Investigation of Chest X-Ray Images Based on Medical Knowledge

and Images Processing

Thanatchai Tonpho

A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements

For the Degree of Master of Engineering

Department of Computer Engineering

and Informatics Graduate School

University of the Thai Chamber of Commerce

2010

© Copyright by University of the Thai Chamber of Commerce

การตรวจสอบภาพเอกซเรยทรวงอกโดยใชพนฐานความร

ทางการแพทย และการประมวลผลภาพ

ธนตชย ตนโพธ

วทยานพนธนเปนสวนหนงของการศกษาตามหลกสตรปรญญาวศวกรรมศาสตรมหาบณฑต

สาขาวชาวศวกรรมคอมพวเตอร และสนเทศศาสตร

บณฑตวทยาลย มหาวทยาลยหอการคาไทย พ.ศ. 2553

© ลขสทธของมหาวทยาลยหอการคาไทย

หวขอวทยานพนธ การตรวจสอบภาพเอกซเรยทรวงอกโดยใชพนฐานความร

ทางการแพทย และการประมวลผลภาพ ชอนกศกษา นายธนตชย ตนโพธ ปรญญา วศวกรรมศาสตรมหาบณฑต

สาขาวชา วศวกรรมคอมพวเตอร และสนเทศศาสตร อาจารยทปรกษาหลก อาจารย ดร.สภาภรณ เกยรตสน

อาจารยทปรกษารวม ผชวยศาสตราจารย ดร.อดศร ลลาสนตธรรม

ปทสาเรจการศกษา 2553

บทคดยอ

การตรวจรางกายเบองตนในโรงพยาบาลจาเปนตองมการถายภาพ Chest X-ray เพอ

ใชประกอบการตรวจวนจฉยโรค การถายภาพ Chest X-ray เปนทนยมเปนอยางมากเพราะ

ภาพ X-ray แสดงภาพของปอดทมโรคทางเดนหายใจไดมาก โดยเฉพาะวณโรค หรอ มะเรง

ปอด ซงระยะแรกอาจไมแสดงอาการ ทงความสะดวกรวดเรวในขนตอนการตรวจ คาใชจายตอ

ครงทถกกวาเมอเทยบกบการตรวจดวยวธอน งานทนาเสนอเปนการวเคราะหภาพเอกซเรย

ปอดจากภาพถาย Chest X-RAY โดยการนาภาพถายปอดมาหาขอบเขตเฉพาะสวนของปอด

ดวยวธ Active Contour by Snake จากนนนาภาพเฉพาะสวนปอดมาหาคาฮสโตแกรมของปอด

ทงสองขางเพอกาหนด Pattern โดยใชการกาหนดจดจากกราฟฮสโตแกรมของปอด แลวนามา

พลอตกราฟเปรยบเทยบกนทาใหทราบวาปอดปกต หรอผดปกต ถาฮสโตแกรมของปอดทงสอง

ขางมความ ตางกนนอย แสดงวาปอดปกต และหากฮสโตแกรมของปอดทงสองขาง ตางกนมาก

แสดงวาปอดผดปกต สาหรบผลการทดสอบมความถกตองอยท 100% จากภาพปอดทใชในการ

ทดสอบ 60 ภาพ

Thesis Title Investigation of Chest X-Ray Images Based on

Medical Knowledge and Images Processing

Name Mr. Thanatchai Tonpho

Degree Master of Engineering

Major Field Computer Engineering and Informatics

Thesis Advisor Dr. Supaporn Kiattisin

Thesis Co-Advisor Asst. Prof. Dr. Adisorn Leelasantitham

Graduation Year 2010

ABSTRACT

The primary checking for our health at hospital needs to include a chest x-ray

as routine diagnosis because it effectively illustrates the lung diseases especially

tuberculosis or lung cancer which are asymptomatic earlier. It is a convenient and quick

process with a low cost in comparison with other studies. This paper presents an

analysis and integration of the radiographs of lung from the chest x-ray. The selected

images of lungs are depicted by the use of an active contour (e.g. snake algorithm) to

find two regions of lungs (left and right). Then, such two regions of lungs are

represented for two histograms which are profiles of two lung patterns (left and right) by

fix 25 points from the graph histogram. Such two histograms are compared for normal

and abnormal lungs to demonstrate the difference of both lung radiographs. If two

histograms are not very different, then the result is a normal case. However, if they are

very different, then it is an abnormal case. For the experimental result, the overall

accuracy is at approximately 100% which there are 60 samples of patients for testing

their lung images.

กตตกรรมประกาศ

วทยานพนธเรองน สาเรจไปไดดวย ความกรณาจาก อาจารย ดร.สภาภรณ เกยรตสน

อาจารยทปรกษา วทยานพนธ และ ผชวยศาสตราจารย ดร.อดศร ลลาสนตธรรม อาจารยท

ปรกษารวม ท ใหความกรณาในดานคาปรกษา และแนะนา ตรวจสอบแกไขเนอหา ตลอดจนให

กาลงใจในการทาวทยานพนธ

ขอขอบพระคณศาสตราจารย ผชวยศาสตราจารย ดร.วนชย ฉมฉว ทใหความกรณาเปน

ประธานกรรมการสอบวทยานพนธ ศาสตราจารย ดร.ชดชนก เหลอสนทรพย ภาควชาวศวกรรม

อเลกทรอนกส และโทรคมนาคม มหาวทยาลยพระจอมเกลาธนบร ผแทนสานกงาน

คณะกรรมการอดมศกษา ทใหความกรณาเปนกรรมการสอบวทยานพนธ ขอขอบพระคณ

อาจารย ดร.สภาภรณ เกยรตสน และ ผชวยศาสตราจารย ดร.อดศร ลลาสนตธรรม อาจารย

ประจาสาขาวศวกรรมคอมพวเตอรและมลตมเดย คณะวศวกรรมศาสตร มหาวทยาลยหอการคา

ไทย ทใหความกรณาเปนกรรมการสอบวทยานพนธ และแนะแนวทางการคนควา ขอมลเพอใช

ในการทาวจยเพอตพมพ พรอมทงแนวคดในการทาวทยานพนธ ขอขอบพระคณ อาจารย

ดร.ศภฤกษ มานตพรสทธ อาจารยคณะวศวกรรมศาสตร มหาวทยาลยหอการคาไทย ทให

ความกรณาเปนกรรมการและเลขานการสอบวทยานพนธ และขอขอบพระคณ นายแพทย

ธรพล วชรปรชาสกล ทใหความร คาปรกษา ขอมลและความชวยเหลอตางๆ ตลอดจนแนวทาง

ในการใชชวตอยางมคณคาจนประสบความสาเรจ และ สดทายขอกราบขอบพระคณ คณ บดา

มารดา ครอบครวของผทาวจยเอง บรรดาญาต พนอง และเพอนๆ ทใหกาลงใจเสมอมาตลอด

ระยะเวลาการทาวทยานพนธ

ช

สารบญ

หนา

บทคดยอ ………………………………………………………………………………………. ง

Abstract ……………………………………………………………………………………….. จ

กตตกรรมประกาศ ……………………………………………………………………………. ฉ

สารบญ ………………………………………………………………………………………… ช

สารบญตาราง …………………………………………………………………………………. ฌ

สารบญแผนภม ……………………………………………………………………………….. ญ

สารบญภาพ …………………………………………………………………………………… ฏ

สารบญแผนภาพ ............................................................................................................ ถ

