy hình aûnh töø 2 moâ hình naøy khaùc nhau ñaùng keå nhöng caû 2 ñeàu taäp trung theå hieän nhöõng caáu truùc bao goàm xöông, moâ, môõ vaø da. Nhöõng moâ hình chöùc naêng theo doõi caùc quaù trình sinh lyù nhö trao ñoåi chaát hay söï tích tuï cuûa caùc hôïp chaát höõu cô ñaëc tröng. Theo ñoù, hoaït ñoäng trao ñoåi chaát gaén vôùi nhöõng quaù trình khaùc nhau ñöôïc chuïp laïi vaø xöû lyù. Chuïp caét lôùp ñieän toaùn phaùt xaï ñôn photon (Single Photon Emission Computed Tomography - SPECT) vaø chuïp caét lôùp phaùt xaï positron (Positron Emission Tomography - PET) laø nhöõng moâ hình tieâu bieåu cuûa daïng moâ hình chöùc naêng. Lôïi ích maø caùc moâ hình caáu truùc vaø moâ hình chöùc naêng mang laïi cho ngöôøi söû duïng trong vieäc chaån ñoaùn khoâng can thieäp, Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 4 laäp keá hoaïch vaø ñieàu trò laâu daøi laø khoâng theå keå heát. Moät baûn ñieàu tra toùm taét veà caùc kyõ thuaät hôïp nhaát ñaèng sau caùc moâ hình naøy seõ ñöôïc cung caáp chi tieát trong chöông 3 cuûa luaän vaên. 1.2 NHU CAÀU Baát kyø moâ hình naøo cuõng coù theå bieåu dieãn caáu truùc giaûi phaãu phöùc taïp vaø söï trao ñoåi chaát cuûa boä phaän chuïp. Vì moãi moâ hình aûnh moâ taû ñaëc ñieåm cuûa boä phaän ôû moät khía caïnh khaùc nhau, vì vaäy 2 hay nhieàu moâ hình khaùc nhau coù theå cung caáp nhöõng thoâng tin lieân quan ñeå cuøng giaûi quyeát moät vaán ñeà chung. Moät moâ hình keát hôïp nhöõng thoâng tin boå trôï nhau seõ coù khaû naêng cho ra nhöõng thoâng tin laâm saøng coù giaù trò cao hôn baát kyø moät moâ hình rieâng leû naøo. Ta xeùt tình huoáng sau : moät baùc só ñöôïc cung caáp 2 khoái aûnh naõo boä cuûa moät beänh nhaân. Moät khoái ñöôïc taïo ra töø moâ hình hieån thò caáu truùc, khoái kia söû duïng moâ hình chöùc naêng. Caû 2 khoái ñeàu coù nhöõng thoâng tin boå ích cho ngöôøi baùc só naøy chaån ñoaùn tình traïng cuûa beänh nhaân. Nhöõng aûnh caáu truùc cung caáp nhöõng thoâng tin ñöôïc theå hieän chi tieát veà caáu truùc cuûa boä naõo. Taäp aûnh naøy giuùp ngöôøi baùc só coù theå phaân bieät toát caùc loaïi moâ khaùc nhau - ñaây laø moät thoâng tin khoâng chæ höõu ích trong vieäc nhaän daïng moâ laâm saøng maø coøn höõu ích trong vieäc xaùc ñònh vò trí chính xaùc beân trong caáu truùc naõo. Maët khaùc, nhöõng hình aûnh chöùc naêng moâ taû hoaït ñoäng trao ñoåi chaát. Nhöõng aûnh naøy theå hieän caùc quaù trình trao ñoåi chaát beân trong naõo döïa treân caùc hôïp chaát ñaùnh daáu baèng caùch giaùm saùt quaù trình tích tuï cuûa nhöõng chaát phoùng xaï ñaùnh daáu khi chuùng lan truyeàn trong naõo. Töø thoâng tin naøy, ngöôøi baùc só coù theå xaùc ñònh caùc vuøng maø hoaït ñoäng trao ñoåi chaát cao hoaëc thaáp baát thöôøng gaây neân bôûi nhöõng roái loaïn chöùc naêng. Tuy nhieân, do baûn chaát cuûa caùc aûnh chöùc naêng maø chuùng khoâng theå theå hieän vò trí chính xaùc cuûa caùc toå chöùc roái loaïn naøy. Ñeå ñöa ra ñöôïc moät chaån ñoaùn chính xaùc vaø laäp keá hoaïch ñieàu trò veà sau, ngöôøi baùc só caàn phaûi ñònh vò chính xaùc nhöõng vuøng loaïn chöùc naêng beân trong caáu truùc naõo. Chæ coù nhö theá, vuøng loaïn naêng môùi coù ñöôïc cheá ñoä ñieàu trò thích ñaùng trong khi caùc moâ laønh xung quanh seõ traùnh ñöôïc nhöõng aûnh höôûng ngoaøi yù muoán. Ñaây chính laø moät vaán ñeà mang tính maâu thuaãn : moät moâ hình bieåu dieãn caáu truùc naõo boä khoâng theå hieän chöùc naêng, coøn moâ hình kia bieåu dieãn chöùc naêng maø khoâng theå hieän caáu truùc. Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 5 Töø ví duï treân, ta thaáy roõ nhu caàu thieát yeáu caàn phaûi keát hôïp caùc thoâng tin thu ñöôïc töø moãi moâ hình. Vì nhöõng haïn cheá veà maët vaät lyù khoâng cho pheùp thöïc hieän vieäc keát hôïp thoâng tin töø 2 moâ hình trong cuøng thôøi gian thieát laäp aûnh, neân giaûi phaùp cho vaán ñeà naøy laø keát hôïp caùc döõ lieäu aûnh thu ñöôïc töø caû 2 moâ hình thaønh moät khoái aûnh ñôn nhaát; qui trình naøy goïi laø hôïp nhaát döõ lieäu. Baèng caùch ñoù, yù nghóa veà maët laâm saøng cuûa moãi moâ hình ñöôïc keát hôïp vaøo moät hình thöùc bieåu dieãn chung. Ích lôïi töø vieäc keát hôïp nhöõng moâ hình aûnh khaùc nhau ñaõ ñöôïc minh chöùng toát. Trong ví duï treân, vieäc nhaän dieän khu vöïc coù hoaït ñoäng trao ñoåi chaát baát thöôøng ñöôïc caûi thieän baèng caùch keát hôïp caùc thoâng tin cuûa moät moâ hình chöùc naêng vôùi chi tieát giaûi phaãu cuûa moät moâ hình caáu truùc. Moät hình thöùc keát hôïp töông töï ñöôïc söû duïng ñeå xaùc ñònh vò trí cuûa hieän töôïng ñoäng kinh thaønh phaàn, luùc naøy, ñoä chính xaùc cuûa caùc lôùp caét SPECT ñöôïc gia taêng qua vieäc hôïp nhaát vôùi moät khoái aûnh MR. Trong lónh vöïc nghieân cöùu, hình thöùc keát hôïp naøy cuõng giuùp ích trong khaûo saùt söï lan truyeàn cuûa caùc tín hieäu caûm giaùc trong naõo (caùc xung thaàn kinh). Hieäu quaû cuûa nhöõng hình thöùc hôïp nhaát chöùc naêng-caáu truùc ñöôïc xaùc minh khoâng chæ trong quan saùt hoaït ñoäng thaàn kinh (chöùng ñoäng kinh) maø coøn hieäu quaû trong nhaän daïng nhöõng traïng thaùi sinh lyù baát thöôøng. Ngöôøi ta cuõng chöùng minh ñöôïc lôïi ích cuûa vieäc hôïp nhaát caùc khoái aûnh MR vaø CT khi tieán haønh nhaän dieän khoái u trong caùc lôùp caét PET [23]. Thoâng tin thu ñöôïc töø vieäc hôïp