NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM BÁN GIÁM SÁT MỜ TRONG PHÂN ĐOẠN ẢNH NHA KHOA
Cơ sở toán học cho tin học
Luận án tập trung nghiên cứu và phát triển các phương pháp phân đoạn ảnh nha khoa bằng thuật toán phân cụm bán giám sát mờ, nhằm hỗ trợ chẩn đoán bệnh nha khoa hiệu quả. Phân đoạn ảnh nha khoa, đặc biệt là ảnh X-quang, là một bước xử lý phức tạp, quan trọng trong y học, giúp xác định vị trí đối tượng, đường biên và cấu trúc răng, lợi, xương. Các phương pháp phân đoạn ảnh truyền thống thường gặp khó khăn trong việc xác định tham số ngưỡng hoặc biên chung, trong khi phân cụm mờ đã được chứng minh là xử lý tốt hơn.
Nghiên cứu này đề xuất và cải tiến các kỹ thuật phân cụm bán giám sát mờ, tích hợp thông tin bổ trợ từ ma trận độ thuộc của thuật toán phân cụm mờ (FCM) và các đặc trưng không gian của ảnh nha khoa. Cụ thể, luận án đã đóng góp sáu kết quả chính: đề xuất phương pháp phân đoạn ảnh nha khoa dựa trên phân cụm bán giám sát mờ lai ghép eSFCM-OTSU, phương pháp phân cụm bán giám sát mờ có sử dụng đặc trưng không gian ảnh nha khoa (SSFC-SC), vận dụng phương pháp giải tối ưu đa mục tiêu thỏa dụng mờ để giải bài toán tối ưu của phân cụm bán giám sát mờ SSFC-FS, và phương pháp xác định hàm thông tin bổ trợ phù hợp (SSFC-FSAI) cho ảnh đầu vào. Các thuật toán cải tiến này được cài đặt và đánh giá thực nghiệm trên bộ dữ liệu ảnh X-quang nha khoa thực tế, khẳng định hiệu quả và tính đúng đắn của các đề xuất. Cuối cùng, luận án đề xuất ứng dụng phân đoạn ảnh nha khoa vào hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bệnh nha khoa (DDS).
Cấu trúc luận án gồm ba chương: Chương 1 cung cấp tổng quan về phân cụm bán giám sát mờ trong phân đoạn ảnh và các lý thuyết cơ sở. Chương 2 trình bày chi tiết các phương pháp phân cụm bán giám sát mờ mới được đề xuất. Chương 3 trình bày các kết quả thực nghiệm, phân tích dữ liệu, tiêu chí đánh giá và ứng dụng trong chẩn đoán bệnh nha khoa. Mặc dù đạt được nhiều kết quả tích cực, nghiên cứu vẫn còn một số hạn chế về thời gian xử lý và cần thử nghiệm thêm với ảnh nha khoa 3D.
1.1.1 Khái niệm
1.1.2 Ảnh X-quang nha khoa
1.1.3 Nhu cầu và ứng dụng trong y học
1.3.1 Tập mờ
1.3.2 Phân cụm
1.3.3 Phương pháp giải bài toán tối ưu đa mục tiêu
2.1.1 Lược đồ tổng quan lai ghép
2.1.2 Phương pháp tách ngưỡng Otsu
2.1.3 Thuật toán phân cụm bán giám mờ lai ghép
2.1.4 Phân tích và đánh giá thuật toán phân cụm bán giám sát mờ lai ghép
2.2.1. Lược đồ tổng quát
2.2.2 Xây dựng đặc trưng ảnh nha khoa
2.2.3 Xác định thông tin bổ trợ
2.2.4 Thuật toán phân cụm bán giám sát mờ SSFC-SC
2.2.5 Phân tích và đánh giá thuật toán SSFC-SC
2.3.1 Thuật toán phân cụm bán giám sát mờ (SSFC-FS)
2.3.2. Các tính chất và hệ quả từ phân tích nghiệm của thuật toán
2.3.3 Phân tích và đánh giá thuật toán SSFC-FS
2.4.1 Lược đồ tổng quát
2.4.2 Xây dựng tập các hàm thông tin bổ trợ
2.4.3 Xác định hàm thông tin bổ trợ phù hợp cho dữ liệu ảnh nha khoa
2.4.4 Phân tích và đánh giá thuật toán SSFC-FSAI
3.1.1 Đặc tả dữ liệu
3.1.2 Xác định các đặc trưng của ảnh nha khoa
3.3.1 Kết quả trên tập cơ sở dữ liệu ảnh nha khoa
3.3.2 Kết quả với các tham số thay đổi
3.4.1 Mô hình hóa bài toán
3.4.2 Chọn phân vùng có khả năng mắc bệnh
3.4.3 Chẩn đoán từng phân vùng
3.4.4 Xây dựng bảng tổng hợp của các vùng
3.4.5 Phân tích và đánh giá mô hình DDS
3.4.6 Kết quả thực nghiệm