Bộ giáo dục đào tạo Trờng đại học bách khoa hà nội - luận văn thạc sĩ khoa học Nghiên cứu giải pháp xử lý nhiễu ảnh thiết bị chẩn đoán ảnh cộng hởng từ - MRI ngành: Xử lý thông tin truyền thông m số: Nguyễn Xuân toàn Ngời hớng dẫn khoa học: PGS.TS nguyễn thị hoàng lan Hà Nội 2006 -1- Giới thiệu chung Khoa học kỹ thuật cuối kỷ 20 có bớc tiến vĩ đại tạo tảng vững để xây dựng hạ tầng sở xã hội thông tin Trong đó, công nghệ thông tin công nghệ điện tử đóng vai trò quan trọng mở đầu cho giai đoạn hình thành phát triển kinh tế tri thức giới Việc tác động ngành khoa học nh: Vật lý, Hoá học, Sinh học, vào lĩnh vực công nghệ thông tin, công nghệ điện tử, tự động hoá, khí xác, công nghệ sinh học,là tích cực Chúng đợc ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực Một ứng dụng mang tính tích cực hiệu y học Công nghệ chẩn đoán hình ảnh y học đợc sử dụng việc thăm khám ngời bệnh Bởi mạnh quan sát trực tiếp mắt tổ chức bên thể mà không cần có tác động học Cộng hởng từ y học kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh đại, có khả chẩn đoán sớm, xác với độ tin cậy cao nay, không gây nhiễu xạ hoàn toàn không gây độc hại cho thể Thăm khám kỹ thuật cộng hởng từ ngày trở nên thông dụng nhiều chuyên khoa, nh: thần kinh, xơng khớp,nó thật tiêu chuẩn vàng việc đánh giá tổn thơng bệnh lý Tuy nhiên, giống nh hình ảnh đại khác, ảnh cộng hởng từ có nhiễu ảnh vấn đề thu nhận, số liệu điều chỉnh trình sinh học bệnh nhân Thờng gặp là: kỹ thuật, số liệu điều chỉnh bao gồm lỗi làm ngắn xoắn dòng điện xoay chiều Lỗi cắt bớt xảy bề mặt đối quang cao xuất nh dạng vòng hay song song gần bờ hình ảnh Hiện tợng đối quang cao phức tạp nhất, để tính toán yêu cầu số liệu phải lớn -2- Đôi làm rút gọn số liệu dùng để tạo số liệu hoàn thành Mất số liệu kết lỗi tơng đơng bộc lộ nh nhiễu hình ảnh Luận văn cao học nhằm nghiên cứu kỹ thuật tạo ảnh cộng hởng từ giải pháp xử lý nhiễu Để nâng cao chất lợng ảnh thiết bị cộng hởng từ đợc sử dụng trung tâm y tế, bệnh viện Trong trình làm luận văn tìm hiểu, tiếp thu kiến thức xử lý ảnh để thực luận văn theo hớng nghiên cứu thử nghiệm xử lý nhiễu ảnh cộng hởng từ Luận văn gồm chơng với nội dung : Chơng 1: Tổng quan xử lý ảnh y tế Chơng 2: Tìm hiểu hệ thống tạo ảnh cộng hởng từ Chơng 3: Nghiên cứu phơng pháp xử lý giảm nhiễu ảnh xung FLAIR Chơng 4: Xây dựng giải pháp phần mềm giảm nhiễu, cải thiện ảnh xung FLAIR Kết thử nghiệm, đánh giá, nhận xét Mặc dù cố gắng nhng hạn chế kiến thức, thời gian tài liệu nên đồ án nhiều thiếu sót