บทท

1. บทนา 1 ทมาและความสาคญ 1 วตถประสงคการทาวจย 3 ทฤษฎหรอแนวความคดทใชในงานวจย 3

ขอบเขตการทาวจย 4

ขนตอนการทาวจย 4

ประโยชนทคาดวาจะไดรบ 5

โครงสรางงานวจย 5

ซ

สารบญ (ตอ)

บทท หนา

2. งานวจย และทฤษฎทเกยวของ 6

งานวจยทเกยวของ 6

ทฤษฎทเกยวของ 28

1. อวยวะทรวงอก 28

2. ปอด 29

3. ความรทางการแพทย ลกษณะของปอดปกต 31

4. โรคทเกยวกบปอด 32

5. รงส 32

6. ประวตการคนพบเอกซเรย 39

7. การวนจฉยโรคปอด 42

8. การประมวลผลภาพ 53

3. การออกแบบ และวธการดาเนนการ 54

ลกษณะสของปอดปกต 54

ตาแหนงของปอดปกต 54

ลาดบขนตอนการทางาน 55

1. หาขอบเขตปอด 57

2. กาหนดจดคา x, y ขอบเขตปอด 58

3. แปลงภาพ RGB เปน Gray 58

4. การหาคาฮสโตแกรมของภาพปอด 59

5. การกาหนดจดจากกราฟฮสโตแกรม 25 จดของปอดแตละขาง 60

6. พลอตกราฟจากคาทกาหนดเปรยบเทยบกน 61

7. นาคาทไดจากกราฟของปอดทงสองขางลบกนแลวพลอตกราฟ 61

8. การพสจนผล 62

ฌ

สารบญ (ตอ)

บทท หนา

4. การทดสอบ และวเคราะหผล 78

1. การวเคราะหผลจากกราฟฮสโตแกรม 78

2. สรปผลการวเคราะห 108

3. การประเมนประสทธภาพของระบบ 109

5. สรปผลการวจย 117

สรปผลการวจย 117

ขอเสนอแนะ 118

แนวทางในการพฒนาตอไปในอนาคต 119

ขอจากดของงานวจย 119

บรรณานกรม 120

ภาคผนวก 124

ประวตผวจย 136

ผลงานวจยทตพมพเผยแพร 137

ญ

สารบญตาราง

ตารางท หนา

2.1 สรปลาดบขนตอนทใชปรบปรงคณภาพของภาพเอกซเรยทรวงอก 24

2.2 แสดงขนาดของรงสกบอาการเจบปวยทปรากฏ 38

2.3 แสดงขดจากดขนาดของรงสข นพนฐานสาหรบบคคล 38

2.4 เปรยบเทยบความเสยงตอการเกดโรคมะเมงจากการใชรงสเอกซเรยในการตรวจ

อวยวะสวนตางๆของรางกาย 39

2.5 แสดงเลขอะตอม และความหนาแนนของวตถ ทปรากฏใน Film 45

2.6 เปรยบเทยบ ราคา เวลาในการตรวจ และเวลาในการวนจฉยโรคปอด

ของแตละวธ 53

3.1 แสดงคา Difference ของคา Histogram ของรปท 3.7

ซงใชเปนคา Th สาหรบใชเปรยบเทยบ 67

3.2 แสดงคา Difference ของคา Histogram ของรปท 3.8 68

3.3 แสดงคา COG ของรปท 3.8 69

3.4 ตารางเปรยบเทยบคา Mean Square Error 78

4.1 บนทกผลการทดสอบเพอประเมนประสทธภาพของระบบ 112

5.1 แสดงการเปรยบเทยบผลการทดลองของวธทนาเสนอกบผลตรวจของ

แพทยผเชยวชาญ 118

ฎ

สารบญแผนภม

แผนภมท หนา

1.1 แสดงอตราประชากรทเสยชวตจากโรคปอดบวมและโรคปอดอนๆ

ตงแตป 2546 – 2550 1

สารบญแผนภาพ

แผนภาพท หนา

2.1 ขนตอนแรกกอนการประมวลผลภาพตนฉบบ 12

2.2 การใชวธแบบรวดเรว 13

2.3 การจดเกบและอพเดทขอมล 17

3.1 ไดอะแกรมวธการและขนตอนการทางานของระบบ 60

สารบญภาพ

ภาพท หนา

1.1 ปญหาของระบบเกา คนไขตองใชเวลารอถง 1 อาทตยเพอรอผลการคดกรอง

จากแพทยคดกรอง 3

2.1 รป X-ray CT 6

2.2 รปกราฟฮสโตแกรมจากรป X-ray CT 7

2.3 รปหลงจากทา ไบนาร และการทาฟลเตอร 7

2.4 การทา Equalization จากฮสโตแกรม 8

2.5 ภาพขอบเขตของปอดสวนบน 8

2.6 ภาพขอบเขตปอดสวนกลาง ในสามภาพ 9

2.7 ภาพขอบเขตปอดสวนกลางรองลงมา ในสามภาพ 9

2.8 ภาพขอบเขตปอดสวนกลาง สวนสดทาย ในสามภาพ 10

2.9 รปขอบเขตของปอดทงสองขางทเชอมกน 10

2.10 รปสวนของหลอดลมสดาทอยใกลๆ กบปอด 11

2.11 กราฟฮสโตแกรมทใชในการวเคราะห 12

2.12 การใชวธแยกสวนภาพปอด 14

2.13 (A) ภาพเอกซเรย (B) กราฟฮสโตแกรมของภาพเอกซเรย 15

2.14 รปกอนและหลงการทา CLAHE 15

2.15 กราฟฮสโตแรกมจากการทา CLAHE ขนาด 16x16 16

2.16 จดสงเกตทบอกความแตกตางในภาพ 16

2.17 เปรยบเทยบการหาความสอดคลองดวยวธ SIFT local 18

2.18 เปรยบเทยบภาพสวนของรปรางปอดทผดรป 18

2.19 ภาพกอนและหลงการ Training 19

2.20 ภาพเปรยบเทยบหลงจากการ Training มากขน 20

2.21 ภาพเปรยบเทยบการ Training ในจานวนครงทแตกตาง 20

2.22 รปกราฟความถสะสมของภาพทงสองประเภท 21

สารบญภาพ (ตอ)

