Nâng cao hiệu quả tổng hợp hình ảnh y học theo tiếp cận tối ưu hoá

BỘ GIÁO DỤC VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ ĐÀO TẠO VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ----------------------------- Đinh Phú Hùng NÂNG CAO HIỆU QUẢ TỔNG HỢP HÌNH ẢNH Y HỌC THEO TIẾP CẬN TỐI ƯU HOÁ LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH Hà Nội - Năm 2024 BQ GIAO DUC vIEN HAN rAu KHoA Hec vA EAO TAO va cONc Nct-tp vrET NAM Hgc vrEN KHOA HQC VA CONC NGHE, Dinh Phf Htng uAxc cAo HxEU euA roNG Hqp niNH AxH y Hec THEO TIEP CAN TOI tIU UOA LUAN AN rrnu si xc.rNH KHoA Hgc vrAy riNn MI sii: 9 48 01 01 Xric nhfn cria Hoc viQn Ngucri huimg d6n I Ngudi hufng din 2 Khoa hgc vh ghi rd he ftn) (K!, ghi rd he ftn) KT. cv H KHOA HOC VA coNo Nexe guy€n.ThiTrung Hn NQi - Nim 2024 1 LOI CAM DOAN T6i xin cam doan lufln 6n: "Nflng cao hiQu qui t6ng hqp hinh inh y hgc theo ti6p c$n t6i uu ho6" ld c6ng kinh nghiOn cuu cria chinh minh dudi sg hu6ng ddn khoa hec cria tgp thd hrrdng d6n. LuQn 6n sri dung thdng tin trich ddn tu nhidu ngudn tham kh6o khric nhau vd c6c th6ng tin trich d6n ducJc ghi 16 ngudn g6c. Cric k6t qu6 nghidn cr?u cria t6i dugc c6ng b6 chung v6i c6c titc gitt khric dd duqc su nh6t tri cria d6ng tdc gih khi dua vdo lufln 6n.

Cdc s6 ligu, k6t qui duoc trinh biy trong luan 6n ld hodn todn trung thuc vd chua ttrng dugc c6ng b6 trong UAt ty mQt c6ng trinh nio kh6c ngodi c6c c6ng trinh c6ng b6 cria tdc giit. Lufln 6n dugc hodn thdnh kong thdi gian tdi ldm nghiCn criu sinh tai Hqc viOn Khoa hqc vd C6ng nghe, Vi0n Hdn l6m Khoa hqc vd COng nghQ Vi$t Nam. Hd N|| ngdy jl thdng 0l ndm 2024 Tdc gii lufn 6n Phf Htng ll ror cAvr ox , .i Ludn 6n tiOn si dugc thlrc hiQn tai Hgc viQn Khoa hqc vir C6ng nghQ, Vien Hin 16rn Khoa hoc vd C6ng nghQ Vi$t Nam (Vi$n HLKH&CN Viet Nam), duoi sp hu6ng d6n khoa hgc tqn tinh cira PGS. Nguy6n Long Giang vi TS.

Nguy6n Huy Dirc. T6c gi6 xin bny t6 long bi6t on chin thanh vlr sU kinh trgng sdu sic aOi vAi cac thAy trong Tap th6 hudng d6n khoa hgc, nhfrng n$Ioi khdng chi uuy6n d+t nhiAu ki5n thric quy bdu, kinh nghiQm nghiOn c*u khoa hoc rni con khuyi5n khich, dqng vi6n tric giA vugt qua nhetrg kh6 khln trong chuyOn rn6n vi cu$c sdng. Sy chuy6n nghi$p, nghiEm tuc trong nghi0n cr?u vir nhtrrg dinh huo"ng dring din cria c6c thAy ln ti6n dd quan trgng gi*p tdc gi6 c6 ducy. c nhfing k{it qun trinh bny trong lupn an niy.

T6c gi6 xin trin trgng c&m sn Ban l6nh dao ViQn Cdng ngh$ Th6ng tin, Ban Gi6m d6c Hqc vi$n Khoa hqc vi Cdng nghQ, Phong Ddo t4o, c6c Phong Ban chirc ning cria Hgc vi6n vi d{c bigt c6c nhd girio, nhd khoa hgc t4i ViQn HL KH&CN ViQt Nam d5 quan t6m giirp d6, tgo ruqi diAu kiQn thuan lqi vA co so vit ch6t, ngu6n hgc ligu vitcilcthri qrc hinh chinh cho tdc gi6 trong quri trinh lrgc tpp, nghi6n cuu vA hodn thinh lu4n 6n niy. Trong su6t thcyi gian hgc tdp vi nghiCn cuu tpi Hgc viQn Khoa hgc vd C6ng nghQ, ViQn HL KH&CN ViQt Nam, tirc gi6d6 nhan duo. c sy lr5 trq vA Ai chinh tu QuI pOi m*i S6ng t4o VinGroup (VinIF), ViQn Nghi6n cfru Dfr liQu l6n (VinBigData) th6ng qua Hsc b6ng ti6n si trong nudc ulm hqc 2A2l-2022. Qua dffy, t6c gii xin bny t6 sU bi6t m sdu sic vdi sy h6 trg kip thli cria Quy D6i racri S6ng t4o VinGroup dC tac gii c6 thiS todn t6.m tpp trung cho vi6c hgc t{p, nghiOn cuu vi dpt dugc c6c ktit qui tlong lu{n {n.

