Luận án nghiên cứu một số phương pháp phân cụm bán giám sát mờ trong ph

MỞ ĐẦU Phân đoạn ảnh là chia nhỏ một ảnh thành các vùng đồng nhất cấu tạo nên ảnh hoặc các đối tƣợng [17], [52]. Phân đoạn ảnh thƣờng đƣợc sử dụng để xác định vị trí đối tƣợng (chẳng hạn nhƣ các loại cây trồng, khu vực đô thị, rừng của một hình ảnh vệ tinh, v.) và các đƣờng biên, ranh giới (đƣờng thẳng, đƣờng cong, v. Với ảnh nha khoa thì mục đích của phân đoạn ảnh nha khoa là bƣớc xử lý quan trọng trong nha khoa thực hành nhằm hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán một cách hiệu quả các bệnh quanh răng. Ảnh X-quang nha khoa gồm 3 phần chính [54]: i) Phần răng: phần có độ xám cao và là phần ta nhìn thấy rõ nhất trên ảnh; ii) Phần cấu trúc răng: là phần có độ xám trung bình gồm lợi răng, xƣơng, phần khác (tủy, xi măng v.); iii) Phần nền: là phần có giá trị độ xám nhỏ nhất, là nền tảng của cấu trúc răng.

Với cấu trúc của ảnh X-quang nha khoa thì việc phân đoạn ảnh phức tạp hơn phân đoạn ảnh thông thƣờng [70]. Bài toán phân đoạn ảnh nha khoa đã đƣợc sử dụng để hỗ trợ việc chẩn đoán bệnh nha khoa và dự đoán tuổi nha khoa [51]. Đồng thời, phân đoạn ảnh nha khoa mang lại những thông tin có giá trị cho nha sĩ trong quá trình phân tích các thông tin từ một hình ảnh [51]. Liên quan đến độ chính xác của phân đoạn ảnh nha khoa, có các phƣơng pháp học máy khác nhau đƣợc áp dụng [30], [35].

Kết quả phân đoạn ảnh nha khoa còn cung cấp thêm các thông tin cho các nha sỹ trong quá trình chẩn đoán bệnh, giúp các nha sỹ chẩn đoán bệnh chính xác và hiệu quả hơn. Với bài toán phân đoạn ảnh nha khoa, các nghiên cứu trƣớc đây đã đƣa ra các kỹ thuật phân đoạn nhƣ phân đoạn ảnh dựa trên phân ngƣỡng [21], [27], phân đoạn ảnh dựa trên phân cụm [44], [70]. Tuy nhiên các phƣơng pháp này thƣờng gặp vấn đề khi xác định tham số ngƣỡng hay biên chung của các mẫu răng và phƣơng pháp phân cụm mờ đƣợc cho là xử lý tốt hơn [59]. 1 Trong phân cụm rõ, dữ liệu đƣợc chia vào các nhóm, trong đó mỗi điểm dữ liệu thuộc vào chính xác một cụm [10].

Trong phân cụm mờ, mỗi điểm dữ liệu có thể thuộc vào nhiều hơn một cụm với độ thuộc tƣơng ứng [10]. Khi đó, tƣơng ứng với các điểm dữ liệu là ma trận độ thuộc, với giá trị của các phần tử trong ma trận chỉ ra mức độ các điểm dữ liệu thuộc vào các cụm khác nhau [10]. Các phƣơng pháp phân cụm mờ đƣợc sử dụng nhiều trong các bài toán nhận dạng mẫu, phát hiện tri thức từ các cơ sở dữ liệu, đánh giá rủi ro và nó có ứng dụng nhiều trong phân đoạn ảnh. Trong các nghiên cứu gần đây việc sử dụng các thông tin bổ trợ cung cấp bởi ngƣời dùng đƣợc gắn với đầu vào trong phân cụm mờ để hƣớng dẫn, giám sát và điều khiển quá trình phân cụm.

Các thuật toán phân cụm mờ kết hợp với các thông tin bổ trợ do ngƣời dùng xác định trƣớc hình thành lên nhóm các thuật toán phân cụm bán giám sát mờ [23]. Một số nghiên cứu gần đây cho thấy các thuật toán phân cụm bán giám sát mờ rất hiệu quả trong nhiều lĩnh vực nhƣ xử lý ảnh [16], [31], [49], nhận dạng mẫu, nhận dạng khuôn mặt [5], [33], đánh giá rủi ro [15], dự báo phá sản [36]. Đặc biệt là trong xử lý ảnh với các ảnh màu và ảnh y học. Cũng đã có một số kết quả đƣợc đƣa ra cho bài toán phân đoạn ảnh nha khoa nhƣ sử dụng các đặc trƣng của ảnh nha khoa nhƣ cấu trúc ảnh, màu sắc, hình dáng trong quá trình phân đoạn gồm phƣơng pháp lấy ngƣỡng [21], [27], phƣơng pháp phân cụm [70].

Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, chƣa có kết quả nào của phân cụm bán giám sát mờ đƣợc áp dụng cho các ảnh X-quang nói chung và ảnh X-quang nha khoa nói riêng. Các nghiên cứu trƣớc cũng đã sử dụng phân cụm mờ cùng với các đặc trƣng của ảnh nha khoa nhƣng chƣa khai thác thông tin không gian của ảnh. Nội dung nghiên cứu chính của luận án tập trung vào việc đề xuất, cải tiến các kỹ thuật phân đoạn ảnh bằng thuật toán phân cụm bán giám sát mờ. Trong quá trình phân đoạn ảnh nha khoa, các kỹ thuật phân cụm mờ (FCM) [10], phân cụm bán giám sát mờ (eSFCM) [67] và kỹ thuật tách ngƣỡng Otsu [43] là các kỹ thuật 2 cơ bản làm tiền đề cho các phƣơng pháp mới đƣợc đề xuất trong luận án.

Trong các phƣơng pháp mới trình bày trong luận án, thông tin bổ trợ đƣợc xác định là ma trận độ thuộc của thuật toán phân cụm mờ FCM kết hợp với các thông tin đặc trƣng của ảnh nha khoa. Đây là một cách tiếp cận mới mà các phƣơng pháp trƣớc đó chƣa đề cập đến. Đồng thời, luận án trình bày một số cách xác định thông tin bổ trợ phù hợp ứng với từng đối tƣợng đầu vào khác nhau. Từ đó thực hiện việc cài đặt và đánh giá các đề xuất trên máy tính.

Mục tiêu nghiên cứu: Nghiên cứu các thuật toán phân cụm bán giám sát mờ vào phân đoạn ảnh. Phát triển các nghiên cứu đề xuất cải tiến các phƣơng pháp phân cụm bán giám sát mờ cho phân đoạn ảnh nha khoa. Các thuật toán cải tiến đƣợc đề xuất dựa trên các thông tin không gian đặc trƣng của ảnh nha khoa nhằm mục đích nâng cao chất lƣợng phân cụm của các thuật toán phân cụm bán giám sát mờ áp dụng với bài toán phân đoạn ảnh nha khoa. Với mục tiêu nghiên cứu ở trên luận án đã thu đƣợc một số đóng góp mới nhƣ sau:  Luận án đã nghiên cứu phát triển các thuật toán phân cụm bán giám sát mờ trong phân đoạn ảnh nha khoa, cụ thể: - Đề xuất các phƣơng pháp phân đoạn ảnh nha khoa dựa trên phân cụm bán giám sát mờ lai ghép.

- Đề xuất phân cụm bán giám sát mờ có sử dụng đặc trƣng không gian ảnh nha khoa vào bài toán phân đoạn ảnh; - Vận dụng các phƣơng pháp giải tối ƣu đa mục tiêu để giải bài toán tối ƣu đa mục tiêu của phân cụm bán giám sát mờ, từ đó đƣa ra các mệnh đề, định lý và tính chất nghiệm của bài toán; 3 - Xây dựng kho dữ liệu các hàm xác định thông tin bổ trợ cho phân cụm bán giám sát mờ, từ đó lựa chọn hàm thông tin bổ trợ phù hợp với từng ảnh đầu vào để chất lƣợng cụm đƣợc tốt hơn.  Cài đặt thực nghiệm các thuật toán cải tiến dựa trên thu thập và phân tích dữ liệu ảnh về các mẫu bệnh nha khoa. Ứng dụng phân đoạn ảnh trong hệ hỗ trợ chẩn đoán nha khoa. Ngoài phần phần mở đầu và kết luận, luận án đƣợc cấu trúc thành ba chƣơng: Chƣơng 1 trình bày về tổng quan về phân cụm bán giám sát mờ trong bài toán phân đoạn ảnh.