ภาพท หนา

2.23 ภาพตนฉบบ และภาพทปรบปรงคณภาพ บนพนฐาน

RBE: Region Based Enhancement 22

2.24 ภาพตนฉบบ และภาพทปรบปรงคณภาพของภาพบนพนฐาน

EVMFS: Enhancement Based on Visual Model Using the Concept

of Fuzzy Set 22

2.25 ภาพตนฉบบ และภาพทปรบปรงคณภาพของภาพบนพนฐาน 23

AASIE: Automatic Anatomically Selective Image Enhancement

2.26 ภาพตนฉบบ และภาพทปรบปรงคณภาพของภาพบนบนพนฐาน 23

FCE: Fuzzy Method of Contrast Enhancement 23

2.27 ภาพแตละสวนของจากการทา CT scan 25

2.28 การปรบ Threshold ของภาพระดบทแตกตางกน 26

2.29 แสดงความแตกตางของขอบเขต ภาพนอกภาพ 27

2.30 ปอดและอวยวะตางๆ ทอยบรเวณใกลปอด 29

2.31 กายวภาคของปอด 30

2.32 ลกษณะกายวภาคทรวงอก และภาพเอกซเรยปอด 31

2.33 อนภาคแอลฟาประกอบดวยโปรตอน 2 อนภาคกบนวตรอน 2 อนภาค 33

2.34 พอโลเนยม-210 ซงไมเสถยร มอตราสวนนวตรอนตอโปรตอนเทากบ 1.5

เมอสลายใหอนภาคแอลฟาและแปรธาตเปนตะกว-206 ซงเสถยรมอตราสวน

นวตรอนตอโปรตอนเพมขน 34

2.35 รงสแอลฟามการทะลทะลวงตาทสด 34

2.36 รปเอกซเรยท วลเฮม คอนราด เรนทเกน (Wilhelm Conrad Roentgen)

ถายภาพรงสจากมอภรรยาของเขา 40

2.37 การถายภาพ Chest X-RAY และภาพเอกซเรยทได 43

2.38 แสดงตวอยางตาแหนงของส ของวตถแบบตางๆ ทมองเหนบนภาพเอกซเรย 44

2.39 ตวอยางลกษณะเครอง CT SCAN 45

2.40 ตวอยางภาพ จากการทา CT SCAN 46

ฑ

สารบญภาพ (ตอ)

ภาพท หนา

2.41 ตวอยางเครอง Multiple Resonance Imaging (MRI) 48

2.42 รปตวอยางอวยวะสวนตางๆของรางกาย จากการตรวจดวยวธ MRI 52

2.43 ตวอยางภาพทนาไปประยกตใชในการประมวลผลภาพ 53

2.44 ระบบส Grayscale

2.45 ตวอยางภาพทางการแพทย และการประมวลผลภาพดวยวธแบงสวน 57

3.1 ปอดทปกต และภาพปอดทผดปกต 61

3.2 การกาหนดจดเพอทา Active Contour by Snake 61

3.3 สวนเฉพาะปอด หลงจากกาหนดจด X Y 62

3.4 กอนและหลงการแปลงภาพจาก RGB เปนภาพ Gray 63

3.5 แสดงผลการหาคา Histogram ของปอดปกต 63

3.6 แสดงผลการหาคา Histogram ของปอดผดปกต 64

3.7 ภาพกราฟตวอยางการกาหนดจดจากกราฟฮสโตแกรม 65

3.8 รปตวอยางการพลอตกราฟปอดทงสองขางเปรยบเทยบกน 65

3.9 รปตวอยางการพลอตกราฟคาความตางของปอดทงสองขาง 66

3.10 รปเอกซเรยทรวงอกของภาพปอดปกตทใชในการทดสอบ 67

3.11 ภาพปอดผดปกต ซงใหคาความแตกตางใกลเคยงปอดปกต 68

3.12 แสดงความแตกตางของภาพ Histogram ของรปท 3.7 69

3.13 การดการเกาะกลมของขอมล Histogram 70

3.14 การดการเกาะกลมของขอมล COG จากคา Histogram ยกกาลงสอง 70

3.15 การหาการเกาะกลมของขอมล COG ยกกาลงสอง 71

3.16 การหาการเกาะกลมของขอมล Histogram ยกกาลงสอง 71

3.17 ภาพเฉพาะสวนของปอดปกต ขาว-ดา จากรปปอดปกตท 3.1 72

3.18 กราฟฮสโตแกรมของปอดผดปกตจากรปท 3.11 ทใชทดสอบ 73

3.19 กราฟจากการกาหนดจดจานวน 10 จด 73

3.20 กราฟหลงจากนาขอมล 10 จดมาพลอตเปรยบเทยบกน 74

3.21 กราฟจากการกาหนดจดจานวน 25 จด 74

ฒ

สารบญภาพ (ตอ)