nhaát caùc moâ hình naøy khoâng chæ ñôn thuaàn giôùi haïn trong chaån ñoaùn, noù coøn coù theå öùng duïng ñöôïc ñeå hoã trôï trong phoøng phaãu thuaät. Trong caùc ca phaãu thuaät thaàn kinh, nhöõng heä thoáng tröïc quan cao caáp söû duïng nhöõng thoâng tin hieån thò töø nhieàu moâ hình ñeå hoã trôï cho caùc baùc só giaûi phaãu coù theå thao taùc an toaøn treân caáu truùc cuûa naõo [30]. Thoâng qua vieäc söû duïng moät khung coá ñònh ñeå giöõ ñaàu cuûa beänh nhaân ñuùng vò trí, ngöôøi ta thieát laäp moät moái lieân heä khoâng gian giöõa beänh nhaân vaø caùc thoâng tin hieån thò treân khoái aûnh soá. Khi baùc só phaãu thuaät di chuyeån caùc duïng cuï beân trong cô theå beänh nhaân, moät heä thoáng hoàng ngoaïi giaùm saùt söï chuyeån ñoäng cuûa caùc duïng cuï qua nhöõng ñaàu doø gaén treân duïng cuï (ví duï nhö muõi dao moå). Heä thoáng quan saùt sau ñoù thieát laäp moät giaù trò soá veà duïng cuï leân treân aûnh naõo vaø lieân tuïc caäp nhaät vò trí theo thôøi gian khi duïng cuï di chuyeån. Theo caùch naøy, baùc só Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 6 phaãu thuaät coù theå söû duïng nhöõng thoâng tin ñöôïc cung caáp bôûi aûnh soá trong phoøng phaãu thuaät baèng caùch quan saùt treân maøn aûnh maùy tính. Söû duïng khoái aûnh soá trong phoøng phaãu thuaät coù raát nhieàu öu ñieåm. Tröôùc tieân, vieäc ñònh ñöôøng ñi qua caáu truùc phöùc taïp cuûa naõo ñaõ trôû neân thuaän lôïi hôn nhieàu khi söû duïng phaàn meàm quan saùt kyõ thuaät soá. Moâ hình aûnh soá cho pheùp baùc só giaûi phaãu ñònh ñöôïc ñöôøng ñi qua khoái naõo, tieáp caän nhöõng khu vöïc maø maét traàn khoâng theå thaáy ñöôïc. Söï chuyeån ñoäng cuõng khoâng bò caûn trôû bôûi maùu hay nhöõng chaát khaùc coù theå che khuaát taàm nhìn thoâng thöôøng. Tuy nhieân, öu ñieåm coù yù nghóa veà maët laâm saøng hôn caû laø khaû naêng phaân bieät roõ nhöõng thöông toån chính töø moâ laønh bao quanh. Töø öu ñieåm treân cho thaáy söï hôïp nhaát cuûa caùc moâ hình khaùc nhau hoã trôï nhaän dieän chính xaùc khoái u vôùi caáu truùc naõo boä. Veà sau, coù theå aùp duïng caùc kyõ thuaät xöû lyù hình aûnh nhö taêng ñoä töông phaûn leân döõ lieäu aûnh ñaõ hôïp nhaát ñeå laøm noåi baät leân vuøng moâ quan taâm. Vôùi moät khoái aûnh nhö theá seõ boå trôï theâm cho baùc só phaãu thuaät trong vieäc taùch caùc toån thöông ñích, ñoàng thôøi giaûm thieåu toån haïi ñeán caùc moâ laønh bao quanh. Tieän ích cuoái cuøng cuûa kyõ thuaät naøy laø gia taêng tæ leä thaønh coâng trong ñieàu trò, giaûm nhoû nhöõng tình huoáng phöùc taïp vaø giaûm bôùt nhöõng coâng ñoaïn khoâng caàn thieát. Hôïp nhaát töø caùc moâ hình khaùc nhau cuõng giuùp ích cho lónh vöïc xaï trò. Phöông thöùc trò lieäu caùc toån thöông naõo baèng phoùng xaï thöïc hieän baèng caùch chieáu tröïc tieáp chuøm tia leân treân khoái toån thöông. Trong hình thöùc trò lieäu naøy, ngöôøi ta taïo ra moät loã nhoû treân soï naõo ñeå chuøm tia coù theå truyeàn qua maø khoâng bò caûn trôû. Khi vaïch ra keá hoaïch ñieàu trò, tieâu chuaån quan troïng laø phaûi ñònh vò chính xaùc khoái u. Vieäc laøm naøy khoâng chæ bao goàm vieäc xaùc ñònh vò trí chính xaùc cuûa toån thöông beân trong naõo maø coøn phaûi löïa choïn ñöôïc vò trí toát nhaát ñeå khoan loã sao cho thu ngaén ñeán möùc thaáp nhaát quaõng ñöôøng truyeàn cuûa chuøm tia töø ñoù coù theå giaûm toån haïi ngoaøi yù muoán ñoái vôùi caùc moâ laønh. Baèng caùch keát hôïp chi tieát trong hình aûnh MR cuûa moâ vôùi caùc ñaëc tröng giuùp phaân bieät xöông trong moät aûnh CT, ñoä chính xaùc trong vieäc xaùc ñònh muïc tieâu toån thöông ñöôïc caûi thieän ñaùng keå. Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 7 1.3 NHAÄN ÑÒNH VAÁN ÑEÀ Hôïp nhaát thoâng tin töø nhieàu moâ hình laø moät coâng vieäc phöùc hôïp. Khoâng chæ ñôn giaûn laø choàng moät khoái aûnh leân treân moät khoái aûnh khaùc, maø ôû ñaây ñoøi hoûi 2 khoái aûnh phaûi ñöôïc saép xeáp sao cho taát caû nhöõng caáu truùc chung cuûa caû 2 khoái phaûi ñöôïc töông xöùng vôùi nhau. Khi laøm ñöôïc ñieàu naøy, caùc khoái aûnh xem nhö ñaõ ñöôïc hôïp nhaát. Vieäc laøm naøy goïi chung laø hôïp nhaát hình aûnh (registration). Thöïc hieän hôïp nhaát hình aûnh töø nhieàu phöông tieän chaån ñoaùn hình aûnh khaùc nhau coù theå goïi laø hôïp nhaát hình aûnh ña moâ hình (multimodal registration). Tieán haønh vieäc naøy ñaõ ñaët ra nhieàu ñieàu caàn baøn luaän xung quanh vaán ñeà lieân quan ñeán moâ hình chuïp, aûnh vaø beänh nhaân. Vaán ñeà veà moâ hình Moãi moâ hình hieån thò aûnh moâ taû ñaëc ñieåm cuûa moät ñaëc tính sinh lyù khaùc nhau. Theo ñoù, moät caáu truùc coù theå phaân bieät roõ raøng trong moät moâ hình nhöng laïi khoâng theå quan saùt ñöôïc trong moät moâ hình khaùc - ñieàu naøy cuõng töông töï nhö vieäc so saùnh nhöõng quaû taùo vaø cam. Phaàn khaùc nhau veà thoâng tin thu ñöôïc töø caùc moâ hình cho thaáy raèng baûn chaát cuûa vieäc bieåu dieãn moät vuøng ñaëc bieät coù theå khaùc nhau, laøm cho moái töông quan vaø vieäc saép xeáp hai moâ hình trôû neân phöùc taïp. Vaán ñeà veà aûnh Caùc moâ hình khoâng chæ khaùc nhau veà thoâng tin chuùng theå hieän maø coøn khaùc nhau ôû caùch thöùc maø chuùng theå hieän thoâng tin. Caùc khoái aûnh coù theå khaùc nhau veà chaát löôïng vaø caùc chieàu khoâng gian cuûa chuùng. Nhöõng haïn cheá voán coù trong moät vaøi kyõ thuaät laøm cho aûnh thu ñöôïc töø caùc moâ hình khoâng theå töông ñoàng nhau veà chaát löôïng. Keát quaû laø moät caáu truùc coù theå raát roõ trong moâ hình aûnh naøy nhöng laïi bò môø ñi ñaùng keå treân moâ hình aûnh khaùc. Ngoaøi ra, nhöõng thoâng tin chöùa beân trong aûnh ñöôïc bieåu dieãn baèng nhöõng sô ñoà khaùc nhau. Moät soá moâ hình söû duïng thang xaùm ñeå hieån thò thoâng tin, trong khi nhöõng moâ hình khaùc laïi giaù trò hôn khi söû duïng thang maøu ñeå bieåu dieãn. Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 8 Vaán ñeà veà beänh nhaân Do qui trình thu hai khoái aûnh treân cuøng beänh nhaân ñöôïc thöïc hieän theo hai coâng ñoaïn hieån thò aûnh ñoäc laäp, caùc khoái aûnh seõ khaùc nhau theo thôøi gian vaø vò trí thu nhaän. Moät ñieàu hieån nhieân laø nhöõng khaùc bieät veà vò trí cuûa vaät theå beân trong maùy queùt seõ taêng leân. Söï sai leäch naøy seõ aûnh höôûng ñeán goùc ñoä queùt aûnh qua beänh nhaân vaø vò trí cuûa döõ lieäu beänh nhaân beân trong khoái aûnh seõ khaùc ñi. Neáu 1 thuû thuaät muoán hôïp nhaát thaønh coâng 2 khoái aûnh töø caùc moâ hình khaùc nhau, noù phaûi coù khaû naêng xöû lyù nhöõng vaán ñeà naøy vôùi nhöõng möùc ñoä chính xaùc chaáp nhaän ñöôïc ñeå coù theå trieån khai nhöõng lôïi ích töø nhöõng thoâng tin ñaõ hôïp nhaát vaøo trong caùc öùng duïng ñöôïc ñieàu khieån baèng tay. 1.4 MUÏC TIEÂU VAØ NHIEÄM VUÏ CUÛA LUAÄN VAÊN Theo nhöõng phaân tích treân, muïc tieâu ñeà ra cuûa luaän vaên laø : khaûo saùt chi tieát caùc ñaëc tröng aûnh cuûa caùc thieát bò chaån ñoaùn hình aûnh khaùc nhau nhö CT, MRI, SPECT, PET vaø caùc kyõ thuaät hôïp nhaát hình aûnh ñaõ coù, treân cô sôû ñoù xaây döïng moät phaàn meàm hôïp nhaát hình aûnh 3 chieàu baèng MATLAB, thöû nghieäm vaø ñaùnh giaù qua döõ lieäu khaûo saùt vaø so saùnh vôùi nhöõng keát quaû hôïp nhaát ñaõ coâng boá. Vôùi muïc tieâu treân, nhieäm vuï cuûa luaän vaên bao goàm : 1) Khaûo saùt ñaëc tröng aûnh cuûa caùc thieát bò chaån ñoaùn hình aûnh khaùc nhau. 2) Khaûo saùt chi tieát veà nhöõng phaùt trieån trong caùc phöông phaùp hôïp nhaát hình aûnh ña moâ hình ñaõ coù. 3) Löïa choïn kyõ thuaät hôïp nhaát hình aûnh ña moâ hình toái öu ñeå xaây döïng phaàn meàm xöû lyù vaø hôïp nhaát aûnh 3 chieàu treân neàn MATLAB. 4) Thöû nghieäm chöông trình vaø ñaùnh giaù phöông phaùp hôïp nhaát qua caùc döõ lieäu khaûo saùt. 5) Xaùc ñònh nhöõng ñònh höôùng phaùt trieån cho phöông thöùc hôïp nhaát naøy. Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 9 CHÖÔNG 2 : NEÀN TAÛNG NGHIEÂN CÖÙU 2.1 CAÙC PHÖÔNG TIEÄN HIEÅN THÒ HÌNH AÛNH Y KHOA Phaàn lôùn kieán thöùc veà caùc heä sinh lyù ngöôøi maø chuùng ta bieát ñöôïc laø nhôø vaøo quaù trình quan saùt tröïc quan cuûa chính baûn thaân chuùng ta (noùi cuï theå hôn laø caùc y baùc só). Neáu khaû naêng quan saùt ñöôïc taêng cöôøng seõ laøm cho nhöõng hieåu bieát veà caùc heä sinh lyù caøng theâm giaù trò, nhaát laø coù theå phuïc vuï cho hoïc taäp, döï ñoaùn tieàn phaãu thuaät, vaø chaån ñoaùn nhöõng vaán ñeà thöôøng gaëp trong moâi tröôøng khaûo saùt. Trong nhieàu öùng duïng, quan saùt tröïc quan coù theå laø moät vieäc töông ñoái deã daøng vaø ñôn giaûn, nhöng trong chaån ñoaùn y khoa thì khoâng nhö vaäy. Chæ moät vieäc quan saùt ñôn giaûn traïng thaùi trao ñoåi chaát cuûa cô theå ngöôøi cuõng gaëp raát nhieàu trôû ngaïi. Bôûi noù laø moät maïng löôùi ñan keát chaët cheõ giöõa heä cô, heä xöông, heä tuaàn hoaøn vaø heä thaàn kinh ñieàu hoøa hoaït ñoäng cuûa cô theå theo nhöõng moâi tröôøng thay ñoåi lieân tuïc. Kyõ thuaät hieån thò hình aûnh y khoa chính laø moät giaûi phaùp an toaøn, khoâng can thieäp cho phaãu thuaät thaêm khaùm maø chæ gaây ra ít hoaëc hoaøn toaøn khoâng gaây toån haïi cho beänh nhaân. 2.1.1. Hình thöùc hieån thò vaø qui trình thieát laäp Ñôn vò cô baûn cuûa moät aûnh kyõ thuaät soá laø ñieåm aûnh (pixel). Noù ñöôïc xaùc ñònh bôûi: moät giaù trò cöôøng ñoä vaø moät toïa ñoä. Giaù trò cöôøng ñoä cuûa moät ñieåm aûnh lieân quan ñeán soá löôïng ño ñaïc bôûi moät heä thoáng taïo aûnh töø moät maãu vaät theå beân trong aûnh. Caùc giaù trò cöôøng ñoä trong moät aûnh bieán thieân trong mieàn qui ñònh bôûi löôïc ñoà bieåu dieãn. Trong löôïc ñoà aûnh thang xaùm (ñen vaø traéng), thoâng thöôøng thì cöôøng ñoä ñieåm aûnh bieán thieân töø 0 (ñen) ñeán 255 (traéng), trong ñoù nhöõng giaù trò ôû khoaûng giöõa qui ñònh maøu xaùm. Coù raát nhieàu löôïc ñoà maøu toàn taïi chaúng haïn nhö RGB laø löôïc ñoà keát hôïp 3 giaù trò cöôøng ñoä ñoû, luïc, lam ñeå bieåu dieãn moät maøu ñôn. Trong hieån thò hình aûnh y khoa, heä thoáng thieát laäp aûnh seõ ño ñaïc caùc giaù trò naøy trong taàm giôùi haïn hoaït ñoäng cuûa heä. Keát hôïp giaù trò ño ñöôïc so vôùi moät cöôøng ñoä ñieåm aûnh töông öùng seõ giuùp cho aûnh soá “thaáy” ñöôïc nhöõng gì maø heä thoáng chuïp aûnh thaáy (noùi caùch khaùc laø aûnh soá theå hieän hình aûnh thieát laäp töø heä thoáng). Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 10 Theo moät kieåu töông töï, toïa ñoä cuûa moät ñieåm aûnh bieåu hieän vò trí cuûa noù beân trong aûnh töông öùng vôùi vò trí cuûa maãu vaät beân trong thaønh phaàn ñöôïc chuïp. Baèng caùch laáy maãu thaønh phaàn theo moät löôùi 2 chieàu, coù theå taïo ra ñöôïc moät hình thöùc bieåu dieãn aûnh. Veà lyù thuyeát, beân trong moät maãu vaät, baát keå noù coù nhoû ñeán côõ naøo thì soá löôïng thoâng tin haøm chöùa beân trong laø voâ haïn. Tuy nhieân, khaû naêng ño ñaïc cuûa baát kyø heä thoáng naøo cuõng chæ cho pheùp taùch laáy moät soá giôùi haïn töø löôïng thoâng tin haøm chöùa beân trong vaät theå tuøy theo caùc giôùi haïn vaät lyù cuûa kyõ thuaät söû duïng. Löôïng thoâng tin maát ñi khi so saùnh giöõa aûnh thaät söï vôùi aûnh soá goïi laø sai soá töï do. Tuy khoâng theå traùnh khoûi sai soá naøy, nhöng aûnh höôûng cuûa noù coù theå ñöôïc giaûm bôùt baèng caùch taêng soá löôïng laáy maãu (soá laàn chuïp). Laøm nhö theá thì löôïng thoâng tin chöùa trong aûnh ñöôïc gia taêng vì moãi ñieåm aûnh baây giôø ñaïi dieän cho moät maãu vaät nhoû trong khoâng gian aûnh. Khaùi nieäm veà ñoä phaân giaûi cuûa moät aûnh cho bieát ñoä chính xaùc cuûa aûnh ñoù khi bieåu dieãn moät vaät theå. AÛnh coù ñoä phaân giaûi cao khi soá laàn laáy maãu nhieàu vaø ngöôïc laïi, neáu soá laàn laáy maãu ít seõ cho aûnh ñoä phaân giaûi thaáp. Neân löu yù laø ñoä phaân giaûi cuûa moät aûnh khoâng phuï thuoäc vaøo kích thöôùc thaät cuûa maãu vaät. Laáy ví duï nhö caùc aûnh veä tinh phaân giaûi cao coù ñieåm aûnh tính theo ñôn vò meùt trong khi caùc aûnh ñoä phaân giaûi thaáp thu töø kính hieån vi ñieän töû laïi coù ñieåm aûnh bieåu dieãn caùc giaù trò ôû möùc microns. Tuy khoâng phuï thuoäc vaøo kích thöôùc, nhöng ñoä phaân giaûi laïi lieân quan nhieàu ñeán ñoä daøy ñaëc cuûa maãu vaät. Thoâng thöôøng, noùi ñeán moät aûnh töùc laø noùi ñeán moái töông quan 2 chieàu giöõa maøn taïo aûnh vaø vaät aûnh. Vì hai maët phaúng chieáu naøy caùch nhau moät khoaûng xaùc ñònh (veà maët vaät lyù thì ñaây laø tieâu cöï), neân caùc thoâng tin chuïp ñöôïc seõ laø moät aûnh chieáu coù chieàu roäng vaø chieàu cao rieâng bieät, nhöng laïi khoâng coù chieàu saâu (hoaëc chieàu saâu cöïc kyø beù, khoâng ñaùng keå). Tuy nhieân, khi xeùt ñeán hieån thò hình aûnh y khoa thì phaûi boû qua moái quan heä giöõa goùc nhìn vaø vaät aûnh. Quaù trình thieát laäp aûnh phöùc taïp hôn nhieàu, goàm nhieàu vieãn caûnh keát hôïp vôùi nhau ñeå taïo neân moät aûnh rieâng leû. Quan troïng hôn, caùc hình aûnh y khoa coøn coù moät chieàu thöù 3 - chieàu saâu - maø ta thöôøng nhaéc ñeán döôùi teân goïi laø beà daøy lôùp caét cuûa aûnh. Nhôø vaøo caáu truùc vaät lyù cuûa moät lôùp caét giuùp phaân bieät ñöôïc nhöõng hình aûnh 3 Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 11 chieàu töø caùc thaønh phaàn aûnh 2 chieàu. Ñeå theå hieän ñöôïc ñaëc ñieåm phaân bieät naøy, caàn phaûi coù moät thuaät ngöõ chuyeân moân phuø hôïp. Theo ñònh nghóa thoâng thöôøng cuûa moät aûnh, thì ñieåm aûnh töôïng tröng cho moät caáu truùc 2 chieàu (1 tieát dieän) beân trong vaät aûnh. Tuy nhieân, trong ngöõ caûnh cuûa hình aûnh y khoa, moät caáu truùc ñöôïc xaùc ñònh theo 3 chieàu (khoái theå tích). Ñeå traùnh xaùo troän, maãu vaät söû duïng trong aûnh y khoa seõ ñöôïc qui öôùc bôûi caùc khoái aûnh hay coøn goïi laø voxels seõ thích hôïp hôn laø caùc pixels. Ba maët phaúng duøng ñeå dieãn taû trong giaûi phaãu hoïc con ngöôøi laø : maët caét ngang (transverse hay axial) qui öôùc nhìn töø ñaàu tôùi chaân, maët caét ñöùng (frontal hay coronal) qui öôùc nhìn töø sau ra tröôùc vaø maët caét doïc (sagittal) qui öôùc nhìn töø traùi qua phaûi. Maëc duø coù theå thu aûnh töø baát kyø maët caét naøo, nhöng theo baûn chaát giaûi phaãu hoïc con ngöôøi thì thu nhaän aûnh theo maët caét ngang seõ thuaän lôïi hôn. Theâm vaøo ñoù, tính linh ñoäng cuûa aûnh soá cho pheùp caùc thoâng tin khoâng bò giôùi haïn bôûi baát kyø goùc nhìn naøo. Tuy caùc thoâng soá nghieân cöùu seõ thay ñoåi tuøy theo moâ hình nhöng ta coù theå ñöa ra moät phöông thöùc khaùi quaùt veà thu nhaän thoâng tin vaø bieåu dieãn soá cuûa caùc moâ hình. Moät phaân ñoaïn hieån thò hình aûnh tieâu bieåu bao goàm vieäc thu nhaän caùc chuoãi hình aûnh töø maët caét ngang. Tuøy theo moâ hình maø caùch thöùc thu nhaän seõ thay ñoåi. Tuy nhieân, thaønh phaåm cuoái cuøng seõ bao goàm moät cuïm caùc lôùp aûnh caét ngang coù theå keát hôïp laïi ñeå taïo neân moät theå tích 3 chieàu cuûa vuøng caàn nghieân cöùu. Trong tröôøng hôïp lyù töôûng thì caùc aûnh naøy seõ ñöôïc thieát laäp sao cho caùc lôùp caét lieân tuïc nhau, töùc laø giöõa chuùng khoâng coù khoaûng troáng. Tuy nhieân, do nhöõng haïn cheá voán coù trong moät soá heä thoáng thu nhaän aûnh laøm cho caùc lôùp aûnh caét khoâng lieân tuïc vôùi nhau maø giöõa chuùng seõ coù moät khoaûng caùch nhaát ñònh. Coù theå söû duïng thuaät toaùn noäi suy ñeå laáp ñaày nhöõng khoaûng caùch naøy vaø taïo neân moät khoái aûnh töông ñöôïng. Ngöôïc laïi, caùc heä thoáng thieát laäp aûnh cho ra caùc aûnh taïi nhöõng khoaûng lieân tieáp nhoû hôn beà daøy cuûa 1 lôùp caét ñôn, keát quaû laø coù caùc aûnh choàng laáp nhau. Ñieàu naøy thöôøng xuaát hieän ôû caùc moâ hình coù qui öôùc veà beà daøy lôùp caét. Töø nhöõng tieâu chí treân seõ cho pheùp thieát laäp khoái aûnh ñoä phaân giaûi thaáp, thieáu caân ñoái treân maët caét ngang. Baèng caùch choàng laáp caùc lôùp caét aûnh leân nhau, beà daøy lôùp caét ñöôïc gia taêng keùo theo söï gia taêng cuûa ñoä phaân giaûi ngang. Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 12 Tính phöùc taïp veà giaûi phaãu vaø chöùc naêng cuûa naõo ngöôøi ñaõ xuùc tieán hình thaønh moät soá löôïng lôùn caùc moâ hình hieån thò hình aûnh. Nhöõng moâ hình thoâng duïng nhaát duøng ñeå moâ taû ñaëc ñieåm sinh lyù cuûa naõo bao goàm coäng höôûng töø (MRI), chuïp caét lôùp ñieän toaùn (CT), chuïp caét lôùp phaùt xaï positron (PET) vaø chuïp caét lôùp ñieän toaùn phaùt xaï ñôn photon (SPECT). Döôùi ñaây laø vaøi neùt sô löôïc veà moãi moâ hình vaø kyõ thuaät töông öùng. 2.1.2. Hieån thò hình aûnh coäng höôûng töø (MRI - Magnetic Resonance Imaging) Hieån thò hình aûnh coäng höôûng töø söû duïng caùc soùng taàn soá voâ tuyeán vaø töø tröôøng ñeå bieåu dieãn nhöõng maët caét töø 3 chieàu cuûa caùc caáu truùc giaûi phaãu, döïa treân nguyeân lyù cuûa coäng höôûng töø haït nhaân. Khi moät vaät theå ñöôïc ñaët trong moät töø tröôøng tónh, cöôøng ñoä maïnh, caùc haït nhaân nguyeân töû hidro bò töø tröôøng hoùa vaø saép xeáp laïi doïc theo töø tröôøng. Trong quaù trình saép xeáp, neáu caùc haït nhaân ñaõ bò töø tröôøng hoùa rôi vaøo töø tröôøng bieán thieân coù phöông vuoâng goùc vôùi tröôøng tónh, chuùng seõ haáp thuï naêng löôïng vaø chuyeån sang traïng thaùi kích thích. Söï chuyeån ñoäng cuûa caùc haït nhaân naøy töø traïng thaùi caân baèng sang traïng thaùi kích thích vaø laïi quay veà traïng thaùi caân baèng taïo neân moät tín hieäu, vaø töø tín hieäu naøy coù theå duøng thuaät toaùn ñeå taïo neân hình aûnh. Töø tröôøng vuoâng goùc ñöôïc taïo neân baèng caùch söû duïng caùc xung taàn soá voâ tuyeán. Baèng caùch thay ñoåi soá löôïng vaø chuoãi xung, hình aûnh cuûa nhöõng moâ khaùc nhau coù theå ñöôïc taïo ra thoâng qua vieäc khai thaùc tính chaát khöû töø cuûa caùc moâ khaùc nhau. Tieàm naêng chaån ñoaùn cuûa MR tuøy thuoäc vaøo khaû naêng moâ taû ñaëc ñieåm cuûa moät vuøng roäng cuûa moâ, bao haøm caû moâ laønh vaø toå chöùc beänh lyù. Caùc nguyeân töû hiñroâ trong phaân töû nöôùc laø moät nguoàn thoâng tin lyù töôûng, vì nöôùc coù ôû khaép nôi trong cô theå ngöôøi vaø toàn taïi vôùi maät ñoä khaùc nhau trong taát caû caùc moâ. Vieäc thay ñoåi caùc tham soá xung taàn soá voâ tuyeán quyeát ñònh söï theå hieän ñaëc ñieåm cuûa moâ; caùc aûnh MR thöôøng ñöôïc taïo ra döïa vaøo thôøi gian khöû töø T1 vaø T2. Vôùi khaû naêng cung caáp chính xaùc nhöõng ñieåm khaùc bieät giöõa caùc moâ ñaõ laøm cho MR trôû thaønh moät phöông thöùc chaån ñoaùn caáu truùc lyù töôûng. Caùc öùng duïng giaûi phaãu thaàn kinh ñöôïc hoã trôï toát töø nhöõng lôùp caét coù beà daøy nhoû cuõng nhö kích thöôùc ñieåm aûnh nhoû theå Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 13 hieän treân caùc aûnh MR. Chaát löôïng cuûa nhöõng aûnh naøy cung caáp moät nguoàn döõ lieäu caáu truùc phong phuù veà phaàn theå tích ñöôïc khaûo saùt. 2.1.3. Chuïp caét lôùp ñieän toaùn (CT - Computerized Tomography) Tia X töø laâu ñaõ ñöôïc caùc nhaø nghieân cöùu söû duïng trong chaån ñoaùn y khoa khoâng xaâm laán. Trong X-quang coå ñieån, vaät theå ñöôïc ñaët tröôùc moät nguoàn phaùt tia X (nguoàn phaùt tia phoùng xaï xuyeân qua cô theå). Tia X xuyeân qua cô theå beänh nhaân bò suy giaûm bôûi caùc moâ naèm treân ñöôøng ñi cuûa noù. Vì caùc caáu truùc khaùc nhau seõ laøm giaûm tia X ôû caùc möùc ñoä khaùc nhau tuøy vaøo khoái löôïng rieâng cuûa chuùng, thoâng tin töø caùc caáu truùc naøy coù theå thu ñöôïc baèng caùch ño ñaïc caùc chuøm tia suy giaûm. Chuïp aûnh caét lôùp ñieän toaùn ñöôïc xaây döïng döïa treân nguyeân lyù cuûa X-quang coå ñieån. Trong khi tieán haønh queùt CT, thieát bò phaùt tia X ñöôïc ñaët treân 1 giaù coù theå xoay xung quanh vaät theå. Caùc ñaàu doø tia X ñöôïc ñaët treân phía ñoái dieän giaù ñôõ cuûa boä phaän phaùt. Khi thieát bò naøy xoay moät voøng xung quanh vaät theå, moät chuøm tia X daïng quaït ñöôïc truyeàn qua cô theå ôû caùc goùc khaùc nhau vaø caùc tín hieäu suy giaûm ñöôïc ghi nhaän. Caùc ñieåm quan saùt naøy ñöôïc keát hôïp laïi thoâng qua thuaät toaùn ñeå taïo ra moät lôùp caét aûnh treân beà maët chöùa chuøm tia X vaø ñaàu doø. Moãi lôùp caét chöùa maät ñoä moâ ñaõ ñöôïc tính toaùn taïi moãi ñieåm beân trong vuøng hieån thò. Töông töï nhö MR, CT laø moät phöông thöùc veà caáu truùc bôûi khaû naêng theå hieän nhöõng ñieåm khaùc bieät trong caáu truùc. Bôûi vì CT moâ taû ñaëc ñieåm döïa treân maät ñoä moâ, chính vì theá noù boå sung thoâng tin cho MR. Caùc tia X bò suy giaûm ñaùng keå khi xuyeân qua caùc chaát coù nguoàn goác xöông, chính vì theá, CT raát coù giaù trò trong chaån ñoaùn veà xöông. Vì caùc aûnh CT ñöôïc taùi taïo töø nhieàu lôùp caét rieâng bieät neân coù ñoä phaân giaûi raát cao. 2.1.4. Chuïp caét lôùp phaùt xaï positron (PET - Positron Computerized Tomography) Chuïp caét lôùp phaùt xaï positron döïa treân hoaït tính cuûa haït nhaân phoùng xaï (hôïp chaát thöøa protons). PET laáy nguyeân lyù ño ñoä phaân raõ cuûa haït nhaân phoùng xaï ñeå ghi nhaän hoaït Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 14 ñoäng trao ñoåi chaát thoâng qua vieäc khaûo saùt söï toàn taïi vaø soá löôïng caùc phaûn öùng phaân huûy positron taïo neân töø quaù trình tích luõy caùc chaát ñaùnh daáu phoùng xaï trong caùc vuøng khaùc nhau cuûa cô theå. Veà moät vaøi khía caïnh, PET laø phöông thöùc hieån thò hình aûnh coù yù nghóa veà maët laâm saøng. Tröôùc tieân, vì caùc hôïp chaát phoùng xaï ñaùnh daáu ñaõ ñöôïc nhaän daïng veà maët hoùa hoïc so vôùi caùc thaønh phaàn khaùc khoâng ñöôïc ñaùnh daáu, caùc chaát naøy coù phaûn öùng töông töï caùc hôïp chaát sinh hoïc bình thöôøng trong khi tieán haønh khaûo saùt. Vì theá, PET coù khaû naêng hieån thò quaù trình trao ñoåi chaát cuûa caùc hôïp chaát khaùc nhau khoâng chòu aûnh höôûng bôûi traïng thaùi hoùa sinh thoâng thöôøng. Hôn nöõa, nhöõng heä thoáng thu aûnh PET ñuû nhaïy ñeå doø ra caùc chaát phoùng xaï ñaùnh daáu ôû caùc möùc töông öùng. Vì theá, caùc chaát naøy coù theå ñöôïc ñöa vaøo trong ñoái töôïng khaûo saùt maø khoâng caàn cô theå phaûi ôû möùc trao ñoåi chaát cao hôn bình thöôøng. Söï bieán thieân ña daïng cuûa caùc quaù trình trao ñoåi chaát beân trong naõo coù theå ñöôïc ghi nhaän bao goàm quaù trình chuyeån hoùa ñöôøng, trao ñoåi khí oxy, theå tích maùu naõo vaø hoaït ñoäng xung thaàn kinh. Vieäc thu nhaän thoâng tin naøy veà sau trôû neân raát höõu ích trong ñònh vò nhöõng vuøng loaïn chöùc naêng vaø theo doõi taùc ñoäng cuûa caùc döôïc chaát ñieàu trò. Ñoä phaân giaûi cuûa aûnh PET nhìn chung keùm hôn MR hay CT. Yeáu toá chuû yeáu quyeát ñònh ñoä phaân giaûi cuûa PET laø giôùi haïn vaät lyù veà kích thöôùc cuûa tinh theå nhaáp nhaùy söû duïng trong ñaàu doø. Döõ lieäu hieån thò trong PET thöôøng bao haøm moät phaùc ñoà nhieàu maøu ñeå chæ caùc möùc khaùc nhau cuûa söï tích tuï chaát ñaùnh daáu. 2.1.5. Chuïp caét lôùp ñieän toaùn phaùt xaï ñôn photon (SPECT - Single Photon Emission Computerized Tomography) Theo teân goïi cuûa phöông thöùc naøy, chaát phoùng xaï ñöôïc söû duïng trong SPECT phaùt ra moät photon tia gamma ñôn ñöôïc ghi nhaän laïi qua caùc gamma camera. Khoâng gioáng nhö PET, SPECT ñoøi hoûi phaûi ñieàu chænh caùc tia gamma phaùt ra bôûi hôïp chaát phoùng xaï. Heä thoáng thu nhaän bao goàm moät ma traän daøy ñaëc caùc keânh ñieàu chænh bao quanh vuøng caàn khaûo saùt. Caùc tia gamma chaïy doïc theo höôùng truøng vôùi moät keânh seõ xuyeân qua ñöôïc boä Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 15 phaän ñieàu chænh maø khoâng bò haáp thuï roài töông taùc vôùi tinh theå ion Na+ beân trong caùc ñaàu doø NaI(Tl) cuûa gamma camera, taïo neân aùnh saùng. Ñaèng sau tinh theå, moät löôùi caùc oáng nhaân quang seõ thu thaäp aùnh saùng ñeå xöû lyù vaø taïo aûnh. SPECT gioáng PET nhieàu ôû choã khaû naêng theå hieän chöùc naêng trao ñoåi chaát toát hôn laø chi tieát caáu truùc. Töø nhöõng döõ lieäu ñaõ bieát cuûa caùc döôïc chaát phoùng xaï vaø hôïp chaát phoùng xaï duøng cho SPECT cho pheùp hieån thò hình aûnh cuûa doøng maùu naõo cuïc boä, ño ñaïc söï truyeàn dòch vaø hoaït ñoäng cuûa thuï theå thaàn kinh. Ñoä phaân giaûi vaø ñoä nhaïy cuûa heä thoáng laø nhöõng thoâng soá vaät lyù quan troïng giuùp ñaùnh giaù chaát löôïng cuûa SPECT. Nhöõng nghieân cöùu gaàn ñaây lieân tuïc ñöa ra nhieàu caûi tieán veà ñoä phaân giaûi cuûa SPECT. Tuy nhieân, veà möùc ñoä caàn thieát thì vieäc ñieàu chænh caùc photon suoát quaù trình thu nhaän aûnh laø ít hôn so vôùi PET. 2.2 HÔÏP NHAÁT HÌNH AÛNH (Registration) Hôïp nhaát hình aûnh laø moät thuaät ngöõ cuûa vieäc xöû lyù aûnh bao goàm caùc aûnh cuûa cuøng moät caáu truùc, khaùc nhau ôû vieãn caûnh chuïp, thôøi gian chuïp hay phöông thöùc chuïp. Vì caùc aûnh coù theå thay ñoåi bôûi moät hoaëc taát caû nhöõng yeáu toá treân, neân caùc vaät theå ñöôïc theå hieän trong caùc aûnh naøy roõ raøng seõ coù khaùc bieät. Vieäc so saùnh caùc thoâng tin töø caùc aûnh naøy ñaët ra nhöõng thaùch thöùc ñaùng keå. Hôïp nhaát nhaèm muïc ñích ñieàu chænh ñuùng nhöõng söï bieán ñoåi naøy baèng caùch saép xeáp caùc aûnh sao cho thoâng tin giöõa chuùng töông xöùng vôùi nhau. Nhieäm vuï cuûa hôïp nhaát hình aûnh coù theå ñöïôc ñònh nghóa nhö sau : 2 aûnh cho saün chöùa moät vaøi caáu truùc töông xöùng nhau, xaùc ñònh moät pheùp bieán ñoåi hình hoïc sao cho khi aùp duïng noù cho moät aûnh seõ giuùp saép xeáp nhöõng giaù trò ñieåm treân aûnh naøy leân treân aûnh thöù 2 ngay taïi nhöõng caáu truùc maø 2 aûnh töông öùng vôùi nhau. Coù theå dieãn taû vieäc hôïp nhaát aûnh cuûa khoái B leân treân khoái A nhö sau : A(x,y,z) = Tα . B(x,y,z) Trong ñoù, Tα laø moät hình thöùc chuyeån ñoåi 3 chieàu ñöôïc taïo ra theo moät phöông thöùc naøo ñoù. Brown [40] ñaõ khaúng ñònh vieäc phaân tích caùc chöông trình hôïp nhaát toång quaùt döïa vaøo www.bme.vn Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 16 4 yeáu toá chính sau : khoâng gian ñaëc ñieåm, xaùc ñònh söï töông ñoàng, khoâng gian nghieân cöùu vaø chieán löôïc nghieân cöùu. 2.2.1. Khoâng gian ñaëc ñieåm Coâng vieäc ñaàu tieân trong hôïp nhaát hai khoái aûnh laø löïa choïn moät khoâng gian ñaëc ñieåm laøm goác. Khoâng gian naøy mieâu taû nhöõng neùt chung chia seû giöõa hai khoái aûnh. Noù coù theå coù nhieàu daïng, trong ñoù toàn taïi moät soá baát kyø veà caùch thöùc theå hieän moät aûnh. Khoâng gian naøy coù theå laø taäp hôïp cuûa nhöõng thaønh phaàn sau : nhöõng giaù trò cöôøng ñoä thoâ; nhöõng ñaëc ñieåm beân trong aûnh nhö caùc meùp, ñöôøng vieàn, ñöôøng bieân vaø hình daïng; nhöõng ñaëc ñieåm cao caáp hôn bao goàm giao ñieåm cuûa caùc ñöôøng thaúng hay ñieåm uoán cöïc ñaïi; hay nhöõng ñaëc ñieåm xaùc ñònh nhö moment quaùn tính vaø taâm khoái. Coù moät soá ñieåm