Tdc gi6 xin chin thdnh cim o:r tdi Ban Giarn hiQu Tnrong Eei hgc Thuli lgi, Khoa C6ng nghQ thdng tin (CNTT), BQ m6n Mang & An toirn th6ng tin vi cric d6ng nghiQp h'ong Khoa CNTT dE 1u6n dgng vi6n, gitip d0 tic gifr trong c6ng tdc dti tac gii chuyOn t6rn vio viQc nghi6n ciru vi hoin thinh hpn 6n. Eac biQt tic giitxiri dugc biy to long bii5t crn s6u sic tdi 85, Mq, vi cdc thinh vi6n trong gia dinh, nh*ng ngucri d5 1u6n dQng vi6n vi truydn cim himg cho t6c gi6 trong sutit qud trinh nghidn cuu. Hd NAI ngdy 3l thdng 0I ndm 2024 Tdc gii lufn 6n Din Phf Htng iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .ii MỤC LỤC. iii Danh mục các từ viết tắt.

v Danh mục các bảng .vii Danh mục hình vẽ. viii MỞ ĐẦU. TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN TỔNG HỢP HÌNH ẢNH VÀ MỘT SỐ KIẾN THỨC NỀN TẢNG. Tổng quan các nghiên cứu tổng hợp hình ảnh.

Các cách tiếp cận truyền thống. Các cách tiếp cận dựa trên học sâu. Một số hạn chế của các phương pháp tổng hợp hình ảnh và giải pháp. Hạn chế liên quan đến chất lượng ảnh.

Hạn chế liên quan đến phương pháp tổng hợp ảnh. Kiến thức nền tảng. Giới thiệu về thuật toán Meta-heuristic. Hàm năng lượng cục bộ (LEF).

Thuật toán FR_PCO. Cấu trúc Tensor và toán tử phát hiện đặc trưng. Bộ lọc hướng dẫn quay vòng (RGF). Bộ lọc đường cong trung bình có trọng số (WMCF).

Cân bằng biểu đồ xám thích nghi giới hạn độ tương phản (CLAHE). Toán tử phát hiện biên Laplace (LED). Bộ lọc khuếch tán dị hướng (ADF). Phục hồi hình ảnh dựa trên tổng biến thiên (TVIR).

Chỉ số đánh giá. Chỉ số cường độ sáng. Chỉ số tương phản. Chỉ số lượng thông tin.

Chỉ số độ sắc nét. Chỉ số bảo toàn thông tin. Chỉ số thông tin tương hỗ. Chỉ số độ tương đồng dựa trên đặc trưng.

Kết luận chương 1. NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HÌNH ẢNH DỰA TRÊN PHÂN RÃ BA THÀNH PHẦN VÀ THUẬT TOÁN MPA. Đề xuất phương pháp nâng cao chất lượng ảnh. Đề xuất thuật toán phân rã hình ảnh ba thành phần.

Thiết kế hàm mục tiêu. Phương pháp nâng cao chất lượng ảnh IE_TCID_MPA. Độ phức tạp tính toán của thuật toán IE_TCID_MPA. Thực nghiệm và đánh giá.

Dữ liệu thực nghiệm. Thiết lập thực nghiệm. Kết quả thực nghiệm. Kết luận chương 2.

TỔNG HỢP ẢNH DỰA TRÊN THUẬT TOÁN TỔNG HỢP THÍCH NGHI KẾT HỢP VỚI CÁC BIẾN THỂ CỦA HÀM NĂNG LƯỢNG CỤC BỘ. Đề xuất thuật toán tổng hợp cho thành phần chi tiết (FM_CVLEF). Cải thiện đặc trưng cấu trúc Tensor bởi hàm năng lượng cục bộ. Thuật toán FM_CVLEF.

Đề xuất thuật toán tổng hợp cho thành phần cơ sở (AFM_MPA). Thiết kế hàm mục tiêu. Thuật toán AFM_MPA. Đề xuất phương pháp tổng hợp hình ảnh.

Thuật toán phân rã hình ảnh ba thành phần (TCID). Phương pháp tổng hợp ảnh AFM_CVLEF. Độ phức tạp tính toán của thuật toán AFM_CVLEF. Thực nghiệm và đánh giá.