ภาพท หนา

3.22 กราฟหลงจากนาขอมล 25 จดมาพลอตเปรยบเทยบกน 74

3.23 กราฟจากการกาหนดจดจานวน 51 จด 75

3.24 กราฟหลงจากนาขอมล 51 จดมาพลอตเปรยบเทยบกน 75

3.25 กราฟจากการกาหนดจดจานวน 128 จด 76

3.26 กราฟหลงจากนาขอมล 128 จดมาพลอตเปรยบเทยบกน 76

3.27 แสดงตวอยางการหาคาเฉลยกราฟฮสโตแกรมจากชวงขอมล 79

3.28 แสดงกราฟของการกาหนดจดหาคาจากกราฟ Histogram ของปอดสองขาง

จากรปท 3.11 (Abnormal) 80

3.29 กราฟแสดงคาความตางของขอมลปอดทงสองขางจากรปท 3.11 80

3.30 แสดงกราฟของการกาหนดจดหาคาจากกราฟ Histogram ของปอดสองขาง

จากรปท 3.10 (Normal) 81

3.31 กราฟแสดงคาความตางของขอมลปอดทงสองขางจากรปท 3.10 81

4.1 แสดงคา Histogram ของภาพปอดปกตทงสองขาง 82

4.2 แสดงคา Histogram ของภาพปอดผดปกต 82

4.3 กราฟของรปตวอยางท 1 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 84

4.4 กราฟของรปตวอยางท 1 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 84

4.5 กราฟของรปตวอยางท 2 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 85

4.6 กราฟของรปตวอยางท 2 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 85

4.7 กราฟของรปตวอยางท 3 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 85

4.8 กราฟของรปตวอยางท 3 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 86

4.9 กราฟของรปตวอยางท 4 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 86

4.10 กราฟของรปตวอยางท 4 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 86

4.11 กราฟของรปตวอยางท 5 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 87

4.12 กราฟของรปตวอยางท 5 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 87

4.13 กราฟของรปตวอยางท 6 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 87

4.14 กราฟของรปตวอยางท 6 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 88

4.15 กราฟของรปตวอยางท 7 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 88

ณ

สารบญภาพ (ตอ)

ภาพท หนา

4.16 กราฟของรปตวอยางท 7 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 88

4.17 กราฟของรปตวอยางท 8 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 89

4.18 กราฟของรปตวอยางท 8 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 89

4.19 กราฟของรปตวอยางท 9 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 89

4.20 กราฟของรปตวอยางท 9 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 90

4.21 กราฟของรปตวอยางท 10 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 90

4.22 กราฟของรปตวอยางท 10 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 90

4.23 กราฟของรปตวอยางท 11 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 91

4.24 กราฟของรปตวอยางท 11 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 91

4.25 กราฟของรปตวอยางท 12 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 91

4.26 กราฟของรปตวอยางท 12 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 92

4.27 กราฟของรปตวอยางท 13 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 92

4.28 กราฟของรปตวอยางท 13 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 92

4.29 กราฟของรปตวอยางท 14 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 93

4.30 กราฟของรปตวอยางท 14 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 93

4.31 กราฟของรปตวอยางท 15 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 93

4.32 กราฟของรปตวอยางท 15 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 94

4.33 กราฟของรปตวอยางท 16 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 94

4.34 กราฟของรปตวอยางท 16 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 94

4.35 กราฟของรปตวอยางท 17 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 95

4.36 กราฟของรปตวอยางท 17 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 95

4.37 กราฟของรปตวอยางท 18 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 95

4.38 กราฟของรปตวอยางท 18 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 96

4.39 กราฟของรปตวอยางท 19 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 96

4.40 กราฟของรปตวอยางท 19 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 96

4.41 กราฟของรปตวอยางท 20 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 97

4.42 กราฟของรปตวอยางท 20 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 97

ด

สารบญภาพ (ตอ)

ภาพท หนา

4.43 กราฟของรปตวอยางท 1 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 98

4.44 กราฟของรปตวอยางท 1 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 99

4.45 กราฟของรปตวอยางท 2 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 99

4.46 กราฟของรปตวอยางท 2 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 99

4.47 กราฟของรปตวอยางท 3 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 100

4.48 กราฟของรปตวอยางท 3 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 100

4.49 กราฟของรปตวอยางท 4 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 100

4.50 กราฟของรปตวอยางท 4 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 101

4.51 กราฟของรปตวอยางท 5 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 101

4.52 กราฟของรปตวอยางท 5 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 101

4.53 กราฟของรปตวอยางท 6 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 102

4.54 กราฟของรปตวอยางท 6 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 102

4.55 กราฟของรปตวอยางท 7 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 102

4.56 กราฟของรปตวอยางท 7 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 103

4.57 กราฟของรปตวอยางท 8 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 103

4.58 กราฟของรปตวอยางท 8 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 103

4.59 กราฟ ของรปตวอยางท 9 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 104

4.60 กราฟของรปตวอยางท 9 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 104

4.61 กราฟของรปตวอยางท 10 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 104

4.62 กราฟของรปตวอยางท 10 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 105

4.63 กราฟของรปตวอยางท 11 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 105

4.64 กราฟของรปตวอยางท 11 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 105

4.65 กราฟของรปตวอยางท 12 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 106

4.66 กราฟของรปตวอยางท 12 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 106

4.67 กราฟของรปตวอยางท 13 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 106

4.68 กราฟของรปตวอยางท 13 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 107

4.69 กราฟของรปตวอยางท 14 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 107

ต

สารบญภาพ (ตอ)

ภาพท หนา

4.70 กราฟของรปตวอยางท 14 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 107

4.71 กราฟของรปตวอยางท 15 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 108

4.72 กราฟของรปตวอยางท 15 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 108

4.73 กราฟของรปตวอยางท 16 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 108

4.74 กราฟของรปตวอยางท 16 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 109

4.75 กราฟของรปตวอยางท 17 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 109

4.76 กราฟของรปตวอยางท 17 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 109

4.77 กราฟของรปตวอยางท 18 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 110

4.78 กราฟของรปตวอยางท 18 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 110

4.79 กราฟของรปตวอยางท 19 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 110

4.80 กราฟของรปตวอยางท 19 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 111

4.81 กราฟของรปตวอยางท 20 รปกราฟของปอดขางซายและขวา 111

4.82 กราฟของรปตวอยางท 20 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา 111