caàn ñöôïc ñeà caäp khi löïa choïn moät khoâng gian ñaëc ñieåm. Tröôùc tieân laø phaûi xem xeùt ñoä nhaïy cuûa ñaëc ñieåm taïo ra thoâng tin. Neáu suoát quaù trình thu nhaän aûnh, moät aûnh ñöôïc haïn cheá loãi do nhieãu hay sai soá hình hoïc, seõ coù aûnh höôûng toát ñeán chaát löôïng cuûa khoâng gian ñaëc ñieåm suoát quaù trình hôïp nhaát. Trong tröôøng hôïp ñoù, moät vaøi ñaëc ñieåm coù theå trôû neân khoâng caàn thieát neáu chuùng khoâng ñöa ra ñöôïc söï khaùc bieät giöõa thoâng tin ñaëc ñieåm lieân quan vaø döõ lieäu bò loãi. Ví duï nhö tính toaùn khoái taâm seõ bò aûnh höôûng khi coù söï taùc ñoäng cuûa nhieãu traéng vì ñaây laø moät pheùp ño caàu phöông, trong ñoù caùc ñaëc ñieåm caáp thaáp nhö ñöôøng thaúng vaø meùp coù theå giuùp taêng öu theá vì nguoàn goác cuûa chuùng döïa treân moät mieàn xaùc ñònh hôn. Beân caïnh ñoä nhaïy, cuõng caàn phaûi xeùt ñeán giaù trò tính toaùn ñeå theå hieän ñaëc ñieåm. Nhöõng ñaëc ñieåm ñôn giaûn nhö giaù trò cöôøng ñoä thoâ ñöôïc quan taâm nhieàu bôûi vì chuùng cung caáp nhöõng thoâng tin toái caàn thieát nhaát veà 1 aûnh trong moät hình thöùc coù giaù trò tröïc tieáp. Khi ñoä phöùc taïp cuûa khoâng gian ñaëc ñieåm gia taêng, thì qui trình tieàn xöû lyù caùc ñaëc ñieåm thu ñöôïc töø aûnh cuõng phaûi ñöôïc taêng cöôøng. Ví duï, tröôùc khi xaùc ñònh moment quaùn tính, ñoøi hoûi phaûi loïc nhieãu aûnh. Khi nhaän daïng moät vaät theå töø aûnh neàn, ñoøi hoûi phaûi taêng ñoä töông phaûn nhaèm taêng cöôøng nhöõng thay ñoåi veà nhöõng thaønh phaàn cöôøng ñoä trong vuøng khaûo Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 17 saùt. Tröôùc khi theå hieän nhöõng meùp vaø ñöôøng vieàn, caàn thieát phaûi laøm noåi baät chuùng baèng caùch laøm taêng ñoä neùt cuûa aûnh vaø taùch meùp. Vieäc phaân ñoaïn aûnh coù theå caàn duøng ñeå coâ laäp moät khoâng gian ñaëc ñieåm ñöôïc taïo ra töø hình daïng. Nhö vaäy, coù theå nhaän thaáy roõ raèng coù nhieàu hình thöùc ñeå bieåu hieän moät khoâng gian ñaëc ñieåm cho moät aûnh. Tuy nhieân, coù nhöõng luùc caàn phaûi coù nhöõng ñaëc ñieåm phöùc taïp. Thoâng tin thu ñöôïc töø moät ñaëc ñieåm phöùc taïp coù theå lieân quan nhieàu hôn hoaëc coù chaát löôïng hôn trong vieäc xaùc ñònh ñieåm töông ñoàng giöõa hai aûnh. Vieäc tính toaùn chaát löôïng naøy seõ ñöôïc ñeà caäp trong phaàn xaùc ñònh söï töông ñoàng. 2.2.2. Xaùc ñònh söï töông ñoàng Xaùc ñònh söï töông ñoàng laø söï ñònh giaù thoâng tin ñaõ ñöôïc qui ñònh trong khoâng gian ñaëc ñieåm. Noùi caùch khaùc, neáu khoâng gian ñaëc ñieåm qui öôùc ñaëc ñieåm naøo ñöôïc keát hôïp thì vieäc xaùc ñònh töông ñoàng nhöõng ñieåm hôïp nhau ñöôïc ñaùnh giaù ra sao. Vì theá, baûn chaát cuûa vieäc xaùc ñònh tính töông ñoàng gaén lieàn vôùi baûn chaát cuûa khoâng gian ñaëc ñieåm. Nhöõng pheùp ño thoâng thöôøng bao goàm toång cuûa nhöõng ñieåm khaùc nhau tuyeät ñoái vaø nhöõng heä soá töông quan keøm theo. Caùc ñöôøng vieàn vaø ñöôøng thaúng seõ ñoøi hoûi phaûi tính toång bình phöông nhöõng khaùc bieät giöõa caùc ñieåm doïc theo moãi ñöôøng. Veà phöông dieän khaùc, vieäc khaûo saùt moät khoâng gian ñaëc ñieåm vôùi neàn taûng laø giaù trò cöôøng ñoä caàn thieát phaûi coù pheùp ño phuø hôïp vôùi caùc giaù trò nhö nhieãu, khi khoâng coù quaù trình tieàn xöû lyù. Ñaây laø giaù trò cuûa vieäc tính toaùn khi löïa choïn moät pheùp ño töông ñoàng. Veà thöïc chaát thì giaù trò naøy cuõng lieân quan tôùi giaù trò bieåu hieän cuûa khoâng gian ñaëc ñieåm. Vì tính phöùc taïp cuûa khoâng gian ñaëc ñieåm coù lieân quan tröïc tieáp ñeán chaát löôïng thoâng tin theå hieän, neân keøm theo ñoù laø giaù trò tính toaùn cuûa pheùp ño töông ñoàng ñoái vôùi nhöõng ñaëc ñieåm cao caáp seõ ít hôn. Veà maët naøy, moät soá giaù trò gaén vôùi quaù trình tieàn xöû lyù ñöôïc caân baèng khi söû duïng moät pheùp ño töông ñoàng ñôn giaûn. Vieäc tieàn xöû lyù seõ coù taùc duïng tröôùc baát kyø pheùp tính naøo; caùc ñaëc ñieåm ñöôïc taêng cöôøng, bieåu hieän vaø ñöôïc tính toaùn sau ñoù bôûi pheùp ño töông ñoàng. Pheùp ño töông ñoàng seõ ñöôïc thöïc hieän cho moïi quaù trình tính toaùn caùc thoâng soá chuyeån ñoåi hôïp Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 18 nhaát. Vì theá, ñoä phöùc taïp keøm theo cuûa moät pheùp ño tinh teá hôn seõ gaáp nhieàu laàn khi tính toaùn moät pheùp ño ñôn thuaàn . 2.2.3. Khoâng gian nghieân cöùu Khoâng gian nghieân cöùu ñöôïc ñònh nghóa laø mieàn chöùa taäp hôïp taát caû nhöõng pheùp ño töông ñoàng coù theå coù. Taïi moät vaøi nôi trong khoâng gian nghieân cöùu seõ tìm thaáy ñöôïc caùch giaûi quyeát toát nhaát. Phuï thuoäc vaøo pheùp ño töông ñoàng, phöông thöùc naøy coù theå ñöôïc xaùc ñònh taïi ñieåm cöïc ñaïi hay cöïc tieåu cuûa khoâng gian nghieân cöùu. Trong thuaät ngöõ hôïp nhaát hình aûnh, phöông phaùp giaûi quyeát toát nhaát töông öùng vôùi caùc phöông thöùc bieán ñoåi toát nhaát ñeå keát hôïp moät aûnh leân aûnh khaùc ñaùp öùng ñöôïc yeâu caàu cuûa pheùp ño töông ñoàng. Döïa theo nhöõng tieâu chuaån naøy, baûn chaát cuûa pheùp bieán ñoåi hình hoïc seõ quyeát ñònh tính phöùc taïp cuûa khoâng gian nghieân cöùu. Giaû söû raèng caùc aûnh bò di dôøi khoâng thaúng haøng nhau, khoâng gian nghieân cöùu seõ laø taäp hôïp taát caû nhöõng khaû naêng chuyeån dôøi coù theå coù. Neáu ñoä di dôøi caøng phöùc taïp, chaúng haïn bao