Hiển Thị Ảnh Chụp Cắt Lớp Ct 32 Lát Cắt Dựa Trên Dãy Hounsfield Và Thử Nghiệm Tại Bệnh Viện E.doc

Tải tài liệu tại sividoc.com
Viết đề tài giá sinh viên – ZALO:0973.287.149-TEAMLUANVAN.COM
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC
VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM
HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM
Nguyễn Hiền Trang
HIỂN THỊ ẢNH CHỤP CẮT LỚP CT 32 LÁT CẮT DỰA TRÊN DÃY
HOUNSFIELD VÀ THỬ NGHIỆM TẠI BỆNH VIỆN E
LUẬN VĂN THẠC SĨ: HỆ THỐNG THÔNG TIN
Hà Nội –2020

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ
CÔNG NGHỆ VIỆT NAM
HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM
HIỂN THỊ ẢNH CHỤP CẮT LỚP CT 32 LÁT CẮT DỰA TRÊN
DÃY HOUNSFIELD VÀ THỬ NGHIỆM TẠI BỆNH VIỆN E
Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
Mã số: 8480104
LUẬN VĂN THẠC SĨ: HỆ THỐNG THÔNG TIN
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS.NGUYỄN NHƯ SƠN
Hà Nội - 2020

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan bài luận văn này là sự nghiên cứu của bản thân (ngoài
phần tham khảo đã được trích rõ) cùng với sự hướng dẫn của TS. Nguyễn
Như Sơn. Tôi xin chịu trách nhiệm hoàn toàn nếu xảy ra sai phạm.
Tác giả luận văn

LỜI CẢM ƠN
Trong thời gian thực hiện luận văn, em đã có được sự hướng dẫn, giúp đỡ
tận tình từ các thầy cô, đồng nghiệp và gia đình. Đầu tiên, em mong được
bày tỏ lòng biết ơn chân thành của mình tới giáo viên hướng dẫn: TS
Nguyễn Như Sơn. Trong suốt quá trình thực hiện luận văn, em đã nhận
được sự giúp đỡ, sự hướng dẫn của thầy giúp cho em nắm rõ mục tiêu và
định hướng nghiên cứu luận văn.
Em xin được gửi lời cảm ơn đến tập thể các thầy cô giáo của Học viện
khoa học và công nghệ Việt Nam đã trang bị cho em thêm kiến thức trong
suốt thời gian học tập tại trường.
Với những tình cảm chân thành nhất, em xin gửi tới gia đình và đồng
nghiệp, đã luôn ở bên động viên, giúp đỡ, chia sẻ về mọi mặt để em có thể
hoàn thành khóa học này.
Trong thời gian thực hiện luận văn không thể tránh khỏi thiếu sót em
mong nhận được sự đóng góp bổ sung ý kiến của các thầy giáo và các bạn
đối với luận văn nghiên cứu của em để luận văn được hoàn thiện hơn
Em xin trân trọng cảm ơn!
Hà Nội, ngày tháng năm 2020
Tác giả luận văn

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
Ký hiệu/
Viết đầy đủ Ý nghĩa
Chữ ký viết tắt
Digital Imaging and Tiêu chuẩn số và
DICOM Communications in Medicine truyền thông trong
Standars y tế
CT Computed Tomography Scanner Chụp cắt lớp vi tính
MRI Magnetic Resonance Imaging Chụp cộng hưởng từ
VR Value Representation Giá trị biểu diễn
2D Two - dimensional Không gian 2 chiều
3D Three - dimensional Không gian 3 chiều
GPU Graphic Processing Bộ xử lý đồ họa
MC Marching Cubes
Thuật toán Marching
Cubes
NEMA
National Electrical Hiệp hội các nhà sản
Manufacturers Association xuất
ACR American Cllege of Radionlogy
Đại học X quang Hoa
Kỳ
VTK Visualizaton toolket
Bộ công cụ
Visualizaton

CS Conformation Statement Báo cáo thích nghi
SC Service Classes Lớp dịch vụ
IOD Information Object Desfinition Đối tượng thông tin
CLVT Chụp Cắt lớp vi tính

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình 1. 1: Mr.Allan Cormark và Mr. G.N Hounsfield .....................................6
Hình 1. 2: Máy chụp CLVT đầu tiên ................................................................7
Hình 1. 3: Máy chụp CLVT toàn thân đầu tiên ................................................7
Hình 1. 4:Nguyên lý chụp CLVT và độ phân giải ảnh kỹ thuật số ..................8
Hình 1. 5: Sơ đồ khối của máy chụp CLVT .....................................................9
Hình 1. 6: Ảnh từ máy chụp CLVT ..................................................................9
Hình 1. 7:Cấu tạo dãy đầu dò của máy CLVT 32 lát cắt................................10
Hình 1. 8:Nguyên lý chụp CLVT 32 lát cắt....................................................10
Hình 1. 9: Mô tả hình học của máy chụp CLVT thế hệ 1...............................11
Hình 1. 10:Mô tả hình học của máy chụp CLVT thế hệ 3..............................12
Hình 1. 11: Công nghệ chụp xoắn ốc..............................................................12
Hình 1. 12: Cấu tạo chung của phòng chụp CLVT.........................................13
Hình 1. 13: Phòng điều khiển chụp CLVT .....................................................14
Hình 1. 14: Máy quét Gantry ..........................................................................15
Hình 1. 15: Cấu tạo bóng phát tia X................................................................15
Hình 1. 16: Dãy đầu dò trong máy quét Gantry..............................................16
Hình 1. 17: Bộ chuẩn trực (Collimator)..........................................................16
Hình 1. 18: Bộ lọc vật lý của máy quét Gantry...............................................17
Hình 1. 19: Voxel trong chụp CLVT ..............................................................18
Hình 1. 20: Trị số đậm độ Hounsfield của một số bộ phận cơ thể .................19
Hình 1. 21: Ảnh được tạo khi có nhiều hình chiếu(projecton) đi qua ............20
Hình 1. 22: Hình ảnh tái cấu trúc dựa trên phép chiếu ngược ........................21
Hình 1. 23: Hình ảnh tái cấu trúc sử dụng phép lọc FBP ...............................22
Hình 1. 24: Ảnh chụp CLVT khi bị cứng hóa chùm tia..................................26

Hình 1. 25: Ảnh chụp CLVT khi bị hiệu ứng thể tích từng phần/một phần...27
Hình 1. 26: Sơ đồ tạo ảnh chụp CLVT ...........................................................29
Hình 1. 28: Mô hình cơ sở truyền tin của chuẩn DICOM ..............................31
Hình 2. 1: Mô hình cơ sở truyền tin của chuẩn DICOM ................................31
Hình 2. 2: Vị trí của chuẩn DICOM trong quá trình lưu trữ ảnh....................34
Hình 2. 3: DICOM file format. .......................................................................36
Hình 2. 4: Các bit dữ liệu của file DICOM.....................................................37
Hình 2. 5: Cấu trúc file DICOM .....................................................................37
Hình 2. 6: Cấu tạo của Data Element..............................................................38
Hình 2. 7: Các bits mã hóa điểm ảnh ..............................................................41
Hình 2. 8: Cách mã hóa dữ liệu điểm ảnh.......................................................41
Hình 2. 9: Tệp file DICOM trong máy tính ....................................................42
Hình 2. 10: Độ phân giải của ảnh y tế.............................................................44
Hình 2. 11: CHUẨN DICOM VÀ CHUẨN HL7...........................................46
Hình 2. 12: Ảnh cắt lớp từ máy CLVT ...........................................................51
Hình 2. 13: Chia khối lập phương thành các khối tứ diện ..............................59
Hình 3. 1: Ứng dụng của đồ họa 3 chiều ........................................................48
Hình 3. 2: Ảnh chụp CLVT được dựng hình 3D ............................................49
Hình 3. 3: Quy trình tái tạo ảnh 3D từ ảnh chụp CLVT .................................49
Hình 3. 4: Sơ đồ Volume Visualization..........................................................52
Hình 3. 5: Kỹ thuật Marching Cubes có thể gây lỗ hổng trên bề mặt 3D ......58
Hình 3. 6: Quá trình dựng ảnh 3D...................................................................61
Hình 3. 7: Kỹ thuật Ray-casting......................................................................62

Hình 3. 8: Minh họa đối tượng object- order..................................................63
Hình 4. 1: Mức xám Hounsfield đối với các bộ phân chính của cơ thể ......... 69
Hình 4. 2: Pipeline của chương trình cài đặt ................................................... 72
Hình 4. 3:Chu trình biểu diễn dữ liệu thành hình ảnh ................................... 72
Hình 4. 4:Sắp xếp dữ liệu ............................................................................... 73
Hình 4. 5:Ảnh dựng 3D sọ não của bệnh nhân số 1 ...................................... 74
Hình 4. 6:Ảnh dựng 3D sọ não của bệnh nhân số 2 ...................................... 75

1
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................. .
LỜI CẢM ƠN .................................................................................................. ..
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ............................................................ ..
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ.......................................................................... .
MỤC LỤC........................................................................................................ 1
MỞ ĐẦU .......................................................................................................... 3
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ MÁY CHỤP CẮT LỚP CT 32 LÁT
CẮT VÀ ẢNH HIỂN THỊ TRÊN DÃY HOUNSFIELD............................. 6
1.1. TỔNG QUAN VỀ MÁY CHỤP CẮT LỚP CT 32 LÁT CẮT.............. 6
1.2. ẢNH HIỂN THỊ TRÊN DÃY HOUSFIELD ....................................... 17
1.3. KỸ THUẬT TÁI CẤU TRÚC ẢNH CHỤP CẮT LỚP 32 LÁT CẮT 20
1.4. MỘT SỐ VẤN ĐỀ VỀ XẢO ẢNH(ARTIFACT). .............................. 25
1.5. TỔNG KẾT CHƯƠNG I ...................................................................... 29
CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN VỀ CHUẨN DICOM ................................... 30
2.1. CHUẨN DICOM .................................................................................. 30
2.2. CẤU TRÚC FILE DICOM................................................................... 33
2.3. VIỆC TRAO ĐỔI THÔNG TIN CỦA CHUẨN DICOM VỚI HL7 ... 45
2.4. TỔNG KẾT CHƯƠNG 2 ..................................................................... 47
CHƯƠNG 3. CÁC PHƯƠNG PHÁP TẠO ẢNH 3 CHIỀU TỪ ẢNH
CHỤP CẮT LỚP CT 32 LÁT CẮT. ........................................................... 48
3.1. KHÁI NIỆM ĐỒ HỌA 3 CHIỀU......................................................... 48
3.2. KỸ THUẬT BIỂU DIỄN BỀ MẶT (SURFACT RENDERING) ....... 51
3.3. KỸ THUẬT VOLUME RENDERING (VR): ..................................... 61
3.4. TỔNG KẾT CHƯƠNG 3 ..................................................................... 67

2
CHƯƠNG 4. CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM HIỂN THỊ ẢNH
CHỤP CẮT LỚP CT 32 LÁT CẮT DỰA TRÊN DÃY HOUNSFIELD
TẠI BỆNH VIỆN E....................................................................................... 68
4.1. PHÂN TÍCH YÊU CẦU BÀI TOÁN................................................... 68
4.2. QUY TRÌNH THỰC HIỆN .................................................................. 71
4.3. MỘT SỐ KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM CỦA CHƯƠNG TRÌNH ......... 73
4.4. TỔNG KẾT CHƯƠNG 4 ..................................................................... 78
KẾT LUẬN .................................................................................................... 79
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................ 81

