Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Nguyễn Thị Hồng MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG
ẢNH Y HỌC
LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC MÁY TÍNH.
1.1.
Những vẫn đề cơ bản về xử lý ảnh
3 1.1.1.
Giới thiệu
3 1.1.2.
Khái niệm và các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
8 1.1.3.
Một số định dạng ảnh cơ bản
11
1.2.
Xử lý ảnh y học
14 1.2.1.
Giới thiệu về xử lý ảnh y học
14
1.2.3.1. Chuẩn DICOM
25
1.2.3.2. Chuẩn PACS
26
Chƣơng 2.
Một số phƣơng pháp nâng cao chất lƣợng ảnh y học
32
2.1.
Các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh cơ bản
32 2.1.1
Các kỹ thuật không phụ thuộc không gian
32
2.1.1.1. Tăng giảm độ sáng
32
2.1.1.2. Tách ngưỡng
33
2.1.2.1. Lọc trung vị
35
2.1.2.2. Lọc trung bình
36
2.1.2.3. Lọc trung bình theo giá trị k gần nhất
37
2.2.
Một số kỹ thuật chọn lọc nâng cao chất lượng ảnh y học
37 2.2.1.
Khử nhiễu ảnh y học
38
2.2.1.1. Kỹ thuật lọc trung vị (median filter)
39
50
2.2.3.2. Quy trình phát hiện biên trực tiếp
51
2.2.3.3. Phương pháp Gradient
52
2.2.3.4. Phương pháp Laplace
55
Chƣơng 3.
Cài đặt chƣơng trình thử nghiệm một số chức năng nâng
cao chất lƣợng ảnh y học
58
3.1.
Giới thiệu chương trình
58
3.2
Giao diện và chức năng của chương trình
58
3.3.
Các kết quả thực nghiệm
2.
DICOM
Digital Imaging and
Communications in
Medicine
Số hóa và truyền ảnh y tế
4.
WWW
World Wide Web
Mạng toàn cầu
5.
HTTP
Hypertext Transfer Protocol
Giao thức truyền văn bản
siêu liên kết
6.
CT
Computed Tomography
Chụp cắt lớp
7.
MRI
Magnetic Resonance
Imaging
Hình ảnh chụp cộng hưởng
từ hạt nhân
8.
SPECT
Single Photon Emission
Computed Tomography
Hình 2.2. Ảnh X-quang tuyến vú trước (a) và sau (b) khi nâng cao độ tương
phản bằng cân bằng Histogram 48
Hình 2.3. Ảnh nguyên bản (X-quang) 49
Hình 2.4. Ảnh thực hiện Retinex 40
Hình 2.5. Ảnh nguyên bản ( CT) 50
Hình 2.6. Ảnh thực hiện Retinex 50
Hình 3.1. Giao diện chương trình với chức năng Tập tin 59
Hình 3.2. Chức năng Các bộ lọc xử lý 59
Hình 3.3. Chức năng Tăng độ tương phản 60
Hình 3.4. Chức năng Nổi biên ảnh 60
Hình 3.5. Kết quả kỹ thuật nổi biên Gradient 62
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
5
MỞ ĐẦU
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một
chuyên ngành mới mẻ so với nhiều ngành khác nhưng tốc độ phát triển của nó
rất nhanh và có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khoa học, đời sống. Trong
thiên văn học, xử lý ảnh giúp các nhà khoa học thu thập và phân tích hình ảnh
vũ trụ; trong địa lý, người ta có thể dựa vào xử lý ảnh để lập chính xác các bản
đồ địa hình, địa giới; nén ảnh rất cần thiết cho lĩnh vực thông tin và truyền
thông; kỹ thuật nhận dạng ảnh được dùng nhiều trong các lĩnh vực liên quan đến
quản lý kinh tế, quân sự; trong y học, xử lý ảnh hỗ trợ tốt cho việc chuẩn đoán
các bệnh về khối u, xương, mạch, ung thư…
Hiện nay, xử lý ảnh là một trong những yếu tố quyết định trong khoa học
và kỹ thuật, tuy nhiên trong quá trình thu nhận ảnh, ảnh thu được phần nhiều có
chất lượng không được như ý muốn. Đặc biệt đối với ảnh y học do đặc trưng
thường chụp các bộ phận bên trong cơ thể người bằng các thiết bị đặc biệt,
chuyên dụng như máy chụp X-quang, máy chụp CT, máy siêu âm nên thường bị
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
7
CHƢƠNG 1. GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ ẢNH Y HỌC
1.1. NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH
1.1.1. Giới thiệu
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một
ngành khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát
triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt
là máy tính chuyên dụng riêng cho nó.