Dữ liệu thực nghiệm. Thiết lập thực nghiệm. Kết quả thực nghiệm. Kết luận chương 3.

97 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ. 99 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 100 v Danh mục các từ viết tắt Viết tắt Tiếng anh Diễn giải Image fusion methods based on Thuật toán tổng hợp hình ảnh adaptive fusion methods and dựa trên phương pháp tổng AFM_CVLEF combining variations of the local hợp thích nghi và các biến thể energy function của hàm năng lượng cục bộ Thuật toán tổng hợp thích Adaptive fusion methods based AFM_MPA nghi dựa trên thuật toán tối on MPA algorithm ưu hoá MPA Brightness preserving bi- Cân bằng hai biểu đồ mức BBHE histogram equalization xám bảo toàn độ sáng Cân bằng biểu đồ mức xám Brightness preserving bi-level BPFHE mờ hai mức bảo toàn cường fuzzy histogram equalization độ sáng Cân bằng biểu đồ mức xám Contrast Limited Adaptive CLAHE thích nghi giới hạn độ tương Histogram Equalization phản Coupled Neural P Systems in Các hệ thống P thần kinh kết CNPS-NSST Nonsubsampled Shearlet hợp trong miền NSST Transform Domain CRT Contourlet transform Biến đổi Contourlet Trích xuất độ tương phản và CSE Contrast and structure extraction cấu trúc CT Computed Tomography Ảnh chụp cắt lớp vi tính CVT Curvelet transform Biến đổi Curvelet Cân bằng biểu đồ mức xám DHE Dynamic histogram equalization động Dual-Tree Complex Wavelet Biến đổi Wavelet phức hợp DT-CWT Transform cây kép Dynamic threshold neural P Các hệ thống P thần kinh DTNP-NSCT systems in nonsubsampled ngưỡng động trong miền contourlet transform NSCT Dynamic threshold neural P Hệ thống P nơ-ron ngưỡng DTNPS systems động. DWT Discrete wavelet transform Biến đổi Wavelet rời rạc Fusion methods based on Thuật toán tổng hợp dựa trên FM_CVLEF combining variations of the local kết hợp các biến thể của hàm energy function năng lượng cục bộ Generative Adversarial GAN Mạng đối kháng sinh Networks vi Image enhancement method Thuật toán nâng cao chất based on three-component image lượng ảnh dựa trên phân dã IE_TCID_MPA decomposition and the MPA ảnh ba thành phần và thuật algorithm toán MPA Joint bilateral filter and local Bộ lọc hai chiều đồng thời và JBF-LGE gradient energy năng lượng gradient cục bộ Thuật toán động vật biển ăn MPA Marine predators algorithm thịt MRI Magnetic Resonance Imaging Ảnh cộng hưởng từ MSGA Multi-scale geometric analysis Phân tích hình học đa tỉ lệ MST Multi-scale transform Biến đổi đa tỉ lệ Non-Parametric Modified Cân bằng biểu đồ mức xám NMHE Histogram Equalization được sửa đổi phi tham số Nonsubsampled Contourlet Biến đổi Contourlet không NSCT Transform lấy mẫu con Nonsubsampled Shearlet Biến đổi Shearlet không lấy NSST Transform mẫu con A phase congruency and local Đồng dư pha và năng lượng PC-LLE-NSCT laplacian energy in NSCT laplace cục bộ trong miền domain NSCT Ảnh chụp cắt lớp phát xạ PET Positron Emission Tomography Positron Single Photon Emission SPECT Ảnh chụp cắt lớp đơn Photon Computed Tomography SR Sparse representation Biểu diễn thưa ST Shearlet transform Biến đổi Shearlet Stationary wavelet SWT Biến đổi Wavelet tĩnh decomposition Three-component image Phân rã hình ảnh ba thành TCID decomposition phần Three-layer decomposition and Phân rã ba lớp và biểu diễn TLD-SR sparse representation thưa vii Danh mục các bảng Bảng 2.

Một số thuật toán tối ưu. Một số thuật toán nâng cao chất lượng ảnh. Một số thuật toán tổng hợp hình ảnh y học. Bốn chỉ số đánh giá từ 30 lần chạy độc lập trên tập dữ liệu D2 (70T).

Bốn chỉ số đánh giá từ 30 lần chạy độc lập trên tập dữ liệu D2 (70S). Bốn chỉ số đánh giá từ 30 lần chạy độc lập trên tập dữ liệu D2 (70C). Giá trị p-values từ kiểm định thống kê Wilcoxon. Các chỉ số đánh giá từ các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh trên tập D0.

Các chỉ số đánh giá từ các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh trên tập D1. Các tham số tối ưu thu được trên hai tập dữ liệu D0 và D1. Thời gian chạy trung bình của các thuật toán trên tập D1. Các chỉ số đánh giá trước và sau tăng cường ảnh trên tập D3 (T).