Luận văn Phân đoạn và xây dựng mô hình 3D từ ảnh OCT thí nghiệm trên cột sống chuột (Phần 1)

Nội dung text: Luận văn Phân đoạn và xây dựng mô hình 3D từ ảnh OCT thí nghiệm trên cột sống chuột (Phần 1)

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN VĂN BÌNH PHÂN ÐOẠN VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH 3D TỪ ẢNH OCT THÍ NGHIỆM TRÊN CỘT SỐNG CHUỘT NGÀNH: KỸ THUẬT ÐIỆN TỬ - 60520203 S K C0 0 5 2 5 2 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 4/2017
2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN VĂN BÌNH PHÂN ĐOẠN VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH 3D TỪ ẢNH OCT THÍ NGHIỆM TRÊN CỘT SỐNG CHUỘT NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 Tp Hồ Chí Minh, tháng 4/ 2017
3. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN VĂN BÌNH PHÂN ĐOẠN VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH 3D TỪ ẢNH OCT THÍ NGHIỆM TRÊN CỘT SỐNG CHUỘT NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 Hƣớng dẫn khoa học: TS. LÊ MỸ HÀ Tp Hồ Chí Minh, tháng 4/ 2017
4. LÝ LỊCH KHOA HỌC I. LÝ LỊCH SƠ LƢỢC: Họ & tên: Nguyễn Văn Bình Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 12/09/1989 Nơi sinh: Quảng Ngãi Quê quán: Quảng Ngãi Dân tộc: Kinh Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: 87/57/2/1A Đƣờng Nguyễn Sỹ Sách, Phƣờng 15, Quận Tân Bình, Thành Phố HCM. Điện thoại nhà riêng: 0972903957 E-mail: nguyenvanbinh120989@gmail.com II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Đại học: Trƣờng Đại học Công Nghiệp Tp. HCM. Chuyên ngành: Công nghệ điện tử tự động. Hệ chính quy Thời gian đào tạo: 2007 – 2012. Sau đại học: Trƣờng Đại học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Tp. HCM. Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử. Thời gian đào tạo: Tháng 08/ 2014 – tháng 04/ 2016 III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm 09/2013 – Trƣờng Cao Đẳng Nghề Kỹ Thuật Giáo viên 03/2017 Thiết Bị Y Tế Bình Dƣơng i
5. LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi dƣới sự hƣớng dẫn của Thầy TS. Lê Mỹ Hà. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chƣa từng đƣợc ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tp. Hồ Chí Minh, ngày 25 tháng 03 năm 2017 (Ký tên và ghi rõ họ tên) Nguyễn Văn Bình ii
6. LỜI CẢM ƠN Tôi rất vui và vinh dự khi đƣợc học thạc sĩ tại Trƣờng Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh. Trong quá trình làm luận văn tôi đƣợc sự động viên, giúp đở rất nhiều từ nhiều cá nhân và tập thể. Trƣớc hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Thầy TS. Lê Mỹ Hà đã hƣớng dẫn tôi thực hiện đề tài nghiên cứu của mình. Xin bày tỏ lòng biết ơn đối với tất cả các Thầy Cô trong trƣờng đã đem lại cho tôi nhiều kiến thức hữu ích trong những năm học vừa qua. Cũng xin gửi lời cảm ơn đến Ban Giám Hiệu, Phòng Đào tạo sau đại học, Đại học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh đã giúp đở và tạo điều kiện cho tôi trong quá trình học tập. Cuối cùng xin cảm ơn đến gia đình, bạn bè đã động viên và khuyến khích tôi trong quá trình thực hiện đề tài nghiên cứu. Tp. Hồ Chí Minh, ngày 25 tháng 03 năm 2017 iii
