MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN 3
Chương 1. Giới thiệu 8
1.1 Giới thiệu chung 8
1.2 Hệ thống xét nghiệm tự động 10
1.3 Mục tiêu và đóng góp của Luận văn 12
1.4 Cấu trúc luận văn 13
Chương 2. Sơ lược về bệnh Sốt rét 14
2.1 Ký sinh trùng sốt rét 14
2.2 Cách chuẩn bị lam máu 15
2.3 So sách với phương pháp xét nghiệm khác 17
2.4 Đặc điểm hình ảnh tế bào 18
Chương 3. Công trình Nghiên cứu liên quan 21
3.1 Các phương pháp phân tách tế bào 21
3.2 Các phương pháp phát hiện và phân loại ký sinh trùng 23
3.3 Nhận xét và đánh giá các hướng tiếp cận 24
Chương 4. Bài toán và Hướng tiếp cận 26
4.1 Đặt vấn đề 26
4.2 Bài toán phân tách tế bào 27
4.2.1 Phương pháp toán học hình thái 27
4.2.2 Phương pháp đường phân nước 29
4.2.3 Phương pháp khảo sát đường biên 30
4.2.4 Phương pháp phân tách dựa vào mô hình 32
4.2.5 Phương pháp đề nghị 35
4.3 Bài toán phát hiện ký sinh trùng 38Chương 5. Hệ thống Phân tích Tự động Hình ảnh Mẫu máu 42

Hình 2-5. Các tông màu khác nhau xuất hiện trong hình ảnh mẫu máu 19
Hình 2-6. Đa dạng hình dạng tế bào h
ồng cầu 20
Hình 2-7. Các tế bào hồng cầu nằm chồng nhau (dính nhau) 20
Hình 4-1. Hình ảnh so sánh đặc điểm tế bào bạch cầu và hồng câu 27
Hình 4-2. Quá trình sử dụng phép mở hình thái để tách tế bào 28
Hình 4-3. Quá trình tạo đường phân nước 29
Hình 4-4. Quá trình bộ trợ phương pháp đường phân nước 30
Hình 4-5. Quá trình phân tách bằng phương pháp phân tích đường biên 31
Hình 4-6. Các bước trong thuật toán khảo sát đường biên 31
Hình 4-7. Phân tách tế bào bằng phương pháp phân tích đường biên 32
Hình 4-8. Cách biểu diễn tế
bào theo 16 điểm đường biên 33
Hình 4-9. Kết quả thực hiện theo phương pháp Kyoung-Mi Lee 33
Hình 4-10. Kết quả thực hiện theo phương pháp Gloria Diaz 34
Hình 4-11. So sánh hình ảnh gốc và hình ảnh biến đổi theo không gian khoảng cách 36
Hình 4-12. Cấu tạo đối tượng tế bào hình thành nhiều điểm có khả năng là trung tâm điểm 36
Hình 4-13. So sánh tương quan hình ảnh gốc và hình ảnh biến đổi 37
Hình 4-14. Kết quả phân ngưỡng bằng SVM trên tập mẫu huấn luy
ện 40
Hình 5-1. Mô hình xử lý hình ảnh 43
Hình 5-2. Kết quả chuẩn hóa màu 44
Hình 5-3. Khảo sát histogram và kết quả phân ngưỡng tự động 46
Hình 5-4. Khử nhiễu và lấp lỗ trống 48
Hình 5-5. Biến đổi hình ảnh theo không gian khoảng cách 49
Hình 5-6. Độ bao phủ trên các vùng đối tượng 52
Hình 5-7. Bước chọn lựa và phân tách được thực hiện tuần tự. 52
Hình 5-8. Vùng đối tượng được sau khi thực hiện phân tách 52
Hình 5-9. Kết quả đánh dấ
u các vùng phân tách trên hình ảnh gốc 53

247 triệu ca nhiễm bệnh trong số 3.3 tỉ người có khả năng nhiễm bệnh (nằm trong vùng
bệnh) trong năm 2006, trong số này có gần một triệu ca tử vong, đa số là trẻ em dưới 5
tuổi. Thống kê năm 2008, vẫn còn 109 nước là nơi có khả năng nhiễm bệnh, trong đ
ó
45 nước thuộc Châu Phi. [1]

Hình 1-1 Bản đồ ước lượng ca nhiễm sốt rét trên mỗi 1000 dân số, năm 2006 [1]
Việt Nam là nước nằm trong vùng có nguy cơ bị sốt rét khá cao. Theo số liệu thống kê, năm
2007 toàn quốc có 70.910 ca nhiễm sốt rét, trong đó có 20 người chết và 01 vụ dịch sốt rét cấp
[2]. Các địa phương điểm nóng của bệnh sốt rét: các tỉnh miền Đông Nam Bộ như Bình Phước,
9

Đồng Nai, Tây Ninh, Kiên Giang, Đồng Tháp; các tỉnh Tây Nguyên: Đắc Lắc, Gia Lai; và các
tỉnh duyên hải miền Trung: Phú Yên, Ninh Thuận.
Trên cơ sở các báo cáo cho thấy bệnh sốt rét vẫn còn tiềm tàng, diễn biến phức tạp, và
nguy cơ sốt rét quay trở lại còn rất lớn [2]
. Do vậy, để kiểm soát bền vững được bệnh
sốt rét, chúng ta cần phải duy trì các biện pháp phòng tránh đồng thời phải nâng cao
khả năng xét nghiệm nhanh chóng, chính xác và điều trị bệnh cách kịp thời, cũng như
giảm chi phí đến mức thấp nhất.
Hiện nay, tuy đã có phát triển thêm những kỹ thuật mới trong việc xét nghiệm và phát
hiện bệnh sốt rét
1
, nhưng xét nghiệm bằng kính hiển vi [3] vẫn được xem là cách thức
xét nghiệm phổ biến được thực hiện tại hầu hết các phòng xét nghiệm, với chi phí trang
thiết bị cũng nhưng chi phí đào tạo chuyên viên xét nghiệm không cao.
Tuy nhiên, phương pháp xét nghiệm bằng cách quan sát “thủ công” qua kính hiển vi
mất nhiều thời gian và quá trình xét nghiệm thường phải lặp đi lặp lại nhiều lần gây
mệt mỏi cho người chuyên viên. Nếu số
lượng bệnh nhân đột biến, số lượng mẫu phẩm

1.2 Hệ thống xét nghiệm tự động
Hệ thống xét nghiệm tự động được thiết kế dựa trên nguyên lý:
1. Từ những hiểu biết, cách thức quan sát và phát hiện bệnh sốt rét với phương
pháp sử dụng kính hiển vi trên thực tế của các chuyên viên,
2. Sau đó, được biểu diễn lại bằng những quá trình xử lý đặc biệt trên máy tính
như xử lý ảnh (image processing), phân tích hỉnh ảnh (image analysis) và phát
hiện mẫu (pattern recognition).
Đố
i với góc nhìn của việc xét nghiệm trên thực tế sử dụng kính hiển vi, người chuyên
viên sẽ thực hiện thao tác cách quan sát mẫu máu. Toàn bộ quá trình thực hiện yêu cầu
khả năng phân biệt các thành phần như tế bào hồng cầu, tế bào bạch cầu, tiểu cầu và
các artifact, cùng với các tế bào nhiễm ký sinh trùng sốt rét thông qua việc xử lý các
thông tin quan sát được như màu sắc, kích thước, cấu trúc và thông tin tổng hợp ở mức
ngữ
nghĩa cao hơn. Nếu mẫu máu được xác định là dương tính (có sự lây nhiễm của ký
sinh trùng – tồn tại ký sinh trùng trong mẫu máu) quá trình tiếp theo là xác định loại ký
sinh trùng và giai đoạn phát triển của chúng để xác định rõ hơn về mức độ lây nhiễm.
Đối với góc nhìn của phương pháp thị giác máy tính, việc xét nghiệm ký sinh trùng
được chia thành nhiều bài toán nhỏ. Cũng giống như trên thực tế, một hệ thống hoàn
chỉnh phải đượ
c cài đặt đầy đủ các chức năng: ghi nhận ảnh (từ camera – máy chụp
hình), tiền xử lý (lọc bỏ các thông tin nhiễu và chuẩn hóa thông tin), phân hoạch vùng
(đánh dấu các vùng đối tượng quan tâm) và cuối cùng là phần nhận dạng – phân loại
11

các đối tượng quan tâm. Ngoài ra, hệ thống đầy đủ còn cần thêm một số chức năng
phần cứng như điều kiển bàn quan sát của kính hiển vi (microscopy stage), chức năng
canh nét nhanh, và ghi nhận hình ảnh tự động. Hình 1-1 là minh họa môt hệ thống thực
tế được sử dụng tại phòng thí nghiệm ở Institute of Inforcomm Research, A*STAR,
Singapore.

các tế bào dính chùm – dựa vào thông tin kích thước của hình ảnh biến đổi theo kho
ảng
cách Euclit và áp dụng độ đo, được gọi là độ phủ của điểm trung tâm, trong việc tính
độ ưu tiên khi chọn lựa tâm điểm của tế bào. Phương pháp này kết hợp ý tưởng ‘cách
con người được huấn luyện quan sát và phát hiện tế bào’ với việc tận dụng tối đa thông
tin hình dạng và kích thước có được từ hình ảnh. Ngoài ra, phương pháp còn nâng cao
độ chính xác và đạt được khả năng phân tách các tế bào h
ồng cầu trong trường hợp
phức tạp – trường hợp các tế bào nằm chồng (overlapping) hay còn gọi là tế bào dính
chùm với nhau (clumping), đồng thời tối ưu hóa các bước xử lý để nâng cao hiệu suất
thực hiện. Với kỳ vọng ‘kết quả tốt của bước phân hoạch đối tượng sẽ tạo điều kiện
cho bước phân loại và nhận dạng đối tượng đạt kế
t quả tốt hơn’.
Các bước thực hiện của luận văn:
- Khảo sát các công trình nghiên cứu trên thế giới liên quan đến các bài toán xét
nghiệm tự động bệnh sốt rét dựa vào hình ảnh mẫu máu.
- Đề nghị một phương pháp mới để nâng cao hiệu quả việc phân tách đối tượng tế
bào (hồng cầu) trên hình ảnh mẫu máu.
- Xây dựng phương pháp phát hiện tế bào nhiễm ký sinh trùng dựa trên các đặ
c
trưng và áp dụng SVM để xác định hàm phân ngưỡng.
13

- Thiết kế mô hình hệ thống thực hiện các tác vụ phân tích hình ảnh mẫu máu.
- Thực hiện các thí nghiệm để xác định hiệu xuất của phương pháp đã đề nghị.
Đây cũng được xem là một công cụ cơ bản hoàn chỉnh có thể hỗ trợ việc phân
tích hình ảnh mẫu máu trong phòng xét nghiệm.
- Thu thập hình ảnh làm tư liệu giúp ích cho việc nghiên cứu hình ảnh về bệnh số
t
rét.

- Kí sinh trùng P. falciparum được xem là nguy hiểm nhất, xuất hiện phổ biến ở vùng nhiệt
đới châu Phi. Có hơn 80% trường hợp nhiếm bệnh sốt rét là do kí sinh trùng này gây nên
và cũng gây ra số ca tử vong lớn nhất (90% ca tử vong là do ký sinh trùng này gây ra).
- Kí sinh trùng P.vivax có phân bố rộng nhất và có điểm đặc biệt là xuất hiện các triệu trứng
bệnh sau thời gian ủ bệnh lên đến 5 năm. Tuy nhiên, sốt rét gây ra bởi P.vivax ít nguy
hiểm (nhiệt độ sốt th
ấp hơn so với nhiệt độ khi sốt do ký sinh trùng P. falciparum gây ra)
và dễ chữa trị hơn.
- Kí sinh trùng P. ovale có đặc điểm giống với kí sinh trùng P.vivax, xuất hiện chính ở vùng
Châu Phi. Kí sinh trùng P.malaria cũng có độ phân bố rộng, nhưng hiếm gặp so với kí sinh
trùng P.vivax và P. falciparum.
- Ở Việt nam, kí sinh trùng P. falciparum chiếm 70% và ký sinh trùng P. vivax chiếm 30%,
hai loại còn lại hiếm xuất hiện.
Với chu kỳ sống của ký sinh trùng sốt rét trong môi trường máu của cơ thể người, ta có
thể quan sát và phân biệt được 4 thời kỳ phát triển khác nhau, có thể phân biệt dựa vào
hình thái của chúng: thể nhẫn (ring), thể tự dưỡng (trophozoite), thể phân liệt
(schizont), giao bào (gametocyte). Sự khác biệt giữa các loại ký sinh trùng được dựa
vào hình dạng và kích thước của tế bào hồng cầu mà chúng lây nhiễm vào, và đặc điểm
15

cấu trúc của các chấm bên trong tế bào lây nhiễm [3]. Sự khác biệt giữa các thời kỳ
phát triển của mỗi loại ký sinh trùng cũng được xác định giống như phân loại ký sinh
trùng, dựa vào hình thái, kích thước, và sự tồn tại của sắc tố (pigment) của ký sinh
trùng sốt rét. Tuy nhiên, sự phát triển của ký sinh trùng là liên tục nên xuất hiện một số
dạng trung gian và gây khó khăn khi phân biệt các thời kỳ phát triển liền kề nhau.

Hình 2-1 Hình ảnh các chủng loại và các giai đoạn phát triển ký sinh trùng
2.2 Cách chuẩn bị lam máu
Khi sử dụng kính hiển vi để việc quan sát phát hiện và nhận dạng ký sinh trùng được
khả thi và hiệu quả, thì mẫu máu phải được thực hiện qua một quá trình xử lý hóa học

kích thước nhỏ hơn hồng cầu rất nhiều (bằng khoảng 1/5); (e) hình dạng artefact; (f) là hai tế
bào hồng cầu bị nhiễm ký sinh trùng P. falciparum và đang ở thể nhẫn, (g) thể tự dưỡ
ng của ký
sinh trùng P. falciparum; và (h) là thể phân liệt của ký sinh trùng P. falciparum, các tế bào có
màu nhạt hơn là các tế bào hồng cầu khỏe mạnh.
Nguồn: dữ liệu của Ross [15], dữ liệu của Bệnh viện NUH, Singapore, và dữ liệu của Khoa
nhiễm sốt rét Bệnh viện Nhiệt đới Thành phố Hồ Chí Minh.

Vật mẫu dùng để xét nghiệm trên kính hiển vi được tạo ra trên một phiến thủy tinh
mỏng được gọi là lam máu (blood smear / blood film) (Hình 2-3). Lam máu dùng để
xét nghiệm gồm hai dạng:
- Giọt dày (thick blood film) cho phép người chuyên viên sử dụng quang trường
40x – khả năng phóng đại 40 lần – để có thể quan sát trên một vùng lớn. Hình
ảnh quan sát chỉ tồn tại các vùng nhuộm màu, nên khả năng phát hiện được ký
sinh trùng dễ dàng và nhanh chóng. Tuy nhiên, cách thức tạo giọt dày làm phá
h
ủy các tế bào hồng cầu và như vậy làm cho việc nhận dạng loại ký sinh trùng
trở nên khó khăn.
- Giọt mỏng (thin blood film) ngược lại với giỏi mỏng, phương pháp tạo giọt
mỏng bảo toàn được hình dạng của tế bào hồng cầu và ký sinh trùng. Như vậy
việc định dạng loại ký sinh trùng dễ dàng hơn, bù lại việc quan sát đòi hỏi người
17

chuyên viên phải sử dụng sử dụng quang trường 100x – khả năng phóng đại 100
lần – để phân tích kỹ lưỡng hơn, mất nhiều thời gian hơn.

Hình 2-3. Lam máu, giọt dày (trái), giọt mỏng (phải)
Cách thức xét nghiệm trong thực tế thông thường được bắt đầu bằng việc quan sát giọt
dày. Quá trình này sẽ quyết định sự nhiễm bệnh: âm tính hay dương tính, tức là xác
định sự có mặt của ký sinh trùng sốt rét trong lam máu. Tiếp theo, quá trình nhận dạng

.
Ngoài ra, một kỹ thuật khác, được gọi là phát hiện nhanh như dạng que thử Rapid
Diagnostic Tests, không cần đến các thiết bị xét nghiệm hay sự huấn luyện đặc biệt
nào. Độ nhạy phát hiện được ký sinh trùng, dĩ nhiên, thấp hơn độ nhạy của phương
pháp sử dụng kính hiển vi, nhưng trong một số trường hợp nó vẫn được chấp nhận.
2.4 Đặc điểm hình ảnh tế bào
Qua việc quan sát thực tế, các hình ảnh mẫu máu có các đặc điểm như sau:
Hình ảnh giọt mòng được quan sát và chụp ở những mức độ phóng đại – quang trường
100x. Tuy nhiên, độ phân giải của máy chụp ảnh có thẻ bị thay đổi làm cho kích thước
của các đối tượng quan tâm không cố định.

Hình 2-4. Artefact - các thành phần gây nhiễu
Yếu tố nhiễu trong hình ảnh gây ra sự sai lệch trong việc phát hiện tế bào nhiễm ký
sinh trùng. Thông thường, nhiễu là các thành phần artifact trong mẫu máu, bao gồm
19

các loại tế bào lạ vô định hình, vết dơ, vết bụi, vết bẩn hóa học trong lúc chuẩn bị mẫu
vật. (Hình 2-4)
Vì độ sáng của nguồn sáng cũng như nồng độ của thuốc nhuộm làm cho hình ảnh có
nhiều biến đổi về màu sắc như tông màu (độ màu nóng lạnh), độ tương phản và độ
sáng tối. Các tông màu thường thấy trong các ảnh chụp mẫu máu là xám, xanh, tím,
hồng, và vàng. Độ sáng tối thườ
ng bị thay đổi từ trung tâm ra biên của ảnh do hiệu ứng
quang học của thấu kính. (Hình 2-5)
Hình 2-5. Các tông màu khác nhau xuất hiện trong hình ảnh mẫu máu
Hình dạng và sự xuất hiện của đối tượng quan tâm – tế bào máu – cũng có nhiều thay
đổi trong hình ảnh.

Với các kỹ thuật xử lý ảnh trong ngành thị giác máy tính như hình thái học, dò cạnh
(edge detection), biến đổi trạng thái (transformation)… và các thuật toán trong ngành
máy học nhằm tập trung giải quyết hai bài toán: phân tách (segmentation) và phân
loại (classification) tế bào nhiễm ký sinh trùng.
3.1 Các phương pháp phân tách tế bào
Quá trình phân tách (segmentation) theo định nghĩa khoa học máy tính được xem là
quá trình chọn lựa trong khối dữ liệu lớn và phức tạp, đồng thời giảm thiểu các thông
tin gây nhiễu để thu được các thông tin cần thiết, đáng quan tâm. Đây là sẽ là thông tin
cung cấp cho các quá trình xử lý tiếp theo như rút trích đặc trưng, phân loại, nhận
dạng… Phân tách hình ảnh được xem là quá trình chia nhỏ hình ảnh thành các vùng
(region) hay các đối tượng (object) có cùng đặc điểm hay cấu tạo nào đó. Các vùng/
đối
tượng này được xác định tùy vào yêu cầu của bài toán và quá trình kết thúc khi các
vùng/đối tượng quan tâm trong hình ảnh được phân tách riêng rẽ. Tuy nhiên, quá trình
phân tách sẽ không vượt quá mức chi tiết đến mức có thể xác định được đối tượng là gì
[26]
. Ví dụ, trong hình ảnh mẫu máu, các tế bào hồng cầu và bạch cầu là những
vùng/đối tượng quan tâm cần phải phân tách.
Quá trình phân tách là một trong những tác vụ khó khăn trong quá trình xử lý hình ảnh.
Độ chính xác của quá trình phân tách quyết định sự thành công hay thất bại của các
quá tình phân tích hình ảnh khác [26]
. Các thuật toán phân tách hình ảnh đều dựa trên
hai tính chất cơ bản của độ lớn điểm ảnh: độ không liên tục và độ tương tự. Với tính
chất đầu tiên, cách tiếp cận để phân tách hình ảnh dựa vào sự thay đổi đột ngột của giá
trị độ màu, kết quả tạo thành là các cạnh của đối tượng.Với tính chất thứ hai, cách tiếp
22

cận dựa trên việc lựa chọn các điểm ảnh có độ màu tương tự với nhau hoặc tương đồng
với giá trị định sẵn, kết quả tạo thành là các vùng đối tượng. Các thuật toán và kỹ thuật
có thể kể đến là phân ngưỡng (thresholding), loang vùng (region growing), cắt/ ghép

histogram không gian màu HSV. Jiang cũng đề nghị một quy trình phân tách tế bào
trên không gian ảnh màu dựa trên kỹ thuật gom cụm theo không gian đặc điểm, kết hợp
với bộ lọc không gian kích thước và gom cụm đường phân nước.
Ongun [32]đã thực hiện quá trình phân tách tế bào bằng phép toán hình thái trước, sau
đó sử dụng kỹ thuật đường biên linh hoạt (active contour) để tìm ra giới hạn biên của
tế
bào. Thuật giải là chỉ áp dụng để phân tách các dạng tế bào đơn lẻ như tế bào bạch
cầu. Leyza phát triển tiếp công trình của Ongun, sử dụng các phép toán hình thái học
và khảo sát tính chất không gian kích thước để tăng mức độ chính xác của thuật toán
phân tách tế bào.
Ritter [33] giới thiệu một cách thức xác định đường biên các đối tượng sau đó sẽ thực
hiện phân tách tế bào theo vùng sử dụng phép loang (flooding). Trở ngại củ
a phương
pháp này là việc xác định điểm mấu chốt (seed) là dựa vào thông tin màu sắc – một yếu
tố có độ biến động cao.
3.2 Cácphương pháp phát hiện và phân loại ký sinh trùng
Không có nhiều công trình nghiên cứu về cách thức phát hiện và phân loại tế bào
nhiễm ký sinh trùng. Ba công trình của Tek [7], Ross [15], Di Ruberto [12] mô tả các
phương pháp về phân loại tế bào nhiễm ký sinh trùng. Hai công trình của Halim [16]
và MinhTam-Le [17] được sử dụng để phát hiện và phân biệt tế bào hồng cầu khỏe
mạnh và tế bào nhiễm bệnh. Các phương pháp phân tích hình ảnh cũng như phân tính
mẫu máu ở thực tế đều bắt đầu từ việc phân biệt kí sinh trùng trong các đối tượng có
nhuộm màu v
ới tế bào bạch cầu, tiểu cầu và artefact, rồi sau đó mới tiến hành phân loại
các loại ký sinh trùng cũng như thời kì phát triển của chúng trong chu kỳ sống. Ngoài
yếu tố về việc sử dụng bộ phân loại (classifier), thì việc lựa chọn đặc điểm và phương
pháp rút trích đặc trưng (feature extraction) là vấn đề quan tâm nhiều trong các công
trình nghiên cứu.
Di Ruberto [12] có cách phân loại bạch cầu và giao bào của kí sinh trùng dựa vào
thông tin diện tích. Tiếp theo, ông cũ