Xử lý ảnh được nghiên cứu, tìm hiểu và giảng dạy ở bậc đại học ở nước ta
khoảng hơn chục năm nay. Đây là một ngành liên quan đến nhiều lĩnh vực và
cần nhiều kiến thức cơ sở khác. Đầu tiên phải kể đến Xử lý tín hiệu số là một
môn học hết sức cơ bản cho xử lý tín hiệu chung, các khái niệm về tích chập,
phép biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, các bộ lọc hữu hạn… Thứ hai, các công
cụ toán như Đại số tuyến tính, xác xuất, thống kê. Một số kiến thức cần thiết như
Trí tuệ nhân tao, Mạng nơ ron nhân tạo cũng được đề cập trong quá trình phân
tích và nhận dạng ảnh.
Sơ đồ này bao gồm các thành phần sau:
a) Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition)
Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng. Thường ảnh nhận qua
camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
9
25 dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD – Change Coupled
Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh.
Camera thường dùng là loại quét dòng ; ảnh tạo ra có dạng hai chiều. Chất
lượng một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh
sáng, phong cảnh)
b) Tiền xử lý (Image Preprocessing)
Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ
tiền xử lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc
nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn.
c) Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh
Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu
diễn phân tích, nhận dạng ảnh. Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên
phong bì thư cho mục đích phân loại phẩm, cần chia các câu, chữ về địa chỉ hoặc
tên người thành các từ, các chữ, các số (hoặc các vạch) riêng biệt để nhận dạng.
Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất
độ chính xác của ảnh. Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn
này.
d) Biểu diễn ảnh (Image Representation)
Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân
đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận. Việc biến đổi các số liệu này
thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn
g) Mô tả (biểu diễn ảnh)
Từ Hình 1.1, ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hoặc chuyển sang
các khâu tiếp theo để phân tích. Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô, đòi hỏi
dung lượng bộ nhớ cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng và công
nghệ. Thông thường, các ảnh thô đó được đặc tả (biểu diễn) lại (hay đơn giản là
mã hoá) theo các đặc điểm của ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh (Image
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
11
Features) như: biên ảnh (Boundary/Egde), vùng ảnh (Region). Một số phương
pháp biểu diễn thường dùng:
• Biểu diễn bằng mã chạy (Run-Length Code)
• Biểu diễn bằng mã xích (Chaine -Code)
• Biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad-Tree Code)
Trên đây là các thành phần cơ bản trong các khâu xử lý ảnh. Trong thực tế,
các quá trình sử dụng ảnh số không nhất thiết phải qua hết các khâu đó tùy theo
đặc điểm ứng dụng. Hình 1.2 cho sơ đồ phân tích và xử lý ảnh và lưu đồ thông
tin giữa các khối một cách khá đầy đủ. Ảnh sau khi được số hóa được nén, lưu
lại để truyền cho các hệ thống khác sử dụng hoặc để xử lý tiếp theo. Mặt khác,
ảnh sau khi số hóa có thể bỏ qua công đoạn nâng cao chất lượng (khi ảnh đủ
chất lượng theo một yêu cầu nào đó) để chuyển tới khâu phân đoạn hoặc bỏ tiếp
khâu phân đoạn chuyển trực tiếp tới khâu trích chọn đặc trưng. Hình 1.2 cũng
chia các nhánh song song như: nâng cao chất lượng ảnh có hai nhánh phân biệt:
nâng cao chất lượng ảnh (tăng độ sáng, độ tương phản, lọc nhiễu…) hoặc khôi
phục ảnh (hồi phục lại ảnh thật khi ảnh nhận được bị méo) v.v…
Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor)
là một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 320 điểm chiều dọc * 200 điểm
ảnh (320*200). Rõ ràng, cùng màn hình CGA 12” ta nhận thấy mịn hơn màn
hình CGA 17” độ phân giải 320*200. Lý do: cùng một mật độ (độ phân giải)
nhưng diện tích màn hình rộng hơn thì độ mịn (liên tục của các điểm) kém hơn.