Tôi kính mong nhận đợc hớng dẫn, góp ý bảo thêm thầy cô giáo bạn để giúp hoàn thiện đề tài -3- Danh mục chữ viết tắt CT: Computer Tomography FA: Flip Angle FID: Free Free Induction Decay FIR: Finite Impulse Respone FLAIR: Fluid Attenuated Inversion Recorvery FOV : Field of View GE: Gradient Echo IIR: Infinite Impulse Respone IR: Invertion Recovery LMS: Least Mean Squaer MP: Magnetization Preparation MRA: Magnetic Resonance Angiography MRI: Magnetic Resonance Imaging MSE: Mean Square Error NMR: Nuclear Magnetic Resonance PC: Personal Computer PEAR: Phase Encoded Artifact Reduction PSF: Point Spread Function REST: Regional Saturation Techique RF: Radio frequence SAGE: Small Angle Gradient Echo SE: Spin Echo SNR: Signal to Noise Ratio SPIR: Spectral presaturation with inversion recorvery STIR: Short TI Inversion Recovery TE: Echo Time -4- TI: Inversion Time TR: Repetition Time TV: Television -5- Danh mục bảng, hình vẽ Bảng 2.1 Tổ hợp trờng gradient - 26 Bảng 4.1 Đánh giá kết thử nghiệm - 92 Hình 1.1 Sơ đồ khối hệ thống xử lý ảnh - Hình 1.2 ảnh chụp X quang thờng - Hình 1.3 ảnh chụp não máy cắt lớp - 10 Hình 1.4 ảnh siêu âm vùng bụng máy siêu âm - 10 Hình 1.5 ảnh chụp não máy cộng hởng từ - 12 Hình 2.1 Trạng thái hạt nhân từ trờng B0 hình thành véctơ từ hoá - 17 Hình 2.2 Trạng thái véctơ từ hoá có tác động xung vô tuyến - 18 Hình 2.3 Quá trình dãn hồi - 19 Hình 2.4 Tín hiệu suy giảm cảm ứng tự - 20 Hình 2.5 Tiếng vọng spin - 20 Hình 2.6 Sơ đồ mạch tách sóng cầu phơng - 22 Hình 2.7 Biểu đồ xung dãy xung bão hoà phục hồi - 25 Hình 2.8 Trạng thái spin lớp cắt tác động xung - 27 Hình 2.9 Mô tả phân bố tần số pha đặc trng spin - 28 Hình 2.10 Biểu đồ dãy xung phơng pháp tiếng vọng spin - 30 Hình 2.11 Xác định độ tơng phản ảnh - 31 Hình 2.12 Phơng pháp phục hồi đảo nghịch - 34 Hình 2.13 ảnh hởng xung kích động tạo góc lệch nhỏ véctơ từ hoá dọc - 35 Hình 2.14 Quan hệ cờng độ tín hiệu góc lệch - 36 Hình 2.15 ảnh hởng góc lệch đến độ tơng phản - 37 - -6- Hình 2.16 Phơng pháp chuẩn bị véctơ từ hoá - 38 Hình 2.18 Các đặc tính vật lý mô đợc hiển thị ảnh MRI - 43 Hình 2.19 Sơ đồ chuỗi xung - 46 Hình 2.20 Các yếu tố ảnh hởng đến tỷ lệ tín hiệu nhiễu ảnh MRI.53 Hình 3.1 Phơng sai ảnh tỷ lệ nghịch số điểm ảnh - 61 Hình 3.2 Dạng lọc Gausse - 63 Hình 3.3 Sơ đồ lọc tuyến tính Wiener - 65 Hình 3.4 Hàm truyền đạt lọc Wiener - 68 Hình 3.5 Kỹ thuật giảm nhiễu nhân lọc đồng hình - 70 Hình 3.6 Kỹ thuật giảm nhiễu nhân chập - 70 Hình 4.1 Minh hoạ hệ thống thu nhận ảnh cộng