Tài liệu Nghiên cứu một số phương pháp phân cụm bán giám sát mờ trong phân đoạn ảnh nha khoa

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ----------------------------- TRẦN MẠNH TUẤN NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP PHÂN CỤM BÁN GIÁM SÁT MỜ TRONG PHÂN ĐOẠN ẢNH NHA KHOA LUẬN ÁN TIẾN SỸ TOÁN HỌC HÀ NỘI – 2016 i VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ -------------------------- TRẦN MẠNH TUẤN NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP PHÂN CỤM BÁN GIÁM SÁT MỜ TRONG PHÂN ĐOẠN ẢNH NHA KHOA LUẬN ÁN TIẾN SỸ TOÁN HỌC Chuyên ngành: cơ sở toán học cho tin học Mã số: 62 46 01 10 Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: 1. PGS.TS. LÊ BÁ DŨNG 2. TS. VŨ NHƢ LÂN Hà Nội – 2016 ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi đƣợc hoàn thành dƣới sự hƣớng dẫn của tập thể hƣớng dẫn gồm PGS.TS. Lê Bá Dũng và TS. Vũ Nhƣ Lân. Các kết quả đƣợc viết chung với các tác giả khác đã đƣợc sự nhất trí của đồng tác giả khi đƣa vào luận án. Các kết quả nêu trong luận án là trung thực và chƣa từng đƣợc công bố trong bất kỳ công trình nào trƣớc thời gian công bố. Tác giả luận án Trần Mạnh Tuấn Trần Mạnh Tuấn i LỜI CẢM ƠN Trƣớc hết, tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc tới các thầy giáo hƣớng dẫn, PGS.TS. Lê Bá Dũng và TS. Vũ Nhƣ Lân. Sự tận tình giúp đỡ, chỉ bảo, động viện tận tình và quí báu mà các thầy đã dành cho tác giả trong suốt quá trình thực hiện luận án là không thể nào kể hết đƣợc. Xin chân thành cảm ơn các thầy các cô, các nhà khoa học thuộc Viện Công nghệ thông tin - Viện hàm lâm và khoa học Việt Nam đã tận tình giúp đỡ và tạo một môi trƣờng làm việc hết sức thuận lợi giúp tác giả thực hiện tốt công việc nghiên cứu của mình. Xin chân thành gửi lời cảm ơn tới các anh chị em và các bạn trong Trung tâm tính toán hiệu năng cao, Trƣờng Đại học Khoa học Tự Nhiên đã giúp đỡ tác giả trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu tại trung tâm. Xin đặc biệt cảm ơn TS. Lê Hoàng Sơn ngƣời đã nhiệt tình hƣớng dẫn, tạo điều kiện thuận lợi giúp tác giả hoàn thành luận án một cách tốt nhất. Xin gửi lời cảm ơn chân thành tới PGS. TS. Võ Trƣơng Nhƣ Ngọc, Viện đào tạo Răng Hàm Mặt, Đại học Y Hà Nội đã cung cấp số liệu, tƣ vấn chuyên môn, cung cấp các tài liệu cần thiết trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận án. Xin chân thành cảm ơn Ban Giám Hiệu Trƣờng đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – Đại học Thái Nguyên đã hết sức tạo điều kiện về thời gian và công việc để tác giả có thể tập trung hoàn thành quá trình học tập, nghiên cứu của mình. Đặc biệt xin gửi lời cảm ơn đến các thầy cô, các bạn đồng nghiệp trong Khoa Công nghệ thông tin đã động viên, giúp đỡ tác giả trong suốt quá trình nghiên cứu. Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất tới gia đình, bạn bè và ngƣời thân, những ngƣời đã luôn là nguồn động viên để tác giả có thể học tập và nghiên cứu, luôn sẻ chia những khó khăn vất vả trong quá trình nghiên cứu và hoàn thiện đề tài. Hà Nội, ngày…..tháng….năm 2016 Tác giả luận án Trần Mạnh Tuấn ii Trần Mạnh Tuấn MỤC LỤC MỞ ĐẦU ............................................................................................................1 CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ PHÂN CỤM BÁN GIÁM SÁT MỜ TRONG PHÂN ĐOẠN ẢNH NHA KHOA......................................................6 1.1. Bài toán phân đoạn ảnh nha khoa ................................................... 6 1.1.1. Khái niệm.................................................................................... 6 1.1.2. Ảnh X-quang nha khoa ............................................................... 7 1.1.3. Nhu cầu và ứng dụng trong y học ............................................. 9 1.2. Tổng quan về các nghiên cứu liên quan .......................................... 