Phân loại ba vùng GM, WM, CSF từ ảnh não người và xác định điểm bất thường bằng phương pháp EM cải tiến :Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính

BỘ CÔNG THƯƠNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LÊ TRẦN TRUNG

PHÂN LOẠI BA VÙNG GM, WM, CSF

TỪ ẢNH NÃO NGƯỜI

VÀ XÁC ĐỊNH ĐIỂM BẤT THƯỜNG

BẰNG PHƯƠNG PHÁP EM CẢI TIẾN

Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH

Mã chuyên ngành: 60480101

LUẬN VĂN THẠC SĨ

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2019

Công trình được hoàn thành tại Trường Đại học Công nghiệp TP. Hồ Chí Minh.

Người hướng dẫn khoa học: TS. Trần Anh Tuấn

Người phản biện 1: PGS.TS. Nguyễn Việt Linh

Người phản biện 2: TS. Lê Thành Sách

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn thạc sĩ Trường

Đại học Công nghiệp thành phố Hồ Chí Minh ngày 12 tháng 04 năm 2019.

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

1. PGS.TS. Huỳnh Trung Hiếu - Chủ tịch hội đồng.

2. PGS.TS. Nguyễn Việt Linh - Phản biện 1.

3. TS. Lê Thành Sách - Phản biện 2.

4. TS. Phạm Văn Chung - Ủy viên.

5. TS. Phạm Thị Thiết - Thư ký.

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: Lê Trần Trung MSHV: 15001301

Ngày, tháng, năm sinh: 07/11/1992 Nơi sinh: TP.HCM

Chuyên ngành: Khoa học Máy tính Mã chuyên ngành: 60480101

I. TÊN ĐỀ TÀI:

Phân loại ba vùng GM, WM, CSF từ ảnh não người và xác định điểm bất thường

bằng phương pháp EM cải tiến

NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

Nghiên cứu phương pháp EM cải tiến để trích xuất ảnh não người thành các vùng

WM, GM và CSF.

Trích xuất các vùng bất thường trong ảnh não (nếu có).

Đưa ra những đánh giá, so sánh về các vùng đã trích xuất trong ảnh não

II. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: Theo QĐ số 2538/QĐ-ĐHCN ngày 29/12/2016

III. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: ngày 29/06/2018

IV. NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. Trần Anh Tuấn

Tp. Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 20 …

NGƯỜI HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

TS. Trần Anh Tuấn

TRƯỞNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

BỘ CÔNG THƯƠNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

i

LỜI CẢM ƠN

Trong thời gian làm luận văn tốt nghiệp, tôi đã nhận được nhiều sự giúp đỡ, đóng

góp ý kiến và chỉ bảo nhiệt tình của thầy cô, gia đình và bạn bè.

Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS. Trần Anh Tuấn, trường Đại học Khoa

học Tự nhiên Thành phố Hồ Chí Minh, người đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo tôi

trong suốt quá trình thực hiện luận văn.

Tôi cũng xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo trong trường Đại học Công nghiệp

Thành phố Hồ Chí Minh nói chung, các thầy cô trong Bộ môn Công nghệ Thông tin

nói riêng đã truyền đạt kiến thức mới, giúp tôi có được cơ sở lý thuyết vững vàng và

tạo điều kiện giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập.

Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn gia đình và bạn bè luôn tạo điều kiện, quan tâm giúp

đỡ và động viên tôi trong suốt quá trình học tập để hoàn thành luận văn tốt nghiệp.

ii

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

Luận văn trình bày phương pháp phân đoạn ảnh MRI (magnetic resonance imaging)

não người thành các phân vùng Grey Matter (GM), White Matter (WM) và

Cerebrospinal fluid (CSF), sau đó cũng xác định các điểm bất thường (thường là

khối u, xuất huyết, phù nề, v.v.) nếu có. Phương pháp phân đoạn ảnh não của đề tài

sử dụng kết hợp thuật toán Expectation Maximization (EM) kết hợp với Particle

Swarm Optimization (PSO) với nhau vì phương pháp EM vốn chưa cho kết quả

chính xác như Ground Truth. Phương pháp PSO sẽ thay thế ở bước khởi tạo nhãn

của EM để giảm thiểu việc tạo các nhóm ban đầu không chính xác và phương pháp

EM ước lượng tham số nhanh hơn; do đó kết quả phân vùng sẽ chính xác hơn.

Nhờ phân đoạn ảnh MRI não bằng phương pháp đề xuất này, trong đó có phân vùng

khối u sẽ giúp đỡ các bác sĩ trong việc chuẩn đoán các bệnh liên quan đến não.

iii

ABSTRACT

This thesis presents a human brain magnetic resonance imaging (MRI) image

segmentation method, which divide into Grey matter (GM), White Matter (WM)

and Cerebrospinal fluid (CSF) segment, then abnormalities (usually tumors,

hemorrhage, edema, etc.) are also determined if available. Our brain MRI image’s

segmentation method combines Expectation Maximization (EM) algorithm with

Particle Swarm Optimization (PSO) because EM method has not achieved exactly

the same results like Ground Truth results. The PSO method will replace labels

initiation’s step to minimize incorrect initial groups in EM and the EM method

estimates parameters faster; therefore segmentation’s results will be more accurate.

Brain MRI segmentation (including tumor segment) by our proposed method will

help doctors in diagnosing brain-related diseases.

iv

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân tôi. Các kết quả nghiên

cứu và các kết luận trong luận văn là trung thực, không sao chép từ bất kỳ một

nguồn nào và dưới bất kỳ hình thức nào.Việc tham khảo các nguồn tài liệu (nếu có)

đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định.

Học viên

Lê Trần Trung

v

MỤC LỤC

MỤC LỤC ......................................................................................................... v

DANH MỤC HÌNH ẢNH ............................................................................... viii

DANH MỤC BẢNG BIỂU................................................................................ ix

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT.............................................................................. x

MỞ ĐẦU............................................................................................................ 1

1. Đặt vấn đề............................................................................................................................... 1

2. Mục tiêu nghiên cứu.............................................................................................................. 2

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ........................................................................................ 3

3.1 Đối tượng nghiên cứu.......................................................................................................... 3

3.2 Phạm vi nghiên cứu............................................................................................................. 3

4. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu .......................................................................... 3

4.1 Phương pháp nghiên cứu tài liệu ........................................................................................ 3

4.2 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm............................................................................... 4

4.3 Phương pháp xử lý số liệu................................................................................................... 4

5. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài................................................................................................... 4

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU............................ 6

1.1 Tổng quan về ảnh MRI não người ..................................................................................... 6

1.1.1 Các vùng trong ảnh MRI não người................................................................................ 6

1.1.2 Vị trí các điểm bất thường trong ảnh MRI não người.................................................... 7

1.1.3 Phân loại ảnh MRI............................................................................................................ 8

1.2 Phân tích ảnh não người....................................................................................................13

1.2.1 Các phương pháp xử lý ảnh não người.........................................................................13

1.2.2 Hướng tiếp cận hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh não người ..........................20

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT CÁC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH Y

KHOA ................................................................................................... 23

2.1 Cấu trúc ảnh MRI não .......................................................................................................23

2.1.1 Khái niệm ảnh MRI 2D..................................................................................................23