บทท 1

บทนา

ทมาและความสาคญ

โรคทเกดขนกบบรเวณทรวงอก ยงเปนปจจยเสยงสาคญของการเจบปวยและการ

สญเสยชวต ในแตละปเปนจานวนมากในประเทศไทย เฉพาะโรคทเกยวกบปอดนนในอดตม

ผเสยชวตเปนจานวนมาก จากกราฟแสดงอตราประชากรทเสยชวตจากโรคปอดบวมและโรค

ปอดอนๆ ตงแตป 2546 – 2550 กลมภารกจดานขอมลขาวสารและสารสนเทศสขภาพ สานก

นโยบาย และยทธศาสตร สานกนโยบายและยทธศาสตร สานกงานปลดกระทรวงสาธารณสข

ซงยงมโรคอนๆอกหลายโรคทเกดกบปอดและในบรเวณทรวงอก ทเปนปจจยเสยงสาคญทเปน

อนตรายตอชวต และตอการดารงชวตของประชาชนในประเทศ

แผนภมภาพท 1.1 แสดงอตราประชากรทเสยชวตจากโรคปอดบวมและโรคปอดอนๆ

ตงแตป 2546 – 2550

ทมา: กลมภารกจดานขอมลขาวสารและสารสนเทศสขภาพ สานกนโยบาย และยทธศาสตร

สานกนโยบายและยทธศาสตร สานกงานปลดกระทรวงสาธารณสข

2

การถายภาพ Chest X-ray เปนขนตอนเบองตนในการตรวจหาสาเหตความผดปกต

ของอวยวะในรางกายบรเวณทรวงอก เชน โรคมะเรง, วณโรค, หนองในปอด, นาทวมปอด ฯลฯ

ซงเปนวธหนงททางโรงพยาบาลมใหบรการแทบทกแหง เนองจากขนตอนทสะดวกรวดเรว

คาใชจายแตละครงไมแพงมาก ราคาเครองมออปกรณมราคาถกกวาการตรวจดวยวธอน อยาง

CT-SCAN (Computed Tomography Scan) หรอ MRI (Magnetic resonance imaging) และ

การถายภาพ Chest X-ray กสามารถแสดงถงโครงสราง อวยวะภายในรางกายบรเวณทรวงอก

ไดเปนอยางด

การอานผลฟลม Chest X-ray แพทยจะนาภาพ Chest X-ray มาดประกอบการ

วนจฉยโรคของผปวย โดยการนาฟลม Chest X-ray มาดโดยสวนมากใชแสงฟออเรสเซนสสอง

ทางดานหลงฟลมเอกซเรยเพอใหมองเหนรายละเอยดบนฟลมซงตองใชความชานาญของ

แพทยเองในการสงเกตหาความผดปกตของปอด แตจากความชดของรายละเอยดบนฟลม

เอกซเรยของคนไขแตละคนไมเทากนเนองจากการปรบคารงส X ของเจาหนาทรงสเทคนคม

ความชานาญ ทตางกน หรอจากสรระคนไขเองเชน อวน, ผอม ทาใหในคนไขบางรายฟลม

เอกซเรยทผานการลางออกมาแสดงรายละเอยดไดไมชดเจนเทาทควร แพทยตองใชเทคนค

พเศษชวย ดวยการเปลยนจากแสงฟออเรสเซนสเปนแสงชนดอนทใหความสวาง และความเขม

แสงทสงมากยงขนเพอทแพทยจะไดสามารถสงเกต หรอมองเหนรายละเอยดของฟลมเอกซเรย

ไดดย งขน ขนตอนนตองใชความสามารถเฉพาะ และทกษะของแพทยเองในการวนจฉยโรคซง

ใชเวลาพอสมควรในขนตอนน เพอหาความผดปกตของอวยวะบรเวรทรวงอกมาใชประกอบการ

วนจฉยโรค

ปญหาของแพทยในโรงพยาบาลขนาดใหญทม ผท เขามาใชบรการเปนจานวนมากในแต

ละวนอยางหนงคอการรอผลอานฟลมเอกซเรย ของผทเขามารบการตรวจ แพทยจะคดกรอง

ผปวยทพบความผดปกต เพอคดแยกสงไปรกษาตามแผนกตางๆ แตจากจานวน ของผทเขามา

รบการตรวจในแตละวนมจานวนมากจงเกดความลาชาในขนตอนการตรวจและรอผล Chest X-

ray ทาใหของผทเขามารบการตรวจ เกดความลาชาทจะไดรบการรกษาจากแพทยเฉพาะทาง

นานยงขนอาจตองใชเวลานานถง 1 อาทตยเพอทจะกลบมาฟงผลการคดกรองอกครง

จากงานวจยทผานมามความพยายามทตองการหาความผดปกตของภาพปอดจากภาพ

X-ray และ CT SCAN ทมข นตอนมากมาย และยงใชเวลามากกวา แตยงไมมงานใดทใชวธการ

นาภาพ Chest X-ray มาหาคา Histogram เพอกาหนด Pattern ของปอดทปกตและปอดท

ผดปกต งานวจยนจะไดนาเสนอวธทชวยเหลอในการแกไขปญหาจากความลาชาดงกลาว เพอ

เพมความสะดวกรวดเรวในการคดกรองผปวยทเขามารกษาในโรงพยาบาล ชวยลดภาระของ

แพทยในการอานผลฟลมเอกซเรย ทาใหผปวยไดรบการรกษาจากแพทยเฉพาะทางไดเรว

ยงขน

3

รปท 1.1 ปญหาของระบบเกา คนไขตองใชเวลารอถง 1 อาทตยเพอรอผลการคดกรอง

จากแพทยคดกรอง (แพทยรงส)

วตถประสงคการทาวจย

1. เพอศกษาแนวทางและวธการ ในการแกไขปญหาการคดกรองผปวย และชวยลด

ภาระงานแพทยคดกรองในโรงพยาบาลขนาดใหญ

2. เพอศกษาการประมวลผลภาพ และวเคราะหภาพถาย Chest-XRAY เพอใหทราบ

ถงความผดปกตของปอดในเบองตน

ทฤษฎหรอแนวความคดทใชในงานวจย

จากความรทางการแพทย ววฒนา ถนอมเกยรต พ.บ.(2546) พญ. สวธนา นนทะสต .

(2550) รศ.นพ.วรฬห ขาวปรสทธ พบ. (2542) ซงมระบไววาปอดทปกตจะมลกษณะความ

สมดลกนของปอดทงสองขางทงในดานขนาด ตาแหนง ลกษณะของส และความสมดลของส

ดงน

1. ตาแหนง

1.1 ดานบนสด อยเหนอไหปลารา ชดซโครงดานบน

1.2 ดานขางตดกบซโครงพอด ไมมชองวาง

1.3 ดานลางตดกะบงลม

1.4 กะบงลมดานขวาสงกวาดานซายเลกนอย(ไมเกนซโครงหนงชอง)