9 1.3. Một số kiến thức cơ sở ..................................................................... 14 1.3.1 Tập mờ ......................................................................................... 14 1.3.2. Phân cụm ................................................................................... 17 1.3.3. Phương pháp giải bài toán tối ưu đa mục tiêu ......................... 27 1.4. Kết luận............................................................................................. 31 CHƢƠNG 2. MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÂN CỤM BÁN GIÁM SÁT MỜ CHO PHÂN ĐOẠN ẢNH NHA KHOA .........................................................32 2.1. Thuật toán phân cụm bán giám sát mờ lai ghép .......................... 32 2.1.1. Lược đồ tổng quan lai ghép....................................................... 32 2.1.2. Thuật toán tách ngưỡng Otsu ................................................... 34 2.1.3. Thuật toán phân cụm bán giám mờ lai ghép ........................... 37 2.1.4. Phân tích và đánh giá thuật toán phân cụm bán giám sát mờ lai ghép....................................................................................................... 38 2.2. Thuật toán phân cụm bán giám sát mờ có đặc trƣng không gian .. ............................................................................................................. 38 2.2.1. Lược đồ tổng quát ...................................................................... 39 2.2.2. Xây dựng đặc trưng ảnh nha khoa ........................................... 39 iii 2.2.3. Xác định thông tin bổ trợ........................................................... 44 2.2.4. Thuật toán phân cụm bán giám sát mờ SSFC-SC ................... 46 2.2.5. Phân tích và đánh giá thuật toán SSFC-SC ............................. 51 2.3. Thuật toán phân cụm bán giám sát mờ giải nghiệm bằng thỏa dụng mờ ................................................................................................... 52 2.3.1. Thuật toán phân cụm bán giám sát mờ (SSFC-FS) ................ 52 2.3.2. Các tính chất và hệ quả từ phân tích nghiệm của thuật toán . 57 2.3.3. Phân tích và đánh giá thuật toán SSFC-FS ............................. 69 2.4. Xác định thông tin bổ trợ phù hợp cho thuật toán SSFC-FS ...... 70 2.4.1. Lược đồ tổng quát ...................................................................... 71 2.4.2. Xây dựng tập các hàm thông tin bổ trợ .................................... 71 2.4.3. Xác định hàm thông tin bổ trợ phù hợp cho ảnh nha khoa .... 74 2.5. Kết luận............................................................................................. 78 CHƢƠNG 3. ĐÁNH GIÁ THỰC NGHIỆM...................................................79 3.1. Mô tả dữ liệu ảnh X-quang nha khoa ............................................ 79 3.1.1. Đặc tả dữ liệu ............................................................................. 79 3.1.2. Xác định các đặc trưng của ảnh nha khoa .............................. 82 3.2. Độ đo và tiêu chí đánh giá kết quả ................................................. 85 3.3. Các kết quả so sánh phân đoạn ảnh............................................... 88 3.3.1. Kết quả trên tập cơ sở dữ liệu ảnh nha khoa ........................... 88 3.3.2. Kết quả với các tham số thay đổi ............................................... 91 3.4. Ứng dụng phân đoạn ảnh trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh nha khoa ............................................................................................................. 98 3.4.1. Mô hình hóa bài toán ................................................................ 99 3.4.2. Chọn phân đoạn có khả năng mắc bệnh ................................ 