Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การติดตามเส้นขอบในภาพอัลตราซาวนด์ของต่อมไทรอยด์

Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)

Border tracking of thyroid ultrasound images

Year (A.D.)

2000

Document Type

Thesis

First Advisor

เจษฎา ชินรุ่งเรือง

Faculty/College

Faculty of Engineering (คณะวิศวกรรมศาสตร์)

Degree Name

วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต

Degree Level

ปริญญาโท

Degree Discipline

วิศวกรรมไฟฟ้า

DOI

10.58837/CHULA.THE.2000.1141

Abstract

แม้ว่าภาพอัลตราซาวนด์ของต่อมไทรอยด์จะนิยมใช้เพื่อการวินิจฉัยของแพทย์ เพราะ มีค่าใช้จ่ายต่ำ และไม่มีอันตราย แต่ภาพดังกล่าวนั้นเข้าใจยาก ทั้งต้องอาศัยผู้ชำนาญ เพื่อคำนวณขนาดของต่อมไทรอยด์ การคำนวณนั้นทำได้สองวิธี วิธีแรกจะเป็นการลากเส้น ขอบทั้งหมดโดยผู้ชำนาญ หรือวิธีที่สองให้ผู้ชำนาญกำหนดจุดคร่าวๆ เพื่อให้คอมพิวเตอร์ ประมาณขนาด วิธีแรกใช้เวลานาน ขณะที่การคำนวณขนาดจากจุดเพียงไม่กี่จุดของวิธี ที่สองอาจเกิดความผิดพลาด และมีความแปรปรวนระหว่างผู้ใช้สูง ดังนั้นระบบติดตาม เส้นขอบที่มีความแม่นยำและใช้เวลาน้อยจึงเป็นทางเลือกที่น่าสนใจเพื่อแก้ไขปัญหาดังกล่าว วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ได้เสนอการพัฒนาสองขั้นตอนของระบบติดตามเส้นขอบคือ การใช้วงจร กรองที่ประยุกต์จากวงจรกรองของซาวิสกี-โกเลย์หนึ่งมิติ เพื่อลดทอนสัญญาณรบกวน และ คำนวณเส้นขอบจากค่าสัมประสิทธิ์ของวงจรกรองดังกล่าว ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่า การบรรจุระนาบพหุนาม อาศัยหลักการความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยน้อยที่สุดของวงจร กรองที่เสนอขึ้นใหม่ มีประสิทธิภาพในการลดทอนสัญญาณรบกวนและคงสภาพขอบใกล้เคียง กับวงจรกรองมัธยฐานซึ่งนิยมใช้อันในปัจจุบัน แต่ใช้เวลาน้อยกว่ามาก ส่วนวงจรตรวจจับ เส้นขอบที่สร้างขึ้นก็ให้เส้นขอบที่ต่อเนื่อง เหมาะแก่การใช้งานกับระบบติดตามเส้นขอบ การ พัฒนาดังกล่าวจะเป็นพื้นฐานที่ดีสำหรับการสร้างระบบติดตามเส้นขอบในภาพอัลตราชาวนด์ ต่อไป

Other Abstract (Other language abstract of ETD)

Thyroid ultrasound images are widely used in clinical diagnoses because of their non-invasiveness, low-cost and easy operation. However, size measurement of thyroid must be carried out by medical experts due to the noisy characteristics of the images. To determine the thyroid size, the experts have to manually trace the boundary of thyroid or mark some reference points for rough approximation by computer. While manually tracing is highly time-consuming, rough approximation has low accuracy and is highly operator-dependent. Hence, more accurate and less time-consuming border tracking system is desirable. This thesis investigates two improved border tracking techniques: noise reduction and edge detection. For noise reduction, a filter based on two-dimensional extension of one-dimensional Savitzky-Golay filter is proposed. Experimental results indicate that the filter, using a principle of minimum mean square error polynomial surface fitting to image intensity, can achieve good noise reduction and edge-preservation on the same level as those of commonly-used median filter, but with far less computation time. For the other improvement, a new edge detector is derived from coefficients of the filter. These two improvements can be a good base for developing a more efficient border tracking system.

Link to Full Text

Share

COinS