tailieunhanh - Ảnh hưởng của các phương pháp hình thái học lên hình ảnh y tế

Bài viết tập trung vào mô tả các thuật toán hình thái học mới sử dụng ITK (Insight Segmentation and Registration Toolkit). Các toán tử hình thái này loại bỏ nhiễu, phát hiện biên tốt, và khắc phục được nhược điểm của các phương pháp phát hiện biên truyền thống. | Ảnh hưởng của các phương pháp hình thái học lên hình ảnh y tế Nghiên cứu khoa học công nghệ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC PHƯƠNG PHÁP HÌNH THÁI HỌC LÊN HÌNH ẢNH Y TẾ Hà Quang Thanh1*, Phan Việt Cương2 Hồ Thị Thảo2, Lê Tuấn Anh2, Nguyễn Hồng Hà2, Nguyễn Hải Dương3., Tạ Chí Hiếu3 Tóm tắt: Xử lý và nâng cao chất lượng hình ảnh y tế với sự trợ giúp của các phần mềm máy tính là một trong những giai đoạn quan trọng trong chẩn đoán và điều trị hiện nay. Trong bài báo này, chúng tôi tập trung vào mô tả các thuật toán hình thái học mới sử dụng ITK (Insight Segmentation and Registration Toolkit). Các toán tử hình thái này loại bỏ nhiễu, phát hiện biên tốt, và khắc phục được nhược điểm của các phương pháp phát hiện biên truyền thống [1]. Từ khóa: Xử lý ảnh y tế; Phát hiện biên; Tăng cường hình ảnh; Các thuật toán hình thái; ITK. 1. GIỚI THIỆU Hầu hết các hình ảnh y tế (X-quang, CT - Chụp cắt lớp vi tính và MRI - Chụp cộng hưởng từ) có độ tương phản thấp và các giá trị cường độ xám thay đổi đáng kể trên cùng một mô so với các định dạng hình ảnh thông thường khác (.jpg; .pnd; .gif; .tiff; .bmp). Vì một số đối tượng, bộ phận bị che khuất hoặc xâm chiếm bởi các mô lân cận nên rất khó để phân biệt các biên của đối tượng quan tâm và môi trường bao quanh nó. Một nguyên nhân khác gây suy giảm chất lượng hình ảnh y tế phổ biến là sự xuất hiện của nhiễu và các hiệu ứng hình sao trong quá trình tạo ảnh [2]. Một kỹ thuật vừa nâng cao độ tương phản biên tốt, vừa loại nhiễu là cần thiết để xử lý các nhược điểm nêu trên. Quá trình phát hiện biên nâng cao chất lượng hình ảnh ảnh hưởng đáng kể và trực tiếp đến kết quả hình ảnh cuối cùng cung cấp cho bệnh nhân và bác sĩ. Mục đích của công việc này là để tăng cường, làm nổi bật và trích xuất các đối tượng có cấu trúc trong khó phát hiện với mắt người. Vì những lí do đó, phần mền máy tính với các thuật toán mới ưu việt hơn đóng vai trò quan trọng trợ giúp trong chẩn đoán lâm sàng. Bài báo đề xuất ứng .

• Y khoa - Dược
• Xử lý ảnh y tế
• Phát hiện biên
• Tăng cường hình ảnh
• Các thuật toán hình thái
• Phương pháp phát hiện biên truyền thống
• Kỹ thuật xử lý hình ảnh
• xử lý tín hiệu
• cách xử lý hình ảnh
• tin học chuyên ngành
• chỉnh sửa hình ảnh trong y học