Luận văn thạc sĩ về kỹ thuật điện tử: Xử lý ảnh và đo lường cấu trúc răng hàm mặt

Khám phá phương pháp hiệu quả trong xử lý ảnh để đo lường thông số tương quan cấu trúc răng hàm mặt trong luận văn thạc sĩ kỹ thuật điện tử.

• Tác giả: Nguyễn Thiện Thông
• Người hướng dẫn: PGS. Lê Tiến Thường
• Trường học: Đại học Bách Khoa - ĐHQG - HCM
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện Tử
• Đề tài: Phương Pháp Hiệu Quả Xử Lý Ảnh Trong Đo Lường Cấu Trúc Răng Hàm Mặt
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Phân tích phim sọ nghiêng

Phim sọ nghiêng (xử lý ảnh) là một công cụ quan trọng trong nha học, đặc biệt trong việc đo lường cấu trúc và phân tích sự phát triển của sọ mặt. Mục đích chính của việc sử dụng phim cephalo bao gồm quan sát sự tăng trưởng, phân tích và chẩn đoán các vấn đề liên quan đến răng hàm mặt. Các kỹ thuật phân tích phim cephalo hiện đại đã cho phép bác sĩ có thể xác định các điểm mốc quan trọng, vẽ các mặt phẳng tham chiếu và đo đạc các góc một cách chính xác hơn. Việc áp dụng công nghệ kỹ thuật số trong phân tích phim cephalo không chỉ nâng cao độ chính xác mà còn giúp tiết kiệm thời gian cho bác sĩ. Tuy nhiên, việc sử dụng phần mềm phân tích yêu cầu bác sĩ phải có kiến thức vững về công nghệ thông tin, điều này có thể là một thách thức đối với một số bác sĩ. Ngoài ra, phương pháp vẽ phim cổ điển vẫn được sử dụng phổ biến, mặc dù nó đòi hỏi nhiều kinh nghiệm và có thể không tối ưu bằng phương pháp kỹ thuật số.

1.1. Mục đích của sử dụng phim cephalo

Mục đích của việc sử dụng phim cephalo là rất đa dạng, bao gồm việc quan sát và nghiên cứu sự tăng trưởng của sọ mặt, phân tích và chẩn đoán các tình trạng bệnh lý, lập kế hoạch điều trị và tiên đoán kết quả điều trị. Phân tích phim cephalo cũng giúp đánh giá hiệu quả điều trị và theo dõi sự tái phát của các vấn đề đã được điều trị. Các kỹ thuật phân tích hiện đại như phần mềm phân tích cephalometric không chỉ cải thiện độ chính xác trong việc xác định các điểm chuẩn mà còn giúp lưu trữ và quản lý thông tin bệnh nhân hiệu quả hơn.

1.2. Các điểm chuẩn trên phim cephalo

Các điểm chuẩn trên phim cephalo rất quan trọng trong việc xác định các thông số nha học. Những điểm như Sella (S), Nasion (Na), Gonion (Go), Menton (Me), Pogonion (Pog), Gnathion (Gn) và Sudmental (B) đều có vai trò quan trọng trong việc phân tích cấu trúc răng hàm mặt. Việc xác định chính xác các điểm này không chỉ giúp bác sĩ trong việc chẩn đoán mà còn hỗ trợ trong việc lập kế hoạch điều trị. Các điểm chuẩn này có thể được xác định thông qua các phương pháp phân tích khác nhau như phân tích Downs, phân tích Steiner, và nhiều phương pháp khác.

II. Các phương pháp nhận diện điểm ảnh

Việc nhận diện điểm ảnh trong phim sọ nghiêng là một phần quan trọng trong quá trình đo lường cấu trúc răng hàm mặt. Các giải thuật như bộ dò góc Harris, biến đổi Gabor Wavelet và phương pháp rút trích đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradients) đã được áp dụng để phát hiện các điểm chuẩn. Bộ dò góc Harris giúp phát hiện các điểm nổi bật trong ảnh, trong khi biến đổi Gabor Wavelet hỗ trợ trong việc phân tích các đặc trưng tần số không gian. HOG là một trong những phương pháp mạnh mẽ nhất hiện nay, cho phép nhận diện các vùng ảnh mong muốn một cách chính xác. Sự kết hợp của các phương pháp này không chỉ nâng cao độ chính xác mà còn giúp giảm thiểu thời gian thực hiện cho bác sĩ.

