Đề tài Hỗ trợ chẩn đoán tự động tổn thương xuất huyết - Tụ máu dựa vào ảnh Ct Não

Em xin gửi lời biết ơn chân thành nhất đến thầy Lê Hoài Bắc, người đã tận tình dạy dỗem trong suốt quá trình học, cho em nhiều lời động viên cũng nhưnhững chỉdẫn quý báu đểem có thểthực hiện tốt được đềtài này. Bên cạnh đó, em xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong khoa Công NghệThông Tin đã hết lòng trong công tác giảng dạy, tận tình cung cấp nhiều kiến thức cần thiết trong suốt những năm học tại trường. Em cũng gửi lời cảm ơn sâu sắc đến bác sỹNguyễn Ngọc Diệp và các cán bộphòng Chẩn đoán hình ảnh bệnh viện Đa Khoa Đồng Tháp, đến anh Lục Thành Vũ, cán bộphòng Chẩn đoán hình ảnh bệnh viện Nguyễn Trãi thành phốHồChí Minh đã cung cấp cho em những kiến thức y khoa và dữ liệu hình ảnh cần thiết đểem thực hiện đềtài này. Trong quá trình thực hiện đềtài, không thểkhông kể đến sựgiúp đỡ, đóng góp ý kiến và những lời động viên hết mình của bạn bè xung quanh, điều này thật sự đã giúp cho tôi rất nhiều. Xin chân thành cám ơn các bạn. Và cuối cùng, con xin gửi đến ba mẹvà em trai của anh lòng biết ơn vô bờbến. Công lao dưỡng dục của ba mẹ, niềm tin mãnh liệt vào con và những đêm thức trắng nơi quê nhà vì lo lắng cho con của ba mẹ đã giúp con vượt qua được những giờphút khó khăn nhất, khắc phục được những trở ngại lớn lao nhất đểhoàn thành đềtài này.

pdf84 trang | Chia sẻ: ttlbattu | Lượt xem: 1792 | Lượt tải: 2download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Đề tài Hỗ trợ chẩn đoán tự động tổn thương xuất huyết - Tụ máu dựa vào ảnh Ct Não, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BỘ MÔN CÔNG NGHỆ TRI THỨC Ngụy Đức Thuận HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN TỰ ĐỘNG TỔN THƯƠNG XUẤT HUYẾT/TỤ MÁU DỰA VÀO ẢNH CT NÃO KHOÁ LUẬN CỬ NHÂN TIN HỌC TP. HCM, NĂM 2005 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BỘ MÔN CÔNG NGHỆ TRI THỨC Ngụy Đức Thuận – 0112283 HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN TỰ ĐỘNG TỔN THƯƠNG XUẤT HUYẾT/TỤ MÁU DỰA VÀO ẢNH CT NÃO KHÓA LUẬN CỬ NHÂN TIN HỌC GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN TIẾN SĨ LÊ HOÀI BẮC NIÊN KHÓA 2001-2005 Lời cảm ơn Em xin gửi lời biết ơn chân thành nhất đến thầy Lê Hoài Bắc, người đã tận tình dạy dỗ em trong suốt quá trình học, cho em nhiều lời động viên cũng như những chỉ dẫn quý báu để em có thể thực hiện tốt được đề tài này. Bên cạnh đó, em xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong khoa Công Nghệ Thông Tin đã hết lòng trong công tác giảng dạy, tận tình cung cấp nhiều kiến thức cần thiết trong suốt những năm học tại trường. Em cũng gửi lời cảm ơn sâu sắc đến bác sỹ Nguyễn Ngọc Diệp và các cán bộ phòng Chẩn đoán hình ảnh bệnh viện Đa Khoa Đồng Tháp, đến anh Lục Thành Vũ, cán bộ phòng Chẩn đoán hình ảnh bệnh viện Nguyễn Trãi thành phố Hồ Chí Minh đã cung cấp cho em những kiến thức y khoa và dữ liệu hình ảnh cần thiết để em thực hiện đề tài này. Trong quá trình thực hiện đề tài, không thể không kể đến sự giúp đỡ, đóng góp ý kiến và những lời động viên hết mình của bạn bè xung quanh, điều này thật sự đã giúp cho tôi rất nhiều. Xin chân thành cám ơn các bạn. Và cuối cùng, con xin gửi đến ba mẹ và em trai của anh lòng biết ơn vô bờ bến. Công lao dưỡng dục của ba mẹ, niềm tin mãnh liệt vào con và những đêm thức trắng nơi quê nhà vì lo lắng cho con của ba mẹ đã giúp con vượt qua được những giờ phút khó khăn nhất, khắc phục được những trở ngại lớn lao nhất để hoàn thành đề tài này. Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 13 tháng 7 năm 2005 Ngụy Đức Thuận 1 Mở đầu Theo [13], chấn thương là nguyên nhân tử vong hàng đầu ở trẻ em và người trẻ (dưới 44 tuổi), trong đó chấn thương vùng đầu chiếm trên 50% các ca tử vong, với di chứng nặng nề và chi phí y tế rất lớn. Để chẩn đoán, theo dõi, tiên lượng chấn thương đầu thật nhanh chóng và chính xác thì hình ảnh học ( gồm X quang, CT, MRI…) là dữ kiện cơ bản và quan trọng. Trong số đó, CT là khảo sát hình ảnh được lựa chọn đầu tiên và rất có giá trị trong đánh giá chấn thương sọ não, đặc biệt là chấn thương sọ não cấp [13]. Việc đọc phim CT hiện nay chủ yếu là do các bác sĩ chuyên khoa chẩn đoán hình ảnh thực hiện, với số ca mỗi ngày khá lớn. Với mỗi ca chấn thương đầu, số lượng ảnh