hởng từ - 72 Hình 4.2 Cấu hình hệ thống thu nhận ảnh cộng hởng từ - 73 Hình 4.3 Sơ đồ chức hệ thống lọc nhiễu - 73 Hình 4.4 Giao diện xử lý ảnh cộng hởng từ xung FLAIR - 79 Hình 4.5 ảnh xung FLAIR thu nhận đợc định dạng *Bitmap - 81 Hình 4.6 Lọc trung vị với cửa sổ khác - 85 Hình 4.7 Lọc Gausse với cửa sổ khác - 86 Hình 4.8 Lọc đồng hình với cửa sổ khác - 86 Hình 4.9 Lọc Gausse - đồng hình với cửa sổ khác - 86 Hình 4.10 ảnh bệnh lý khác lẫn nhiễu - 87 Hình 4.11 Lọc trung vị 3x3 - 88 Hình 4.12 Lọc Gausse 3x3 - 89 Hình 4.13 Lọc đồng hình 3x3 - 90 Hình 4.14 Lọc Gausse đồng hình 3x3 - 91 - -7- Chơng Tổng quan xử lý ảnh y tế 1.1 Hệ thống xử lý ảnh Ngành xử lý ảnh đời với mục đích tạo hệ thống máy tính có khả nhìn nhận biết đợc ảnh, hỗ trợ khả nhìn ngời truyền thông ảnh giúp cho ngời nhìn đối tợng vị trí mà ngời không nhìn trực tiếp mắt Xử lý ảnh đợc quan tâm, nghiên cứu ứng dụng nhiều lĩnh vực nh thiên văn, quân sự, y học, khảo cổ học, Công nghệ điện tử, tin học phát triển mạnh mẽ hỗ trợ việc xử lý ảnh số cách có hiệu Các khối chức hệ xử lý ảnh bao gồm: Thu nhận ảnh Số hoá ảnh Xử lý, phân tích ảnh Hiển thị, lu trữ, truyền ảnh tín hiệu phi điện đối tợng Bộ cảm biến (camera) tín hiệu ảnh Số hoá ảnh ảnh liên tục Dữ liệu ảnh ảnh số ảnh xử lý Xử lý ảnh phân tích ảnh Hiển thị ảnh Nén lu trữ truyền ảnh Hình 1.1 Sơ đồ khối hệ thống xử lý ảnh 1.2 Các loại ảnh y tế đặc điểm 1.2.1 Đặc điểm trình tạo ảnh y tế Các trình tạo ảnh y tế thờng qui đợc chia thành hai giai đoạn nh sau: -8- Thu thập liệu liên quan tới tơng tác vài dạng xạ mô Biến đổi liệu vào ảnh (hoặc tập ảnh) thông qua phơng pháp toán học công cụ tính toán Trong trình tạo ảnh thông thờng trực tiếp theo trực giác trình tạo ảnh y tế trình gián tiếp nhiều trờng hợp ngợc lại với trực giác Do ảnh y tế đại đợc tạo trình xử lý, tái tạo xây dựng lại ảnh từ sở liệu tơng tác mô với xạ nên trình thờng đợc coi trình tái tạo ảnh đợc gọi ảnh tái tạo lại Có thể nói đối tợng khác mục đích quan sát khác sử dụng phơng pháp tạo ảnh khác nhau, nh: X quang thờng, chụp cắt lớp tia X, cộng hởng từ, siêu âm hay trở kháng điện thể, 1.2.2 Các loại ảnh y tế a ảnh X- quang Công nghệ chẩn đoán quang tuyến công nghệ tạo ảnh nhờ ứng dụng tia X- nguồn lợng xạ từ bóng X- quang Máy X- quang thiết bị tạo ảnh cấu trúc bên đối tợng nghiên cứu sở ứng dụng tính chất lý hoá tia Rơnghen (tia X) Chùm tia X xuyên qua vật thể (ví dụ thể ngời bệnh) bị suy giảm Sự suy giảm không đồng mà khác nhau, phụ thuộc vào khả hấp thụ tia X vật chất đợc đánh