Nghiên cứu thuật toán phân cụm nửa giám sát và ứng dụng trong phân đoạn ảnh X-quang

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC HÌNH VẼ

LỜI MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ PHÂN CỤM DỮ LIỆU VÀ BÀI TOÁN PHÂN ĐOẠN ẢNH X-QUANG NHA KHOA

1.1. Khai phá dữ liệu

1.2. Khái niệm khai phá dữ liệu

1.3. Quá trình khai phá tri thức trong cơ sở dữ liệu

1.4. Các kỹ thuật tiếp cận trong khai phá dữ liệu

1.5. Phân cụm dữ liệu

1.5.1. Khái niệm phân cụm dữ liệu

1.5.2. Các bước cơ bản để phân cụm dữ liệu

1.5.3. Các kiểu dữ liệu và độ đo tương tự, độ đo phi tương tự

1.5.4. Phân loại kiểu dữ liệu dựa trên kích thước miền

1.5.5. Phân loại kiểu dữ liệu dựa trên hệ đo

1.5.6. Khái niệm và phép đo độ tương tự

1.5.7. Các yêu cầu đối với kỹ thuật phân cụm dữ liệu

1.5.8. Ứng dụng của phân cụm dữ liệu

1.6. Cấu trúc giải phẫu răng

1.7. Phân loại ảnh X-quang nha khoa

1.8. Bài toán phân đoạn ảnh X-quang nha khoa

1.8.1. Phân đoạn ảnh

1.8.2. Phân loại các phương pháp phân đoạn ảnh

1.8.3. Phân đoạn ảnh X-quang nha khoa

1.9. KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

2. CHƯƠNG 2: MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÂN CỤM NỬA GIÁM SÁT

2.1. Phân cụm mờ

2.2. Các khái niệm cơ bản về tập mờ

2.3. Thuật toán phân cụm mờ FCM (Fuzzy C-Means)

2.4. Thuật toán phân cụm nửa giám sát mờ bằng phương pháp học tích cực

2.5. Thuật toán phân cụm nửa giám sát mờ chuẩn (SSSFC)

2.6. Thuật toán phân cụm nửa giám sát mờ theo quy tắc entropy (eSFCM)

2.7. Thuật toán nửa giám sát mờ lai ghép

2.7.1. Lược đồ tổng quan lai ghép

2.7.2. Thuật toán tách ngưỡng Otsu

2.7.3. Thuật toán phân cụm nửa giám sát mờ lai ghép

2.8. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG PHÂN ĐOẠN ẢNH X – QUANG NHA KHOA

3.1. Đặc tả yêu cầu

3.1.1. Yêu cầu thực tế

3.1.2. Mục đích của ứng dụng

3.1.3. Đặc tả dữ liệu

3.2. Các bước phân đoạn ảnh. Thiết kế hệ thống

3.3. Chức năng phân đoạn ảnh X – quang nha khoa

3.4. Chức năng xem chi tiết kết quả

3.5. Chức năng đánh giá chất lượng phân đoạn

3.6. Minh họa các chức năng của ứng dụng

3.6.1. Giao diện chính của ứng dụng. Chọn ảnh cần phân đoạn

3.6.2. Phân đoạn ảnh bằng thuật toán FCM

3.6.3. Phân đoạn ảnh bằng thuật toán nửa giám sát mờ

3.6.4. Chọn độ đo đánh giá kết quả phân cụm

3.6.5. Đánh giá kết quả phân đoạn

3.7. KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

TÀI LIỆU THAM KHẢO

CODE MATLAB CỦA ỨNG DỤNG PHÂN ĐOẠN ẢNH BẰNG THUẬT TOÁN BÁN GIÁM SÁT MỜ LAI GHÉP

I. Tổng quan về thuật toán phân cụm nửa giám sát trong y tế

Thuật toán phân cụm nửa giám sát đang trở thành một công cụ quan trọng trong lĩnh vực y tế, đặc biệt là trong phân đoạn ảnh X-quang. Phương pháp này kết hợp giữa học có giám sát và không giám sát, giúp cải thiện độ chính xác trong việc phân tích hình ảnh y tế. Việc áp dụng thuật toán này không chỉ giúp nâng cao chất lượng phân đoạn mà còn hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh.

1.1. Khái niệm và ứng dụng của phân cụm nửa giám sát

Phân cụm nửa giám sát là một kỹ thuật học máy, trong đó một phần dữ liệu được gán nhãn và phần còn lại không. Kỹ thuật này giúp cải thiện độ chính xác của các mô hình phân tích, đặc biệt trong phân đoạn ảnh X-quang, nơi mà dữ liệu không đầy đủ thường gặp.