1.5 ตรงกลางดานลางมหวใจอยเยองไปทางซายเลกนอย

4

2. ลกษณะส

2.1 โดยทวไปของปอดจะมสขาวดานในเปนเสนเลกๆ กระจายตวกนเสมอกนทว

ปอด

2.2 สขาวโดยทวไป ดไมราบ ชดจนเกนไป

2.3 ปอดสไมดาสนท

2.4 ไมมสขาวเปนกลมกอน หรอขาวมากเกนไป

2.5 การเดนเสนของสขาว ไมเปนเสนตรงในแนวระนาบ หรอแนวขนาน

2.6 เสนสขาว จะเดนจากบนลงลาง แลวกระจายตวไปทวปอด จากเสนใหญไป

เลก

2.7 ปอดทงสองขางจะม ขนาด และสใกลเคยงกน

ขอบเขตการทาวจย

1. ศกษาปญหาจากกระบวนการคดกรองผปวยในโรงพยาบาลขนาดใหญ

2. ศกษาการอาน และการแปรผลภาพถาย Chest X-RAY

3. นาความรทางการแพทยมาเปนเกณฑในการพฒนาระบบ

4. เขยนโปรแกรม Matlab เพอใชในการประมวลผลภาพ Chest X-RAY

5. การวเคราะหและประมวลผลขอมลจากภาพ Chest X-RAY ทได เพอสรปผล และ

กาหนด Pattern ของปอดปกต และปอดผดปกต

ขนตอนการทาวจย

1. ศกษากระบวนการทางาน ขนตอนการคดกรองผปวยในโรงพยาบาลขนาดใหญ

2. ศกษาปญหา และแนวทางในการแกไขปญหาของการคดกรองผปวยใน

โรงพยาบาลขนาดใหญ

3. ศกษาขอมลทางการแพทยทเกยวกบอวยวะบรเวณทรวงอก

4. ศกษาลกษณะของโรคปอดตางๆจากภาพถาย Chest X-RAY

5. ศกษาการอาน และการแปรผลภาพถาย Chest X-RAY

6. ศกษาการประมวลผลภาพ Chest X-RAY และเขยนโปรแกรม Matlab

7. ตดตอหาขอมลภาพ Chest X-RAY เพอเปนขอมลในการทาวจย

8. ประมวลผลภาพ Chest X-RAY เพอทดสอบระบบ และเกบเปนขอมลในการทา

วจย

5

9. วเคราะหและประมวลผลขอมลภาพทได เพอหาขอสรปและกาหนด Pattern ของ

ปอดปกต และปอดผดปกต

ประโยชนทคาดวาจะไดรบ

1. ชวยลดปญหาความลาชาในการรอผลคดกรองของคนไขในโรงพยาบาลขนาดใหญ

2. ชวยลดภาระหนาทของแพทยคดกรองในโรงพยาบาลขนาดใหญ

3. ชวยเพมความสะดวกรวดเรวในการคดกรองผปวย

4. ชวยใหผปวยไดพบแพทยเฉพาะทางเพอรบการรกษาไดรวดเรวมากยงขน

5. เปนการเพมองคความรใหมในการวเคราะหหาความผดปกตของปอดจาก การนา

ความรทางการแพทย และการประมวลผลภาพเพอวเคราะหคา Histogram จากภาพถาย

Chest X-RAY

โครงสรางงานวจย

เนอหาแบงออกไดเปน 5 บท แตละบทจะกลาวถงขนตอน กระบวนการทงหมดของการ

ทาวจย เรม ตนบทท 1 กลาวถงทมาและความสาคญของงานวจย วตถประสงค ทฤษฎหรอ

แนวความคดทใชในงานวจย ขอบเขต ขนตอน และประโยชนทคาดวาจะไดรบจากงานวจย บท

ท 2 ขอมลการทา งานวจย และทฤษฎทเกยวของ กลาวเกยวกบงานวจย ทผานมา ทฤษฎท

เกยวของในการออกแบบ แกปญหาจากงานวจยทผานมา และนาทฤษฎ ความรอนๆมาใชใน

การพฒนาระบบทนาเสนอ บทท 3 การวเคราะห และการออกแบบระบบในการประมวลผลภาพ

Chest X-RAY เพอนาขอมลทไดมาใชในการวเคราะหหาความผดปกตของปอด บทท 4 การ

ทดสอบ และวเคราะหผลการวจย กลาวถงขนตอนการเปรยบเทยบความถกตองของการทางาน

ของระบบโดยใชตวอยางจากภาพ Chest X-RAY มาใชในการทดสอบ นาผลทได มาพลอต

กราฟเพอหาลกษณะเฉพาะของปอดปกต เปรยบเทยบความ ถกตองกบผลตรวจของแพทย

ผชานาญการเพอหาคาประสทธภาพความถกตองของระบบ และบทท 5 สรปผลการวจย รวมทง

ขอเสนอแนะของงานวจยในการแกไข ขอจากดของงานวจย และการพฒนาตอไปในอนาคต

6

บทท 2

งานวจย และทฤษฎทเกยวของ

งานวจยทเกยวของ

งานวจยทผานมาจดเปนสามกลมไดแก กลมทหาขอบเขตของปอด, กลมทชวยในการ

ปรบปรงคณภาพของภาพ X-ray, และกลมสดทายคอกลมในการวเคราะหผล ซงทงหมดจะใช

ขอมลจากภาพ Chest X-ray และภาพ CT โดยแตละกลมจะมการใชวธทแตกตางกนดงน

1. กลมแรก

1.1 การหาขอบเขตของปอด ทอยบรเวณทรวงอกจากภาพ X-ray CT โดยใช

ขอมลทวไปของตาแหนงและโครงสรางของปอด โดยการวเคราะหตความหมายจาก Histogram

José Silvestre Silva, Augusto Silva, and Beatriz Sousa Santos. (2000) ควบคกบการ

พจารณารปรางการขนสจดสงสดจากรปรางของฮสโตแกรม กบโครงสรางของปอด เขา

ประยกตใชการกรองสงทไมตองการซงอาจจะเปนผลกระทบทมาจากหลอดเลอดในปอด วธการ

ทนามาประยกตใชโดยการนาภาพ X-ray CT มากกวาสองภาพทมความผดปกตของผปวยมา

ทดสอบซาๆ

รปท 2.1 รป X-ray CT

ทมา: José Silvestre Silva, Augusto Silva, and Beatriz Sousa Santos. (2000)

7

รปท 2.1 รป X-ray CT ตวอยางบางสวนทใชในการทดสอบ จากจานวนหลายรปของ

ทงหมดทนามาทาการทดสอบ ซงภาพ X-ray CT แตละชดนนมจานวนทไมแนนอน

รปท 2.2 รปกราฟฮสโตแกรมจากรป X-ray CT

ทมา: José Silvestre Silva, Augusto Silva, and Beatriz Sousa Santos. (2000)

รปท 2.2 นาภาพ X-ray CT จากรปท 2.1 มาหาคาฮสโตแกรมเพอดความสอดคลอง

ของทงสองภาพ

(ก) (ข)

รปท 2.3 รปหลงจากทา ไบนาร และการทาฟลเตอร

ทมา: José Silvestre Silva, Augusto Silva, and Beatriz Sousa Santos. (2000)