phải chụp tối thiểu là 20, và bác sĩ phải quan sát qua tất cả các ảnh để tìm ra nhiều biểu hiện bất thường khác nhau. Từ những lý do đó, nhận thấy nhu cầu cho một công cụ trợ giúp chẩn đoán tự động, hỗ trợ các bác sĩ đưa ra những chẩn đoán chính xác và ít sai sót hơn. Điều này cũng phù hợp với xu thế hiện này là áp dụng công nghệ thông tin vào mọi lĩnh vực của đời sống, trong đó có lĩnh vực y khoa. Tuy vậy, cũng phải nhìn nhận rằng đây là một vấn đề không hề dễ dàng, bởi vì bản thân các bác sĩ chuyên khoa cũng gặp nhiều khó khăn khi phân tích hình ảnh của các ca bệnh phức tạp. Vì vậy, mục tiêu của đề tài này chỉ mới dừng lại ở giai đoạn khai phá, tìm hiểu và thử nghiệm xây dựng hệ thống cho một số loại tổn thương tương đối đơn giản, cụ thể hơn là loại tổn thương xuất huyết và tụ máu. Báo cáo gồm có 4 chương và 3 phụ lục: • Chương 1: Giới thiệu chung – kiến thức tổng quan Giới thiệu chung về đề tài. • Chương 2: Cơ sở lý thuyết Trình bày các vấn đề lý thuyết quan trọng. • Chương 3: Xây dựng hệ thống 2 Mô tả cách xây dựng hệ thống và các cách áp dụng các vấn đề lý thuyết đã nêu. • Chương 4: Cài đặt, kết quả thử nghiệm Cài đặt chương trình, sơ lược về cách sử dụng, các kết quả thử nghiệm. • Phụ lục A: Bệnh học Sơ lược một số kiến thức y khoa về các tổn thương có liên quan đến đề tài. • Phụ lục B: Dữ liệu DICOM Một số kiến thức về dữ liệu DICOM và xử lý tập tin DICOM. • Phụ lục C: Giải phẫu CT đơn giản Giải phẫu các bộ phận của não dựa vào ảnh CT (ở mức độ đơn giản). 3 Mục lục Lời cảm ơn ..................................................................................................................1 Mở đầu ........................................................................................................................2 Mục lục........................................................................................................................4 Danh mục hình ảnh .....................................................................................................6 Danh mục bảng biểu....................................................................................................7 Bảng kí hiệu các chữ viết tắt .......................................................................................8 Chương 1 : Giới thiệu – kiến thức tổng quan..............................................................9 1.1 Xác định vấn đề và động cơ thúc đẩy ..........................................................9 1.2 Một số kiến thức cơ bản .............................................................................10 1.2.1 Nguyên lý tạo hình:.............................................................................10 1.2.2 Tạo hình ..............................................................................................10 1.2.3 Trị số đậm độ ......................................................................................11 1.2.4 Thay đổi đậm độ .................................................................................12 1.2.5 Đặt cửa sổ (Window setting) ..............................................................13 1.2.6 Độ dày lát cắt và khoảng cách lát cắt..................................................13 1.2.7 Hình định vị ........................................................................................14 1.3 Hệ thống .....................................................................................................15 1.4 Tiêu chuẩn đánh giá độ chính xác..............................................................18 1.4.1 Độ nhạy (sensitivity)...........................................................................18 1.4.2 Độ đặc trưng (specificity) ...................................................................18 1.4.3 Tỉ lệ vùng bệnh được phân lớp đúng ..................................................18 1.4.4 Tỉ lệ vùng bình thường được phân lớp đúng ......................................19 Chương 2 : Cơ sở lý thuyết .......................................................................................20 2.1 Phân đoạn ảnh ............................................................................................20 2.2.1 Lọc ngưỡng .........................................................................................21 