1.1.2.3. Mức xám của ảnh
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
13
Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm ảnh và
độ xám của nó. Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng
giá trị số điểm đó. Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256
(Mức 256 là mức phổ dụng. Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để
biểu diễn mức xám: Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 2
8
=256 mức, tức là từ 0
đến 255).
Ảnh đen trắng là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức
xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau. Ảnh nhị phân là ảnh chỉ có 2 mức đen
trắng phân biệt tức dùng 1 bit mô tả 2 mức khác nhau, nói cách khác: mỗi điểm
ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1. Ảnh màu được tạo lập trong khuôn
khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên thế giới màu, người ta
thường dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó các giá trị màu: 28*3=224 ≈ 16,7
triệu màu.
1.1.2.4. Ảnh số
Ảnh số là tập hợp các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh
gần với ảnh thật.
1.1.2.5 Quan hệ giữa các điểm ảnh
* Liên kết m (liên kết hỗn hợp): Hai điểm ảnh p và q với các giá trị cường
độ sáng V được nói là liên kết m nếu.
1. q thuộc N4(p) hoặc
2. q thuộc NP(p)
c) Đo khoảng cách giữa các điểm ảnh.
(x -1, y-1) (x, y-1) (x+1, y-1)
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
15
(x -1, y) (x, y) (x+1, y)
(x-1, y+1) (x, y+1) (x+1, y+1)
Định nghĩa: Khoảng cách D(p, q) giữa hai điểm ảnh p toạ độ (x, y), q toạ độ
(s, t) là hàm khoảng cách (Distance) hoặc Metric nếu:
1. D(p,q) ≥ 0 (Với D(p,q)=0 nếu và chỉ nếu p=q)
2. D(p,q) = D(q,p)
3. D(p,z) ≤ D(p,q) + D(q,z); z là một điểm ảnh khác.
Khoảng cách Euclide: Khoảng cách Euclide giữa hai điểm ảnh p(x, y) và
q(s, t) được định nghĩa như sau:
Khoảng cách khối: Khoảng cách D4(p, q) được gọi là khoảng cách khối đồ
thị (City-Block Distance) và được xác định như sau:
Giá trị khoảng cách giữa các điểm ảnh r: giá trị bán kính r giữa điểm ảnh từ
tâm điểm ảnh đến tâm điểm ảnh q khác. Ví dụ: Màn hình CGA 12” (12”*2,54cm
= 30,48cm=304,8mm) độ phân giải 320*200; tỷ lệ 4/3 (Chiều dài/Chiều rộng).
Theo định lý Pitago về tam giác vuông, đường chéo sẽ lấy tỷ lệ 5 phần (5/4/3:
đường chéo/chiều dài/chiều rộng màn hình); khi đó độ dài thật là (305/244/183)
chiều rộng màn hình 183mm ứng với màn hình CGA 200 điểm ảnh theo chiều
dọc.
hiểu là một mã chỉ ra định dạng ảnh và đời (version) của nó) mong muốn. Dựa
vào thông tin điều khiển, ta xác định đựợc vị trí bảng màu và đọc nó vào bộ nhớ.
Cuối cùng, ta đọc phần dữ liệu nén.
Sau khi đọc xong các khối dữ liệu ảnh vào bộ nhớ ta tiến hành nén dữ liệu
ảnh. Căn cứ vào phương pháp nén chỉ ra trong phần Header ta giải mã được ảnh.
Cuối cùng là khâu hiện ảnh. Dựa vào số liệu ảnh đã giải nén, vị trí và kích thước
ảnh, cùng sự trợ giúp của bảng màu ảnh được hiện lên trên màn hình.
1.1.3.2. Các định dạng ảnh cơ bản:
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
17
Có rất nhiều định dạng cho ảnh, ở đây chúng ta chỉ đề cập đến vài định dạng
thông thường và hay dùng:
- IMG( Image Graphics) : Là ảnh đen trắng, phần đầu của ảnh có 16 byte
chứa các thông tin cần thiết, ảnh IMG được nén theo từng dòng. Mỗi dòng bao
gồm các gói ( pack). Các dòng giống nhau cũng nén thành một gói.
- BMP: (Windows Bitmap) Đặc điểm nổi bật nhất của định dạng BMP là tập
tin hình ảnh thường không được nén bằng bất kỳ thuật toán nào. Khi lưu ảnh,
các điểm ảnh được ghi trực tiếp vào tập tin - một điểm ảnh sẽ được mô tả bởi
một hay nhiều byte tùy thuộc vào giá trị n của ảnh. Do đó, một hình ảnh lưu
dưới dạng BMP thường có kích cỡ rất lớn, gấp nhiều lần so với các ảnh được
nén (chẳng hạn GIF, JPEG hay PNG).
- GIF : (Graphics Interchange Format) : Định dạng trao đổi hình ảnh) là 1
định dạng ảnh quản lý không quá 256 màu cho 1 ảnh tĩnh cũng như từng khuôn
hình cho các ảnh động, được dùng rộng rãi trên WWW do dùng kỹ thuật nén bảo
toàn LZW làm giảm kích thước file mà không làm thất thoát dữ liệu. Do giới
hạn về màu sắc nên thường được dùng cho các hình vẽ nét, sơ đồ vốn không cần
dùng đến dải 16 triệu màu và không phù hợp để lưu các ảnh chụp.
- PNG : (Portable Net Graphics) là định dạng ảnh có nhiều đặc điểm giống
1.2.1. Giới thiệu về xử lý ảnh y học
Các thực thể tạo ảnh y học (medical imaging modallity) khác nhau cung cấp
các thông tin đặc tính riêng biệt về các cơ quan bên trong hay của các tổ chức
mô của cơ thể. Độ tương phản và độ nhìn thấy của ảnh y học phụ thuộc vào thực
thể tạo ảnh, hàm đáp ứng cũng như phụ thuộc vào các vùng bệnh lý của bệnh
nhân. Ví dụ cụ thể như khi thăm khám vết rạn cơ thể ở khung xương sườn bằng
chụp X-quang ngực thì cần nhìn rõ cấu trúc xương cứng, muốn kiểm tra khả
năng có bị ung thư vú hay không thông qua phim chụp X-quang vú thì lại cần
thấy rõ sự vi vôi hoá, các khối bất thường, các cấu trúc mô mềm…Do vậy, mục
tiêu của tạo ảnh và xử lý ảnh y học là thu nhận và xử lý các thông tin hữu ích
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
19
về các cơ quan sinh lý hay các cơ quan của cơ thể bằng cách sử dụng các nguồn
năng lượng để phục vụ cho việc chẩn đoán bệnh .
Các phương pháp chẩn đoán hình ảnh rất phong phú, như chẩn đoán qua
hình ảnh X quang ( X-ray), hình ảnh siêu âm (Ultrasound), siêu âm - Doppler
màu, hình ảnh nội soi (mà thông dụng là nội soi tiêu hoá và nội soi tiết niệu)
hình ảnh chụp cắt lớp vi tính (Computed Tomography Scanner- CT. Scanner),
hình ảnh chụp cộng hưởng từ hạt nhân (Magnetic Resonance Imaging- MRI),
hình ảnh y học hạt nhân ( SPECT, PET)…
Các thực thể tạo ảnh y học được phân chia chủ yếu theo 3 dạng : nguồn
năng lượng bên trong, nguồn năng lượng bên ngoài và kết hợp cả hai, thể hiện
theo sơ đồ sau:
Hình 1.3. Phân chia các loại ảnh y học theo nguồn năng lượng tạo thành
Nguyên lý tạo ảnh được sử dụng để thu được dữ liệu thông qua các máy
chuyên dụng. Với ảnh 2 chiều của vật thể ảnh được tạo qua các dụng cụ quang
học như camera hay kính hiển vi , ảnh 2 chiều hay 3 chiều của một tổ chức
Y học hiện đại chẩn đoán bệnh dựa vào các triệu chứng lâm sàng (chẩn đoán
lâm sàng) và các triệu chứng cận lâm sàng (chẩn đoán cận lâm sàng). Trong
chẩn đoán cận lâm sàng thì chẩn đoán dựa trên hình ảnh thu được từ các thiết bị,
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
21
máy y tế (chẩn đoán hình ảnh) ngày càng chiếm một vai trò quan trọng, nhất là
ngày nay với sự trợ giúp của các thiết bị, máy y tế hiện đại, công nghệ cao có
các phần mềm tin học hỗ trợ khiến cho hình ánh rõ nét và chính xác hơn.
Chẩn đoán hình ảnh đã góp phần quan trọng nâng cao tính chính xác, kịp
thời và hiệu quả cao trong chẩn đoán bệnh. Như dựa trên hình ảnh siêu âm,
người thầy thuốc có thể đo được tương đối chính xác kích thước các tạng đặc
trong ổ bụng (gan, lách, thận, tuỵ, ) và phát hiện các khối bất thường nếu có.
Từ hình ảnh siêu âm tim có thể xác định cấu trúc, kích thước các buồng tim, van
tim và các mạch máu lớn. Trong sản khoa, siêu âm giúp xác định và theo dõi sự
phát triển của thai nhi trong bụng mẹ; hình ảnh CT Scanner giúp thầy thuốc xác
định được một số bệnh lý ở sọ não, đặc biệt là xác định máu tụ nội sọ, khối u
não; chụp cộng hưởng từ hạt nhân xác định chính xác hơn các hình thái và các
khối bất thường trong cơ thể (nếu có).
Các thiết bị và máy y tế về chẩn đoán hình ảnh ngày càng ứng dụng nhiều
hơn về công nghệ thông tin, các phần mềm cho các máy Y tế ngày càng được
nâng cấp, nhất là khi kỹ thuật số ra đời và phát triển đã ghi nhận và phân tích tín
hiệu rất tốt, cho hình ảnh sâu hơn, chất lượng ảnh tốt hơn.
Như đã nêu trên, các phương pháp chẩn đoán hình ảnh rất phong phú, như
chẩn đoán qua hình ảnh X quang, hình ảnh siêu âm, siêu âm - Doppler màu, hình
ảnh nội soi (mà thông dụng là nội soi tiêu hoá và nội soi tiết niệu) hình ảnh chụp
cắt lớp vi tính (Computed Tomography Scanner- CT. Scanner), hình ảnh chụp
cộng hưởng từ hạt nhân (Magnetic Resonance Imaging-MRI) Ta sẽ tìm hiểu
một số phương pháp chẩn đoán hình ảnh thông dụng dưới đây. 1.2.2.1. Hình
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
23 Hình 1.4. Ảnh X-quang cột sống
1.2.2.2. Hình ảnh siêu âm (Ultrasound)
Siêu âm là một phương pháp khảo sát hình ảnh học bằng cách cho một phần
của cơ thể tiếp xúc với sóng âm có tần số cao để tạo ra hình ảnh bên trong cơ
thể. Trong siêu âm, đầu dò vừa phát sóng âm vừa ghi nhận sóng dội trở lại. Khi
đầu dò được ấn vào da, nó sẽ truyền những xung nhỏ của các sóng âm có tần số
cao không nghe được đi vào cơ thể. Khi sóng âm dội lại từ các nội tạng bên
trong cơ thể, dịch và mô, một microphone rất nhạy cảm của đầu dò sẽ ghi nhận
lại những thay đổi nhỏ trong cao độ và hướng của âm. Những tín hiệu sóng này
sẽ được đo đạc ngay lập tức và thể hiện bằng máy vi tính bằng cách tạo ra những
hình ảnh theo thời gian thực ở màn hình. Một hoặc nhiều khung hình sẽ được
chụp lại làm hình tĩnh Siêu âm không sử dụng các phóng xạ ion hóa (như X
quang). Do hình ảnh siêu âm được ghi nhận theo thời gian thực nên nó có thể
cho thấy hình ảnh cấu trúc và sự chuyển động của các bộ phận bên trong cơ thể
kể cả hình ảnh dòng máu đang chảy trong các mạch máu.
Siêu âm là một khảo sát y học không xâm lấn (không gây chảy máu) giúp
cho các bác sĩ có thể chẩn đoán và điều trị bệnh.Siêu âm quy ước tạo ra những
hình ảnh các lát cắt mỏng và phẳng của cơ thể. Những tiến bộ trong kỹ thuật
siêu âm bao gồm siêu âm 3 chiều (siêu âm 3D) có khả năng tái tạo lại dữ liệu thu
nhận được từ sóng âm thành hình ảnh 3 chiều. Siêu âm 4 chiều (siêu âm 4D) là
thống cảm biến bộ phận ghi nhận tia X còn lại sau khi đi qua phần cơ thể khảo
sát để dựng hình. Hình ảnh CT Scanner gần giống hình ảnh giải phẫu, có độ ly
giải và tương phản cao.
CT là từ viết tắt của thuật ngữ Computed Tomography. Tomography là
phương pháp chụp ảnh cắt lớp; Computed Tomography mang ý nghĩa là chụp
cắt lớp với sự hỗ trợ của máy tính. Đây là phương pháp tạo ảnh dựa vào tính
Copyright: Tài liệu đại học ©