รปท 2.3 (ก) เปนภาพหลงจากทผานขนตอนการทาภาพไบนาร และรป (ข ) เปนภาพท

ไดจากการทาฟลเตอรมาแลว ซงทาใหเหนสวนทเปนบรเวณปอดชดเจนขน

8

รปท 2.4 การทา Equalization จากฮสโตแกรม

ทมา: José Silvestre Silva, Augusto Silva, and Beatriz Sousa Santos. (2000)

จากรปท 2.4 หลงจากนาภาพทตองการไปผานขนตอนการทา Equalization ของคา ฮส

โตแกรมทาใหใหมองเหนโครงสรางของปอดภายในไดชดเจนมากยงขน นอกจากนนยงทาให

เหนสวนของขอบเขตปอดไดอกดวย และจะใชวธนกบภาพอนๆ ในภาพปอดชดเดยวกน

รปท 2.5 ภาพขอบเขตของปอดสวนบน

ทมา: José Silvestre Silva, Augusto Silva, and Beatriz Sousa Santos. (2000)

9

รปท 2.6 ภาพขอบเขตปอดสวนกลาง ในสามภาพ

ทมา: José Silvestre Silva, Augusto Silva, and Beatriz Sousa Santos. (2000)

รปท 2.7 ภาพขอบเขตปอดสวนกลางรองลงมา ในสามภาพ

ทมา: José Silvestre Silva, Augusto Silva, and Beatriz Sousa Santos. (2000)

10

รปท 2.8 ภาพขอบเขตปอดสวนกลาง สวนสดทาย ในสามภาพ

ทมา: José Silvestre Silva, Augusto Silva, and Beatriz Sousa Santos. (2000)

รปท 2.9 รปขอบเขตของปอดทงสองขางทเชอมกน

ทมา: José Silvestre Silva, Augusto Silva, and Beatriz Sousa Santos. (2000)

11

รปท 2.10 รปสวนของหลอดลมสดาทอยใกลๆ กบปอด

ทมา: José Silvestre Silva, Augusto Silva, and Beatriz Sousa Santos. (2000)

จากวธการดงกลาวตองใชภาพหลายภาพมาชวยในการหาขอบเขตสวนของปอดจาก

ภาพ X-ray CT จากการนาภาพจากตาแหนงตางๆของปอดมาหาขอบเขตของปอดจากวธการท

ผานมาทาใหมองเหนภาพของขอบเขตปอดจากตาแหนงทแตกตางกนได และในบทความยง

บอกถงปญหาของวธการนวายงไมสามารถจดการกบภาพขอบเขตของปอดทงสองขางให

เชอมตอกนไดจากการนาภาพขอบเขตของปอดทงสองจากภาพเดยวกนจากรปท 2.9 ปญหา

ตอมาคอการจดการกบสงแปลกปลอมทรวมอยจากการคนหาขอบเขตขอบปอด ทอยใกลๆ กบ

ปอด เชนหลอดลม จากรปท 2.10 วธการทงหมดนใชทงหมด 90 ตวอยางภาพ จากคนไข 3 คน

1.2 การแบงสวนขอบเขตของปอดจากภาพ X-ray CT แบบอตโนมต José

Silvestre Silva, Augusto Silva, and Beatriz Sousa Santos. (2000) ใชเทคนคการ

ประมวลผลภาพโดยอาศย Intensity และสงเกตคาพคสงสด ตาสดของคา Histogram ควบคกบ

การดกลมของอวยวะในบรเวณทรวงอก ของภาพ X-ray CT ขนตอนตอมาเปนการดโครงสราง

ของปอดโดยการกรองสงแปลกปลอมทไมใชสวนทตองการแลวลบออก วธตอมาเปนการคนหา

โดยใชเทคนค Active Contour ประยกต เขามาชวย ดแตละสวนของปอด โดยนาผลทไดมา

เปรยบเทยบกบผเชยวชาญทางรงส 2 คน

12

รปท 2.11 กราฟฮสโตแกรมทใชในการวเคราะห

ทมา: José Silvestre Silva, Augusto Silva, and Beatriz Sousa Santos. (2000)

กราฟฮสโตแกรมแสดงจดสงสดของกราฟหลายๆจด ซงแตละจดมความสอดคลองกบ

กลมของอวยวะเพอหาสวนของปอดทแทจรง ความผนแปรและความหนาแนนมความสมพนธ

กนกบเนอเยอทประกอบไปดวยพนทของปอด จากภาพไดพลงงานสงสดคอคา P เปนจดทม

ความสอดคลองกน 5% ของจดสงสดจากกราฟฮสโตแกรม

แผนภาพท 2.1 ขนตอนแรกกอนการประมวลผลภาพตนฉบบ

ทมา: José Silvestre Silva, Augusto Silva, and Beatriz Sousa Santos. (2000)

13

จากแผนภาพท 2.1 เปนขนตอนกอนนาภาพตนฉบบไปประมวลผล โดยการปรบภาพ

จาก 12 บต เปน 8 บต

แผนภาพท 2.2 การใชวธแบบรวดเรว

ทมา: José Silvestre Silva, Augusto Silva, and Beatriz Sousa Santos. (2000)

จากแผนภาพท 2.2 เปนการใชวธแบบรวดเรวโดยนาภาพ 8 บตทไดมาทาการปรบให

ฮสโตแกรมมความราบเรยบกอนทจะนาไปหา Threshold แลวเปลยนเปนภาพไบนารกอนทจะ

ไปสการหาเสนขอบ

14

รปท 2.12 การใชวธแยกสวนภาพปอด

ทมา: José Silvestre Silva, Augusto Silva, and Beatriz Sousa Santos. (2000)