2.2.2 Phương pháp dựa vào biên..................................................................23 2.2.3 Phương pháp dựa trên vùng ................................................................24 2.2.4 Phương pháp thống kê và Bayes.........................................................26 2.2.5 Phương pháp mạng nơ ron và logic mờ ..............................................26 2.3 Làm mảnh biên...........................................................................................27 2.4 Biểu diễn đường biên .................................................................................29 2.4.1 Biểu diễn bằng chain -code.................................................................29 2.4.2 Biểu diễn bằng dòng quét (scanline)...................................................31 2.5 Các đặc trưng mô tả vùng (đường kính, chu vi, diện tích…).....................32 2.5.1 Diện tích và chu vi ..............................................................................32 2.5.2 Khoảng cách xuyên tâm (radial distance)...........................................33 2.5.3 Chiều dài trục chính và phụ ................................................................34 2.6 Cây quyết định............................................................................................35 2.6.1 Giới thiệu về cây quyết định ...............................................................35 2.6.2 Thuật toán ID3 ....................................................................................38 2.7 Thông tin tương hỗ .....................................................................................43 4 2.8 Học dựa vào sự trình diễn ..........................................................................44 Chương 3 : Xây dựng hệ thống.................................................................................46 3.1 Phân đoạn đơn giản ....................................................................................46 3.2 Học dựa vào sự trình diễn ..........................................................................47 3.2.1 Hệ thống học .......................................................................................47 3.2.2 Đặc trưng vùng....................................................................................48 3.2.3 Phân lớp bằng thuật toán k-người láng giềng gần nhất ......................50 3.3 Dùng hệ luật để định vị vùng tổn thương...................................................51 3.3.1 Hệ luật đơn giản..................................................................................51 3.3.2 Hệ luật phức tạp ..................................................................................54 Chương 4 : Chương trình cài đặt – kết quả thử nghiệm............................................57 4.1 Chương trình cài đặt ...................................................................................57 4.1.1 Công cụ sử dụng .................................................................................57 4.1.2 Cấu trúc dữ liệu học............................................................................57 4.1.3 Chương trình .......................................................................................57 4.2 Đánh giá kết quả.........................................................................................60 4.2.1 Độ hiệu quả của giai đoạn phân lớp....................................................60 4.2.2 Đánh giá công việc..............................................................................61 4.2.3 Hướng phát triển trong tương lai ........................................................62 Tài liệu tham khảo.....................................................................................................63 Phụ lục.......................................................................................................................65 A. Bệnh học.........................................................................................................65 A.1 Tụ máu dưới màng cứng (Subdural Hematoma/SDH)...........................65 A.2 Tụ máu ngoài màng cứng (Epidural Hematoma/EDH)..........................66 A.3 Xuất huyết khoang dưới nhện (subarachnoid hemorrhage) ...................68 A.4 Xuất huyết