Luận văn ThS: Phân đoạn đối tượng trong ảnh MRI

(5)
154 lượt xem
Share

Luận văn Phân đoạn đối tượng trong ảnh MRI tìm hiểu tài liệu liên quan ảnh MRI; tìm hiểu các công trình nghiên cứu liên quan đến phân đoạn đối tượng trong ảnh MRI; đề xuất phương pháp phân đoạn đối tượng trong ảnh MRI; hiện thực phương pháp đề xuất và so sánh kết quả với giải thuật khác.

Mục lục nội dung

Luận văn ThS: Phân đoạn đối tượng trong ảnh MRI

1. Mở đầu

1.1 Giới thiệu

Ngày nay hình ảnh đã chi phối trong việc trao đổi thông tin rất nhiều. Một bức ảnh bị chi phối bởi rất nhiều yếu tố như màu sắc, độ bóng, môi trường, độ sáng,... Vì vậy một bức ảnh không bao giờ mang đầy đủ thông tin. Để việc trao đổi thông tin bằng hình ảnh được tốt thì lĩnh vực xử lý ảnh (Image Processing) cần được nghiên cứu và phát triển. Một trong những bài toán của xử lý ảnh là: làm rõ các đường biên ảnh, cải thiện chất lượng ảnh mà điển hình là phân đoạn ảnh, … Trong lĩnh vực y tế, ngoài tay nghề của bác sĩ thì việc chuẩn đoán bằng hình ảnh cũng rất quan trọng. Ảnh y khoa y thường bị mờ, nhiễu. Để giúp Bác Sĩ chẩn đoán tốt hơn, ảnh y khoa cần được xử lý, cải thiện ảnh, làm rõ các đường biên. Việc làm này giúp cho Bác Sĩ phát hiện những vị trí và hình dạng của các khối u bên trong ảnh MRI. Đặc biệt, khi khối u có kích thước nhỏ và có hình dạng bất thường.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Đề xuất giải thuật phân đoạn ảnh y khoa, cụ thể là ảnh MRI.

1.3 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu được sử dụng: định tính và định lượng.

  • Định tính: ý kiến đánh giá của các chuyên gia trong cả hai lĩnh vực xử lý ảnh và y khoa.
  • Định lượng: dựa trên thông số Peak signal – to - noise ratio (PSNR), Mean squared error (MSE) để đánh giá kết quả thu được.

Sử dụng công cụ Matlab để tiến hành hiện thực giải thuật để thu kết quả.

2. Nội dung

2.1 Cơ sở lí thuyết

Định dạng ảnh y khoa

Khử mờ nhiễu trong ảnh y khoa

Các nghiên cứu liên quan

  • Trong nước
  • Ngoài nước

2.2 Phương pháp đề xuất

Yêu cầu bài toán

Phương pháp đề xuất

  • Ảnh input
  • Tiền xử lý
  • Phân đoạn thô

Làm rõ biên

Phương pháp đánh giá

  • Đánh giá định tính
  • Đánh giá định lượng

2.3 Thí nghiệm và đánh giá

Tập dữ liệu test và cấu hình máy

Kết quả thí nghiệm

3. Kết luận

Sau quá trình thực hiện luận văn, chúng tôi đã tìm hiểu được các loại ảnh y khoa: X - quang chẩn đoán các vùng cơ thể: hộp sọ, xoang, phổi, cột sống, các chi, ảnh MRI sọ não, ảnh CT não. Để giải quyết bài toán nhận biết và làm rõ đường biên đối tượng trong ảnh y khoa, chúng tôi đã tìm hiểu một số phương pháp tiêu biểu: Level set, Snake, Gradient; phương pháp phân đoạn Region - Growing,… . Luận văn đã đề xuất phương pháp giải quyết bài toán bằng cách sử dụng phương pháp phân đoạn dựa trên region-growing và level set kết hợp vơi snake. Kết quả so sánh cho thấy giải thuật đề xuất đã phần nào giải quyết được bài toán phát hiện biên trên ảnh y khoa.

4. Tài liệu tham khảo

Kailash Sinha and G.R.Sinha: Efficient segmentation methods for tumor detection in MRI images, pp. 1--6. IEEE Student’s Conference on Electrical, Electronics and Computer Science (2014)

Gopal, N.N and Karnan, M.: Diagnose brain tumor through mri using image processing clustering algorithm such as Fuzz C means along with intelligent optimization techniques, vol. 2, pp. 1--4. IEEE International Conference on Computational Intelligence and Computing Research (2010)

Jichuan Shi and Hong Zhang: Adaptive local threshold with shape information and its application to object segmentation, pp. 1123--1128. IEEE International Conference (2009)

Amitava Halder, Chandan Giri and Amiya Halder: Brain tumor detection using segmentation based Object labeling algorithm, pp. 1--4. IEEE International Conference on Electronics, Communication and Instrumentation (2014)....

--- Nhấn nút TẢI VỀ hoặc XEM ONLINE để tham khảo đầy đủ nội dung Luận văn trên ---

(5)
154 lượt xem
Share
Ngày:05/09/2020 Chia sẻ bởi:Nhi
TẢI VỀ XEM ONLINE

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM