CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN Hình 1.3: Kết quả tra cứu theo cấu trúc và màu sắc cụ bộ của hệ thống Virage - Hệ thống RetrievalWare của tập đoàn công nghệ Excalibur: RetrievalWare là một máy tra cứu ảnh dựa vào nội dung được phát triển bởi tập đoàn công nghệ Excalibur. Máy tìm kiếm gần đây của họ sử dụng màu, hình, kết cấu, độ sáng, bố cục màu, và hướng tỷ lệ của ảnh, như các đặc trưng truy vấn. Người sử dụng có thể điều chỉnh các trọng số kết hợp với mỗi đặc trưng này trong quá trình tìm kiếm. - Hệ thống VisualSeek và WebSeek của đại học Columbia: VisualSEEk là một máy tìm kiếm đặc trưng trực quan và WebSEEk là một máy tìm kiếm văn bản/ảnh trên web, cả hai sản phẩm đã được phát triển tại đại học Columbia.
VisualSEEK hỗ trợ các truy vấn dựa vào cả các đặc trưng trực quan và các quan hệ không gian của chúng. WebSEEK là một máy tìm kiếm hướng Web. Nó gồm ba module chính đó là module tập hợp ảnh/video, module phân loại chủ đề và đánh chỉ số, và module tìm kiếm, duyệt, và tra cứu và hỗ trợ tra cứu dựa trên các từ khóa và nội dung trực quan. - Hệ thống Photobook của phòng thí nghiệm truyền thông MIT: Photobook là một tập các công cụ tương tác để duyệt và tìm kiếm các ảnh được phát triển tại phòng thí nghiệm MIT Media.
Hệ thống này cho phép người sử dụng tra cứu ảnh dựa trên màu sắc, hình dạng và kết cấu. Hệ thống như một công cụ bán tự động GVHD: TS. Đào Văn Phượng 9 HVTH: Hồ Viết Quỳnh Luan van CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN và có thể sinh ra một mẫu truy vấn dựa vào những ảnh mẫu được cung cấp bởi người sử dụng. Cho phép người sử dụng trực tiếp đưa những yêu cầu truy vấn của họ với những lĩnh vực khác nhau, mỗi lĩnh vực thì họ có thể thu được những mẫu truy vấn tối ưu.
Trong phiên bản Photobook gần đây nhất của nó, Picard và cộng sự đã đề xuất gồm những người sử dụng trong lặp và chú thích tra cứu ảnh. - Hệ thống Netra của Đại học California, Thư viện ảnh Alexandria: Netra là một hệ thống tra cứu ảnh nguyên mẫu được phát triển trong dự án ADL. Netra sử dụng thông tin màu, kết cấu, hình, và vị trí không gian trong các vùng ảnh được phân đoạn để tìm kiếm và tra cứu các vùng tương tự từ cơ sở dữ liệu. Các đặc trưng nghiên cứu chính của hệ thống Netra là phân tích kết cấu dựa trên lọc Gabor, xây dựng từ điển ảnh dựa trên mạng neural và phân đoạn vùng dựa vào luồng biên.
Tính cấp thiết của đề tài Mặc dù, những năm gần đây các nhà nghiên cứu đã có nhiều nỗ lực trong việc nghiên cứu hệ thống truy vấn ảnh, nhưng vẫn chưa có giải thuật thuyết phục được chấp nhận phổ biến có thể biểu diễn hoàn chỉnh các đặc điểm theo cách nhìn và cách hiểu của con người. So với các nghiên cứu hệ thống tra cứu ảnh dựa theo nội dung công bố trước năm 2000, gần đây ta thấy việc gia tăng của đa dạng các đặc trưng mô tả ảnh. Các đề xuất bắt nguồn từ cải tiến những đặc trưng ảnh cơ bản như: histogram, texture, shape,… cho đến việc phát triển những đặc trưng ảnh mới dựa trên những phép biến đổi như wavelets, contourlets,… kết hợp với các mô hình toán học trong thiết kế hệ thống tra cứu ảnh dựa theo nội dung. Trong luận văn này, tác giả chọn lựa hướng nghiên cứu lấy các đặc trưng ảnh theo phương pháp Tamura làm cơ sở kết hợp với biểu đồ Histogram kết cấu đa mức xám, ứng dụng vào truy vấn ảnh và đã đạt được kết quả nhất định.