trong não thất (intraventricular hemorrhage).......................69 A.5 Tụ máu trong não (intracerebral hematoma) ..........................................69 B. Dữ liệu DICOM .............................................................................................71 B.1 Giới thiệu ................................................................................................71 B.2 Cấu trúc chung của tập tin DICOM........................................................71 B.3 Một số thông tin cần thiết khi xử ảnh DICOM.......................................72 C. Giải phẫu CT đơn giản vùng trên lều.............................................................76 5 Danh mục hình ảnh Hình 1-1: Hình định vị (topogram) ..........................................................................15 Hình 1-2: Mô hình hệ thống.....................................................................................16 Hình 2-1: Ảnh độ xám với: (a) 1 ngưỡng phân đoạn và (b) 2 ngưỡng phân đoạn ..22 Hình 2-2: Mặt nạ Sobel ............................................................................................23 Hình 2-3: Mặt nạ của toán tử Laplace......................................................................23 Hình 2-4: Ví dụ về thuật toán Region Growing.......................................................26 Hình 2-5: Lân cận 8 của điểm p1..............................................................................28 Hình 2-6: Chain code 4 hướng và 8 hướng..............................................................30 Hình 2-7: Ví dụ về biễu diễn đường biên bằng chain code lân cận 8 ......................30 Hình 2-8: Đường biên của một vùng và biểu diễn dòng quét của nó ......................31 Hình 2-9: Một số đặc trưng dùng để mô tả vùng.....................................................32 Hình 2-10: Trục chính và trục phụ hình ellipse. ......................................................35 Hình 2-11: Minh họa phương pháp của Hunt ..........................................................37 Hình 2-12: Một cây quyết định chọn nhiệt độ làm gốc ...........................................40 Hình 3-1: Ảnh CT qua bộ lọc thứ nhất, trong đó màu đỏ biểu diễn cho vùng bệnh48 Hình 3-2: Minh họa lát cắt đầu tiên vùng trên lều ...................................................53 Hình 3-3: Minh họa cách phân vùng các lát cắt giữa...............................................53 Hình 3-4: Hình minh họa lát cắt trên cùng (thùy đỉnh)............................................54 Hình 3-5: Ảnh phân vùng não với các tiêu chuẩn dừng khác nhau.........................56 Hình 4-1: Giao diện chính........................................................................................57 Hình 4-2: Màn hình học dựa vào sự trình diễn........................................................58 Hình 4-3: Chọn bệnh nhân .......................................................................................59 Hình 4-4: Dữ liệu về bệnh nhân đã được hiển thị. ..................................................59 Hình 4-5: Sau khi dò tìm vùng tổn thương ..............................................................60 Hình A-1: Tụ máu dưới màng cứng.........................................................................66 Hình A-2: Tụ máu ngoài màng cứng. ......................................................................67 Hình A-3: Xuất huyết khoang dưới nhện.................................................................68 Hình A-4: Xuất huyết trong não thất .......................................................................69 Hình A-5: Tụ máu trong não....................................................................................70 Hình C-1:Giải phẫu CT não đơn giản ......................................................................76 Hình C-2: Giải phẫu CT não đơn giản .....................................................................77 Hình C-3: Giải phẫu CT não đơn giản .....................................................................78 Hình C-4: Giải phẫu CT não đơn giản .....................................................................79 Hình C-5: Giải phẫu CT não đơn giản .....................................................................80 Hình