102 3.4.3. Chẩn đoán từng phân đoạn ................................................... 103 3.4.4 . Xây dựng bảng tổng hợp của các đoạn ................................. 106 iv 3.4.5. Phân tích và đánh giá mô hình DDS ...................................... 107 3.4.6. Kết quả thực nghiệm ................................................................ 108 3.5. Kết luận ........................................................................................... 112 KẾT LUẬN ....................................................................................................113 NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN ..............................................115 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ .....................................116 TÀI LIỆU THAM KHẢO ..............................................................................117 PHỤ LỤC 1 ....................................................................................................125 PHỤ LỤC 2 ....................................................................................................128 v DANH MỤC THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT Từ đầy đủ Từ viết tắt APC Affinity propagation clustering APC+ Affinity propagation clustering cải tiến BH Ball and Hall BR Banfeld-Raftery CH Calinski-Harabasz DB Davies-Bouldin DDS Dental Diagnosis System DL Difference-Like EEI Entropy, Edge and Intensity eSFCM Semi-supervised Entropy regularized Fuzzy Clustering FCM Fuzzy C-Mean FIS Fuzzy Inference System FKNN Fuzzy k-Nearest Neighbor LA Lagrange LBP Local Binary Patterns MAE Mean Absolute Error MF Membership Function MSE Mean Squared Error PBM Pakhira, Bandyopadhyay and Maulik RGB Red-Green-Blue vi SSFCM Semi-Supervised Fuzzy C-Mean SSFC-FS Semi-Supervised Fuzzy Clustering algorithm with Spatial Constraints using Fuzzy Satisficing method Semi-Supervised Fuzzy Clustering algorithm with Spatial Constraints using Fuzzy Satisficing method on the Additional Function SSFC-FSAI SSFC-SC Semi-Supervised Fuzzy Clustering algorithm with Spatial Constraints SSSFC Semi-Supervised Standard Fuzzy Clustering SVM Support Vector Machine SSWC Simplified Silhouete Width Criterion CSDL Cơ sở dữ liệu CT Công trình LT Lý thuyết TN Thực nghiệm vii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1. Thuật toán phân cụm mờ .................................................................21 Bảng 1.2. Thuật toán phân cụm bán giám sát mờ chuẩn .................................23 Bảng 1.3. Thuật toán phân cụm bán giám sát mờ theo quy tắc entropy ..........25 Bảng 1.4. Thuật toán phân cụm bán giám sát mờ ............................................26 Bảng 2.1. Thuật toán tách ngƣỡng Otsu ..........................................................35 Bảng 2.2. Thuật toán phân cụm bán giám sát mờ lai ghép ..............................37 Bảng 2.3. Ma trận độ thuộc cuối cùng của FCM .............................................45 Bảng 2.4. Xác định u1 ......................................................................................45 Bảng 2.5. Trọng số các đặc trƣng nha khoa .....................................................46 Bảng 2.6. Xác định u2 ......................................................................................46 Bảng 2.7. Xác định ma trận bổ trợ ...................................................................46 Bảng 2.8. Thuật toán SSFC-SC .......................................................................51 Bảng 2.9. Bảng đánh giá hàm mục tiêu (pay-off) của phƣơng pháp thỏa dụng mờ .....................................................................................................................55 Bảng 2.10. Các giá trị của IFV để chọn hàm bổ trợ thích hợp nhất ................76 Bảng 3.1. Thông tin về các nhóm bệnh nhân ...................................................80 