2.1. Giải thuật dò góc Harris

Giải thuật dò góc Harris là một trong những phương pháp đơn giản và hiệu quả để phát hiện các điểm đặc trưng trong ảnh. Phương pháp này dựa trên việc phân tích biến đổi cục bộ của cường độ ánh sáng để xác định các điểm có độ biến thiên cao. Điều này rất hữu ích trong việc xác định các điểm chuẩn trên phim sọ nghiêng, giúp bác sĩ dễ dàng nhận diện các cấu trúc quan trọng. Mặc dù phương pháp này có nhiều ưu điểm, nhưng nó cũng có những hạn chế trong việc xử lý các ảnh có độ nhiễu cao.

2.2. Biến đổi Gabor Wavelet

Biến đổi Gabor Wavelet là một công cụ mạnh mẽ trong việc phân tích các đặc trưng tần số không gian của ảnh. Phương pháp này cho phép phân tích các đặc trưng hình học của các vùng ảnh khác nhau, từ đó xác định các điểm chuẩn một cách chính xác. Gabor Wavelet giúp làm nổi bật các cạnh và đường viền trong ảnh, điều này rất hữu ích trong việc phân tích phim sọ nghiêng. Việc sử dụng biến đổi Gabor Wavelet kết hợp với các phương pháp khác như HOG có thể nâng cao độ chính xác trong việc nhận diện các điểm chuẩn.

III. Rút trích đặc trưng HOG

Rút trích đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradients) là một phương pháp nổi bật trong việc nhận diện các đối tượng trong ảnh, đặc biệt là trong lĩnh vực y tế. Phương pháp này giúp phân tích cấu trúc hình học của ảnh và nhận diện các điểm chuẩn một cách chính xác. HOG hoạt động bằng cách chia ảnh thành các khối nhỏ và tính toán histogram của các gradient hướng trong mỗi khối. Kết quả là một vector đặc trưng có thể được sử dụng để phân loại các vùng ảnh có chứa điểm chuẩn. Việc kết hợp HOG với các thuật toán phân loại như Support Vector Machine (SVM) đã chứng minh hiệu quả cao trong việc nhận diện các điểm chuẩn trong phim sọ nghiêng.

3.1. Rút trích đặc trưng HOG trong ảnh

Quá trình rút trích đặc trưng HOG bắt đầu bằng việc chia ảnh thành các khối nhỏ và tính toán các gradient hướng trong mỗi khối. Các histogram của gradient được tính toán và chuẩn hóa, tạo ra một vector đặc trưng cho mỗi khối. Điều này cho phép nhận diện các đối tượng trong ảnh một cách hiệu quả. HOG đã được áp dụng thành công trong nhiều ứng dụng khác nhau, từ nhận diện khuôn mặt đến phân tích phim sọ nghiêng.

3.2. Công thức đệ quy tính ảnh tích hợp

Công thức đệ quy tính ảnh tích hợp là một phần quan trọng trong quá trình rút trích đặc trưng HOG. Phương pháp này cho phép tính toán nhanh chóng các đặc trưng của ảnh mà không cần phải lặp lại quá trình tính toán cho từng pixel. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao hiệu suất trong việc xử lý ảnh. Việc áp dụng công thức này trong rút trích đặc trưng HOG đã giúp cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc nhận diện các điểm chuẩn trên phim sọ nghiêng.

IV. Giải pháp xử lý ảnh tìm điểm chuẩn trong nha học

Giải pháp xử lý ảnh để tìm điểm chuẩn trong nha học là một bước tiến quan trọng trong việc cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong việc phân tích phim sọ nghiêng. Việc áp dụng các phương pháp như HOG, SVM và các giải thuật khác đã cho phép tự động hóa quá trình nhận diện các điểm chuẩn. Điều này không chỉ giúp bác sĩ tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu sai sót do yếu tố con người. Hơn nữa, việc áp dụng công nghệ hiện đại trong phân tích phim sọ nghiêng đã mở ra nhiều cơ hội mới cho nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực nha học.

4.1. Xác định các điểm chuẩn

Quá trình xác định các điểm chuẩn trong nha học sử dụng các phương pháp xử lý ảnh hiện đại. Các điểm như Sella, Nasion, Gonion, Menton, Pogonion, Gnathion và Sudmental được xác định thông qua các giải thuật nhận diện điểm ảnh. Việc áp dụng HOG và SVM đã giúp nhận diện chính xác các điểm chuẩn trong phim sọ nghiêng, từ đó hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán và điều trị.