1.2. Lợi ích của việc sử dụng thuật toán phân cụm nửa giám sát

Sử dụng thuật toán phân cụm nửa giám sát giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào dữ liệu gán nhãn, từ đó tiết kiệm thời gian và chi phí trong quá trình thu thập dữ liệu. Điều này đặc biệt quan trọng trong y tế, nơi mà việc gán nhãn dữ liệu có thể tốn kém và phức tạp.

II. Thách thức trong phân đoạn ảnh X quang bằng thuật toán phân cụm

Phân đoạn ảnh X-quang là một nhiệm vụ phức tạp do sự đa dạng và phức tạp của các cấu trúc trong hình ảnh. Các thách thức này bao gồm độ nhiễu cao, sự biến đổi trong hình ảnh và sự không đồng nhất của các đối tượng trong ảnh. Những yếu tố này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của các thuật toán phân cụm.

2.1. Độ nhiễu và ảnh hưởng đến kết quả phân đoạn

Độ nhiễu trong ảnh X-quang có thể làm giảm chất lượng phân đoạn. Việc xử lý nhiễu trước khi áp dụng thuật toán phân cụm là rất cần thiết để đảm bảo độ chính xác cao trong kết quả.

2.2. Sự biến đổi trong cấu trúc ảnh X quang

Cấu trúc của ảnh X-quang có thể thay đổi do nhiều yếu tố như góc chụp, độ sáng và độ tương phản. Những biến đổi này có thể gây khó khăn cho các thuật toán phân cụm trong việc xác định các vùng quan trọng trong ảnh.

III. Phương pháp chính trong phân cụm nửa giám sát

Có nhiều phương pháp khác nhau được áp dụng trong phân cụm nửa giám sát, bao gồm thuật toán Fuzzy C-Means (FCM) và các biến thể của nó. Những phương pháp này giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong việc phân đoạn ảnh X-quang.

3.1. Thuật toán Fuzzy C Means FCM trong phân cụm

FCM là một trong những thuật toán phổ biến nhất trong phân cụm nửa giám sát. Nó cho phép các điểm dữ liệu thuộc về nhiều cụm với các mức độ khác nhau, giúp cải thiện khả năng phân đoạn trong các ảnh X-quang phức tạp.

3.2. Các biến thể của thuật toán FCM

Các biến thể của FCM như SSSFCM và eSFCM đã được phát triển để cải thiện độ chính xác và khả năng xử lý của thuật toán. Những biến thể này thường sử dụng các quy tắc entropy để tối ưu hóa quá trình phân cụm.

IV. Ứng dụng thực tiễn của phân cụm nửa giám sát trong phân đoạn ảnh X quang

Phân cụm nửa giám sát đã được áp dụng thành công trong nhiều nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn trong phân đoạn ảnh X-quang. Những ứng dụng này không chỉ giúp nâng cao chất lượng chẩn đoán mà còn hỗ trợ bác sĩ trong việc đưa ra quyết định điều trị.

4.1. Kết quả nghiên cứu từ ứng dụng phân cụm nửa giám sát

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng phân cụm nửa giám sát trong phân đoạn ảnh X-quang đã cải thiện đáng kể độ chính xác so với các phương pháp truyền thống. Kết quả này cho thấy tiềm năng lớn của phương pháp trong y tế.

4.2. Tương lai của ứng dụng phân cụm trong y tế

Với sự phát triển của công nghệ và dữ liệu lớn, tương lai của phân cụm nửa giám sát trong y tế hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến. Việc tích hợp AI và học sâu vào quy trình phân đoạn ảnh sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho việc chẩn đoán và điều trị bệnh.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu về thuật toán phân cụm nửa giám sát và ứng dụng của nó trong phân đoạn ảnh X-quang đã chỉ ra nhiều tiềm năng và lợi ích. Việc tiếp tục phát triển và cải tiến các thuật toán này sẽ giúp nâng cao chất lượng chẩn đoán trong y tế.

5.1. Tóm tắt những điểm chính trong nghiên cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng thuật toán phân cụm nửa giám sát có thể cải thiện đáng kể độ chính xác trong phân đoạn ảnh X-quang. Những thách thức và cơ hội trong lĩnh vực này cần được tiếp tục nghiên cứu.

5.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai

Hướng nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các thuật toán mới, cải thiện khả năng xử lý dữ liệu và tích hợp các công nghệ mới như học sâu để nâng cao hiệu quả phân đoạn ảnh.

Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu thuật toán phân cụm nửa giám sát và ứng dụng phân đoạn ảnh X-quang