3
MỞ ĐẦU
1. Sự cần thiết của đề tài.
Ngày nay, nhờ sự phát triển vượt bậc của nền khoa học kỹ thuật trên thế
giới, con người ngày càng được sống và làm việc trong những điều kiện tốt
hơn, do vậy các tiến bộ khoa học đã được ứng dụng rất mạnh mẽ trong lĩnh
vực chăm sóc y tế và sức khỏe cộng đồng. Có rất nhiều các ứng dụng được sử
dụng trong chẩn đoán và điều trị bệnh. Trước sự phát triển của công nghệ
thông tin, trong mọi lĩnh vực, đặc biệt là y tế đang nắm giữ một vai trò quan
trọng đối với sự phát triển của con người cũng như toàn xã hội.
Việc áp dụng công nghệ thông tin trong ngành y tế chủ yếu ở công tác
quản lý hành chính và thanh toán viện phí, nhưng với yêu cầu cấp thiết của
ngành y tế về các yêu cầu về việc liên thông bảo hiểm y tế, thông tuyến khám
chữa bệnh cũng như tiến tới bệnh án điện tử (EMR), do đó việc áp dụng công
nghệ thông tin vào ngành y tế là điều tất yếu của các bệnh viện tuyến trên như
Bệnh viện E- Trung ương.
Đất nước ngày càng đi lên, lĩnh vực công nghệ thông tin cũng ngày càng
phát triển. Nhiều bệnh viện đã lắp đặt các hệ thống thiết bị hiện đại với mục
tiêu phục vụ công tác quản lý, không ngừng tăng cường máy móc hiện đại
như máy chụp cắt lớp, máy chụp X-quang, chụp cộng hưởng từ (MRI) để hỗ
trợ trong công tác điều trị , khám chữa bệnh. Việc làm này đã góp phần không
nhỏ trong việc tìm ra bệnh và điều trị một cách kịp thời.
Ảnh được chụp từ các loại máy này được phục vụ và lưu trữ trong lĩnh vực
y tế. Những ảnh này sẽ được bác sỹ dùng để kiểm tra thông tin, phục vụ cho
việc khám, chẩn đoán bệnh, hoặc sử dụng để tái khám, hoặc lấy số liệu phục
vụ cho việc nghiên cứu cho những bệnh nhân có cùng triệu chứng hoặc độ
tuổi…
Hình ảnh y tế đề cập đến một số kỹ thuật có thể được sử dụng như là phương
pháp không xâm lấn nhìn vào bên trong cơ thể. Trong chẩn đoán cận lâm sàng,
chẩn đoán nhờ hình ảnh thu được từ những thiết bị chẩn đoán (máy y tế) ngày
càng chiếm một vai trò quan trọng. Ngày nay, nhờ sự trợ giúp các thiết bị, máy

4
y tế công nghệ cao, hiện đại được các phần mềm tin học hỗ trợ giúp việc tái
cấu trúc lại hình ảnh bên trong cơ thể bệnh nhân bệnh nhân để phân biệt các
mô, phát hiện các tổn thương.
Là một kỹ sư được làm việc trong môi trường y tế, em đã có cơ hội được
tìm hiểu và tiếp xúc với các loại thiết bị y tế hiện đại, giúp em có cái nhìn sâu
hơn về tầm ảnh hưởng của các thiết bị tiên tiến đối với việc chẩn đoán và điều
trị bệnh. Trong thời gian công tác tại Bệnh viện E – Trung ương, nhờ sự quan
tâm hướng dẫn tận tình của TS. Nguyễn Như Sơn cũng như các anh chị cán
bộ tại khoa Chẩn đoán hình ảnh của bệnh viện đã giúp em hoàn thành được
bản báo cáo này.
Ảnh được chụp từ các loại máy CLVT này sẽ được lưu trữ phục vụ trong
lĩnh vực y tế. Vấn đề lớn nhất trong xử lý ảnh DICOM là làm sao để chúng ta
phân tích được đâu là vùng dữ liệu của các thành phần như xương, mỡ, mô
mềm, nước, không khí… để thực hiện được điều này ta phải xây dựng một
công cụ chuyển dữ liệu của Data set thành dữ liệu ảnh mức xám dựa trên các
mức xám của dãy Hounsfield.
Từ những thông tin trên, để hiểu rõ được chuẩn ảnh DICOM và ứng dụng
trong y tế em đã chọn đề tài : “ HIỂN THỊ ẢNH CHỤP CẮT LỚP CT 32
LÁT CẮT DỰA TRÊN DÃY HOUNSFIELD VÀ THỬ NGHIỆM TẠI
BỆNH VIỆN E”
2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
a. Đối tượng:
- Máy chụp cắt lớp CT 32 lát cắt.
- Xử lý và hiển thị hình ảnh 3D từ ảnh chụp cắt lớp CT 32 lát cắt.
- Hiển thị ảnh y tế theo mức xám Hounsfield.
b. Phạm vi
- Các khái niệm, phương pháp phân loại, xử lý, tái cấu trúc ảnh và
hiển thị ảnh.
3. Hướng nghiên cứu:
- Tìm kiếm các tài liệu trên Internet, tình hình thực tế của nơi làm
việc, về việc lưu trữ ảnh y tế và truyền tải qua mạng internet, khảo

5
sát thực tế các công cụ xử lý ảnh, nghiên cứu máy chụp CLVT 32
lát cắt tại Khoa chẩn đoán hình ảnh – Bệnh viện E Trung ương.
- Liên hệ với thầy hướng dẫn trong suốt quá trình làm đề tài để đề
tài đi đúng hướng và có hiệu quả.
- Tìm hiểu thông qua việc hiển thị ảnh DICOM trong y tế theo
mức độ xám Hounsfield. Nghiên cứu trên các ca bệnh và hình
ảnh thực tế tại khoa Chẩn đoán hình ảnh – Bệnh viện E.
- Tìm hiểu bài toán, tiến hành phân tích.
- Kết hợp nghiên cứu với thực nghiệm nhằm giúp cho việc nghiên
cứu đúng hướng, có tính thuyết phục.
- Sử dụng các kỹ thuật hiển thị ảnh để làm cơ sở triển khai bài toán
hiển thị chuẩn DICOM.
- Tìm hiểu các công cụ và phần mềm xử lý, dựng ảnh, tái cấu trúc
ảnh chụp CLVT để phục vụ cho việc nghiên cứu.
4. Phương pháp nghiên cứu
- Nghiên cứu các tài liệu và viết tổng quan.
- Xây dựng chương trình cụ thể để thử nghiệm, phân tích, đánh giá
kết quả đạt được.
5. Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn của đề tài nghiên cứu
- Bản thân hiểu sâu hơn và áp dụng được các ứng dụng vào thực tế
của việc xử lý ảnh.
- Nghiên cứu này giúp cho việc hỗ trợ và nâng cao áp dụng của
công nghệ thông tin trong lĩnh vực y tế, tiến tới bệnh án điện tử
trong tương lai.

6
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ MÁY CHỤP CẮT LỚP CT 32 LÁT
CẮT VÀ ẢNH HIỂN THỊ TRÊN DÃY HOUNSFIELD
1.1. TỔNG QUAN VỀ MÁY CHỤP CẮT LỚP CT 32 LÁT CẮT.
1.1.1. Lịch sử ra đời
Trước khi có thiết bị chụp cắt lớp vi tính (CLVT) thì X-quang là kỹ thuật
chẩn đoán hình ảnh duy nhất, sau đó có thêm kỹ thuật siêu âm. Tuy nhiên X-
quang bị hạn chế do không khảo sát được mô mềm, hơn nữa hình khi chụp bị
chồng hình, từ cấu trúc ba chiều trở thành hai chiều. Còn siêu âm thì không
khảo sát được xương. Do đó máy CLVT ra đời, là một cuộc cách mạng với
lĩnh vực y khoa nói chung và lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh nói riêng. Việc ra
đời máy chụp CLVT đã giúp cho việc phân biệt được các bộ phận như xương,
mô mềm và máu trong não.
 Năm 1917, nhà toán học người Đức tên là Randon đã tìm ra cơ sở toán
học của việc tái cấu trúc của vật thể 3 chiều dựa trên vô số những hình
chiếu của vật thể đó trong không gian.

 Năm 1963, Allan McLeod Cormark là người viết ra lý thuyết toán cơ bản
X-quang xoay.
Hình 1. 1: Mr.Allan Cormark và Mr. G.N Hounsfield
 Năm 1967, dựa trên nguyên tắc vật lý trên đây của Cormack, một kỹ sư
người Anh tên là G.N Hounsfield đã xây dựng ý tưởng về chụp X-quang
nhiều góc độ của 1 vật thể để xác định cấu tạo bên trong.

7
 Năm 1970, nhận thấy các hạn chế của phương pháp chụp X-quang thông
thường và kỹ thuật chụp tomography, kết hợp với hiểu biết về tia X đã
được nghiên cứu trước đó, Sir Godfrey Hounsfield và Cormark độc lập
nghiên cứu và tìm ra kỹ thuật chụp của máy CLVT.

 Ứng dụng đầu tiên của máy CLVT là chụp não. Nhờ phát minh này họ đã
cùng nhau chia sẻ giải thưởng Nobel năm 1979.
Hình 1. 2: Máy chụp CLVT đầu tiên
 Máy chụp CLVT thương mại đầu tiên được đưa ra ở triển lãm tại London
4/1972. Tomography được tạo từ tiếng Hy Lạp: “Tomo” nghĩa là miếng,
lát và “graphy”là miêu tả. Computed là xử lý bằng máy tính, dựa trên
thuật toán dựng hình từ ảnh chụp X-quang nhiều góc độ.

 Ngày 1.10.1971 Sir.Hounsfield và Ambrose(Anh) đã cho ra đời chiếc máy
chụp cắt lớp sọ não vi tính đầu tiên. Máy chụp CLVT thương mại đầu tiên
được đưa ra ở triển lãm tại London 4/1972 và NewYork 5/1972.
Hình 1. 3: Máy chụp CLVT toàn thân đầu
tiên 1.1.2. Nguyên lý chụp CLVT
 Nguyên lý chung

- Bóng phát tia X: Máy chụp X-quang và máy chụp CLVT có những
điểm tương đồng ở chỗ đầu đèn phát tia X ( tương tự máy X-Quang).

8
- X-quang và máy chụp CLVT đều dùng tia X làm nguyên lý chẩn đoán
nhưng đối với máy CLVT thì độ phân giải rất tốt, còn X-quang độ phân
giải chưa tốt.
- X-quang và CT đều dựa trên nguyên lý hấp thu tia X.
Mỗi khối vật chất đồng nhất có bề dày là L, và có 1 hệ số suy giảm tuyến
tính là µ, đầu đèn phát tia X với 1 cường độ là I0 , khi đi qua khối vật chất
này sẽ bị hấp thu lại và còn lại là cường độ I ( I<I0). Ta đo được I và I0, L và
e(hằng số) là ta biết, do đó ta sẽ tìm được µ, µ là hệ số suy giảm tuyến tính
của khối vật chất, đối với máy CLVT sẽ chuyển chỉ số suy giảm tuyến tính
này thành hệ số đậm độ Hounsfield ( HU).
+ Không giống như máy X-quang thông thường sử dụng đầu đèn phát tia
X cố định, máy chụp CLVT sử dụng nguồn tia X động cơ hóa xoay quanh
máy quét (Gantry). Khi chụp CLVT, bệnh nhân nằm trên bàn bệnh nhân, di
chuyển từ từ qua máy quét, qua ống tia X đang quay xung quanh bệnh nhân,
chiếu những tia X-quang hẹp vào cơ thể.
Hình 1. 4:Nguyên lý chụp CLVT và độ phân giải ảnh kỹ thuật số
Thay vì phim, máy chụp CLVT sử dụng hệ thống đầu dò (detector) kỹ thuật
số, được đặt đối diện với nguồn phát tia X. Khi các tia X được thu nhận tại hệ

9
thống đầu dò (detector), tín hiệu từ đầu dò này sẽ được phát hiện và truyền
đến máy tính.
+ Mỗi lần nguồn tia X hoàn thành một vòng quay đầy đủ, hệ thống máy
tính của máy chụp CLVT sẽ sử dụng các thuật toán để xây dựng một lát ảnh
2D của bệnh nhân. Độ dày của mô được biểu thị trong mỗi lát ảnh có thể khác
nhau, tùy thuộc vào máy CT được sử dụng, nhưng thường dao động từ 1-20
mm. Quá trình quét tia X sau đó được lặp lại để tạo ra một lát ảnh khác. Quá
trình này tiếp tục cho đến khi thu thập được đầy đủ số lát mong muốn.
Hình 1. 5: Sơ đồ khối của máy chụp CLVT
Tín hiệu thu được sẽ được lượng tử hóa(số hóa), khuyếch đại, lọc và sau đó
mới được xử lý.
Hình 1. 6: Ảnh từ máy chụp CLVT
Dữ liệu thô sẽ được điều chỉnh trong quá trình xử lý. Sở dĩ dữ liệu phải
được hiệu chỉnh, thứ nhất là do hệ số hấp thụ tuyến tính hiệu dụng của mô
giảm theo khoảng cách so với nguồn phát.
Sự suy giảm này nếu không được hiệu chỉnh sẽ dẫn đến ảnh giả (artifact), ảnh
không mong muốn, trong quá trình tái tạo ảnh có thể gây ra chẩn đoán sai.