4.2. Dựng mô hình tham khảo

Dựng mô hình tham khảo là một bước quan trọng trong việc áp dụng các phương pháp xử lý ảnh để tìm điểm chuẩn. Mô hình tham khảo được xây dựng dựa trên các đặc trưng của các điểm chuẩn đã xác định. Việc sử dụng mô hình tham khảo giúp tăng cường độ chính xác trong việc nhận diện các điểm chuẩn trong các ảnh mới. Điều này không chỉ hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán mà còn giúp nâng cao hiệu quả điều trị trong lĩnh vực nha học.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ------ LUẬN VĂN THẠC SĨ PHƢƠNG PHÁP HIỆU QUẢ XỬ LÝ ẢNH CHO VIỆC ĐO LƢỜNG THÔNG SỐ TƢƠNG QUAN CỦA CẤU TRÚC RĂNG HÀM MẶT GVHD: PGS. LÊ TIẾN THƢỜNG HVTH: NGUYỄN THIỆN THÔNG MSHV: 11146079 TP. HỒ CHÍ MINH, THÁNG 06 NĂM 2013 CÔNG TRÌNH ĐƢỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM Cán bộ hƣớng dẫn khoa học : PGS.

LÊ TIẾN THƢỜNG. (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Cán bộ chấm nhận xét 1 : TS. CHẾ VIẾT NHẬT ANH. (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Cán bộ chấm nhận xét 2 : TS.

TRƢƠNG QUANG VINH. (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Luận văn thạc sĩ đƣợc bảo vệ tại Trƣờng Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp. HCM ngày 11 tháng 07 năm 2013. Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: 1.

LÊ TIẾN THƢỜNG 2. CHẾ VIẾT NHẬT ANH 4. TRƢƠNG QUANG VINH 5. VÕ NGUYỄN QUỐC BẢO Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trƣởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã đƣợc sửa chữa.

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƢỞNG KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc I. NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN THIỆN THÔNG MSHV: 11146079 Ngày, tháng, năm sinh: 23/03/1988 Nơi sinh: Tiền Giang Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện Tử Mã số : 605270 II. TÊN ĐỀ TÀI: Phƣơng pháp hiệu quả xử lý ảnh cho việc đo lƣờng thông số tƣơng quan của cấu trúc răng hàm mặt. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Đề tài nhằm mục tiêu đƣa ra giải pháp đo lƣờng thông số tƣơng quan của cấu trúc răng hàm mặt trên cơ sở của giải thuật xử lý và nhận diện ảnh gồm các nhiệm vụ và nội dung:  Tìm hiểu phân tích phim sọ nghiêng, bao gồm mục đích và vị trí các điểm chuẩn có trên phim.

 Đề xuất và thử nghiệm với các giải thuật nhận diện điểm ảnh thông dụng nhƣ: bộ dò góc Harris, biến đổi Gabor Wavelet, phƣơng pháp rút trích đặc trƣng HOG (Histogram of Oriented Gradients) kết hợp bộ hỗ trợ vector SVM (Support Vector Machine).  So sánh và nhận xét kết quả thu đƣợc từ các phƣơng pháp, lựa chọn phƣơng pháp tổng quát cho mọi loại ảnh sọ nghiêng.  Đề xuất giải thuật xác định 7 điểm quan trọng: Sella (S), Nasion (Na), Gonion (Go), Menton (Me), Pogonion (Pog), Gnathion (Gn), Sudmental (B)  So sánh và đánh giá thông qua bác sĩ chuyên khoa phẫu thuật răng-hàm- mặt.  Tiến hành viết báo cáo cho đề tài.

 Đúc kết nghiên cứu thành bài báo để gởi cho hội nghị trong và ngoài nƣớc.NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 02/07/2012 V. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 21/06/2013 VI.CÁN BỘ HƢỚNG DẪN : PGS. LÊ TIẾN THƢỜNG Tp. HCM, ngày 02 tháng 07 năm 2012 CÁN BỘ HƢỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO TRƢỞNG KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ LỜI CẢM ƠN ------ Em xin đƣợc gửi lời cám ơn sâu sắc đến PGS.TS thầy Lê Tiến Thƣờng về sự hƣớng dẫn đầy chu đáo và nhiệt tình.