Các giải thuật truy vấn đề xuất có thể tích hợp ứng dụng vào các công cụ truy vấn ảnh. Đào Văn Phượng 10 HVTH: Hồ Viết Quỳnh Luan van CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN 1. Mục đích của đề tài Việc chẩn đoán bệnh hay các thương tật vẫn cần phải trải qua các giai đoạn phức tạp cũng như những yêu cầu chuyên môn nhất định, điều này đòi hỏi những yêu cầu về mặt thời gian và những kiến thức, kinh nghiệm về y khoa của bác sĩ, và đôi khi việc nhầm lẫn có thể gây ra những hậu quả xấu. Vì thế, thông qua những kiến thức về Xử Lý Ảnh kết hợp với quá trình tìm hiểu, tác giả quyết định nghiên cứu và xây dựng hệ thống “Tra cứu ảnh y khoa dựa vào cấu trúc nội dung ảnh” với mong muốn hỗ trợ các bác sĩ cũng như bệnh nhân trong việc tiết kiệm thời gian và dễ dàng hơn trong việc chẩn đoán bệnh hay các thương tật y tế với kết quả chính xác hơn.
Ngoài ra, việc xây dựng hệ thống tra cứu ảnh y khoa này còn giúp người sử dụng, nhà nghiên cứu có thể tự xây dựng một hệ thống cơ sở dữ liệu về các bệnh, các thương tật y tế thông qua các ảnh chụp thông thường, ảnh chụp X-quang, ảnh chụp cắt lớp CT hay ảnh chụp cộng hưởng từ MRI. Nhiệm vụ của đề tài Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, tác giả đã thực hiện: - Tìm hiểu và trình bày về tra cứu ảnh theo nội dung và tra cứu ảnh y khoa dựa trên cấu trúc nội dung. - Mô tả tổng quan về ảnh chụp X-quang, ảnh chụp cắt lớp CT và ảnh chụp cộng hưởng từ MRI. - Tìm hiểu và trình bày các khái niệm về không gian màu và các đặc trưng về màu sắc, biểu đồ màu, và đặc biệt là biểu đồ kết cấu đa mức xám.
- Tìm hiểu và trình bày kết cấu nội dung ảnh, đặc trưng, trong đó nhấn mạnh các đặc trưng Tamura. - Tìm hiểu và trình bày khái niệm cũng như một số độ đo thông dụng trong xử lý ảnh, sử dụng khoảng cách Euclid để đối sánh sự giống nhau. Đào Văn Phượng 11 HVTH: Hồ Viết Quỳnh Luan van CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN - Xây dựng thuật toán trích xuất 6 đặc trưng Tamuara đó là: độ thô, độ tương phản, hướng, độ giống nhất, độ đồng đều và độ nhám. - Xây dựng thuật toán tính toán kết cấu mức xám toàn cục và mức xám cục bộ của ảnh.
- Xây dựng thuật toán kết hợp các đặc trưng và kết cấu trên và lưu vào cơ sở dữ liệu cùng với ảnh. - Xây dựng thuật toán và chương trình mô phỏng để tra cứu ảnh. - Kết luận, đánh giá và phân tích các kết quả đạt được. Giới hạn đề tài Đề tài chỉ tập trung nghiên cứu về việc tra cứu bệnh, thương tật trong ảnh tĩnh chụp X-quang và ảnh CT, MRI 2 chiều đơn sắc.
