I. Kỹ thuật cải tiến trong phân đoạn ảnh lá gan
Luận văn tập trung vào kỹ thuật cải tiến trong phân đoạn ảnh lá gan từ ảnh CT, một lĩnh vực quan trọng trong khoa học máy tính và hình ảnh y tế. Phân đoạn ảnh gan là một thách thức lớn do độ tương phản thấp, nhiễu và sự phức tạp trong hình dạng gan. Phương pháp tập mức (level set) được đề xuất như một giải pháp hiệu quả để tối ưu hóa quá trình phân đoạn. Phương pháp này không chỉ giảm thời gian xử lý mà còn cải thiện độ chính xác và độ mượt của bề mặt gan sau phân đoạn.
1.1. Phương pháp tập mức Level Set
Phương pháp tập mức là một kỹ thuật tiên tiến trong phân tích hình ảnh, đặc biệt là trong hình ảnh y khoa. Ý tưởng chính là sử dụng một mặt cong tiến triển để tìm ra đối tượng cần phân đoạn. Trong luận văn, phương pháp này được áp dụng để phân đoạn ảnh CT lá gan với độ chính xác cao. Phương pháp này kết hợp cả yếu tố cạnh (edge-based) và yếu tố vùng (region-based), giúp tăng cường hiệu quả phân đoạn.
1.2. Cải tiến công nghệ
Luận văn đề xuất một mô hình 3D để phân đoạn ảnh khối gan, thay vì phân đoạn từng lát cắt riêng lẻ. Cải tiến công nghệ này giúp kết hợp thông tin từ các lát cắt, tạo ra bề mặt gan mượt hơn và chính xác hơn. Phương pháp này cũng giảm thiểu thời gian xử lý so với các phương pháp truyền thống.
II. Ứng dụng thực tiễn
Luận văn không chỉ tập trung vào lý thuyết mà còn đưa ra các ứng dụng thực tiễn trong hình ảnh y tế. Phân đoạn ảnh gan chính xác có vai trò quan trọng trong chẩn đoán và điều trị các bệnh về gan. Các ứng dụng bao gồm dựng hình 3D, lập kế hoạch phẫu thuật, và xạ trị. Phương pháp đề xuất trong luận văn có thể được áp dụng trong các bệnh viện để cải thiện hiệu quả chẩn đoán và điều trị.
2.1. Chẩn đoán bệnh gan
Phân đoạn ảnh gan từ ảnh CT giúp các bác sĩ chẩn đoán chính xác các bệnh về gan như ung thư, xơ gan, và viêm gan. Phương pháp đề xuất trong luận văn giúp giảm thời gian phân đoạn thủ công, đồng thời tăng độ chính xác trong chẩn đoán.
2.2. Lập kế hoạch phẫu thuật
Phương pháp phân đoạn ảnh gan cũng được sử dụng trong lập kế hoạch phẫu thuật. Bằng cách dựng hình 3D của gan, các bác sĩ có thể lên kế hoạch phẫu thuật chính xác hơn, đảm bảo loại bỏ khối u mà vẫn giữ lại phần gan khỏe mạnh.
III. Đánh giá và kết quả
Luận văn đã thực hiện các thử nghiệm để đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất. Kết quả cho thấy phương pháp này không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn giảm thời gian xử lý so với các phương pháp truyền thống. Các đánh giá định tính và định lượng đều cho thấy sự vượt trội của phương pháp này trong phân đoạn ảnh lá gan.
3.1. Đánh giá định tính
Kết quả phân đoạn từ phương pháp đề xuất cho thấy bề mặt gan mượt hơn và chính xác hơn so với các phương pháp phân đoạn từng lát cắt riêng lẻ. Điều này chứng minh hiệu quả của việc kết hợp thông tin từ các lát cắt trong mô hình 3D.
3.2. Đánh giá định lượng
Các chỉ số đánh giá như độ chính xác, độ nhạy, và độ đặc hiệu đều cho thấy sự cải thiện đáng kể so với các phương pháp truyền thống. Phương pháp đề xuất cũng giảm thời gian xử lý, giúp tăng hiệu quả trong các ứng dụng thực tiễn.