Thầy đã dẫn dắt, tạo cho em cách tƣ duy và làm việc khoa học, hƣớng em đến các đề tài khoa học mới mẽ và tiếp cận công nghệ hiện đại. Em xin chân thành cám ơn thầy cô của khoa Điện-Điện tử. Thầy cô đã tạo mọi điều kiện thuận lợi để chúng em đƣợc học tập , làm việc và sáng tạo trong một ngôi trƣờng giàu thành tích của ngành giáo dục Việt Nam. Con xin gửi lời cảm ơn đến Bố Mẹ.

Cám ơn Bố Mẹ đã tạo mọi điều kiện cho con ăn học, hỗ trợ con những lúc khó khăn, là điểm tựa vững chắc cho con trong cuộc đời. Tôi xin cám ơn các bạn đã cùng học tập, giúp đỡ, động viên và cùng tôi bƣớc trên con đƣờng nghiên cứu này. Hồ Chí Minh, tháng 6 năm 2013 Học viên Nguyễn Thiện Thông Phƣơng pháp xác định thông số tƣơng quan trong nha học GVHD: PGS. Lê Tiến Thƣờng TÓM TẮT LUẬN VĂN Vấn đề xác định vị trí các điểm chuẩn trong nha học trên phim sọ nghiêng là cần thiết cho chỉnh nha, nghiên cứu quá trình thay đổi khung xƣơng, cơ sở chẩn đoán tật răng so le, etc.

Hiện nay, các bƣớc tiến hành để xác định các điểm chuẩn này chủ yếu dựa vào kinh nghiệm, và đều đƣợc thực hiện bằng tay bởi các bác sĩ chuyên môn. Luận văn này trình bày giải thuật giúp tự động xác định những điểm chuẩn có trên ảnh sọ nghiêng, đó là giải thuật Histogram of Oriented Gradients (HOG). Giải thuật này giúp nhận diện những vùng ảnh mong muốn. Để HOG có thể nhận biết đƣợc những vùng ảnh chứa điểm chuẩn, cần tạo một thƣ viện ảnh, trong đó phân loại những ảnh chứa vùng có điểm chuẩn cần tìm với các ảnh không có những điểm này.

Các ảnh này sẽ đƣợc mô tả bởi bộ miêu tả HOG, sau đó thuật toán Support Vector Machine (SVM) tuyến tính sẽ phân loại những ảnh đó và tạo thành mô hình tham khảo. Với mô hình tham khảo này, chúng tôi đã thử nghiệm trên nhiều ảnh chụp sọ nghiêng của nam từ 10 đến 35 tuổi và nữ từ 10 đến 32 tuổi. Kết quả hoàn toàn thuyết phục vì không những nhận biết đƣợc những vùng chứa điểm chuẩn trên những ảnh rõ nét mà còn trên những ảnh sọ nghiêng không đúng chuẩn. Từ đó kết hợp những giải thuật khác để tìm ra các điểm chuẩn còn lại trong nha học.

Phƣơng pháp đề cặp ở trên đƣợc chúng tôi trình bày trong bài báo “Using the Histogram of Oriented Gradients for Detecting Cephalometric Landmarks”, đã gửi cho hội nghị quốc tế ATC (Advanced Technologies for Communications) 2013. Tóm tắt luận văn i HVTH: Nguyễn Thiện Thông Phƣơng pháp xác định thông số tƣơng quan trong nha học GVHD: PGS. Lê Tiến Thƣờng Abstract The issue of locating cephalometric landmarks in skull radiography is necessary for orthodontic treatment, study of skeletal changes, staggered teeth diagnosis, etc. Currently, the steps to identify cephalometric landmarks are primarily based on experiences and the visual assessment of trained doctors.

This paper proposes a technique which automatically identify these landmarks on skull radiography using Histogram of Oriented Gradients (HOG) descriptor. The first, a set of photo is created to classify the regions containing desired benchmarks with others. These images will be performed by the HOG descriptor. Then the Support Vector Machine (SVM) algorithm will classify these images and create a reference model.

Through this model, we have experimented on several skull radiographies of man at the age from 10 to 32 and women from 10 to 35. The result completely convinces as not only detects cephalometric landmarks on the sharpness of the images but also on the blurred images. HOG descriptor combines other algorithms to detect other benchmarks in cephalogram. The above-mentioned method is presented in our paper "Using the Histogram of Oriented Gradients for Detecting Cephalometric Landmarks", was submitted to the International Conference ATC (Advanced Technologies for Communications) in 2013.

