Năm 1972 G.N Hounsfield giới thiệu phương pháp chụp cắt lớp điện
toán (Computed Tomography Scanner – CT). Đây là kỹthuật không xâm
lấn cho phép đánh giá tốt vềbệnh lý hệthần kinh trung ươn. Sựra đời của
CT được xem là cuộc cách mạng trong chuẩn đoán hình ảnh. Đặc biệt, trong
bệnh lý chấn thương sọnão, CT chẩn đoán tốt các tổn thương nội sọ(tụmáu,
dập não, phù não ), chi tiết xương, khảo sát được các trường hợp bệnh nhân
cấp cứu (không nằm yên, mang trợcụhô hấp, tuần hoàn ) và có giá thành
rẻ. CT giúp đánh giá, theo dõi, tiên lượng, lập kếhoạch điều trịthích hợp cho
từng bệnh nhân.
Theo [13], có một số đặc điểm đáng lưu ý vềchấn thương sọnão như
sau:
i. Chấn thương là nguyên nhân tửvong hàng đầu ởtrẻ
em và người trẻ(dưới 44 tuổi), trong đó chấn thương
vùng đầu chiếm trên 50% các ca tửvong.
ii. Đểlại di chứng nặng nề.
iii. Chi phí y tếlớn (83.5 tỉdollars/năm hay 228 triệu
dollars/ngày ởMỹ).
Đểchẩn đoán, theo dõi, tiên lượng chấn thương đầu thật nhanh chóng
và chính xác thì hình ảnh học ( gồm X quang, CT, MRI ) là dữkiện cơbản
và quan trọng. Trong số đó, CT là khảo sát hình ảnh được lựa chọn đầu tiên
và rất có giá trịtrong đánh giá chấn thương sọnão, đặc biệt là chấn thương
sọnão cấp[13].
Việc đọc phim CT hiện nay chủyếu là do các bác sĩchuyên khoa
chẩn đoán hình ảnh thực hiện, với sốca mỗi ngày khá lớn. Với mỗi ca chấn
thương đầu, sốlượng ảnh phải chụp tối thiểu là 20, và bác sĩphải quan sát
qua tất cảcác ảnh đểtìm ra nhiều biểu hiện bất thường khác nhau. Từnhững
9
lý do đó, nhận thấy nhu cầu cho một công cụtrợgiúp chẩn đoán tự động, hỗ
trợcác bác sĩ đưa ra những chẩn đoán chính xác và ít sai sót hơn
84 trang |
Chia sẻ: lvbuiluyen | Lượt xem: 2185 | Lượt tải: 1
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu 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