7. TÓM TẮT Hiện nay với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học và công nghệ, nền y học trên thế giới đã phát triển vƣợt bậc, áp dụng những thành tựu khoa học - kỹ thuật công nghệ để chế tạo các loại máy móc hiện đại phục vụ cho công việc khám bệnh và chữa bệnh trong y tế. Đặc biệt là các thiết bị máy móc phục vụ cho công việc chẩn đoán hình ảnh để khám bệnh lâm sàn và chữa trị. Hiện tại đã có các kỹ thuật chụp ảnh để chẩn đoán hình ảnh nhƣ chụp ảnh cộng hƣởng từ (MRI), chụp X- Quang, chụp cắt lớp điện toán (CT), chụp cắt lớp phát xạ positron, chụp cắt lớp quang học (OCT), Tuy nhiên ảnh thu đƣợc là ảnh 2D và trên ảnh có nhiễu, kết quả chẩn đoán có chính xác hay không còn tùy thuộc vào kinh nghiệm của ngƣời chẩn đoán. Để có đƣợc hình ảnh rõ nét, độ tin cậy cao thì tùy thuộc vào từng loại thiết bị thu nhận ảnh và kết hợp với kỹ thuật xử lý ảnh. Xử lý ảnh là một công cụ hổ trợ cho việc nghiên cứu xử lý hình ảnh, cho ảnh chất lƣợng tốt hơn với nhiều phƣơng pháp và thuật toán khác nhau. Ngoài ra, sử dụng hình ảnh 2D cũng ảnh hƣởng đến việc chẩn đoán hình ảnh nên ta phải xây dựng mô hình 3D từ dữ liệu ảnh chụp 2D thu đƣợc để có đƣợc một cái nhìn tổng thể hơn cho từng bộ phận, cho kết quả trực quan và chính xác hơn trong việc chẩn đoán bệnh và chữa bệnh. Đề tài “phân đoạn và xây dựng mô hình 3D từ ảnh OCT thí nghiệm trên cột sống chuột” nghiên cứu kỹ thuật phân đoạn và xây dựng mô hình ảnh 3D từ dữ liệu ảnh cắt lớp 2D của tủy sống trên cột sống chuột, ảnh cắt lớp thu đƣợc từ máy chụp cắt lớp quang học . iv
8. ABSTRACT Nowadays, science and technology has developed strongly. The applications of scientific and technological achievements have made modern machines for medical examination and treatment, especially with the equipment used for medical imaging services for clinical examination and treatment. Currently there are imaging techniques for diagnosis imaging such as Magnetic Resonance Imaging (MRI), X-rays, CT, positron emission tomography, Optical Coherence Tomography (OCT) However, the images obtained are 2D images and there is noise on the images, the accuracy of the diagnosis depends on the experience of the the doctor, who make diagnose. To get a clear picture with high reliability, it depends on the type of image acquisition device and the combination of image processing techniques. Image processing is a tool that facilitates the study of providing better image quality with a variety of methods and algorithms. In addition, using 2D imaging also affects image diagnosis, so we have to build a 3D model from the 2D snapshot data obtained to get a more comprehensive view of each component. Result is more intuitive and accurate in disease diagnosis and treatment. The topic "Segmentation and 3D reconstruction from imaging OCT experiments on mouse spine" explores the technique of segmentation and 3D reconstruction from 2D mice data of mouse spine obtained from OTC camera. v
9. MỤC LỤC TRANG TỰA QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LÝ LỊCH KHOA HỌC i LỜI CAM ĐOAN ii LỜI CẢM ƠN iii TÓM TẮT iv ABSTRACT v MỤC LỤC vi DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT ix DANH SÁCH CÁC BẢNG x DANH SÁCH CÁC HÌNH xi Chƣơng I. TỔNG QUAN 1 1.1 Tổng quan về hƣớng nghiên cứu 1 1.2 Mục tiêu của đề tài 2 1.3 Nhiệm vụ và giới hạn của đề tài 3 1.3.1 Nhiệm vụ 3 1.3.2 Giới hạn của đề tài 3 1.3.3 Phƣơng pháp nghiên cứu 3 Chƣơng II. CƠ SỞ LÝ THUYẾT 5 2.1 Một số phƣơng pháp và nguyên lý thu nhận ảnh trong y học 5 2.1.1 Chụp cắt lớp cộng hƣởng từ MRI (Magnetic Resonance Imaging) 5 2.1.2 Chụp cắt lớp điện toán (CT - Computerized Tomography) 5 vi
10. 2.1.3 Chụp cắt lớp phát xạ positron (PET - Positron Computerized Tomography) 6 2.1.4 Chụp cắt lớp điện toán phát xạ đơn photon (SPECT- Single Photon Emission Computerized Tomography) 6 2.2 Nguyên lý thu nhận ảnh OCT 6 2.3 Tăng độ tƣơng phản 8 2.4 Lọc nhiễu 10 2.4.1 Lọc trung bình (averaging filter). 11 2.4.2 Lọc gaussian (gaussian filter) 13 2.4.3 Lọc trung vị (median filter) 15 2.5 Phân đoạn 17 2.5.1 Phân đoạn dùng phƣơng pháp Snake: Active contour 18 2.5.2 Phân đoạn dùng phƣơng pháp Chan-vese 20 2.5.2.1 Mô hình Chan – Vese cho trƣờng hợp vô hƣớng 21 2.5.2.2 Mô hình Chan – Vese mở rộng cho ảnh có giá trị vector 23 2.6 Xử lý hình thái ảnh 27 2.7 Xây dựng ảnh 3D 34 Chƣơng III. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 37 3.1 Sơ đồ thực hiện 38 3.2 Các bƣớc thực hiện 39 3.2.1 Đọc ảnh OCT 39 3.2.2 Thay đổi kích thƣớc ảnh 40 3.2.3 Tăng cƣờng độ tƣơng phản ảnh 41 3.2.4 Lọc nhiễu ảnh 43 vii
11. 3.2.5 Phân đoạn ảnh OCT 44 3.2.6 Xử lý hình thái ảnh sau khi phân đoạn 54 3.2.7 Xây dựng mô hình ảnh 3D 58 Chƣơng IV. KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 63 4.1 Đánh giá kết quả 63 4.2 Hƣớng phát triển 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO 65 viii
12. DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT OCT (optical coherence tomography) Chụp cắt lớp gắn kết quang học MRI (Magnetic Resonance Imaging): Ảnh chụp cộng hƣởng từ MR (Magnetic Resonance): Chụp cộng hƣởng từ 2D (2 Dimension): 2 chiều 3D (3 Dimension): 3 chiều SPECT (Single Photon Emission Computerized Tomography): Chụp cắt lớp điện toán phát xạ positron CT (Computerized Tomography): Chụp cắt lớp điện toán PET (Positron Computerized Tomography): Chụp cắt lớp phát xạ positron LCI (Low coherence interferometry): Gắn kết giao thoa thấp FFT (Fast Fourier Transform): Biến đổi Fourier nhanh CCD (Charge Coupled - Device): Thiết bị nhận kết hợp ix
13. DANH SÁCH CÁC BẢNG BẢNG TRANG Bảng 2.1: Một số kỹ thuật phân đoạn ảnh y học 18 Bảng 3.1: Thông tin các định dạng ảnh Matlab đọc được 39 x
14. DANH SÁCH CÁC HÌNH HÌNH TRANG Hình 1.1: Lưu đồ thực hiện 2 Hình 2.1: Cấu trúc máy chụp ảnh OCT 8 Hình 2.2: Tăng độ tương phản ảnh bằng cách thay đổi giá trị cường độ điểm ảnh 8 Hình 2.3: Tăng cường ảnh bằng cách cân bằng lược đồ xám 10 Hình 2.4: Ví dụ phép lọc trung bình 12 Hình 2.5: Lọc nhiễu ảnh OCT sử dụng bộ lọc trung bình với cửa sổ lọc [5 5] 13 Hình 2.6: Lọc nhiễu ảnh OCT sử dụng bộ lọc gaussian với cửa sổ lọc [19 19], độ lệch chuẩn 2. 15 Hình 2.7: Ví dụ phép lọc trung vị 16 Hình 2.8: Lọc nhiễu ảnh OCT sử dụng bộ lọc trung vị với cửa sổ lọc [9 9] 17 Hình 2.9: Kết quả phân đoạn ảnh màu sử dụng phương pháp Chan - Vese thứ nhất [7] 27 Hình 2.10: Kết quả ảnh sau khi phân đoạn sử dụng phương pháp Chan – Vese thứ hai [8] 27 Hình 2.11: Kết quả phân đoạn ảnh 4 – phase sử dụng phương pháp Chan – Vese thứ ba [9] 27 Hình 2.12: Ví dụ phép xử lý co ảnh 29 Hình 2.13: Ví dụ phép xử lý giãn ảnh 31 Hình 2.14: Ví dụ phép xử lý mở ảnh 32 Hình 2.15: Ví dụ phép xử lý đóng ảnh 33 xi