Abstract ii HVTH: Nguyễn Thiện Thông Phƣơng pháp xác định thông số tƣơng quan trong nha học GVHD: PGS. Lê Tiến Thƣờng GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI Phân tích các điểm chuẩn trong nha học đƣợc các nha sĩ thực hiện bắt nguồn từ việc chỉnh nha cũng nhƣ chỉ định phẫu thuật y học. Từ việc thống kê các số liệu từ vùng xƣơng sọ và xƣơng hàm, ngƣời ta định nghĩa nên những điểm chuẩn cần phân tích và xác định các thông số chuẩn nha học. Dựa vào các lý thuyết này, nha sĩ xác định điểm chuẩn để từ đó đo đạc thông số chuẩn trên ảnh X-quang của bệnh nhân.

Điều đáng lƣu ý là việc đo đạc các thông số này đều thực hiện bằng tay bởi bác sĩ chuyên môn. Họ sẽ vẽ lại các cấu trúc cần nghiên cứu theo phƣơng pháp vẽ nét đã đƣợc thống nhất trên thế giới. Nhƣng các bƣớc tiến hành này lại gây trở ngại lớn cho những bác sĩ không đúng chuyên môn, đặc biệc là những bác sĩ chƣa có nhiều kinh nghiệm trong việc chỉnh nha. Trong y học, vấn đề y đức đƣợc đặt lên hàng đầu, do đó cần phải có sự hỗ trợ nhất định từ máy móc trong việc tìm ra các điểm chuẩn cần xác định trên ảnh sọ nghiêng bằng cách sử dụng những giải thuật trong xử lý ảnh.

Trong hơn hai thập kỷ trở lại, nhiều phƣơng pháp xử lý ảnh cũng nhƣ nhận dạng vật thể đã đƣợc sáng tạo ra. Trong lĩnh vực thị giác máy tính, ngƣời ta cố gắng nghiên cứu những bộ mô tả và bộ xác định vật thể càng ngày càng mạnh. Một trong những bộ mô tả mạnh này có thể kể đến là bộ HOG (Histogram of Oriented Gradients). Bộ mô tả HOG có thể xác định khá chính xác nhiều vật thể nhƣ ngƣời, gƣơng mặt, các đồ vật hay động vật.

Để xác định các điểm quan tâm trên một ảnh bất kỳ, cần có một loại thuật toán để phân loại những vùng điểm này với các vùng khác và hình nền. Có khá nhiều thuật toán có thể làm đƣợc công việc này, để đơn giản và nhanh, chúng ta sử dụng thuật toán SVM (Support Vector Machine). SVM là một khái niệm trong thống kê và khoa học máy tính cho một tập hợp các phƣơng pháp học có giám sát liên quan đến nhau để phân loại và phân tích hồi quy. Sự kết hợp HOG và SVM sẽ mang lại hiệu quả cao và chính xác trong việc nhận dạng vật thể.

Điều này có thể thấy rõ ràng trong ứng dụng phát hiện ngƣời đi bộ hay phát hiện nhanh con ngƣời giữa những vật thể khác [19]. Từ đó, một giải pháp đƣợc đề ra để tự động tìm những điểm chuẩn trên phim sọ nghiêng ứng dụng phƣơng pháp nhận dạng dùng HOG kết hợp với các phƣơng pháp khác. Giới thiệu đề tài iii HVTH: Nguyễn Thiện Thông Phƣơng pháp xác định thông số tƣơng quan trong nha học GVHD: PGS. Lê Tiến Thƣờng INTRODUCTION Analysis of cephalometric landmarks was done by a dentist who stems from the orthodontic and surgical indications medicine.

From the statistical data from the skull and jaw, one defines benchmarks which are necessary to analyze and determine the correct dental parameters. Based on these theories, a dentist defines benchmark to determine the parameters measured in the standard X-ray images of the patient. It should be noted that the measurement of these parameters is made by expert doctors. They will redraw the structure which should be studied by the method of drawing has been consistently around the world.

But the steps taken to cause major obstacle for professional improper doctor, specifically the doctors do not have much experience in orthodontics. In medicine, ethical issues are at the forefront, it is necessary to have the certainly support from machine for find the area, containing the necessary benchmarks, to determine in skull radiography. By using image processing algorithms, we propose an automated-detecting solution for finding cephalometric landmarks in skull radiography.