goàm söï xoay troøn, thì khoâng gian nghieân cöùu seõ bao haøm luoân taát caû nhöõng khaû naêng xoay troøn coù theå coù. Hôïp nhaát hình aûnh y khoa laø moät coâng vieäc ñöôïc tieán haønh treân 3 chieàu. Theo khoâng gian Descartes, nhöõng söï chuyeån dôøi coù theå coù bao goàm söï dòch chuyeån treân 3 höôùng x, y vaø z vaø chuyeån ñoäng xoay troøn xung quanh truïc x, y vaø z. Cöù moãi chieàu theâm vaøo thì ñoä phöùc taïp cuûa khoâng gian nghieân cöùu laïi taêng theo haøm muõ. Vì vaäy, tröôùc khi tính toaùn caàn xem xeùt ñeå giôùi haïn tính toaùn caùc pheùp ño töông ñoàng ôû moät con soá chaáp nhaän ñöôïc. Ví duï, khi ñaõ bieát roõ veà moät vaán ñeà ñaëc bieät, ta coù theå tieán haønh thieát laäp moät soá giôùi haïn treân vuøng chuyeån dòch hay xoay troøn trong phaïm vi cho pheùp. Tính chaát cuûa pheùp ño töông ñoàng cuõng ñoùng vai troø quan troïng beân trong khoâng gian nghieân cöùu. Trong tröôøng hôïp lyù töôûng, pheùp ño töông ñoàng seõ theå hieän tính ñôn nhaát giuùp ñôn giaûn hoùa toái öu söï phöùc taïp cuûa lónh vöïc nghieân cöùu. Tuy nhieân, neáu khoâng coøn ôû traïng thaùi ñôn nhaát nöõa hoaëc coù nhieãu veà soá hoïc trong caùc cöïc ñaïi vaø cöïc tieåu, caàn ñaët ra chieán löôïc nghieân cöùu tinh teá hôn. Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 19 2.2.4. Chieán löôïc nghieân cöùu Hình thöùc vaän haønh cuûa pheùp tính töông ñoàng trong khoâng gian nghieân cöùu ñöôïc qui ñònh bôûi chieán löôïc nghieân cöùu. Coù theå hieåu tieán trình thöïc thi cuûa pheùp ño töông ñoàng trong khoâng gian naøy laø tieâu chuaån ñeå choïn löïa chieán löôïc phuø hôïp. Haàu heát caùc chieán löôïc höôùng vaøo vieäc xaùc ñònh moät heä soá töông quan toát nhaát giöõa 2 giaù trò cho tröôùc, quaù trình naøy coù theå xem nhö vieäc tìm kieám giaù trò cöïc ñaïi vaø cöïc tieåu. Nhöõng kyõ thuaät toaøn dieän veà toång quaùt seõ phôi baøy roõ hôn thöïc chaát cuûa nhöõng neùt roái loaïn trong hình aûnh. Ñieàu naøy ñaït ñöôïc thoâng qua vieäc söû duïng pheùp tính töông ñoàng ñeå khaûo saùt chi tieát hôn khoâng gian nghieân cöùu. Trong moät khoâng gian nghieân cöùu phöùc taïp, nhöõng ñieåm khaùc bieät coù theå chaáp nhaän ñöôïc theâm vaøo trong nhöõng phöông phaùp naøy seõ ñaït keát quaû hôn caùc phöông phaùp tuyeán tính. Tuy nhieân, khi nghieân cöùu moät khoâng gian phöùc taïp coäng vôùi pheùp tính töông ñoàng phöùc taïp thì möùc ñoä tính toaùn phaûi ñuû lôùn ñeå ñaùp öùng caùc tieâu chuaån khaûo saùt. Ngöôïc laïi, nhöõng thuaät toaùn mong muoán cho ra keát quaû nhanh, nhöng do khaû naêng haïn cheá khoâng phuø hôïp vôùi nhöõng tieâu chuaån lyù töôûng neân daãn ñeán vieäc tính toaùn bò giaùn ñoaïn. Nhöõng taäp döõ lieäu rôøi raïc coù khuynh höôùng gaây ra nhieãu ôû moät vaøi möùc ñoä naøo ñoù ñoái vôùi pheùp ño töông ñoàng chuû yeáu do sai soá rôøi raïc. Chính ñieàu naøy gaây aûnh höôûng khoâng toát cho vieäc xaùc ñònh nhöõng ñieåm cöïc trò trong khi khaûo saùt tìm giaù trò toái öu toång quaùt. Cuõng coù theå xem vieäc löïa choïn chieán löôïc nghieân cöùu nhö laø baûn chaát cuûa pheùp ño töông ñoàng. Trong moät vaøi heä thoáng, caùc pheùp tính coù theå bieåu dieãn theo hình thöùc toaùn hoïc. Nhieàu chieán löôïc söû duïng nguyeân haøm nhö moät nguoàn thoâng tin khi tìm kieám giaûi phaùp toái öu. Tuy nhieân, nhöõng thoâng tin trong nguyeân haøm khoâng phaûi luùc naøo cuõng coù giaù trò. Trong tröôøng hôïp naøy thì caàn coù moät chieán löôïc nghieân cöùu theo moät khía caïnh khaùc cuûa haøm soá. Luaän Vaên Toát Nghieäp Tröôøng ÑHBK Tp.HCM 2007 20 2.2.5. Caùc öùng duïng hôïp nhaát hình aûnh Hôïp nhaát hình aûnh coù öùng duïng raát roäng raõi trong caùc lónh vöïc thaàn kinh hoïc. Hôïp nhaát aûnh vôùi aûnh ñöôïc söû duïng ñeå keát noái thoâng tin cuûa nhöõng caáu truùc aûnh khaùc nhau. Phoå bieán nhaát laø söû duïng hôïp nhaát ñeå thu ñöôïc nhöõng bieåu hieän laâm saøng coù yù nghóa thieát thöïc hôn veà tình traïng cuûa beänh nhaân. Nhöõng thoâng tin ñöôïc taêng leân thoâng qua hôïp nhaát coù theå ñöôïc öùng duïng veà sau trong caùc chöông trình giaûi phaãu thaàn kinh treân cô sôû keát hôïp aûnh vôùi beänh nhaân. Keát hôïp aûnh vôùi beänh nhaân nhaèm muïc tieâu phaùc thaûo moät taäp hôïp aûnh leân treân moät khoâng gian vaät lyù trong quaù trình ñieàu trò cho beänh nhaân. Hình thöùc hôïp nhaát naøy cho pheùp nhaø phaãu thuaät söû duïng thoâng tin aûnh ñeå giaùm saùt caùc caáu truùc giaûi phaãu thuaän lôïi hôn trong suoát tieán trình phaãu thuaät thaàn kinh. Hôïp nhaát aûnh vôùi baûn ñoà phaùc hoïa nhöõng khoái aûnh leân treân caùc baûn ñoà giaûi phaãu soá hoïc baèng caùch doàn moät khoái aûnh vaøo trong moät khoái khaùc. Hình thöùc keát hôïp naøy cöïc kyø höõu ích trong öùng duïng hôïp nhaát nhöõng khaùc bieät giöõa 2 aûnh nhöng giöõa chuùng toàn taïi moät möùc ñoä töông quan naøo ñoù. Tröôøng hôïp naøy raát thöôøng gaëp trong söï bieán daïng thoâ veà giaûi phaãu, khi ñoù hình thaùi cuûa vaät theå thay ñoåi lieân tuïc giöõa caùc khoái aûnh, ñoù cuõng laø keát quaû cuûa nhöõng khaùc bieät veà giaûi phaãu hoaëc do nhöõng thay ñoåi döôùi taùc ñoäng cuûa phaãu thuaät. 2.3 ÑÒNH DAÏNG HÌNH AÛNH SOÁ 2.3.1. AÛnh tieâu chuaån DICOM DICOM (Digital

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfNoi dung luan van.pdf
  • pdfBia va muc luc.pdf
Tài liệu liên quan