15. Hình 2.16: Phần tử cấu trúc dạng đường 33 Hình 2.17: Phần tử cấu trúc dạng ma trận vuông 34 Hình 2.18: Phần tử cấu trúc dạng đĩa (disk) 34 Hình 2.19: Ảnh mô phỏng voxel của Marching Cubes 35 Hình 2.20: Chỉ số của Cubes 36 Hình 3.1: Mô hình tủy sống 38 Hình 3.2: Sở đồ thực hiện 38 Hình 3.3: Ảnh ngõ vào ban đầu 40 Hình 3.4: Thay đổi kích thước ảnh với tọa độ cắt rect 41 Hình 3.5: Ảnh ngõ ra sau khi tăng độ tương phản lần 1 42 Hình 3.6: Tăng độ tương phản ảnh lần 2 42 Hình 3.7: Kết quả phân đoạn sai khi tăng cường ảnh bằng histogram 43 Hình 3.8: Kết quả phân đoạn đúng khi tăng cường ảnh bằng cách thay đổi giá trị cường độ 43 Hình 3.9: Ảnh ngõ ra sau khi dùng bộ lọc trung vị 44 Hình 3.10: Các bước thực hiện phân đoạn 44 Hình 3.11: Kết quả ảnh phân đoạn dùng phương pháp Chan – Vese với mặt nạ small 3000 vòng lặp 46 Hình 3.12: Kết quả ảnh phân đoạn dùng phương pháp Chan – Vese với mặt nạ large sau 1563 vòng lặp 47 Hình 3.13: Kết quả ảnh phân đoạn dùng phương pháp Chan – Vese với mặc nạ whole +small sau 1056 vòng lặp 48 Hình 3.14: Giao điện phần mềm Amira 5.4.3 49 Hình 3.15: Mở và hiển thị ảnh trên Amira 50 Hình 3.16: Cắt ảnh bằng phần mềm Amira 50 xii
16. Hình 3.17: Chọn bộ lọc trong phần mềm Amira 51 Hình 3.18: Phân đoạn dùng phương pháp ngưỡng trên phần mềm Amira 51 Hình 3.19: Kết quả phân đoạn dùng phần mềm Amira 5.4.3 52 Hình 3.20: So sánh kết quả phân đoạn với ảnh đầu vào có đường biên rõ 52 Hình 3.21: So sánh kết quả phân đoạn với ảnh đầu vào có đường biên mờ 53 Hình 3.22: Kết quả ảnh phân đoạn sau 800 vòng lặp 54 Hình 3.23: Ảnh ngõ ra sau khi thực hiện phép đóng ảnh 55 Hình 3.24: Ảnh ngõ ra sau khi thực hiện phép giãn ảnh 55 Hình 3.25: Ảnh ngõ ra sau khi thực hiện phép mở ảnh 56 Hình 3.26: Ảnh ngõ ra sau khi thực hiện phép co ảnh 57 Hình 3.27: Tập ảnh phân đoạn 1 gồm 28 ảnh 57 Hình 3.28: Tập ảnh phân đoạn 2 gồm 23 ảnh 57 Hình 3.29: Tập ảnh phân đoạn 3 gồm 24 ảnh 58 Hình 3.30: Ảnh 3D bề mặt tủy sống 59 Hình 3.31: Ảnh 3D sau khi tạo độ sáng 59 Hình 3.32: Ảnh 3D sau khi tạo bề mặt bên trong 60 Hình 3.33: Kết quả ảnh 3D từ tập 1 gồm 28 ảnh 2D sau khi smooth 60 Hình 3.34: Kết quả ảnh 3D từ tập 2 gồm 23 ảnh 2D 61 Hình 3.35: Kết quả ảnh 3D từ tập 3 gồm 24 ảnh 2D 61 Hình 3.36: Ảnh 3D từ tập 1gồm 28 ảnh dùng phần mềm Amira 61 Hình 3.37: Ảnh 3D từ tập 2 gồm 23 ảnh dùng phần mềm Amira 62 Hình 3.38: Ảnh 3D từ tập 3 gồm 24 ảnh dùng phần mềm Amira 62 xiii
17. Chƣơng I. TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan về hƣớng nghiên cứu Hình ảnh y học thu đƣợc bằng cách sử dụng nhiều phƣơng thức và cách chụp khác nhau, chẳng hạn nhƣ chụp MRI, chụp CT, chụp X – quang, với công nghệ hiện tại thì hình ảnh thu đƣợc tƣơng đối chính xác nhƣng bên cạnh đó cũng có nhiều nhƣợc điểm trong quá trình thực hiện. Ví dụ nhƣ khi chụp ảnh CT chỉ áp dụng chụp phim cho đối tƣợng xƣơng là chủ yếu, đối với mô mềm thì độ tƣơng phản kém làm cho hình ảnh thu đƣợc kém chính xác, ngoài ra phƣơng thức chụp ảnh CT sử dụng tia X nên gây ảnh hƣởng đến cơ thể. Chụp ảnh MRI, hình ảnh thu đƣợc dựa vào sự cộng hƣởng từ của sóng vô tuyến nên thời gian thu nhận hình ảnh lâu, từ 15 – 40 phút tùy theo mục đích chụp, và chi phí cho việc chụp ảnh