giá công thức Lamber-Beer: I = I e àps Trong đó: I0: Năng lợng chùm tia tới I: Năng lợng chùm tia sau qua đối tợng (1.1) -9- s: Chiều dày đối tợng p: Mật độ vật chất trung bình đối tợng à: Hệ số suy giảm khối lợng Hệ số biểu thị cấu trúc vật chất đối tợng phụ thuộc vào lợng xạ Hình 1.2 ảnh chụp X quang thờng Chùm tia X đợc biến đổi sau xuyên qua vật thể, tác động vào vật hình, từ tạo hình ảnh tổng thành toàn thể tích đợc tia X chiếu qua Vật hình phim, huỳnh quang, bóng tăng sáng, b ảnh chụp cắt lớp vi tính Máy chụp cắt lớp điện toán thiết bị tạo ảnh số, công cụ cao cấp hệ thống kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh y học Nó đợc dùng để thu thập tái tạo hình ảnh lớp cắt thuộc nhiều phận khác thể Máy chụp cắt lớp điện toán ứng dụng nguồn xạ X- quang thuộc tính suy giảm tia X xuyên qua vật thể có độ hấp thụ khác Khi xạ quang tuyến xuyên qua lớp vuông góc với trục thể ngời, tới phát (Detecter) gồm nhiều tế bào ghi nhỏ để đo xạ quang tuyến bị suy yếu qua vùng khác thể Hai - 81 - mà đợc phân tích chơng Sau đây, ta đa đánh giá kết thử nghiệm có đợc từ phơng pháp lựa chọn 4.4.1 Thu nhận ảnh cộng hởng từ ảnh cộng hởng từ xung FLAIR đợc tạo từ máy cộng hởng từ Airis (Hitachi) ảnh đợc thu nhận PC ảnh đợc lu vào ổ cứng, định dạng BITMAP 24bit/pixel để xử lý phần mềm thử nghiệm đợc viết chơng trình Visual basic Để thuận lợi cho việc xử lý giảm mát thông tin ảnh, chọn kích thớc ảnh 400x400 pixel Hình 4.5 ảnh xung FLAIR thu nhận đợc định dạng *Bitmap Đọc ảnh ta nhận đợc thông tin ban đầu: ảnh có độ nét không cao, đờng biên ảnh không rõ Đợc thể toàn ảnh có nhiều phần tử ảnh có mức xám khác nằm xen kẽ có đột biến số điểm ảnh vài vùng ảnh ảnh thể nhu mô não ảnh có độ phân giải thấp, không trơn, thành phần nhiễu lẫn tín hiệu 4.4.2 Các trờng hợp thử nghiệm - 82 - Việc thăm khám não bệnh nhân đợc thực bán cầu đại não, thân não hố sau Với bệnh lý khác thể tín hiệu ảnh khác Các chuỗi xung thờng đợc sử dụng là: T1, T2 xung FLAIR (chuỗi bổ xung) a Bệnh nhân chẩn đoán: U não- 05 ảnh (trờng hợp) áp xe não- 05 ảnh Viêm nhiễm não- 05 ảnh Viêm màng não- 05 ảnh b Thể tín hiệu ảnh cộng hởng từ: Trên chuỗi xung T1 Các vùng trống tín hiệu (đen) tơng ứng với cấu trúc sau : - Không khí - Xơng đặc vôi hoá - Dịch não tuỷ, vùng hoại tử - Các mạch máu có dòng chảy nhanh (trừ chuỗi xung echo gradient) - Các nhiễu ảnh cấu trúc kim loại Các vùng tăng tín hiệu(trắng) tơng ứng với yếu tố sau : - Mỡ - Tụ máu giai đoạn bán cấp - Melanine - Các mạch máu - Các cấu trúc bắt