Do đó còn có những hạn chế khi trong thực tế hiện tại đã có ảnh chụp CT 3 chiều, ảnh động, … Kiến thức về Xử Lý Ảnh vẫn còn hạn chế, chưa đầy đủ và sâu sắc, nên thuật toán trích xuất các đặc trưng ảnh còn mất thời gian đặc biệt với những ảnh có kích thước lớn và độ phân giải cao. Thời gian tra cứu ảnh còn phụ thuộc nhiều vào kích thước của cơ sở dữ liệu đang truy vấn. Do luận văn này là một nghiên cứu độc lập, không có liên kết với các cơ sở y tế, cho nên các kết quả của quá trình mô phỏng được đánh giá chủ quan dựa trên quan sát và tìm hiểu của tác giả. Do đó cần có thêm những đánh giá khách quan, những góp ý xây dựng từ những đội ngũ chuyên môn, các y bác sĩ.
Phương pháp nghiên cứu Trong đề tài này, tác giải dựa vào phương pháp phân tích ảnh sử dụng 6 đặc tính Tamura kết hợp với biểu đồ kết cấu mức xám toàn cục và mức xám cục bộ của ảnh để GVHD: TS. Đào Văn Phượng 12 HVTH: Hồ Viết Quỳnh Luan van CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN xây dựng vector đặc trưng của ảnh cần tra cứu. Sau đó sử dụng độ đo Euclid để tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu những ảnh có kết cấu nội dung giống nhất. Phương pháp nghiên cứu tài liệu: thu thập thông tin tài liệu từ các bài báo, tạp chí kỹ thuật uy tín trong nước và quốc tế, kết hợp với các tài liệu, sách báo điện tử (luận văn, đồ án, báo cáo khoa học,…) liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu.
Phương pháp phân tích: áp dụng phương pháp và kỹ thuật Xử Lý Ảnh để phân tích các đặc trưng của ảnh. Phương pháp mô phỏng: Kết quả của quá trình nghiên cứu sẽ được trình bày qua chương trình mô phỏng sử dụng giao diện đồ họa người dùng (GUIDE) bằng phầm mềm MATLAB R2016a (© 1994-2016 The MathWorks, Inc., Academic License number: 623584, Activated by: hsnguye2@asu.edu, Windows User Name: vietquyn). Mô phỏng trên hệ điều hành Window 8.1 Enterprise (© Microsoft Corppration, Licensed), bộ vi xử lý Intel® Core™ i5-4300 CPU @ 1. Kết luận chương 1 Trong chương này, tác giả đã giới thiệu những kỹ thuật cơ bản về tra cứu ảnh dựa vào nội dung, bao gồm: tra cứu thông tin thị giác, các chức năng tiêu biểu của hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung và trình bày một số hệ thống tra cứu ảnh theo nội dung.
Tác giả cũng đã giới thiệu về tổng quan lĩnh vực nghiên cứu, về đề tài đã chọn và nhấn mạnh vào các phương pháp sử dụng để nâng cao hiệu năng hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung thị giác và đặc biệt là xây dựng hệ thống tra cứu ảnh y khoa dựa trên cấu trúc nội dung ảnh thông qua sử dụng các đặc trưng Tamuara kết hợp với biểu đồ kết cấu mức xám. Đào Văn Phượng 13 HVTH: Hồ Viết Quỳnh Luan van CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2 - CƠ SỞ LÝ THYẾT 2. Các khái niệm cơ bản về màu sắc 2. Màu sắc Màu sắc là cảm giác mang đến cho hệ thần kinh của người từ sự kết hợp tín hiệu của ba loại tế bào cảm thụ màu ở mắt người.1: Màu sắc (Nguồn: Wikipedia) Trong tra cứu ảnh, màu là đặc trưng trực quan quan trọng đầu tiên và đơn giản nhất cho tra cứu các ảnh.
Nó cũng là đặc trưng được sử dụng phổ biến nhất trong nhiều lĩnh vực. Một ảnh màu tiêu biểu được thu từ một camera số, hoặc được tải xuống từ Internet thường có ba kênh màu (các ảnh xám chỉ có một kênh, các ảnh đa phổ có thể có nhiều hơn ba kênh). Tuy nhiên, các giá trị của dữ liệu ba chiều từ ảnh màu không cho chúng ta một mô tả chính xác của màu trong ảnh, nhưng cho vị trí của các pixel trong không gian màu. Các pixel có các giá trị (1,1,1) sẽ cho xuất hiện màu sắc khác nhau trong các không gian màu khác nhau.