Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát hiện khối u trong gan

Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh ứng dụng phát hiện khối u trong gan

Tác giả: Lê Thị Hà Phương

Lĩnh vực: Khoa học máy tính

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu các kỹ thuật xử lý ảnh với mục tiêu ứng dụng vào bài toán phát hiện khối u trong gan. Bối cảnh nghiên cứu được đặt ra bởi tỷ lệ mắc ung thư cao và tầm quan trọng của việc phát hiện sớm để nâng cao hiệu quả chữa trị. Luận văn đề cập đến các khái niệm cơ bản về xử lý ảnh, các bước trong một hệ thống xử lý ảnh, và các phương pháp xử lý ảnh y tế. Đặc biệt, luận văn đi sâu vào các kỹ thuật phát hiện biên và các phương pháp phát hiện khối u dựa trên đặc trưng bất biến tỷ lệ như SIFT. Cuối cùng, luận văn trình bày về chương trình thử nghiệm, bao gồm phân tích yêu cầu bài toán, đặc điểm của khối u gan và đề xuất cách giải quyết, cùng với kết quả thực nghiệm.

Mục lục chi tiết:

• Lời cam đoan
• Lời cảm ơn
• Mục lục
• Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt
• Danh mục hình vẽ sử dụng trong luận văn
• Mở đầu
• Chương 1: Khái quát về xử lý ảnh và bài toán phát hiện khối u trong gan
• 1.1. Khái quát về xử lý ảnh
• 1.1.1. Các khái niệm cơ bản
• 1.1.1.1. Xử lý ảnh
• 1.1.1.2. Điểm ảnh
• 1.1.1.3. Ảnh
• 1.1.1.4. Mức xám của ảnh
• 1.1.1.5. Độ phân giải của ảnh
• 1.1.2. Các bước xử lý ảnh số
• 1.1.2.1. Thu nhận ảnh
• 1.1.2.2. Tiền xử lý
• 1.1.2.3. Phân vùng ảnh
• 1.1.2.4. Trích chọn đặc trưng
• 1.1.2.5. Nhận dạng và nội suy ảnh
• 1.2. Bài toán phát hiện bất thường trong gan
• 1.2.1. Giới thiệu về xử lý ảnh y tế
• 1.2.2. Các chuẩn ảnh y tế và truyền thông ảnh y tế
• 1.2.3. Phát hiện bất thường trong gan dựa vào ảnh y tế
• Chương 2: Một số phương pháp phát hiện khối u trong gan
• 2.1. Phát hiện khối u dựa vào phát hiện biên
• 2.1.1. Giới thiệu
• 2.1.2. Kỹ thuật phát hiện biên Gradient
• 2.1.3. Kỹ thuật phát hiện biên Laplace
• 2.1.4. Phương pháp Canny
• 2.2. Phát hiện khối u dựa vào đặc trưng bất biến tỷ lệ – SIFT
• 2.2.1. Phát hiện cực trị không gian tỷ lệ (Scale-space Extrema Detection)
• 2.2.2. Định vị chính xác điểm khóa (Keypoint localization)
• 2.2.3. Gán hướng cho các điểm khóa (Oriented Assignment)
• 2.2.4. Bộ mô tả ảnh cục bộ (Keypoint Description)
• Chương 3: Chương trình thử nghiệm
• 3.1. Phân tích yêu cầu bài toán
• 3.1.1. Khối u trong cơ thể người
• 3.1.2. Khối u, nang trong gan người và các đặc điểm của nó
• 3.1.3. Cách giải quyết bài toán
• 3.1.4. Yêu cầu thực nghiệm, ứng dụng
• 3.3. Một số kết quả chương trình
• Kết luận
• Tài liệu tham khảo