Bảng 3.2. Đặc trƣng của tập dữ liệu.................................................................82 Bảng 3.3. Thống kê các ảnh trong toàn bộ dữ liệu ảnh X-quang. ...................85 Bảng 3.4. Các giá trị kỳ vọng và phƣơng sai của các thuật toán .....................89 Bảng 3.5. So sánh hiệu năng của các thuật toán trên bộ dữ liệu thực .............89 Bảng 3.6. Giá trị độ đo khi thực hiện thuật toán SSFC-SC với C = 3 và giá trị  .......................................................................................................................91 Bảng 3.7. Giá trị độ đo khi thực hiện thuật toán SSFC-SC với C = 5 và giá trị  .......................................................................................................................92 Bảng 3.8. Kết quả thuật toán SSFC-FS với các bộ tham số (b1, b2, b3) ...........95 Bảng 3.9. Giá trị trung bình của thuật toán SSFC-FS với các bộ tham số ......96 viii Bảng 3.10. Giá trị trung bình IFV lý thuyết và IFV thực nghiệm ...................97 Bảng 3.11. Thuật toán của phƣơng pháp DDS ..............................................101 Bảng 3.12. Thuật toán APC+ .........................................................................106 Bảng 3.13. Bảng tổng hợp bệnh của các vùng ...............................................107 Bảng 3.14. Các kết quả tổng hợp bệnh của ảnh .............................................107 Bảng 3.15. Dự đoán bệnh cuối cùng cho dữ liệu kiểm tra .............................110 Bảng 3.16. Đánh giá hiệu năng của tất cả các phƣơng pháp .........................110 ix DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1. Ảnh phân đoạn ...................................................................................6 Hình 1.2. Một số loại ảnh X – quang nha khoa .................................................8 Hình 1.3. Ảnh nha khoa ...................................................................................10 Hình 1.4. Các phƣơng pháp phân đoạn ảnh .....................................................11 Hình 1.5. Một số dạng hàm thuộc cơ bản ........................................................15 Hình 1.6. Minh họa phân cụm dữ liệu .............................................................17 Hình 2.1. Lƣợc đồ tổng quan của thuật toán lai ghép ......................................33 Hình 2.2. Ảnh đầu vào cỡ 9x9 .........................................................................36 Hình 2.3. Ảnh nhị phân của ảnh đầu vào khi áp dụng thuật toán Otsu ...........37 Hình 2.4. Lƣợc đồ hoạt động của thuật toán mới ............................................40 Hình 2.5. Cách tính LBP ..................................................................................42 Hình 2.6. Cửa sổ không gian thích ứng ...........................................................47 Hình 2.7. Sơ đồ hoạt động của phƣơng pháp SSFC-FSAI ..............................71 Hình 2.8. Minh họa các giá trị màu của ảnh ....................................................75 Hình 2.9. Giá trị đặc trƣng của từng điểm ảnh ................................................76 Hình 2.10. Giá trị tâm cụm và độ thuộc sau phân cụm bằng thuật toán FCM 76 Hình 3.1. Ảnh X-quang nha khoa theo từng nhóm bệnh .................................81 Hình 3.2. Ảnh phân đoạn .................................................................................90 Hình 3.3. Độ chính xác của các phƣơng pháp phân cụm với số cụm thay đổi 94 Hình 3.5. Biểu đồ biểu diễn vùng phân đoạn và 4 mẫu bệnh. .......................103 Hình 3.6. Kết quả thực nghiệm trên đồ thị.....................................................111 x 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.v.) và các đƣờng biên, ranh giới (đƣờng thẳng, đƣờng cong, v.v.) trong ảnh. 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.