cao. Với công nghệ chụp cắt lớp quang học (OCT) là kỹ thuật chụp ảnh không xâm lấn và đƣợc giới thiệu bởi Huang vào năm 1991 [1]. Kỹ thuật này, hình ảnh thu đƣợc bằng cách quét tuyến tính theo trục A hoặc trục B, hoặc hình ảnh cắt ngang (cross-sectional images), ảnh thu đƣợc có cấu trúc hiển vi đến từng mô sống với độ phân giải cao ( 2-10μm) [2], thời gian quét hình ảnh nhanh và ảnh thu đƣợc theo thời gian thực. Ảnh thu đƣợc từ máy chụp cắt lớp quang học có tính thực tế và trực quan hơn nên giúp bác sĩ chẩn đoán hình ảnh tốt hơn. Tuy nhiên ảnh thu đƣợc có độ nhiễu cao nên gây khó khăn cho bác sĩ trong việc chẩn đoán hình ảnh. Vì vậy phân đoạn ảnh tự động cho ảnh OCT thu đƣợc và xây dựng mô hình ảnh 3D sẽ giúp cho các bác sĩ thuận lợi cho việc chẩn đoán để kết luận bệnh lí và lập kế hoạch điều trị. Để trích xuất đối tƣợng trong ảnh y học thì dùng hai phƣơng pháp chính đó là dựa vào gradient ảnh và không dựa vào gradient. Hiện tại có nhiều phƣơng pháp sử dụng hai kỹ thuật này, tùy thuộc vào loại ảnh nào mà áp dụng sao cho phù hợp. Một số phƣơng pháp phân đoạn ảnh dựa vào gradient ảnh nhƣ phƣơng pháp Fuzzy C – Means [3], phƣơng pháp Gradient Vector Flow Snakes [4], phƣơng pháp Snake: 1
18. Active Contour [5]. Với ảnh OCT thu đƣợc là ảnh giá trị vector (vector - valued images), có nhiễu hạt và nhiễu muối tiêu, gây khó khăn cho việc phân đoạn. Một số phƣơng pháp phân đoạn ảnh dựa vào gradient ảnh sẽ không cho đƣợc kết quả chính xác bởi vì đối tƣợng cần xác định trong ảnh có đƣờng biên không rõ ràng, phƣơng pháp phân đoạn dựa vào gradient ảnh thuộc vào các phƣơng pháp tối ƣu và thƣờng xảy ra sự không hội tụ tại các đƣờng biên mong muốn. Trong đề tài này đề xuất áp dụng phƣơng pháp phân đoạn ảnh OCT dùng kỹ thuật phân đoạn Chan – Vese [6 - 8] để xử lý phân đoạn dữ liệu ảnh cột sống chuột chụp từ máy OCT, kỹ thuật phân đoạn này sử dụng để xử lý ảnh nhiễu cao, đối tƣợng cần xử lý trong ảnh có đƣờng biên không rõ ràng, phân đoạn tự động. Kỹ thuật phân đoạn Chan – Vese sẽ đƣợc trình bày rõ ràng ở phần bên dƣới. Sau khi phân đoạn xong, dùng kỹ thuật iso – surface để xây dựng ảnh 3D từ dữ liệu ảnh cắt lớp 2D đã phân đoạn thu đƣợc. Lƣu đồ thực hiện: Hình 1.1: Lưu đồ thực hiện 1.2 Mục tiêu của đề tài Mục tiêu của đề tài là phân đoạn đối tƣợng trong y học từ dữ liệu ảnh OCT, cụ thể là dữ liệu ảnh cột sống của chuột, phân đoạn 3 tập ảnh tƣơng ứng với 3 đoạn cột sống chuột, trích xuất đƣợc đối tƣợng tủy sống trên cột sống chuột. Sau đó xây 2
19. dựng hình ảnh ba chiều để nhìn thấy đƣợc bộ phận tủy sống trên cột sống chuột đƣợc chụp từ máy cắt lớp quang học. 1.3 Nhiệm vụ và giới hạn của đề tài 1.3.1 Nhiệm vụ Từ dữ liệu ảnh OCT thu đƣợc ta bắt đầu dùng kỹ thuật xử lý ảnh để tăng cƣờng ảnh, lọc nhiễu ảnh, phân đoạn ảnh, xử lý hình thái ảnh, xây dựng mô hình ảnh 3D từ dữ liệu ảnh cắt lớp 2D. 1.3.2 Giới hạn của đề tài Trong đề tài này, chỉ thí nghiệm và xử lý phân đoạn một số ảnh tủy sống tiêu biểu trên dữ liệu ảnh cột sống chuột. Chƣa áp dụng vào dữ liệu ảnh OCT chụp trên ngƣời. 1.3.3 Phƣơng pháp nghiên cứu Phƣơng pháp nghiên cứu lý thuyết: thu thập thông tin tài liệu trên sách báo, nghiên cứu phân tích các ƣu và nhƣợc điểm của các bài báo, tạp chí trong và ngoài 3
20. S K L 0 0 2 1 5 4