Đồng thời trình bày các lý thuyết cơ sở sử dụng trong quá trình học tập và nghiên cứu. Thông qua chƣơng này, luận án đƣa ra đƣợc cái nhìn tổng quan về bài toán nghiên cứu, các khái niệm và thuật toán cơ bản sử dụng trong nghiên cứu của luận án. Các đóng góp chính của luận án lần lƣợt đƣợc trình bày trong chƣơng 2, chƣơng 3. Chƣơng 2 trình bày kết quả nghiên cứu các phƣơng pháp phân cụm bán giám sát mờ sử dụng cho phân đoạn ảnh nha khoa.

Chƣơng này trình bày về phân cụm bán giám sát mờ lai ghép. Đặc biệt luận án còn trình bày đề xuất phát triển của phân cụm bán giám mờ có sử dụng thông tin đặc trƣng không gian và áp dụng phƣơng pháp nhân tử Lagrange và thỏa dụng mờ giải bài toán tối ƣu đa mục tiêu. Đồng thời, trong chƣơng 2, luận án xây dựng cách xác định thông tin bổ trợ phù hợp từng ảnh đầu vào để có đƣợc kết quả phù hợp nhất. Chƣơng 3 trình bày các kết quả thực nghiệm thu đƣợc khi cài đặt các thuật toán phân cụm bán giám sát mờ đề xuất ở chƣơng 2 trên bộ dữ liệu ảnh X-quang nha khoa.

Trong đó có trình bày về dữ liệu sử dụng và các tiêu chí đánh giá thông qua các độ đo. Các kết quả này đƣợc sử dụng để đánh giá hiệu năng của các thuật toán đề xuất và so sánh với các thuật toán khác đã đƣợc nghiên cứu gần đây đối với 4 các bài toán tƣơng tự. Ứng dụng của phân đoạn ảnh trong thiết kế hệ hỗ trợ chẩn đoán bệnh. Cuối cùng, kết luận nêu những đóng góp, hƣớng phát triển, những vấn đề quan tâm và các công trình đã đƣợc công bố của luận án.

TỔNG QUAN VỀ PHÂN CỤM BÁN GIÁM SÁT MỜ TRONG PHÂN ĐOẠN ẢNH NHA KHOA 1. Bài toán phân đoạn ảnh nha khoa 1. Khái niệm Phân đoạn ảnh là chia nhỏ một ảnh thành các vùng đồng nhất tạo nên ảnh hoặc các đối tƣợng [17], [52]. Phân đoạn ảnh thƣờng đƣợc sử dụng để xác định vị trí đối tƣợng (chẳng hạn nhƣ các loại cây trồng, khu vực đô thị, rừng của một hình ảnh vệ tinh, v.) và các đƣờng biên/ranh giới (đƣờng thẳng, đƣờng cong, v.

Chính xác hơn, phân đoạn ảnh là quá trình gán nhãn cho mọi pixel trong ảnh mà những pixel có cùng nhãn thì có chung một số đặc điểm nhất định nào đó. Với phân đoạn ảnh nha khoa thì mục đích của phân đoạn ảnh nha khoa là bƣớc xử lý quan trọng trong nha khoa thực hành nhằm hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán một cách hiệu quả các bệnh quanh răng nhƣ viêm chân răng, bệnh nha chu, viêm túi răng, v.1 cho thấy kết quả của phân đoạn ảnh X-quang nha khoa chia ảnh X- quang thành các vùng, vùng màu xanh trong ảnh phân đoạn có thể mắc một bệnh nha khoa nào đó mà các bác sỹ cần đặc biệt chú ý. Ảnh phân đoạn (a) Ảnh X-quang nha khoa; (b) Ảnh phân đoạn. 6 Kết quả của phân đoạn ảnh là một tập các phân đoạn mà nó bao trùm toàn bộ ảnh.

Mỗi một điểm ảnh trong một phân đoạn là tƣơng đồng nhau về một số thuộc tính hoặc tính chất tính toán, ví dụ nhƣ màu sắc, cƣờng độ hoặc cách cấu tạo, v. Việc áp dụng với ảnh phân đoạn nha khoa ngƣời ta có thể xây dựng lên các ứng dụng nhƣ: hỗ trợ việc thu thập thông tin trong chẩn đoán bệnh nha khoa của bác sỹ, các đƣờng mức thu đƣợc sau khi phân đoạn ảnh có thể đƣợc sử dụng để tạo dựng thành 3D với sự giúp đỡ của các thuật toán nội suy để từ đó các bác sĩ có thể nắn chỉnh lại răng sao cho phù hợp v.