thuốc đối quang sau tiêm (Xoang hang, tuyến yên, màng não, trình bệnh lý gây nên phá vỡ hàng rào máu-não) - 83 - Trên chuỗi xung T2 Các vùng trống tín hiệu (đen) tơng ứng với cấu trúc tơng ứng sau : - Không khí - Xơng đặc vôi hoá - Các mạch máu có dòng chảy nhanh - Chuyển động mạch máu bao màng cứng, mức cống Sylvius - Máu giai đoạn mãn tính : Ngoại vi khối máu tụ tạo nên vòng trống tín hiệu, u máu hang (cavernoma) - Các nhiễu ảnh vật kim loại Các vùng tăng tín hiệu (trắng) tơng ứng với yếu tố sau : - Máu giai đoạn bán cấp mãn tính - Dịch não tuỷ loại dịch khác - Phù nề - Phần lớn trình bệnh lý (Thiếu máu, khối u, thoái hoá myelin, bệnh tế bào đệm) Chuỗi xung T2 cho ta phát đợc mô bệnh lý Dịch não tuỷ màu đen T1và trắng T2 Tuy nhiên chuỗi xung FLAIR phát triển gần đây, tổn thơng có tín hiệu cao thực T2 nhng dịch não tuỷ lại có màu đen c Tiêu chí để đánh giá chất lợng ảnh ta cần nhìn (quan sát) bề mặt ảnh với thể sau: Mức độ tơng phản ảnh Độ phân giải ảnh Khi tiêu chí phù hợp, việc sử dụng ảnh việc thăm khám bệnh nhân thầy thuốc đạt hiệu cao - 84 - 4.4.3 Kết Kết ảnh xung FLAIR thu đợc sau lọc trung vị Hiệu phép lọc giảm nhiễu mà bảo tồn đợc độ sắc nét đờng biên ảnh, giá trị điểm ảnh đợc thay số giá trị điểm ảnh cửa sổ Tuỳ vào chất lợng ảnh ban đầu ta dùng cửa sổ lọc 3x3 hay 5x5 cho phù hợp Kết sau lọc ta loại bỏ điểm cô lập (nhiễu xung) Độ tơng phản ảnh đợc cải thiện đáng kể, ảnh mịn so với ảnh ban đầu Tuy nhiên ảnh bị bóng làm số chi tiết nhỏ ảnh (Hình 4.6) Kết ảnh xung FLAIR thu đợc sau lọc Gausse Để loại trừ thành phần nhiễu cộng, chọn mặt nạ Gausse 3x3 5x5 tuỳ thuộc vào chất lợng tín hiệu ảnh đầu vào So sánh kết sau khâu lọc tiền xử lý với ảnh ban đầu, cho thấy độ tơng phản ảnh đợc cải thiện Mặt nạ lọc Gausse 5x5 cho độ tơng phản cao Gausse lọc tách đợc, số phép tính thực cho phép lọc lại: - Mặt nạ 3x3 là: 2kN2 = 2x3x4002 = 960000 phép nhân - Mặt nạ 5x5 là: 2kN2 = 2x5x4002 = 1600000 phép nhân Do vậy, thời gian thực phép lọc với mặt nạ 5x5 lớn so với mặt nạ 3x3 khoảng 1,7 lần PC Đánh giá trực quan, ta thấy ảnh sau lọc hai trờng hợp mịn so với ảnh ban đầu (Hình 4.7) Kết ảnh xung FLAIR thu đợc sau lọc đồng hình Nhiễu nhân lúc đợc coi nhiễu trắng Gausse, có phân bố chuẩn Quá trình sử dụng lọc Gausse Cửa sổ chữ nhật 3x3 5x5, đợc chọn cho ảnh có kích thớc 400x400 - 85 - Trong thử nghiệm sử dụng đầu vào ảnh xung FLAIR đánh giá trực quan có nhận xét, bề mặt ảnh không đồng đều, nguyên nhân nhiễu tồn bên số điểm ảnh phân bố ngẫu nhiên Sau xử lý ta nhận