C-6: Giải phẫu CT não đơn giản .....................................................................81 Hình C-7: Giải phẫu CT não đơn giản .....................................................................82 6 Danh mục bảng biểu Bảng 1-1: Trị số đậm độ của các cấu trúc nội sọ ......................................................11 Bảng 2-1: Dữ liệu minh họa cho cây quyết định ......................................................37 Bảng 2-2: Thông tin phân bố thuộc tính quang cảnh................................................38 Bảng 2-3: Thông tin phân bố lớp của thuộc tính Độ ẩm...........................................39 Bảng 4-1: Độ chính xác của bộ phân lớp..................................................................61 Bảng A-1: Phân biệt tụ máu dưới màng cứng và ngoài màng cứng .........................68 Bảng B-2: Một số thẻ quan trọng..............................................................................73 Bảng B-3: Một số thẻ quan trọng..............................................................................74 Bảng B-4: Một số thẻ quan trọng..............................................................................74 7 Bảng kí hiệu các chữ viết tắt DICOM Digital Imaging and Communications in Medicine CT Computed Tomography kNN k nearest neighbour 8 Chương 1 : Giới thiệu – kiến thức tổng quan 1.1 Xác định vấn đề và động cơ thúc đẩy Năm 1972 G.N Hounsfield giới thiệu phương pháp chụp cắt lớp điện toán (Computed Tomography Scanner – CT). Đây là kỹ thuật không xâm lấn cho phép đánh giá tốt về bệnh lý hệ thần kinh trung ươn. Sự ra đời của CT được xem là cuộc cách mạng trong chuẩn đoán hình ảnh. Đặc biệt, trong bệnh lý chấn thương sọ não, CT chẩn đoán tốt các tổn thương nội sọ (tụ máu, dập não, phù não…), chi tiết xương, khảo sát được các trường hợp bệnh nhân cấp cứu (không nằm yên, mang trợ cụ hô hấp, tuần hoàn…) và có giá thành rẻ. CT giúp đánh giá, theo dõi, tiên lượng, lập kế hoạch điều trị thích hợp cho từng bệnh nhân. Theo [13], có một số đặc điểm đáng lưu ý về chấn thương sọ não như sau: i. Chấn thương là nguyên nhân tử vong hàng đầu ở trẻ em và người trẻ (dưới 44 tuổi), trong đó chấn thương vùng đầu chiếm trên 50% các ca tử vong. ii. Để lại di chứng nặng nề. iii. Chi phí y tế lớn (83.5 tỉ dollars/năm hay 228 triệu dollars/ngày ở Mỹ). Để chẩn đoán, theo dõi, tiên lượng chấn thương đầu thật nhanh chóng và chính xác thì hình ảnh học ( gồm X quang, CT, MRI…) là dữ kiện cơ bản và quan trọng. Trong số đó, CT là khảo sát hình ảnh được lựa chọn đầu tiên và rất có giá trị trong đánh giá chấn thương sọ não, đặc biệt là chấn thương sọ não cấp [13]. Việc đọc phim CT hiện nay chủ yếu là do các bác sĩ chuyên khoa chẩn đoán hình ảnh thực hiện, với số ca mỗi ngày khá lớn. Với mỗi ca chấn thương đầu, số lượng ảnh phải chụp tối thiểu là 20, và bác sĩ phải quan sát qua tất cả các ảnh để tìm ra nhiều biểu hiện bất thường khác nhau. Từ những 9 lý do đó, nhận thấy nhu cầu cho một công cụ trợ giúp chẩn đoán tự động, hỗ trợ các bác sĩ đưa ra những chẩn đoán chính xác và ít sai sót hơn. 1.2 Một số kiến thức cơ bản 1.2.1 Nguyên lý tạo hình CT dùng một chùm tia X với độ dày nhất định, quét qua lát cắt ngang của vật thể, theo nhiều huớng khác nhau. Lượng tia X sau khi đi qua vật thể được đo bằng các đầu dò (detectors). Dữ liệu thu nhận từ các đầu dò này sẽ được máy tính xử lý và tạo hình. 1.2.2 Tạo hình Các lát cắt ngang qua vùng cơ thể khảo sát, được phân thành nhiều khối (block) nhỏ. Các khối riêng lẽ này gọi là các phần tử thể tích (voxel). Thành phần độ dày của phần tử thể tích cùng với tính chất chùm tia X sẽ xác định mức độ hấp thu tia X của các phần tử thể tích này (hình 1-1). Các dữ liệu số về sự hấp thu tia X của các phần tử thể tích được máy tính chuyển thành các độ xám khác nhau của các phần tử hình hay điểm ảnh (pixel) tương ứng trên hình CT. Hình 1-1: Phần tử thể tích (voxel) 10 1.2.3 Trị số đậm độ Mỗi phần tử thể tích có trị số tương ứng với mức độ hấp thu tia của mô và được biẻu thị bằng các độ xám khác nhau trên hình.Trị số mức độ hấp thu tia X biểu thị bằng đơn vị Hounsfield (HU). Theo qui ước của máy, các đậm độ cơ bản là: Đậm độ của nước: 0 HU Đậm độ của khí: -1000 HU Đậm độ của xương: +1000 HU Đậm độ của mỡ: -100
Tài liệu liên quan