10
Yếu tố tiếp theo là sự không đồng đều về độ nhạy của mỗi đầu dò, trường hợp
dựng đa dãy đầu dò. Nếu yếu tố này không được hiệu chỉnh sẽ dẫn đến ảnh giả
vòng (ring artifact or halo artifact).
NGUYÊN LÝ CHỤP CLVT 32 LÁT CẮT
Cấu trúc:
- 1 hàng cảm biến sẽ bao gồm nhiều cảm biến.
- 1 hàng cảm biến có thể chứa từ : 300-900 cảm biến.
- Đa lát có nghĩa là nhiều hàng.
- Về độ bao phủ thì trong 1 vòng quay, vùng khảo sát của máy 1 lát sẽ nhỏ
hơn vùng khảo sát của máy 32 lát cắt. Đó là ưu điểm của máy 32 lát cắt.
- Máy CLVT 32 lát cắt thường được kết hợp với công nghệ xoắn ốc. Tốc
độ khảo sát sẽ được tăng lên nhiều lần.
- Thiết kế cảm biến :có 2 kiểu ma trận(matrix detector) và dãy thích ứng
(adaptive array detector).
Hình 1. 7:Cấu tạo dãy đầu dò của máy CLVT 32 lát cắt
Nguyên lý của máy 32 lát cắt đó là lựa chọn bề dày lát cắt. Đó là có sự
tham gia của bộ chuẩn trực (collimator). Và sự bật tắt của hàng cảm biến kết
nối với hệ thống thu nhận dữ liệu.
Hình 1. 8:Nguyên lý chụp CLVT 32 lát cắt
Dựa vào mục tiêu khám bệnh mà các bác sỹ và kỹ thuật viên sẽ lựa chọn
chương trình với số khe phát tia và số đầu thu (detector) để hoạt động phù hợp.
Sử dụng máy 32 lát cắt sẽ giảm được các ảnh giả khi tiến hành, một số cơ quan

11
trong cơ thể (tim, mạch máu, phổi …), việc có các lát cắt có độ dày mỏng hơn
sẽ tạo ra được hình ảnh mang tính liên tục của các cơ quan đó mà không có sự
chồng lấp.
1.1.3. Các thế hệ máy chụp CLVT
Máy chụp CLVT tính đến thời điểm hiện tại đã có 5 thế hệ. Trong khuôn
khổ luận văn này, em xin trình bày 2 thế hệ máy chụp CLVT đó là thế hệ 1 và
thế hệ 3:
Máy chụp CLVT thế hệ thứ 1:
Cấu tạo: - Nguồn phát tia X và đầu dò (detector) thu tia X đơn, để thu thập tất
cả các dữ liệu cho một lát cắt.
- Nguồn và máy dò kết hợp cứng nhắc
- Được ứng dụng để chụp não bộ.
Hình 1. 9: Mô tả hình học của máy chụp CLVT thế hệ 1
Máy quét EMI Mark 1 (năm 1973), phiên bản đầu tiên: 4,5 phút cho một
lần quét và do đó bị hạn chế ở một số vùng (một số bộ phận cơ thể chuyển
động trong quá trình quét). Độ phân giải kém.
Phương pháp quét: Nguồn và detector chạy song song , đến cuối dãy thì
xoay 90 độ rồi tiếp tục quét. Máy sẽ khảo sát 1 vật thể ở nhiều góc độ và
nhiều điểm. Sau đó sẽ dựng lại được 1 hình lát cắt. Độ phân giải kém 64x64.
Chụp 1 lát cắt mất 7 phút. Máy CLVT đầu tiên ra đời chỉ để phục vụ chụp sọ
não. Quá trình lặp lại mỗi lần cho mỗi góc chiếu cho đến khi có 180 hình
chiếu, trên 24cm FOV.

12
Máy chụp CT thế hệ thứ 3:
Cấu tạo:
- Đầu đèn phát chùm tia X có hình dẻ quạt.
- Có hàng trăm đầu dò.
- Các dãy đầu dò được đặt cố định đối diện đầu đèn phát tia X một
khoảng không đổi, dẫn đến việc tái tạo hình ảnh tốt.
- Xoay 360 độ.
- Hàng trăm hình chiếu được thu nhận trong mỗi lần quay.
- Thời gian tạo ảnh giảm xuống còn dưới 1 giây hoặc ít hơn.
Hình 1. 10:Mô tả hình học của máy chụp CLVT thế hệ 3
Quét nhanh hơn vì sử dụng chùm tia hình quạt, sử dụng chuyển động quay
mượt và đơn giản hơn. Chùm tia hình quạt sẽ quét qua toàn bộ chiều ngang
của bệnh nhân và sử dụng 1 loạt dãy đầu thu (detector) để thu nhận chùm tia
sau khi hấp thụ qua cơ thể bệnh nhân.
Nhiều dãy đầu dò được sử dụng (250 cho các kiểu máy ban đầu và 750 hoặc
nhiều hơn cho các thiết kế sau này) để cho phép đủ số lượng phép đo được thực
hiện trên toàn bộ máy quét.
 Công nghệ chụp CT xoắn ốc
Hình 1. 11: Công nghệ chụp xoắn ốc

13
- Năm 1987 hệ thống CLVT quay liên tục, sử dụng công nghệ vòng trượt
được giới thiệu.
- Năm 1989, Kalender và cộng sự, trong cuộc họp hàng năm của hội
Điện Quang Bắc Mỹ (Radiology Society of North America) đã báo cáo
nghiên cứu đầu tiên về máy xoắn ốc và ứng dụng lâm sàng.
- Dùng công nghệ vòng trượt, được cấp điện liên tục, không giống như
sử dụng cáp. Toàn bộ quá trình quét được thu nhận liên tục và xử lý 1
lần. Khác với công nghệ cũ là mỗi lần quét là được xử lý riêng nên tốn
nhiều thời gian hơn.
- Thời gian khảo sát nhanh, không bị xoắn cáp giống hệ thống cắt lớp vi
tính truyền thống.
Nguyên lý xoắn ốc
- Vòng quay liên tục.
- Bệnh nhân di chuyển liên tục.
- Đầu đèn vẽ đường xoắn ốc quanh bệnh nhân, đường ranh giới của hình
ảnh dựng liên tục, không bị mấp mô.
- Hai biến số thay đổi: Thời gian cho mỗi vòng quay và di chuyển của
bàn nhanh hay chậm.
1.1.4. Cấu trúc của máy CLVT
Hệ thống máy chụp cắt lớp điện toán có thể chia làm 2 phần chính :
Hình 1. 12: Cấu tạo chung của phòng chụp CLVT
Cấu tạo của hệ thống chụp CLVT gồm 2 phòng chính đó là phòng chụp và
phòng điều khiển. Phòng chụp có máy quét (Gantry) và bàn bệnh nhân. Phòng
điều khiển có hệ thống máy vi tính để xử lý các dữ liệu thu được từ phòng
chụp và hệ thống lưu trữ hoặc xuất, in ảnh nhận được từ máy chụp CLVT.

14
Phòng điều khiển
+ Bàn điều khiển
+ Máy vi tính: Thông thường có 2 hệ thống máy vi tính, 1 hệ thống dùng cho
các kỹ thuật viên để xử lý ảnh và cài đặt các thông số, thông tin của bệnh nhân
chụp. Hệ thống thứ 2 là dành cho các bác sỹ đọc kết quả, hệ thống này ưu tiên
cho việc xử lý hình ảnh…để giúp cho các bác sỹ chẩn đoán được bệnh tốt hơn.
Hình 1. 13: Phòng điều khiển chụp CLVT
+ Hệ thống điều khiển ảnh được kết nối với giàn quay (Gantry), phối hợp với các
bộ phận trong giàn quay thực hiện việc điều khiển quét đúng chế độ. Kết nối với
hệ thống tái tạo ảnh để phối hợp với hệ thống này tiến hành tái tạo ảnh,
ảnh sau khi đã tái tạo, được hệ thống điều khiển ảnh điều khiển đưa dữ liệu
này tới bộ phận lưu trữ.
Phòng chụp
Bao gồm: - Bàn bệnh nhân.
- Máy quét (Gantry): gồm các bộ phận chính sau :
+ Đầu đèn phát tia X.
+ Bộ lọc (filter).
+ Bộ chuẩn trực( Colimator).
+ Bộ phận cảm biến ( Đầu thu DE Dectecor Elements):
Tinh thể nhấp nháy ( Scintilation crystals).
Buồng ion hóa khí Xenon (Xenon gas ionization chambers).
+ DAS (Data Acquistion System)
+ Động cơ

15
+ Nguồn.
Hình 1. 14: Máy quét Gantry
1.1.4.1 Bóng phát tia X
Bóng X-quang và dectector được lắp đặt cố định trên một khung có vị trí
đối nhau.
Đầu đèn: Đầu đèn của máy chụp CLVT cũng cấu tạo bởi bóng phát tia X.
Bóng phát tia X có 2 cực là Anode và Cathode. Khi đặt giữa 2 cực một hiệu
điện thế, các hạt electron sẽ bay từ cực âm (cathode) sẽ đập vào cực dương
(anode) và sẽ phát ra tia X. Năng lượng giữa 2 đầu của bóng phát tia X sẽ phát
ra phần lớn là năng lượng nhiệt, 1 phần nhỏ là tia X. Khi tia X được tạo ra nó
sẽ có một số các chỉ số ta cần nắm đó là: tiêu điểm, tiêu điểm hiệu dụng, bề
dày, độ rộng, mức năng lượng.
Hình 1. 15: Cấu tạo bóng phát tia
X 1.1.4.2 Hệ thống đầu dò (Detector)
Chức năng của detector là hấp thụ tia bức xạ sau khi qua cơ thể bệnh nhân, và
sau đó chuyển đổi năng lượng của chùm tia này thành tín hiệu điện (tín hiệu

16
điện này tỷ lệ với cường độ của chùm tia). Tín hiệu điện sau đó được chuyển
tới hệ thống đo dữ liệu.
Hình 1. 16: Dãy đầu dò trong máy quét
Gantry 1.1.4.3 Bộ chuẩn trực ( Collimator)
Chuẩn trực là thiết bị dùng để chuẩn trực chùm tia theo độ dày của lát cắt.
Có 2 ống chuẩn trực thông thường trong hệ thống CT.
- Có 2 bộ phận chuẩn trực. Bộ phận thứ 1 có nhiệm vụ chỉnh bề dày hoặc
bề rộng của tia X (1-10mm). Khi tia X đi qua bệnh nhân thì có tia tán xạ,
nhiệm vụ của bộ chuẩn trực thứ 2 đó là chặn các tia tán xạ đến bộ phận
cảm biến. Đảm bảo số lượng tia X đến dãy cảm biến đúng vị trí.
- Điều khiển chuẩn trực để định dạng được kích cỡ và độ sắc nét của chùm
tia X về mặt vật lý và hình dạng tia X. Trong hộp chuẩn trực một bộ phận
xác định góc mở (span) và một bộ phận nữa để xác định độ dày
(thickness) của chùm tia X. Đây là bộ phận đặt cuối cùng có thể thay đổi
được độ dày máng (vary sline thickness) của chùm tia.
Hình 1. 17: Bộ chuẩn trực (Collimator)

17
1.1.4.4 Bộ lọc (Filtration)
Chức năng: Khử nhiễu và tăng độ phân giải của ảnh.
Hình 1. 18: Bộ lọc vật lý của máy quét Gantry
Chùm tia X khi phát ra (chùm tia X nguyên thủy) từ bóng phát tia X có nguồn
năng lượng từ 30 kev-120kev. Do tính năng lượng không thuần nhất như vậy nên
phải sử dụng bộ lọc. Có 2 loại là bộ lọc toán học và bộ lọc dụng cụ.
+ Bộ lọc bằng toán học: Dùng các thuật toán dựng ảnh.
+ Bộ lọc bằng dụng cụ: Lọc các photon năng lượng thấp, tạo sự đồng đều mức
năng lượng tia X.
Nguyên lý: Khi đi qua các thiết bị này thì photon năng lượng thấp bị giữ
lại, chỉ còn các photon năng lượng cao do đó sẽ tạo sự đồng đều cho mức
năng lượng tia X.
1.1.4.5 Hệ thống thu nhận dữ liệu (DAS)
- Khuếch đại tín hiệu nhận được từ bộ cảm biến.
- Chuyển tín hiệu điện hoặc analog thành tín hiệu số(digital).
- Truyền tín hiệu số đến dãy vi xử lý.
- Động cơ làm cho đầu đèn và cảm biến quay.
- Nguồn: cung cấp năng lượng,cung cấp nguồn điện cho cả hệ thống hoạt
động.
1.2. ẢNH HIỂN THỊ TRÊN DÃY HOUSFIELD
1.2.1. Đơn vị Hounsfield là gì?
Trước tiên, chúng ta nhận thấy rằng máy CLVT sử dụng thuật toán
phần mềm để tính toán mức độ hấp thụ tia X của mỗi tế bào của lát cắt.