đợc kết với cửa sổ 3x3 5x5 Độ phân giải mức độ tơng phản ảnh tăng lên đáng kể, mịn Nhng bảo tồn chi tiết ảnh (Hình 4.8) Các kết thử nghiệm (a) ảnh sau lọc trung vị 3x3 (b) ảnh sau lọc trung vị 5x5 Hình 4.6 Lọc trung vị với cửa sổ khác (a) ảnh sau lọc gausse 3x3 (b) ảnh sau lọc gausse 5x5 - 86 - Hình 4.7 Lọc Gausse với cửa sổ khác (a) ảnh sau lọc đồng hình 3x3 (b) ảnh sau lọc đồng hình 5x5 Hình 4.8 Lọc đồng hình với cửa sổ khác (a) ảnh sau lọc gausse- đồng hình 3x3 (b) ảnh sau lọc gausse- đồng hình 5x5 Hình 4.9 Lọc Gausse - đồng hình với cửa sổ khác - 87 - (a) U não (c) Viêm nhiễm não (b) áp xe não (d) Viêm màng não Hình 4.10 ảnh bệnh lý khác lẫn nhiễu - 88 - (a) (b) (c) (d) Hình 4.11 Lọc trung vị 3x3 - 89 - (a) (b) (c) (d) Hình 4.12 Lọc Gausse 3x3 - 90 - (a) (b) (c) (d) Hình 4.13 Lọc đồng hình 3x3 - 91 - (a) (c) (b) (d) Hình 4.14 Lọc Gausse đồng hình 3x3 - 92 - 4.5 Đánh giá kết thực nghiệm Kết thực nghiệm đợc đánh giá với loại bệnh lý khác với việc thể tín hiệu ảnh tiêu chí quan sát ảnh Các ý kiến chuyên gia (Bác sỹ) đánh giá chất lợng ảnh sau lọc Bảng 4.1 Đánh giá kết thử nghiệm Trờng hợp Kỹ thuật U não áp xe não Viêm nhiễm não Viêm màng não Lọc trung vị Đạt Đạt Đạt Đạt Lọc Gausse Đạt Rất tốt Tốt Tốt Lọc đồng hình Lọc Gausse đồng hình Rất tốt Rất tốt Tốt Tốt Tốt Tốt Đạt Rất tốt Với kết nhận xét thực tế chuyên gia, ta thấy đợc hiệu kỹ thuật lọc: Bộ lọc Gausse, đồng hình, Gausse đồng hình có chất lợng tốt Bộ lọc trung vị có chất lợng không cao Từ lựa chọn kỹ thuật lọc cho phù hợp với bệnh lý khác nhau, đảm bảo chất lợng ảnh phục vụ chẩn đoán - 93 - Kết luận Trong luận văn khái quát đợc hệ thống tạo ảnh cộng hởng từ, đợc hạn chế việc tạo ảnh thiết bị nhiễu nhân nhiễu cộng thành phần làm giảm chất lợng ảnh Từ đó, đa đề xuất thu nhận trực tiếp ảnh từ hệ thống lu trữ máy tính, để cải thiện chất lợng ảnh xung FLAIR phần mềm xử lý ảnh chuyên dụng Trên sở phân tích đặc điểm số kỹ thuật lọc ảnh khác đợc cải thiện cho khử nhiễu đánh giá u, nhợc điểm kỹ thuật dựa vào đặc tính tín hiệu, nhiễu ảnh cộng hởng từ Cuối đề xuất phơng án giải toán giảm nhiễu giải pháp kết hợp kỹ thuật lọc: Gausse, đồng hình áp dụng giải pháp này, luận văn đạt đợc kết định Chất lợng ảnh sau xử lý trơn, mịn so với ảnh trớc xử lý Kỹ thuật lọc đợc áp dụng thử nghiệm không làm sai lệch chi tiết ảnh, nhng hạn chế làm mờ ảnh, nhiên không đáng kể Đồng thời, luận văn thử nghiệm với kỹ thuật lọc trung vị để hỗ trợ cải thiện chất lợng ảnh Qua kết thử nghiệm ý kiến chuyên gia ta thấy đợc