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. (Lai ghép giữa phân cụm bán giám sát mờ với phân cụm mờ và phƣơng pháp tách ngƣỡng Otsu). - 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. 5 CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ PHÂN CỤM BÁN GIÁM SÁT MỜ TRONG PHÂN ĐOẠN ẢNH NHA KHOA 1.1. Bài toán phân đoạn ảnh nha khoa 1.1.1. 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.v.) và các đƣờng biên/ranh giới (đƣờng thẳng, đƣờng cong, v.v.) trong ảnh. 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.v. Hình 1.1 cho thấy kết quả của phân đoạn ảnh X-quang nha khoa chia ảnh Xquang 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. (a) (b) Hình 1.1. 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.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.v. 1.1.2. Ảnh X-quang nha khoa Cơ quan của răng bao gồm răng và nha chu quanh răng là đơn vị hình thái và chức năng của bộ răng. Răng là bộ phận trực tiếp nhai nghiền thức ăn, nha chu là bộ phận giữ và nâng đỡ răng đồng thời là bộ phận nhận cảm, tiếp nhận và dẫn truyền lực nhai. Răng gồm men, ngà (mô cứng) và tủy (mô mềm). Nha chu gồm xƣơng chân răng, men chân răng, dây chằng, xƣơng ổ răng, nƣớu (lợi), xƣơng. Bộ răng là một thể thống nhất thuộc hệ thống nhai tạo thành bởi sự sắp xếp có tổ chức của các cơ quan răng [2]. Mỗi răng có phần thân răng và chân răng. Giữa thân răng và chân răng là đƣờng cổ răng hay cổ răng giải phẫu là một đƣờng cong. Thân răng đƣợc bao bọc bởi men răng, chân răng đƣợc men chân răng bao phủ. Nƣớu răng viền xung quanh cổ răng tạo thành một bờ gọi là cổ răng sinh lý. Phần răng thấy đƣợc trong miệng là thân răng lâm sàng. Cổ răng sinh lý thay đổi tùy theo nơi bám và bờ của viền nƣớu, khi tuổi càng cao thì nơi bám này càng có khuynh hƣớng di chuyển dần về phía chóp răng. Nhiều trƣờng hợp bệnh lý, nƣớu răng có thể bị sƣng hoặc trụt, làm thân răng bị ngắn lại hoặc dài ra [2]. Các thông tin về răng đƣợc hiển thị thông qua ảnh X-quang nha khoa. Do đó ảnh X-quang nha khoa là một trong các công cụ chính để trợ giúp các nha sĩ thu đƣợc các thông tin nha khoa. Ảnh X-quang nha khoa có thể trợ giúp việc thu thập 7 một số thông tin mà nha sĩ có thể không thấy đƣợc trong quá trình thăm khám trực tiếp. Từ đó ảnh X-quang có thể trợ giúp cho việc xác định thông tin các bệnh nha khoa nhƣ [2]: Lỗ sâu giữa các răng hoặc phát hiện sâu răng bên dƣới lớp trám răng, răng mọc ngầm, viêm lợi, tiêu xƣơng quanh răng…. Có rất nhiều loại ảnh X-quang nha khoa khác nhau, trong đó đƣợc chia thành hai kiểu ảnh X-quang nha khoa chính: ảnh X-quang phạm vi trong miệng và ảnh X-quang phạm vi cả ngoài miệng [9], [68]. Ảnh trong miệng: là loại ảnh X-quang nha khoa phổ biến. Nó mô tả các răng một cách chi tiết và cho phép nha sĩ tìm sâu răng, kiểm tra sức khỏe của các răng và xƣơng xung quanh răng, kiểm tra tình trạng phát triển của răng và theo dõi sức khỏe chung của răng và xƣơng hàm. Ảnh X-quang thuộc kiểu trong miệng gồm ảnh cắn cánh và ảnh quanh chóp. Ảnh ngoài miệng: cũng cho chúng ta thấy các răng nhƣng mục đích chính là cho thấy toàn bộ hàm răng và xƣơng sọ. Nó không cung cấp các đặc điểm chi tiết về từng răng nhƣ ảnh trong miệng và do đó, nó không đƣợc sử dụng để phát hiện sâu răng hoặc một số vấn đề khác với từng chiếc răng. Thay vào đó, nó đƣợc sử dụng để tìm các răng nêm vào nhau, theo dõi sự tăng trƣởng và phát triển hàm trong quan hệ với răng, để xác định các vấn đề tiềm ẩn giữa răng và hàm, hội chứng rối loạn thái dƣơng hàm hoặc các xƣơng mặt khác. Các ảnh X-quang thuộc kiểu ngoài miệng gồm ảnh toàn cảnh, ảnh cắt lớp, phim sọ nghiêng, ảnh X-quang tuyến nƣớc bọt, ảnh cắt lớp điện toán. Một số hình ảnh X-quang nha khoa đƣợc thể hiện ở Hình 1.2. a) Ảnh cắn cánh. b) Ảnh quanh chóp. c) Ảnh toàn hàm Hình 1.2. Một số loại ảnh X – quang nha khoa 8