18
Một lát cắt có thể chia thành nhiều khối vuông nhỏ, độ dày của lát cắt
sẽ xác định thể tích của khối, những khối nhỏ đó gọi là Voxel. Sử dụng thuật
toán, mức độ hấp thụ tia X của các voxel ta được một giá trị trung bình của
khối gọi là đơn vị Hounsfield(HU), cũng được gọi là đơn vị CT.
- HU=1000 x (µ(x,y)− µ nước)
µ ướ
Trong đó: µ(x,y) là hệ số thực tại pixel (x,y)
µ nước: Hệ số suy giảm tuyến tính của nước
Hình 1. 19: Voxel trong chụp CLVT
1.2.2. Trị số đậm độ Hounsfield
Hệ số suy giảm: Khi tia X đi xuyên qua vật thể, năng lượng của nó sẽ bị
hấp thụ với những hệ số hấp thụ khác nhau đối với mỗi phần tử của thiết diện.
Vì vậy, chùm tia ló của nó lúc này sẽ chứa đựng ảnh ẩn của đối tượng, sau đó
được đưa vào và tái tạo trên máy tính.
 Giá trị này có tỷ lệ thuận với mật độ của đơn vị thể tích và cũng là một hằng
số, ví dụ như nếu cùng một mẫu mô được chụp bởi một máy CT khác trong
cùng điều kiện giống nhau thì giá trị của Hounsfield sẽ đồng nhất.

19
 Giá trị này sau đó được hiển thị bằng thang xám trên màn hình và thang
xám này được áp dụng để miêu tả mật độ của mô được quét bằng mắt
thường.
Hình 1. 20: Trị số đậm độ Hounsfield của một số bộ phận cơ thể
Thang điểm Hounsfield được xây dựng quanh giá trị 0 đối với nước, với
các mô có mật độ cao sẽ có các giá trị cao hơn và với các mô có mật độ thấp
hơn sẽ có giá trị thấp hơn hoặc giá trị âm. Một số giá trị HU của một số mô, mô
gan nằm trong khoảng 30 – 50 HU, máu tụ khoảng 80 HU và xương đặc từ 1500
đến 4000+ HU. Mỡ thì khoảng chừng – 90 HU và không khí thì khoảng
– 1000 HU phụ thuộc vào áp suất khí quyển lúc chụp. Bằng việc sử dụng giá
trị HU của các mô trong hình ảnh, có thể giúp phân biệt các mô khác nhau
và/hoặc các bệnh lý khác nhau.
Khi tia X đi vòng xung quanh vật, sẽ tạo được những phương trình
khác nhau, khi pixel càng nhiều thì phương trình càng nhiều.
Khi ta phát một chùm tia X qua một vật thể để đầu thu (detector) có thể đo
được, mỗi lần phát như vậy gọi là một projection hay còn gọi là một hình chiếu.
Càng có nhiều hình chiếu thì việc tái tạo ảnh trên máy tính càng rõ nét hơn.

20
Hình 1. 21: Ảnh được tạo khi có nhiều hình chiếu(projecton) đi qua
1.3. KỸ THUẬT TÁI CẤU TRÚC ẢNH CHỤP CẮT LỚP 32 LÁT CẮT
Với sự xuất hiện của máy chụp CLVT như một công cụ chẩn đoán trong
lĩnh vực ảnh y tế, lĩnh vực ảnh chụp X-Quang đã được cách mạng hóa. Công
nghệ chụp CLVT xử lý các hình ảnh khác nhau từ nhiều góc chụp khác nhau
để tạo ra các hình ảnh cắt ngang của đối tượng cụ thể với sự giúp đỡ của máy
tính. Công nghệ CLVT sử dụng quy trình chiếu ngược (back projection) để tái
tạo hình ảnh của đối tượng được quét. Việc tái cấu trúc đối tượng với kỹ thuật
hình chiếu đơn giản làm cho ảnh bị mờ và không thể truyền ảnh một cách
chính xác.
Máy tính đóng một vai trò quan trọng trong việc phân đoạn các bộ phận và
mô của cơ thể thành các khối thể tích nhỏ gọi là voxel. Mỗi voxel từ một phần
cơ thể khi quét tia X qua sẽ tạo ra một hệ số suy giảm µ.
Công thức đo nguồn truyền tia X ( Ni) là tổng của tất cả các giá trị suy
giảm của từng Voxel trong mỗi lát cắt. Mỗi giá trị suy giảm sẽ được hiển thị
từ tổng của sự suy giảm từng voxel dọc đường phát tia. Phép đo của bộ phận
dò (detector) tỷ lệ thuận với tổng các hệ số suy giảm.
1.3.1. Phép biến đổi ngược (Back-projection)

21
Sau khi dữ liệu được nhập từ máy chụp CLVT, ta bắt đầu với một ma trận
hình ảnh trống với tất cả các pixel được đưa về 0. Hệ số suy giảm từ mỗi tia
trong tất cả các khung hình được làm mờ hoặc chiếu ngược lên ma trận ảnh.
Giá trị µ được thêm vào mỗi pixel trong một dòng thông qua hình ảnh tương
ứng với đường tia như trong hình 2.
Hình 1. 22: Hình ảnh tái cấu trúc dựa trên phép chiếu ngược
Tái tạo hình ảnh là quá trình ước tính lát cắt hình ảnh đối tượng 2D có
phương trình f(x,) từ một tập hợp các phép chiếu p(r,Ɵ). Phương pháp chiếu
ngược để tái hiện một hình ảnh khá thẳng và ít phức tạp hơn và thực hiện
trong thời gian thực, nhưng hình ảnh được tạo ra bởi phép chiếu ngược khá
mờ. Định lý lát cắt chiếu cho chúng ta biết rằng nếu chúng ta có vô số các
phép chiếu 1D của một vật được chụp ở vô số góc, chúng ta có thể tái tạo lại
ảnh gốc bằng cách tính toán biến đổi radon nghịch đảo của nó.
1.3.2. Phép biến đổi ngược có lọc (Filter Back Projection)
Phép chiếu ngược đơn giản đã gây ra hình ảnh mờ của đối tượng thực tế.
Vì vậy để loại bỏ sự phụ thuộc 1/r sự làm mờ và tốt hơn các chi tiết của đối
tượng được quét, ta sử dụng kỹ thuật gọi là phép lọc chiếu ngược. Trong phép
chiếu dữ liệu ngược được lọc, dữ liệu thô được lọc theo các phép toán trước
khi chiếu lên hình ảnh ma trận để lấy dữ liệu được quét. Việc mờ ảnh có thể
được loại bỏ bằng cách sử dụng bộ lọc thông cao. Không chỉ loại bỏ hiện
tượng mờ do chức năng trải rộng 1/r mà còn tăng cường các chi tiết tốt nhất
của đối tượng được quét và có thể rất hữu ích cho mục đích chẩn đoán rõ ràng
và lưu trữ cao các chi tiết của đối tượng .

22
Phương pháp của kỹ thuật lọc để giảm nhiễu
Phép lọc chiếu ngược (FBP) được thực hiện bằng cách kết hợp phép chiếu
ngược với bộ lọc Ramp. Độ mờ gây ra trong các hình ảnh chưa được lọc phần
lớn là do tần số thấp bị suy giảm bởi bộ lọc thông cao, do đó làm giảm các tần
số gây ra mờ. Hàm toán học của bộ lọc Ramp trong miền tần số được cho bởi:
Hình 1. 23: Hình ảnh tái cấu trúc sử dụng phép lọc FBP
Ramp là một bộ lọc bù vì nó loại bỏ ảnh giả hình sao, có kết quả từ phép
chiếu ngược đơn giản.
Bộ lọc thông cao làm sắc nét các cạnh của hình ảnh (các khu vực trong ảnh
nơi tín hiệu thay đổi nhanh chóng) và tăng thông tin cạnh của đối tượng. Hạn
chế lớn nhất của bộ lọc thông cao trong kỹ thuật này là nó khuếch đại các tạp
âm thống kê trong hình ảnh. Để giảm khuếch đại của bộ lọc Ramp có tần số
cao là phải luôn được kết hợp với các bộ lọc thông thấp. Việc kết hợp như vậy
sẽ dẫn đến việc tái tạo hình ảnh tốt hơn.
1.3.3. Lọc trung vị
Lọc trung vị là phương pháp phi tuyến và rất hữu ích trong việc loại bỏ
nhiễu muối tiêu.
Nhiễu muối tiêu là nhiễu rất phổ biến trong ảnh cắt lớp. Trong nhiễu muối
tiêu, một số pixel bị gián đoạn do đó xuất hiện rải rác dưới dạng pixel đen và
trắng. Loại nhiễu như vậy có thể được loại bỏ bằng cách kết hợp kỹ thuật
trung vị, đây là một kỹ thuật vượt trội so với lọc trung bình truyền thống.

23
Lọc trung vị
*/ Định nghĩa trung vị:
Cho dãy x1; x2…; xn đơn điệu tăng (giảm). Khi đó trung vị của dãy ký hiệu là
Med({xn}), được định nghĩa :
+ Nếu n lẻ x(1 + 2)
+ Nếu n chẵn x( 2 )
Mệnh đề về trung vị :
∑ | − | -> min tại Med({x })
=1 | n
Giả sử có ảnh I ngưỡng Ɵ cửa sổ W(P) và điểm ảnh P
Khi đó kỹ thuật lọc trung vị phụ thuộc không gian bao gồm các bước cơ bản
sau :
+ Bước 1: Tìm trung vị
{i(q)| q W(P)} -> Med (P)
+ Bước 2: Gán giá trị
I(P) = { ( ) |I(P) – AV(P)|≤ Ɵ
( )
Ví dụ :
1 2 3 2
I=[4
16 2 1]
4 2 1 1
2 1 2 1
W(3x3); Ɵ = 2
1 2 3 2
Ikg =[4
4 2 1]
4 2 1 1
2 1 2 1

24
Giá trị 16 sau phép lọc trung bình có giá trị 4, các giá trị còn lại giữ nguyên
sau phép lọc.
1.3.4. Lọc trung bình theo k giá trị gần nhất.
Giả sử ta có ảnh I, điểm ảnh P, cửa số W(P), ngưỡng Ɵ và số k . Khi đó, lọc
trung bình theo k giá trị gần nhất bao gồm các bước sau:
+ Bước 1: Tìm k giá trị gần nhất
{I(q) |q W(p)} ->{k ~ giá trị I(P) nhất }
+ Bước 2 : Tính trung bình
{k ~ giá trị gần I(P) nhất } -> AVk(P)
+ Bước 3: Gán giá trị
( )
I(P)= {AVk(P) |I(P)- AVk(P)|≤Ɵ
Ví dụ :
1 2 3 2
I=[4
16 2 1]
4 2 1 1
2 1 2 1
W(3 x 3); Ɵ = 2; k = 3
1 2 3 2
Ikg =[4
8 2 1]
4 2 1 1
2 1 2 1
Nhận xét:
- Nếu k lớn hơn kích thước cửa sổ thì kỹ thuật chính là kỹ thuật lọc trung bình.
- Nếu k = 1 thì ảnh kết quả không thay đổi
- > Chất lượng của kỹ thuật phụ thuộc vào số phân tử lựa chọn k.

25
1.4. MỘT SỐ VẤN ĐỀ VỀ XẢO ẢNH(ARTIFACT).
Trong việc quét ảnh chụp CLVT, chất lượng hình ảnh được tác động bởi
nhiều thành phần, bởi nhiều thông số kỹ thuật khác nhau. Do đó, chất lượng
hình ảnh luôn là mối quan tâm của các chuyên gia.
Các xảo ảnh có thể làm giảm nghiêm trọng chất lượng của hình ảnh chụp
CLVT. Đôi khi đến mức khiến chúng không thể sử dụng được trong chẩn
đoán. Để tối ưu hóa chất lượng hình ảnh, cần phải hiểu tại sao lại xảy ra xảo
ảnh và làm thế nào để ngăn chặn hoặc triệt tiêu hiệu ứng này.
Xảo ảnh bắt nguồn từ nhiều yếu tố. Các xảo ảnh dựa trên vật lý liên quan
đến việc thu thập dữ liệu ảnh CLVT. Các xảo ảnh dựa trên bệnh nhân được
gây ra bởi các yếu tố như chuyển động của bệnh nhân hoặc sự hiện diện của
vật liệu kim loại bên trong hoặc trên bệnh nhân.
Các xảo ảnh dựa trên máy quét là kết quả của sự không hoàn hảo trong
chức năng quét. Xảo ảnh trong công nghệ chụp xoắn ốc và đa lát được tạo ra
bởi giá trình tái tạo hình ảnh. Các tính năng thiết kế được tích hợp vào máy
chụp CLVT hiện đại có thể giảm thiểu một số loại ảnh giả, và một số được xử
lý bởi phần mềm. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, việc xác định vị trí bệnh
nhân một cách cẩn thận và lựa chọn tối ưu các thông số quét là những yếu tố
quan trọng để tránh các xảo ảnh của máy chụp CLVT
Xảo ảnh (artifact) là vấn đề quan trọng trong quá trình tái tạo ảnh y học.
Xảo ảnh đều có thể gặp trong ảnh siêu âm, ảnh CT, MRI… Xảo ảnh cũng có
thể gây ra chẩn đoán nhầm. Do đó, tìm hiểu nguyên nhân , đề ra các phương
pháp giảm bớt hoặc khử xảo ảnh là những việc quan trọng để thu được ảnh
chính xác và chất lượng cao.
Chất lượng hình ảnh phụ thuộc vào 2 phần:
Phần cứng:
+ Đầu đèn: hiệu điện thế : Kilovolt peak(kVp), cường độ dòng điện và thời
gian phát tía : miliampere x second (mAs).
+ Đầu dò: nhiều dãy, nhỏ, linh hoạt

26
+ Máy tính mạnh: Chip xử lý
Phần mềm:
+ Thuật toán tạo hình, khử nhiễu
Độ phân giải không gian : Trục x,y và Z
Tỷ số tín hiệu /nhiễu – signal to noise ratio: càng cao thì hình ảnh càng mịn và
càng rõ.
Các ảnh giả:
- Xảo ảnh do hiệu ứng vật lý
- Xảo ảnh do bệnh nhân
- Xảo ảnh do máy
- Xảo ảnh do lỗi tái tạo
-> Đều làm giảm chất lượng hình ảnh: mờ, đen , bị che khuất, tổn thương giả
- Hiệu ứng cứng hóa chùm tia – Beam hardening , gồm 3 hiệu ứng:
 Trên đồ thị biểu diễn mức độ suy giảm: cupping artefact

 Trên hình ảnh axial: các dải sáng và tối

 Chùm tia gồm nhiều photon ở nhiều mức năng lượng có trung bình E0

 Khi đi qua vật thể, photon năng lượng thấp bị hấp thu, chỉ còn năng
lượng cao, trung bình E1: E1>E0. Do đó, càng đi sâu, năng lượng trung
bình càng tăng, chùm tia càng trở nên cứng hơn.

 Các dải sáng và tối: tạo ra khi một phần chùm tia đi qua 1 vật thể, có đậm
độ/ tỷ trọng thấp và phần còn lại đi qua 2 vật thể hoặc 1 vật thể khác có
Hình 1. 24: Ảnh chụp CLVT khi bị cứng hóa chùm tia

27
độ đậm cao hơn -> chênh lệch về mức năng lượng đến đầu dò -> sai
lệch về hình ảnh.
Khắc phục: sử dụng bộ lọc trên đầu đèn, tiền cứng hóa và đồng nhất năng
lượng chùm tia
Phần mềm: bù trừ các chênh lệch về độ suy giảm khi tái tạo, làm sắc nét ranh
giới giữa xương và mô mềm.
- Hiệu ứng thể tích từng phần/một phần:
Hình 1. 25: Ảnh chụp CLVT khi bị hiệu ứng thể tích từng phần/một phần
Khi 1 vật thể nằm lệch, nhô một phần vào chùm tia, quét thấy ở 1 vị trí này
nhưng không thấy ở 1 vị trí khác -> sai lệch về thông tin -> tạo xảo ảnh bóng
quanh vật thể
Khắc phục : thực hiện các lát cắt mỏng, nhất là các vùng có thay đổi giải phẫu
đột ngột.
- Hiệu ứng trung bình thể tích
Các cấu trúc có tỷ trọng chênh lệch lớn nằm trong cùng 1 voxel
Các số liệu bị gộp lại trung bình khi tái tạo thành pixel -> sai lệch vị trí và tỷ
trọng
Khắc phục: đầu dò kích thước nhỏ -> voxel nhỏ -> giảm sự bao phủ lên nhiều
cấu trúc.
- Ảnh giả do thiếu photon

28
Thiếu photon do băng qua đoạn đường dài -> thiếu photon đèn đầu dò -> nhiễu
Xảy ra khi chùm tia băng qua trục ngang cơ thể hoặc nhiều cấu trúc xương.
Hình 1. 26: Ảnh giả do thiêu photon
Sử dụng phần mềm lọc
- Xảo ảnh do chuyển động
(Bệnh nhân cử động trong khi quét, tạo ra các đường đôi, dải sáng sọc đen,
mờ, biến dạng)
Do khoảng cách của các thang xám
Tóm lại: Xảo ảnh là vấn đề quan trọng trong chụp CLVT. Xảo ảnh gây
ra bởi nhiều yếu tố. Do đó, ta kết hợp các phương pháp giảm bớt ảnh giả. Sẽ
giúp chúng ta thu được ảnh CLVT chính xác , tiết kiệm được công sức, thời
gian, và giảm liều tia lên bệnh nhân

29
1.5. TỔNG KẾT CHƯƠNG I
Máy chụp CLVT là bước đột phá quan trong của sự kết hợp giữa máy móc
thiết bị y tế và lĩnh vực máy tính, hệ thống thông tin. Hơn nữa, nhờ có dãy
xám Hounsfield nên đã tạo ra được độ tương phản giữa các mô trong cấu trúc
của cơ thể người, giúp đóng góp một vai trò rất lớn trong việc chẩn đoán hình
ảnh, giúp cho bác sỹ có thể đưa ra được hướng điều trị chính xác.
Ngày càng có nhiều nghiên cứu về việc tăng cường tính năng vật lý để rút
ngắn thời gian chụp ảnh CLVT, tuy nhiên, giờ ưu tiên hàng đầu cho vấn đề
nghiên cứu đó là cố gắng giảm liều tia phát ra từ máy chụp CLVT để người
bệnh không phải chịu tác động nhiều từ liều tia phát ra.
Hình 1. 27: Sơ đồ tạo ảnh chụp CLVT

30
CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN VỀ CHUẨN DICOM
2.1. CHUẨN DICOM
DICOM là từ viết tắt của The Digital Image and Communication in
Medicine, tiêu chuẩn để đưa ra các quy tắc về định dạng cũng như trao đổi
các ảnh y tế và những thông tin có liên quan.
2.1.1. Sự ra đời của chuẩn DICOM
Ảnh y tế thu nhận được từ máy chụp CLVT được phân tích bằng các thuật
toán và lưu lại trên máy tính. Tuy nhiên, giống như các kiện hàng trong các
thùng container, chỉ có những chủ kiện hàng mới biết được bên trong đó là gì
nếu các thông tin không được dán mác ở bên ngoài. Ảnh chụp CLVT cũng
vậy, ảnh lưu lại trong máy tính, ta sẽ phải gán các thông tin quan trọng cần
thiết như tên tuổi ,năm sinh, địa chỉ của bệnh nhân, để khi ta muốn lấy dữ liệu
thì ta biết chính xác dữ liệu đó được cất tại vị trí nào.
Không chỉ phục vụ mục đích lưu trữ và chẩn đoán bệnh, chuẩn DICOM ra
đời còn là cuộc cách mạng trong lĩnh vực nghiên cứu y khoa. Khi các bác sỹ
muốn tìm kiếm các trường hợp tương tự để giúp họ chẩn đoán và có kế hoạch
điều trị thành công cho nhiều bệnh nhân khác. Hơn nữa, ứng dụng của y học
từ xa(telemedicine) không thể thành công nếu thiếu chuẩn DICOM, Khi các
bệnh nhân ở vùng sâu, vùng xa không được tiếp cận với các bệnh viện tuyến
trên một cách nhanh nhất, đối với các trường hợp khẩn cấp, thì việc truyền
ảnh chụp được từ các Bệnh viện tuyến dưới lên tuyến trên để được sự tư vấn
của các chuyên gia đầu ngành là hết sức quan trọng
Năm 1980, Chuẩn DICOM đã được phát triển để giải quyết vấn đề lưu trữ
và truyền các thông tin chẩn đoán hình ảnh. Trong đó có các thông tin của
người bệnh như tên tuổi, số thẻ bảo hiểm, nhóm máu …
DICOM được nghiên cứu lần đầu tiên vào năm 1983 và được công bố lần
đầu tiên năm 1985 bởi tổ chức American College of Radiology(ACR) và
National Electrical Manufacture Association(NEMA).
Đầu những năm 1980, rất khó khăn để các nhà sản xuất máy chụp CLVT
(CT scanner) và máy chụp cộng hưởng từ (MRI) có thể mã hóa được hình ảnh

31
cho những thiết bị chung. ACR và NEMA đã cùng đưa ra một tiêu chuẩn chung
năm 1983. Tiêu chuẩn đầu tiên của họ, ACR/NEMA 300, đã được công bố năm
1985. Năm 1988, phiên bản thứ 2 ra đời. Phiên bản này được sự ủng hộ nhiều
hơn của các công ty. Sự công bố của kỹ thuật đa kết nối ACR/NEMA V2.0 lần
đầu tiên được tổ chức ở Georgetown University, 21-23 tháng 5, 1990.
Năm 1993 Chuẩn DICOM 3.0 được công bố và từ đó tiếp tục được sửa đổi
và bổ sung.
Hình 12.. 281::Môôhìnhcơsởsởtruyềềnntin
ccủủaachuẩẩnn DICOM DICOM giải quyết 5 vấn đề chính:
- Truyền và lưu trữ các đối tượng một cách hoàn chỉnh (bao gồm:
hình ảnh, dạng sóng, báo cáo có cấu trúc, các tài liệu)
- Truy xuất và truy vấn các thông tin

32
- Đưa ra ngữ nghĩa của khuôn dạng file, của Lệnh , Dữ liệu, giúp cho
việc truyền tin ngoại tuyến.
- Có cấu trúc thuận lợi, dễ dàng tạo các tính năng mới để hỗ trợ việc
truyền hình ảnh y tế
2.1.2. Ưu điểm của chuẩn DICOM
 Hình ảnh được truyền kèm chi tiết của người bệnh trên nhiều thiết bị,
khả năng tương thích tốt hơn.

 Tiêu chuẩn thống nhất trên nhiều thiết bị có nghĩa là khả năng tương
thích tốt hơn.

 Chuẩn DICOM cung cấp nhiều lợi thế, bao gồm thực tế là chỉ mất vài
giây để dựng hình ảnh so với vài giờ trước đây để dựng ảnh X-quang.
Tốc độ này giúp việc tăng cường chăm sóc bệnh nhân hiệu quả, và
nâng cấp quy trình khám chữa bệnh .

 Ưu điểm thứ hai là các bác sỹ và điều dưỡng có thể xem hình ảnh chụp
CLVT trên máy trạm (user) bất kể họ ở đâu trong bệnh viện hoặc cơ sở
khám chữa bệnh khác. Ảnh y tế có thể được phóng to để nâng cao tầm
quan sát của bác sỹ và kỹ thuật viên. Có thể chỉnh được độ sáng và độ
tương phản, giúp bác sỹ chẩn đoán chính xác hơn.

 Sử dụng nền tảng Web ( Web-based ) và hệ thống lưu trữ và truyền
hình ảnh (PACS) là an toàn vì mỗi người dùng có một tài khoản và mật
khẩu duy nhất nên có tính bảo mật cao.

 Hệ thống lưu hình ảnh y tế DICOM qua mạng đã cung cấp cho các bác
sỹ khả năng tham khảo ý kiến với các chuyên gia khác ở một cơ sở y tế
khác ở khắp nơi trên thế giới.
2.1.3. Phạm vi và ứng dụng của chuẩn DICOM
Chuẩn DICOM tạo điều kiện cho khả năng tương tác của các thiết bị bằng
các đặc tính:
+ Đối với truyền thông mạng, một bộ giao thức của các thiết bị phải tuân
thủ theo tiêu chuẩn

33
+ Cú pháp và ngữ nghĩa của Lệnh (Commands) có thể được trao đổi bằng
giao thức này.
+ Đối với truyền thông phương tiện, những dịch vụ lưu trữ phương tiện
được quy định bởi Tiêu chuẩn (Standard), cũng như định dạng tệp (File
Format) và cấu trúc thư mục y tế (Medical directory structure) để tạo
điều kiện truy cập vào hình ảnh và thông tin liên quan được lưu trữ trên
phương tiện trao đổi.
Chuẩn DICOM liên quan đến lĩnh vực thông tin y tế. Giải quyết việc trao
đổi thông tin kỹ thuật số giữa các thiết bị hình ảnh y tế và các hệ thống khác.
Tiêu chuẩn DICOM không đề cập đến bề rộng của lĩnh vực này
2.2. CẤU TRÚC FILE DICOM
Chuẩn DICOM phục vụ trong thông tin ngành y tế. Chuẩn quy định chuẩn
trao đổi thông tin số (digital information) của các máy móc y tế tạo ảnh và hệ
thống khác nhau. Để những thiết bị này có thể tương tác(interoperate) cùng
với thiết bị khác.
Tiêu chuẩn DICOM tạo điều kiện cho khả năng tương tác của thiết bị hình
ảnh y tế bởi:
 Đối với truyền thông mạng, một bộ giao thức được đưa ra để các thiết
bị phải tuân thủ tiêu chuẩn này.

 Ngữ nghĩa(semantics), Cú pháp(syntax) của Lệnh(command) cũng như
các thông tin có thể được chuyển dựa trên chuẩn này.

 Tiêu chuẩn về định dạng tệp và cấu trúc thư mục y tế được lưu trữ được
tạo điều kiện để truy cập vào hình ảnh và thông tin liên quan.

 Tất cả thông tin phải được cung cấp tuân thủ theo tiêu chuẩn.
2.2.1. Thành phần của file DICOM
-Giới thiệu (Introduction and Overview)
- Thích nghi(Conformance)
- Định nghĩa đối tượng thông tin(Information Object Definitions)
- Đặc tính lớp dịch vụ(Service Class Specification)

34
- Cấu trúc dữ liệu và mã hóa (Data Structures and Encoding)
- Từ điển dữ liệu (Data Dictionary)
- Trao đổi bản tin (Message Exchange)
- Lưu trữ và định dạng File cho việc trao đổi dữ liệu(Media Storage and File
Hình 2. 2: Vị trí của chuẩn DICOM trong quá trình lưu trữ ảnh
Format for Data Exchange)
- Hiển thị mức xám (Grayscale Standard Display Function)
- Nội dung được ánh xạ(Content Mapping Resource)
2.2.2. Các định nghĩa và lớp dịch vụ của chuẩn DICOM
Quan hệ thực thể(E-R) là mối quan hệ giữa mô hình hiển thị(explicit model)
và chi tiết bệnh nhân
Khái niệm Ý nghĩa
Data Set Tập hợp của các Data Element của file DICOM.
Data Element Là một đơn vị thông tin trong DICOM file. Date Element chứa
đầy đủ thông tin.
Tag Là 2 số nguyên không dấu, mỗi số 16 bit. Cặp số nguyên này xác
định ý nghĩa của Data Element như tên bệnh nhân, chiều cao ảnh,
số bit màu.

35
VR(Value Đây là field tùy chọn, tùy vào giá trị của Transfer Syntax mà
Representation VR có mặt trong Data Element hay không.
)
VM (ValueCho biết số lượng Value của Value Field nếu Value Field có
Multiplicity) nhiều giá trị.
Là một số nguyên không dấu, có độ dài là 16 hay 32 bit.
Value Length
Value Field Là nội dung thông tin (Data Element).
Transfer Transfer Syntax là các quy ước dữ liệu được định dạng.
Syntax
Information IOD đại diện cho một đối tượng chứa thông tin và đối tượng
Object này có tồn tại trong thế giới thực.
Definition
(IOD)
Lớp Service-Lớp SOP được tạo ra khi ghép một DIMSE Service với IOD
Object Pairdành cho IOD đó.
(SOP)

36
2.2.3. Khuông dạng file DICOM
Hình 2. 3: DICOM file format.
File DICOM gồm 2 thành phần chính là Header và dữ liệu ảnh:
+) Header: bao gồm ID của người bệnh, ảnh y tế, kích thước ảnh
Ta thấy 794 byte đầu tiên dùng để định dạng Header DICOM, thể hiện kích
thước ảnh và các thông tin ảnh. Dựa vào thông tin cụ thể từ Frame, Row,
Columns.
Thông tin Header: bao gồm 128 byte Preamble file( được đưa về 00H).
Trong đó có 4 byte tiền tố DICOM đó là ‘D’, ‘I’, ‘C’, ‘M’. Thành phần dữ
liệu này có nhãn(0002,xxxx) đã được mã hóa dựa trên cú pháp VR ẩn + Little
Endian.
Một giá trị sẽ được lưu thành một hoặc nhiều byte trong file. Có 2 quy ước để
quy định:
Data Element nằm ở đầu file cung cấp những thông tin ban đầu quan trọng.
Tiếp sau Data Set- File Meta Information là đến những Data Element khác.

37
Những Data Element này có chứa nội dung của file DICOM (bao gồm
những thông tin hình ảnh, thông tin người bệnh, thông tin chi tiết khám, thông
tin hình ảnh).
Hình 2. 4: Các bit dữ liệu của file DICOM
• Transfer Syntax được áp dụng cho việc mã hóa DICOM Data Set. Các
Data Element nằm ngay sau Data Set- File Meta Information sẽ được
định dạng và mã hóa theo Transfer Syntax đặt ra bởi UID của Transfer
Syntax nằm trong File Meta Information.
Hình 2. 5: Cấu trúc file DICOM

38
• Data Element nằm ở đầu file cung cấp những thông tin ban đầu quan
trọng. Data Element thuộc một Data Set có tên : File Meta Information .
Tiếp sau Data Set- File Meta Information là đến những Data Element
khác. Những Data Element này có chưa nội dung của file DICOM ( bao
gồm những thông tin hình ảnh, thông tin người bệnh, thông tin chi tiết
khám, thông tin hình ảnh)
Hình 2. 6: Cấu tạo của Data Element

39
Tên Data Tag Mô tả
Element
File Preamble Không có Đây là chuỗi byte đầu tiên của file, có
chiều dài là 128 byte dành cho chương
trình xử lý file DICOM sử dụng.
DICOM Prefix Không có 4 byte là chuỗi”DICM”.
File Meta
Information
Group Length (0002,0000) Độ lớn của Data Set File Meta
Information(tính theo byte).
File Meta (0002,0001) Xác định phiên bản của File Meta
Information Information
Version
Media Storage (0002,0002) Chuỗi UID cho SOP Class xác định định
SOP Class UID dạng lưu trữ của file DICOM.
Media Storage (0002,0003) Chuỗi UID cho bản thân file DICOM
SOP Instance
UID
Transfer (0002,0010) Chuỗi UID cho Transfer Syntax sẽ dùng
Syntax UID cho các Data Element nằm ở Data Set
Implementation (0002,0012) Chuỗi UID của chương trình đã tạo ra file
Class UID DICOM này.
Implementation (0002,0013) Phiên bản của chương trình tạo file
Version Name DICOM có UID như trên.

40
Source (0002,0016) Chuỗi tiêu đề cho Application Entity đã
Application tạo ra file DICOM.
Entity Title
Private (0002,0100) Chuỗi UID của người cung cấp thông tin
Information riêng tư ( xem bên dưới).
Creator UID
Private (0002,0102) Thông tin riêng tư.
Information
2.2.4. Mã hóa dữ liệu điểm ảnh chụp CLVT 32 dãy dựa trên dãy
xám Hounsfield.
Khái niệm: Các dữ liệu của điểm ảnh được mã hóa với số byte khác nhau.
Thành phần dữ liệu sau sẽ xác định cấu trúc điểm ảnh:
- Bits Allocated(0028,0100)
- Bits Stored(0028,0101)
- High Bits(0028,0102)
Mỗi điểm ảnh chứa một mẫu điểm ảnh(Pixel Sample Value). Kích thước
điểm ảnh được xác định bằng Bits Allocated. Bits Stored cho thấy vị trí bits
cao nhất Bits Stored trong Bits Allocated.
Minh họa một dữ liệu điểm ảnh
• Bits Allocated: 16
• Bits Stored: 12
• High Bits: 16
• 4 Bit không dùng vào dữ liệu điểm ảnh

41
Trường giá trị chứa những dữ liệu điểm ảnh, cũng như trường giá trị khác, bắt
buộc chứa số chẵn các byte. Dẫn tới trường giá trị phải được thêm bit không
liên quan đến dữ liệu vào.
Giá trị của một mẫu điểm ảnh có thể là số nguyên bù 2 , hoặc số nguyên
không dấu. Nếu số nguyên bù 2, bit sẽ thể hiện dấu là High Bit.
Hình 2. 7: Các bits mã hóa điểm ảnh
Cách mã hóa
Sự sắp xếp mã hóa các dữ liệu pixel đối với lớp hình ảnh là từ trái qua
phải,từ trên xuống dưới. Từng điểm ảnh (pixel) chứa nhiều mẫu điểm ảnh
(hình ảnh đa lớp).
Những dữ liệu pixel có VR=OW(other word string), mã hóa theo dòng bits từ
bít cuối cùng của điểm ảnh đầu tiên tới bit đầu tiên của điểm ảnh sau cùng. Bit
đầu tiên của một điểm ảnh, sau bit cuối cùng của pixel.
Hình 2. 8: Cách mã hóa dữ liệu điểm ảnh

42
2.2.5. Cách thức quản lý dữ liệu ảnh DICOM
Tất cả các phương thức trong việc ứng dụng tia X vào máy y tế ngày nay
đã được số hóa, và do đó, ảnh DICOM cũng vậy. Các file ảnh tuân thủ phần
10 của tiêu chuẩn DICOM , thường được gọi là các tệp định dạng DICOM
hoặc file DICOM và có phần đuôi của tệp là “.dcm”.
DICOM khác với các định dạng hình ảnh khác ở chỗ có thể nhóm các
thông tin thành các tập dữ liệu. Tệp file DICOM bao gồm những bao gồm các
tập dữ liệu hình ảnh và tiêu đề được đóng gói thành một tệp duy nhất. Thông
tin trong tiêu đề được tổ chức dưới dạng một chuỗi các thẻ (tags) không đổi
và được chuẩn hóa. Bằng cách trích xuất dữ liệu từ các thẻ này, người ta có
thể truy cập thông tin quan trọng liên quan đến thông tin cá nhân của bệnh
nhân, thông số nghiên cứu…
Ngoài định dạng ảnh DICOM, các bác sỹ chẩn đoán hình ảnh thường
xuyên bắt gặp hình ảnh của một số dạng tệp như JPEG, TIFF, GIF và PNG.
Mỗi định dạng có những ưu và nhược điểm riêng, phải được xem xét khi hình
ảnh được lưu trữ, sử dụng trong các tệp với mục đích giảng dạy, xuất bản..
Kiến thức về các định dạng này và các thuộc tính của chúng, chẳng hạn
như độ phân giải hình ảnh, nén hình ảnh và siêu dữ liệu hình ảnh, giúp các
bác sỹ chẩn đoán hình ảnh có thể lựa chọn được các định dạng tệp trong thực
hành lâm sàng.
Tại sao File ảnh DICOM không thể xem một cách trực tiếp trên máy tính
cá nhân?
Hình 2. 9: Tệp file DICOM trong máy tính

43
Khi thông tin từ một ảnh DICOM được xuất sang một phương tiện ngoại
tuyến như đĩa compact (CD) để có thể dễ dàng vận chuyển hoặc lưu trữ. Một
đĩa CD như vậy thường chứa một số tệp hình ảnh DICOM cũng như các tệp
khác cần thiết để hiển thị hình ảnh. Các đĩa CD thường chứa tệp tự động chạy
, trình xem DICOM, thư mục DICOM (DICOMDIR) và thư mục chứa hình ảnh
DICOM.
Quản lý tệp DICOM trong CD: Ảnh chụp màn hình chứa nội dung của đĩa
CD chứa ảnh chụp CLVT được chuẩn bị trên máy trạm (Advantage Windows
Workstation) của hệ thống y tế GE (GE Medical Systems) . Thư mục “A”
chứa các tệp hình ảnh DICOM từ ảnh chụp CLVT.
Một vài gói thông tin đầu tiên trong tệp hình ảnh DICOM tạo thành tiêu
đề. Nó lưu trữ thông tin bệnh nhân , các thông số thu nhận cho nghiên cứu
hình ảnh, kích thước ma trận, không gian màu và một loạt thông tin phi mật
độ bổ sung theo yêu cầu của máy tính để hiển thị hình ảnh chính xác.
Tiêu đề được theo sau bởi một thuộc tính duy nhất ( 7FE0) chứa tất cả dữ
liệu cường độ pixel cho hình ảnh. Những dữ liệu này được lưu trữ dưới dạng
một chuỗi dài 0 và 1, có thể được tái tạo lại dưới dạng hình ảnh bằng cách sử
dụng thông tin từ tiêu đề. Thuộc tính này có thể chứa thông tin liên quan đến
một hình ảnh, nhiều khung hình của một nghiên cứu, hoặc vòng lặp cine, phụ
thuộc vào phương thức đã tạo ra ảnh.
Thông tin trong tiêu dề được tổ chức dưới dạng một chuỗi các thẻ không
đổi và được chuẩn hóa. Các thẻ này được tổ chức thành nhóm Data Elements.
Ví dụ nhớm “0010” có chứa thông tin bệnh nhân và có độ dài 92 bít. Nó chứa
tên của bệnh nhân trong thẻ “0010-0010”, số định danh của bệnh nhân trong
thẻ “0010-0020”, ngày sinh trong thẻ “0010-0030” vân vân…Tương tự như
vậy, nhóm “0028” để mã hóa đại diện hình ảnh và chịu trách nhiệm thể hiện
hình ảnh lên màn hình.

44
Làm cách nào để chuyển đổi một hình ảnh thành một hình ảnh có độ phân
giải tối ưu.
Khi một hình ảnh y tế được nhìn thấy trên màn hình, ta thấy thực chất đó
là một tập hợp các điểm mẫu kỹ thuật số được gọi là pixel. Một pixel là đơn vị
cơ bản của một hình ảnh kỹ thuật số.
Độ phân giải của hình ảnh chủ yếu phụ thuộc vào tổng số pixel có trong
ảnh, có thể lấy được bằng cách nhân số lượng pixel ngang và dọc trong ảnh.
Ví dụ: hình ảnh CT scanner có tổng số là 262.144 pixel ( 0,25 megapixels)
trong khi hình ảnh chụp X-Quang(CR) bao gồm 2048x2048 pixels(4
megapixels). Máy ảnh kỹ thuật số có độ phân giải trên 10 megapixel đã trở
thành phổ biến hiện nay.
Hình 2. 10: Độ phân giải của ảnh y tế

45
Một kiến thức phổ biến là hình ảnh chứa ít pixel hơn dường như có chát
lượng kém, đặc biệt là khi được phóng to. Mặt khác, một hình ảnh chứa nhiều
thông tin cần dung lượng bộ nhớ lớn hơn để lưu trữ và thời gian truyền và
hiển thị lâu hơn.
Nhu cầu về độ phân giải hình ảnh tốt trong chẩn đoán hình ảnh X-Quang
được đánh giá cao nhất khi làm việc với hình ảnh X-quang tính toán, chụp X-
quang tuyến vú kỹ thuật số hoặc ảnh kỹ thuật số. Đôi khi có thể cần phải lưu
những hình ảnh này với độ phân giải tối ưu (thấp hơn) để đạt được sự cân
bằng giữa chất lượng hình ảnh và kích thước file mong muốn.
Độ phân giải tối ưu cho hình ảnh phụ thuộc vào việc sử dụng hình ảnh dự
đoán. Thông thường, màn hình máy tính và máy chiếu kỹ thuật số có độ phân
giải đầu ra thấp hơn nhiều so với máy ảnh laser hoặc máy in.
Nếu 1 file được đọc trên máy tính xách tay 14 inch với màn hình hiển thị
1388 x 768 pixel. Độ phân giải khoảng 100 pixel mỗi inch(ppi). Tương tự,
hầu hết các máy chiếu đều hỗ trợ màn hình 800 x 600 hoặc 1024 x 768 pixel.
Powerpoint hỗ trợ độ phân giải mặc định lên tới 96 ppi.
2.3. VIỆC TRAO ĐỔI THÔNG TIN CỦA CHUẨN DICOM VỚI HL7
Việc trao đổi tài liệu số, những tài liệu đã được cấu trúc, sẽ hỗ trợ quy
trình chăm sóc sức khỏe như thế nào:
+ Cải thiện được chất lượng báo cáo.
+ Kiểm soát nhập và kiểm tra các dữ liệu quan trọng.
+ Cấu trúc và ngữ nghĩa được xác định.
+ Chuyển đổi các quy trình báo cáo.
+ Khả năng tìm kiếm và phân tích mở rộng.
Trải qua quá trình đặt nền móng và phát triển, chuẩn DICOM luôn quan
tâm dành cho việc tạo các mối quan hệ đối với các chuẩn khác.

46
Bản đầu của tiêu chuẩn là dùng công nghệ ASTM. Giao thức Internet
TCP/IP đưa vào năm 1993. Tại Mỹ, DICOM đã tham gia kết hợp với chuẩn y
tế ANSI-HISBB mà từ đó DICOM đã tạo ra một chuẩn chung cấu trúc tên ,
các thông tin khám, do đó bắt đầu tiến trình kết nối với HL7 từ năm 2000.
Hình 2. 11: CHUẨN DICOM VÀ CHUẨN HL7

47
2.4. TỔNG KẾT CHƯƠNG 2
Nhờ có chuẩn DICOM nên các thiết bị y tế liên quan đến chẩn đoán hình ảnh
đã có một tiêu chuẩn chung cho việc mã hóa, truyền tải và lưu trữ hình ảnh.
Mục đích chính của tiêu chuẩn DICOM là cho phép khả năng tương tác
giữa các nhà cung cấp, giữa các thiết bị, và giữa các hệ thống thông tin xử lý
hình ảnh kỹ thuật số, với điều kiện là tất cả các thiết bị đó đều tuân thủ yêu
cầu của chuẩn DICOM. Nhờ có chuẩn DICOM , thiết bị máy y tế của nhà
cung cấp “A” sẽ có thể gửi dữ liệu đến kho lưu trữ kỹ thuật số của nhà cung
cấp “B” hoặc máy trạm của nhà cung cấp “C”, cũng có thể truy vấn và truy
xuất thông tin từ máy chủ của nhà cung cấp “D”.
Ngày nay, phần lớn các hệ thống hình ảnh y tế kỹ thuật số của tất cả các
nhà cung cấp lớn (bao gồm thiết bị thu nhận, máy trạm, bộ phận lưu trữ, máy
chủ, máy y tế, v.v..) hỗ trợ và tuân thủ các yêu cầu của chuẩn DICOM, tùy
thuộc vào các dịch vụ họ triển khai.
Ngoài ra, DICOM đã được chấp nhận và triển khai sâu rộng bởi các tổ chức
y tế, bao gồm các bệnh viện công lập cũng như bệnh viện tư nhân, trung tâm
chẩn đoán và phòng thí nghiệm với các quy mô khác nhau.

48
CHƯƠNG 3. CÁC PHƯƠNG PHÁP TẠO ẢNH 3 CHIỀU TỪ ẢNH
CHỤP CẮT LỚP CT 32 LÁT CẮT.
3.1. KHÁI NIỆM ĐỒ HỌA 3 CHIỀU
Hình ảnh 3 chiều có nguồn gốc từ việc phát tia X, sau đó quét bằng
máy CLVT là các thủ tục chẩn đoán bổ sung. Sử dụng hình ảnh 3 chiều, các
bác sỹ và kỹ thuật viên có thể hình dung ra hệ thống giải phẫu của các tế bào
và mô của cơ thể bệnh nhân. Hình ảnh y tế 3 chiều được sử dụng để tạo ra các
biểu hiện trực quan của bên trong cơ thể, để phân tích lâm sàng và can thiệp y
tế các bệnh phức tạp trong một khoảng thời gian ngắn.
Hình 3. 1: Ứng dụng của đồ họa 3 chiều
Chụp cắt lớp vi tính là một công nghệ quét không phá hủy cấu trúc, cho
phép bạn xem và kiểm tra cấu trúc bên ngoài và bên trong của một đối tượng
trong không gian 3 chiều. Chụp cắt lớp vi tính hoạt động bằng cách thực hiện
hàng trăm hoặc hàng nghìn phép chiếu X-quang kỹ thuật số 2D xung quanh
góc quay 360 độ của một vật thể. Các thuật toán đặc biệt sau đó được dùng để
tái cấu trúc các hình chiếu 2D thành một khối 3D, cho phép chúng ta có thể
xem và cắt các phần ở mọi góc độ. Máy chụp cắt lớp CT scanner hoàn toàn
phù hợp cho hình ành 3D, và được sử dụng trong chẩn đoán hình ảnh của bộ
phận não, tim, cơ xương khớp và hình ảnh chụp CLVT toàn thân. Các hình
ảnh có thể được trình bày dưới dạng 3D màu ấn tượng và được kết xuất ra
một cách dễ dàng

49
Trong tiến trình này, hình ảnh y tế được lựa chọn từ thiết bị chẩn đoán
hình ảnh sẽ được tiền xử lý (sau khi ảnh được tiêu chuẩn hóa, giảm,xóa nhiễu,
độ sáng được điều chỉnh etc.) với mục tiêu làm rõ đối tượng sẽ được dựng.
Sau khi được tiền xử lý từng ảnh được tạo bằng các lớp đối tượng trong ảnh,
do ảnh cắt lớp có sự khác nhau về độ xám của từng lớp cắt, do đó ta có thể
làm rõ các vùng thương tổn.
Hình 3. 2: Ảnh chụp CLVT được dựng hình 3D
Vì tái cấu trúc 3D , chúng ta chỉ quan tâm đến bề mặt của đối tượng,
tương đương với xác định biên ảnh sau quá trình phân lớp. Tập các pixek trên
biên ảnh sẽ được sử dụng để làm tập các đỉnh của mô hình 3D.
Hiện nay lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh ngày càng phát triển và có những
công cụ mới, tiêu chuẩn mới để giúp cho việc chẩn đoán bệnh và điều trị bệnh
được tốt nhất.
Hình 3. 3: Quy trình tái tạo ảnh 3D từ ảnh chụp CLVT

50
Tiêu chuẩn DICOM ra đời đã giúp cho việc lưu trữ, truyền tải dữ liệu,
nghiên cứu các trường hợp tương đương trở thành một việc làm cần thiết,
không thể thiếu.
Đặc biệt là việc tiến tới sử dụng bệnh án điện tử (EMR) thì không thể
không sử dụng chuẩn DICOM .
Hình ảnh phân tích trong y tế đòi hỏi phải có độ chính xác cao , thuật
toán dựng hình phải có hiệu suất vượt trội. Dữ liệu ảnh DICOM thực chất là
dữ liệu tạo ảnh 3 chiều, trong khi chúng ta chưa khai thác được hết, chỉ sử
dụng như hình ảnh 2 chiều rời rạc. Do đó, phần 2 này chúng ta sẽ nghiên cứu
về mô hình 3D từ ảnh chụp CLVT để phục vụ quá trình khám, quản lý và
chẩn đoán hình ảnh.
+ Phương pháp biểu diễn(có 2 phương pháp):
và biểu diễn dựa trên phân hoạch
representation)
Biểu diễn trên bề mặt (B-reps)
không gian(space-partitioning
+ Phép biển đối hình học: Thường dùng là phép tịnh tiến, biến dạng, quay.
Các phép biến đổi này được thể hiện bằng ma trận. Ma trận từng phép biến
đối đều có dạng không giống nhau.
+ Vấn đề về chiếu sáng: Có tác dụng làm cho các đối tượng được chiếu được
thể hiện giống thế giới thực, cần phải có những mô hình tạo sáng. Có 2
loại hiệu ứng chiếu sáng đó là khuếch tán (diffuse light) và phản xạ gương
(Specular light).
+ Trực quan hóa (Visualization): Trực quan hóa trong đồ họa máy tính đó là
việc dùng máy tính, tính toán các dữ liệu, và sử dụng đồ họa máy tính, đồ
họa 3 D để mô phỏng , tạo ra hình ảnh 3 chiều để người xem có thể dễ
dàng hiểu được và có thể thao tác được với những dữ liệu đó. Dữ liệu do
mô phỏng hoặc phát sinh từ thực tế. Kết quả đạt được phải mô tả một cách
chính xác tính chất của dữ liệu.
+ Vấn đề tạo bóng: Ta sử dụng các mô hình để xác định cường độ sáng dựa
trên kiểu khác nhau tùy thuộc vào vấn đề cụ thể. đối tượng, vật thể có mặt
cong thì phải tính được cường độ sáng cho mỗi pixel bề mặt.

51
Các tập ảnh 2D có một số dạng: ảnh cắt lớp song song (parallel,serial,
translation), các ảnh cắt lớp xuyên tâm (rotation, oscillation), các ảnh cắt lớp
tự do(free hand). Các máy chụp CLVT, MRI cho ảnh cắt lớp song song. Máy
CLVT thường tạo các ảnh xuyên tâm.
Hình 2. 12: Ảnh cắt lớp từ máy CLVT
Nguyên tắc của quá trình tái tạo ảnh ba chiều từ tập ảnh CLVT là làm thế
nào sắp xếp lại dữ liệu của từng lát để phù hợp điểm không gian thực tế , rồi
ta dùng đồ họa của máy tính để thể hiện thành ảnh 3 chiều.
Trong quy trình tái tạo ảnh 3D này, đầu tiên các dữ liệu ảnh y tế thu được từ
máy chụp CLVT sẽ được tiền xử lý (ảnh phải được chuẩn hóa, loại bỏ nhiễu, xử
lý ánh sáng…) mục tiêu là làm rõ đối tượng cần tái cấu trúc. Sau quá trình tiền
xử lý, do trong ảnh chụp CLVT được phân biệt bằng độ xám Hounsfield, do đó
ta tiến hành phân lớp ảnh để làm rõ hơn các vùng khác nhau này.
3.2. KỸ THUẬT BIỂU DIỄN BỀ MẶT (SURFACT RENDERING)
Khái niệm Iso-surface: Một bề mặt đại diện cho một hàm vô hướng có giá
trị không đổi - “ A surface representing a constnat valued scalar function” –
The VTK.
Khái niệm Iso-value: Các giá trị vô hướng để tạo ra một bề mặt có cùng
giá trị - “ The scalar value to generate an isosurface” – The VTK

52
Hình ảnh chụp từ máy chụp CLVT được cắt thành các lớp, đối với từng
lớp tế bào như tế bào xương, hoặc mô mềm lại có những giá trị vô hướng (iso-
value) giống nhau.
Hình 3. 4: Sơ đồ Volume Visualization
Do đó ta có thể tạo được bề mặt đại diện (iso-surfact) của xương, hoặc mô
mềm riêng biệt. Giá trị ngưỡng của tỷ trọng suy giảm tia X (gray level) được
đặt bởi các toán tử. Từ đó, một mô hình 3 chiều có thể xây dựng bằng thuật
toán xử lý hình ảnh phát hiện các cạnh và được hiển thị trên màn hình. Tuy
nhiên, các yếu tố bên trong của hình ảnh không được quan sát rõ.
Nhiều thuật toán được sử dụng để biểu diễn bề mặt từ những điểm dữ liệu
rời rạc. Có thể kể đến 2 loại điển hình là tạo bề mặt từ đường viền và tạo bề
mặt từ dữ liệu khối.
3.2.1. Tạo bề mặt từ các đường viền (Countour based data):
Có 2 bước cần sử dụng để tạo bề mặt từ đường viền:
• Trích biên (Countouring): Thuật toán trích biên được sử dụng để tạo ra
những đường biên trên từng lát cắt. Thực hiện tự động, ta sẽ dùng một
số thuật toán trích biên như LOG của Marr, Canny, Thuật toán Snake
model của Terzopoulos. Bằng các dữ liệu ảnh y tế có cấu trúc như ảnh
cắt lớp CT, ta có thể dùng thuật toán Marching Square.

53
- Thuật toán Marching Square: Ta sử dụng thuật toán Marching Square để vẽ
các đường giữa các giá trị được nội trúy dọc theo các cạnh của hình vuông,
xem xét các trọng số đã cho của các góc và giá trị tham chiếu.
- Mỗi điểm của lưới này có trọng số và ở đây giá trị tham chiếu ví dụ là 5. Để vẽ
đường cong có giá trị không đổi và bằng với số tham chiếu, có thể sử dụng
các phép nội suy khác nhau. Được sử dụng nhiều nhất là nội suy tuyến tính.
Để hiển thị đường cong này, nhiều phương pháp có thể được sử dụng.
- Một trong số đó là việc xem xét từng ô vuông của lưới. Giả sử ta có các đỉnh
của ô sẽ nằm trong đường nối nếu giá trị tại đó lớn hơn so với giá trị isovalue
và sẽ nằm ngoài nếu giá trị nhỏ hơn. Đây được gọi là phương pháp Marching
Square. Đối với phương pháp này, 16 trường hợp theo hình:
3.2.2. Tạo bề mặt từ các khối dữ liệu (Volume data):
Kỹ thuật Marching cubes
Ý tưởng:

54
Kỹ thuật Marching cubes được phát triển bởi William E.Lorensen và Harvey
E. Cline vào năm 1987.
Có hai bước chính trong cách tiếp cận vấn đề tái cấu trúc bề mặt. Đầu tiên,
chúng ta xác định vị trí bề mặt tương ứng với các giá trị do người dùng quy
định và tạo ra các hình tam giác. Sau đó, để đảm bảo chất lượng hình ảnh của
bề mặt, chúng ta tính toán các quy tắc cho bề mặt tại mỗi đỉnh của mỗi tam
giác. Thuật toán Marching cube sử dụng cách tiếp cận chia nhỏ(divide) và
chinh phục(conquer) để xác định vị trí bề mặt trong một khối logic được tạo
từ 8 pixel. 4 pixel từ 2 lát liền kề.
Thuật toán xác định cách bề mặt giao nhau của khối này, sau đó di chuyển
(hoặc trượt đi) đến khối tiếp theo. Để tìm sự giao nhau bề mặt trong một khối,
chúng ta gán giá trị 1 cho cho một khối đỉnh, nếu giá trị dữ liệu ở đỉnh đó
vượt quá (hoặc bằng) giá trị của bề mặt chúng ta đang cấu trúc. Những đỉnh
này là bên trong hoặc trên bề mặt. Các đỉnh khối có giá trị thấp hơn nhân giá
trị 0 và nằm ngoài bề mặt.
Phương pháp thực hiện:
- Kiểm tra mỗi cell (Examine a cell):
- Cách xác định 8 voxel nằm kề nhau. Giả sử khối dữ liệu có kích thước là
MxNxL, ta có 8 đỉnh như trên hình vẽ. Trong đó 1≤i≤M, 1≤j≤N, 1≤k≤L.

55
- Phân biệt các đỉnh trạng thái trong/ngoài (Classify each vertex as inside or
ouside)
- Xét 1 khối dữ liệu sẽ có 3 trường hợp xảy ra:
 Các đỉnh ≥ giá trị isovalue

 Các đỉnh ≤ giá trị isovalue

 Có cả đỉnh lớn hơn và đỉnh nhỏ hơn

 Ta sẽ tạo mặt phẳng đi xuyên khối đó với giả thiết nếu giá trị đỉnh lớn hơn
giá trị isovalue thì đỉnh đó nằm bên trong, và ngược lai nếu giá trị nhỏ hơn
giá trị isovalue thì đỉnh đó nằm ngoài.
 Tạo giá trị nhị phân của mỗi đỉnh (Build an index): Đánh dấu đỉnh bên
trong bằng 1, bên ngoài bằng 0.

56
Sử dụng các chỉ số để xác định trường hợp mặt phẳng đi qua cell (Get edge
list from table(index))
Khối lập phương có 8 đỉnh nên ta có tổng cộng 28
= 256 trường hợp một
mặt đi qua khối lập phương. Tuy nhiên do tính chất đối xứng ta có thể giảm
xuống còn 15 trường hợp khác nhau.
Các công thức tính toán bề mặt giao nhau :

57
Tính bề mặt giao nhau dọc theo mỗi cạnh:
Tính toán cho mỗi đỉnh khối lập phương:
Thuật toán Marching cubes tạo ảnh có độ phân giải cao. Nhược điểm của
thuật toán này là có thể tạo ra những lỗ (holes) trong bề mặt. Nguyên nhân là
chúng ta có thể xây dựng những mặt khác nhau cho cùng một trường hợp.
Giải thuật Marching cubes:
Thuật toán Marching cubes tạo ra một bề mặt từ bộ dữ liệu 3 chiều như sau:
- Đọc 4 lát vào bộ nhớ.
- Quét 2 lát và tạo ra 1 khối từ 4 điểm lân cận trên 1 mặt và 4 điểm lân
cận trên lát tiếp theo.
- Phân loại 8 đỉnh và tạo chỉ số (index).
- Sử dụng các chỉ số, tìm kiếm danh sách các cạnh từ một bảng được
tính toán trước.
- Sử dụng phép nội suy tuyến tính để xác định đỉnh của tam giác.
- Khi có đỉnh và các cạnh đã tính toán ta sẽ có đầu ra là tam giác.
Ưu và nhược điểm của thuật toán Marching Cubes:
Ưu điểm:
 Thao tác đơn giản trong việc dựng hình.

58
 Sử dụng tất các thông tin từ dữ liệu nguồn.

 Suy ra các kết nối liền lát, vị trí bề mặt và độ dốc bề mặt.

 Kết quả có thể được hiển thị trên các hệ thống hiển thị đồ họa thông
thường bằng các thuật toán kết xuất tiêu chuẩn.

 Cho phép khả năng mô hình hóa vững chắc.

 Tạo ảnh có độ phân giải cao.
Nhược điểm:
 Yêu cầu người dùng nhập liệu

 Chủ yếu giới hạn ở hình ảnh y tế với ranh giới cường độ tiếp giáp rõ
ràng( mật độ không đổi)

 Mô hình phức tạp

 Hiển thị chỉ một phần của dữ liêu vì có thể có lỗ trên bề mặt.

 Tạo ra khá nhiều đa giác. Trung bình mỗi khối lập phương sẽ tạo ra
3 tam giác. Do đó, mỗi khối dữ liệu có kích thước 32x32x16 có thể
tạo ra 3000 tam giác, khối dữ liệu có kích thước 256x256x128 có
thể sinh ra 820000 tam giác. Do đó thuật toán không hiệu quả lắm
với những khối dữ liệu lớn.
Hình 3. 5: Kỹ thuật Marching Cubes có thể gây lỗ hổng trên bề mặt 3D
Cải tiến kỹ thuật Marching cubes

Hiển Thị Ảnh Chụp Cắt Lớp Ct 32 Lát Cắt Dựa Trên Dãy Hounsfield Và Thử Nghiệm Tại Bệnh Viện E.doc

Hiển Thị Ảnh Chụp Cắt Lớp Ct 32 Lát Cắt Dựa Trên Dãy Hounsfield Và Thử Nghiệm Tại Bệnh Viện E.doc

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Hiển Thị Ảnh Chụp Cắt Lớp Ct 32 Lát Cắt Dựa Trên Dãy Hounsfield Và Thử Nghiệm Tại Bệnh Viện E.doc

Similar to Hiển Thị Ảnh Chụp Cắt Lớp Ct 32 Lát Cắt Dựa Trên Dãy Hounsfield Và Thử Nghiệm Tại Bệnh Viện E.doc (20)

More from DV Viết Luận văn luanvanmaster.com ZALO 0973287149

More from DV Viết Luận văn luanvanmaster.com ZALO 0973287149 (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

Hiển Thị Ảnh Chụp Cắt Lớp Ct 32 Lát Cắt Dựa Trên Dãy Hounsfield Và Thử Nghiệm Tại Bệnh Viện E.doc