2. Phát hiện kí sinh trùng sốt rét trong tế bào hồng cầu
3. Phân loại ký sinh trùng và thời kì phát triển của chúng trong chu kỳ sống.
Bài toán này với bài toán 2. có thể gộm thành một bài toán chung.
25

Các hướng tiếp cận được trình bày ở hai phần trên cho thấy sự đa dạng về phương
pháp. Các kết quả của các công trình nghiên cứu nêu ra có mức độ tương đối cao, tuy
nhiên chưa có một so sách chính thức nào giữa các phương pháp. Mỗi công trình sử
dụng dữ liệu riêng của mình và chưa có dữ liệu chung. Ngoài ra dữ liệu cũng còn ở
mức hạn chế về loại ký sinh trùng, do vậy mà còn ít công trình trình bày về các phương
pháp phân loại ký sinh trùng. H
ầu hết các hướng tiếp cận đều sử dụng các thông tin cấp
thấp mức độ điểm ảnh và đường biên. Các công thức còn dựa vào nhiều yếu tố là bất
định hay ngưỡng cố định, nên khi có thay đổi trong dữ liệu sẽ xảy ra nhiều sự sai lệch.
Trong luận văn này, vấn đề phân tách tế bào hồng cầu được tập trung tìm hiểu và cải
tiến. Chúng tôi đề nghị mộ
t đặc trưng gọi là độ bao phủ. Đặc trưng này được tính toán
đơn giản cùng với việc tận dụng tối đa các thông tin có được trong hình ảnh sẽ giúp
cho việc phân tách được thực hiện nhanh chóng. Và kết quả của phần phân tách được
dùng để thử nghiệm một phương pháp phát hiện ký sinh trùng. Phương pháp này sử
dụng dữ liệu để huấn luyện và tìm ra hàm phân ngưỡng. Tuy nhiên, với đặc trưng đơn
giản, ph
ương pháp chỉ đáp ứng nhu đầu phát hiện được tế bào có nhiễm ký sinh trùng,
chưa thực hiện chức năng phân loại ký sinh trùng.

26

Chương 4.
Bài toán và Hướng tiếp cận
Nội dung của chương này trình bày, phân tích và đánh giá các hướng tiếp cận của

ng cầu có đặc điểm kính thước nhỏ hơn, hình dạng và màu sắc
tương tự nhau, mật độ cao và có nhiều khả năng chồng lắp lên nhau, thì các phương
pháp phân tách chưa đạt hiệu quả cao.
Để phân tách được tế bào nằm chồng nhau có những hướng tiếp cận được đề nghị như
sau:
1. Phương pháp toán học hình thái
2. Phương pháp đường phân nước
3. Phương pháp hình học – khảo sát
đường biên
4. Phương pháp phân tách dựa vào mô hình

Hình 4-1. Hình ảnh so sánh đặc điểm tế bào bạch cầu và hồng câu
Trong hình có 3 tế bào bạch cầu, chúng có màu sắc nổi trội, kích thước to gấp 3 lần
các tế bào hồng cầu xung quanh, các tế bào hồng cầu có kích thước nhỏ hơn và có
nhiều cụm tế bào nằm chồng lên nhau.
4.2.1 Phương pháp toán học hình thái
Phương pháp phổ biến, dễ cài đặt, mang tính chất nhanh gọn và được sử dụng rộng rãi
trong việc phân tách các đối tượng dựa trên thông tin hình dạng là phương pháp toán
28

học hình thái (mathematical morphology). Kỹ thuật này dựa trên lý thuyết và ý tưởng
của phép mở hình thái học (opening morphology).
Toán học hình thái dựa trên lý thuyết tập hợp [26], các phép toán này được thực hiện
trên hình ảnh nhị phân – tập hợp điểm ảnh trắng hoặc đen, mang giá trị cường độ sáng
tương ứng là 0 hoặc 1. Phép toán mở (opening) hình thái học được kết hợp bởi hai
phép toán cơ sở là phép lan (dilation) và phép co (erosion). Với công thức như sau:



A