tính u việt lọc: Gausse, đồng hình, Gausse đồng hình phù hợp với tiêu chí đánh giá chất lợng ảnh Ngoài ra, thông tin ảnh, liệu bệnh nhân đợc lu trữ hệ thống máy tính, thuận lợi cho công tác nghiên cứu, theo dõi Hớng phát triển Tiếp tục hoàn thiện phơng pháp xử lý thử nghiệm luận văn, để đạt đợc chất lợng ảnh tối u ổn định sau xử lý Khai thác, nghiên cứu kỹ thuật phân vùng ảnh cho ứng dụng thực tế chuẩn đoán hình ảnh y học - 94 - Tài liệu tham khảo Tiếng Việt: Đoàn Nhật ánh (2002), Bài giảng Công nghệ chẩn đoán hình ảnh, Trờng đại học Bách khoa Hà Nội Lơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ (2003), Nhập Môn Xử lý ảnh số, Nhà xuất khoa học kỹ thuật Phùng Mạnh Hùng, Huỳnh Lơng Nghĩa, Mai Ngọc Anh, Lê Ngọc Sơn, (2004), Trang thiết bị y tế tập I tập II, Bộ môn Điện tử y sinh Khoa kỹ thuật điều khiển - Học viện Kỹ thuật Quân sự, Hà Nội Nguyễn Thị Hoàng Lan, Tài liệu môn học Xử lý ảnh, Khoa CNTT-ĐH Bách khoa Hà Nội Quách Tuấn Ngọc, Xử lý tín hiệu số, (1999), Nhà xuất Giáo dục Trần Trung (2004), Cộng Hởng Từ Y Học Những khái niệm bản, Nhà xuất Y học Bộ môn Chẩn đoán hình ảnh-Trờng ĐH Y Hà Nội (2005), Bài giảng Chẩn đoán hình ảnh, Nhà xuất Y học Bộ môn Điện tử y sinh- Khoa ĐTVT (2003), Bài giảng thiết bị chẩn đoán hình ảnh Trờng ĐH Bách Khoa Hà Nội Tiếng Anh: Allen D Elster, MD, (1999), Questions and Answers in Magnetic Resonance Imaging, Mosby 10 Rafael C.Gonzalez, (2000), Digital Image Processing, AddisonWesley 11 Bernd Jahne, Horst Haubecker and Peter Geibler, (1999), Handbook of computer vision and applications, Academic Press - 95 - 12 Anil K.Jain, (1989), Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall 13 Michael Seul, Lawrence O'Gorman and Michael J.Sammon, (2000), Practical Algorithms for image analysis, Cambridge University Press 14 David D Stark, William G Bradley, Jr., MD, PhD, FACR, (1999), Magnetic Resonance Imaging Volume , Mosby ... trung nghiên cứu ảnh cộng hởng từ giải pháp xử lý nhiễu ảnh cộng hởng từ - 14 - Chơng Tìm hiểu hệ thống tạo ảnh cộng hởng từ 2.1 Giới thiệu chung Chụp cắt lớp cộng hởng từ kỹ thuật tạo ảnh thờng... (camera) tín hiệu ảnh Số hoá ảnh ảnh liên tục Dữ liệu ảnh ảnh số ảnh xử lý Xử lý ảnh phân tích ảnh Hiển thị ảnh Nén lu trữ truyền ảnh Hình 1.1 Sơ đồ khối hệ thống xử lý ảnh 1.2 Các loại ảnh y tế đặc... thu nhận xử lý để tạo hình ảnh - 12 - Hình 1.5 ảnh chụp não máy cộng hởng từ 1.3 Phạm vi ứng dụng xử lý ảnh lĩnh vực y học Trong lĩnh vực y học, ứng dụng xử lý ảnh đợc nhiều nhóm nghiên cứu nớc