จากรปท 2.12 เปนภาพจดกงกลางของอวยวะปอดแตละกลมทไดจากจดตดของเสนทม

ความสมพนธกน กบความราบเรยบของภาพทไดจากการฉายรงส แปลงเปนเสนทมคาสงสด

นามากาหนดสวนทงสองแลวนาไปหาเสนของตอไป

วธสดทายโดยนาภาพมาทาการหาเสนขอบจากโปรแกรม Matlab by Snake เลย จาก

การทดลองทงหมดใชตวอยางภาพ 250 ภาพ จากคนไข 6 คน

จากวธการทงสามอยางมความแตกตางของขนทสอง กอนจะนาไปหาเสนขอบนอกจาก

วธทสามทหลงจากไดภาพ 8 บตแลวกใชการหาเสนขอบเลย ซงผลทไดแตละวธกใหความ

ถกตองแตกตางกน ในบทความนผลการทดสอบทไดมขอจากดของแตละวธการซงวธแรกนนใช

การวเคราะหฮสโตแกรม มเครองมอหลกคอการปรบความราบเรยบของฮสโตแกรมเขามาชวย

ทาใหมผลตอความรวดเรวในการวเคราะห

สวนวธทสอง ใชวธแยกสวนของปอดโดยมขอจากดของจดในการวเคราะหฮสโตแกรม

ซงเปนผลมาจากการแปลงคาการฉายรงสทกระจาย จากการประมาณของจดกงกลางของกลม

ปอดแตละขาง นอกจากนนโครงสรางกเปนเครองมอในการระบปอดขางซายและขวา ยงไปกวา

นนสงทปรากฏสามารถรวมเขากบขอบเขตได

วธสดทาย การหาเสนขอบดวย เปนวธทไดผลดทสดจากภาพสวนใหญ แตอยางไรกดม

ขอจากดของลกษณะทางธรรมชาต ยงไปกวานนคอนขางใชเวลามาก

2. กลมทสอง

2.1 กลมของการปรบปรงคณภาพของภาพ Chest X-ray ดวยการปรบระดบ

คาพลงงานในภาพใหเทากน เพอชวยในการมองเหนรายละเอยดของภาพใหดยงขน FAST

15

ALGORITHM FOR ENHANCEMENT OF X-RAY IMAGES USING RECURSIVE

ADAPTIVE HISTOGRAM EQUALIZATION

(ก) (ข)

รปท 2.13 (ก) ภาพเอกซเรย (ข) กราฟฮสโตแกรมของภาพเอกซเรย

ทมา: FAST ALGORITHM FOR ENHANCEMENT OF X-RAY IMAGES USING

RECURSIVE ADAPTIVE HISTOGRAM EQUALIZATION

จากรปท 2.13 (ก) คอภาพเอกซเรยตนฉบบ (ข) คอภาพกราฟฮสโตแกรมทได

(ก) (ข)

(ค) (ง)

รปท 2.14 รปกอนและหลงการทา CLAHE

ทมา: FAST ALGORITHM FOR ENHANCEMENT OF X-RAY IMAGES USING

RECURSIVE ADAPTIVE HISTOGRAM EQUALIZATION

16

รปท 2.15 กราฟฮสโตแรกมจากการทา CLAHE ขนาด 16x16

ทมา: FAST ALGORITHM FOR ENHANCEMENT OF X-RAY IMAGES USING

RECURSIVE ADAPTIVE HISTOGRAM EQUALIZATION

จากรปท 2.14 (ก) เปนภาพตนฉบบ (ข) เปนภาพทผานาการทา CLAHE (ค) เปนภาพ

การทา CLAHE ขนาด 16x16 และ (ง) เปนภาพหลงจากการทา CLAHE ขนาด 32x32 ซงจะ

เหนไดวาหลงจากการทา CLAHE รายละเอยดภายในภาพเปลยนไป ซงจากการทดลองการ

CLAHE ขนาด 16x16 สามารถแสดงรายละเอยดภาพไดดทสด และรปท 2.15 เปนกราฟฮสโต

แกรมทไดจากการทา CLAHE ขนาด 16x16

3. กลมทสาม

3.1 การหาขอบเขตภาพปอดและนามาเกบไวเปนสถตเพอใชในการวเคราะห

หาความผดปกตของปอดจากภาพ Chest X-ray Yonghong Shi, Feihu Qi, Zhong Xue, Liya

Chen, Kyoko Ito, Hidenori Matsuo, and Dinggang Shen. (2008) โดยใชพนฐานจากกลม

ตวอยางทได และจากรปราง ขอบเขตจากสวนของปอดจากภาพเอกซเรยทรวงอก จะหา

ขอบเขตภาพของสวนปอด แตไมรวมสวนทมอวยวะหวใจรวมอยดวย

รปท 2.16 จดสงเกตทบอกความแตกตางในภาพ

ทมา: Yonghong Shi, Feihu Qi, Zhong Xue, Liya Chen, Kyoko Ito, Hidenori Matsuo, and

Dinggang Shen. (2008)

17

จากรปท 2.16 ทหวลกศรแสดงใหเหนถงเสนลกษณะเดนทไมสมาเสมอตามแนวขวาง

ของภาพซงมความแตกตางกนแตละตาแหนงแตละจด เสนสฟาแสดงใหเหนถงลกษณะ รปแบบ

ทคลายกนของซโครง

แผนภาพท 2.3 การจดเกบและอพเดทขอมล

ทมา: Yonghong Shi, Feihu Qi, Zhong Xue, Liya Chen, Kyoko Ito, Hidenori Matsuo, and

Dinggang Shen. (2008)

จากแผนภาพท 2.3 เปนขนตอนของการจดเกบขอมลและอพเดทขอมล จากภาพ

เอกซเรยทรวงอกของบคคลทวไป ในขนตอนทหนงเปนการนาสวนของภาพใหมของผปวยเขา

มา ขนตอนทสองเปนการอพเดทภาพใหมเขาระบบ ขนตอนทสามเปนการหาสวนของภาพปอด

ขนสดทายเปนการอพเดทภาพ

18

ภาพทนาเขามาในอนดบแรกนนเราตองนามากรองดวย Gaussian filter กอนและหา

ขอบเขตสวนของปอดดวยการ ดฟอรม การใชวธการ SIFT local เพอคนหาจดทคลายกนใน

ความตอเนองของภาพเอกซเรยทรวงอกเพอหาความตอเนองของเสนขอบของปอด

(ก) (ข) (ค)

รปท 2.17 เปรยบเทยบการหาความสอดคลองดวยวธ SIFT local

ทมา: Yonghong Shi, Feihu Qi, Zhong Xue, Liya Chen, Kyoko Ito, Hidenori Matsuo, and

Dinggang Shen. (2008)

จากรปท 2.17 วธ SIFT local ทาใหทราบถงขอบเขตบรเวณปอดทมความตอเนองและ

สอดคลองกนของภาพ (ก) และ (ข) จากเครองหมายกากบาทสแดง จากภาพ (ค) เปนภาพสทม

ความตอเนองสอดคลองกนเหมอนภาพ (ก) และ (ข) โดยทตาแหนงเครองหมายกากบาทสแดง

แสดงอยภายในวงกลม จากนนกจะเปนการเรยนรเปรยบเทยบภาพทนาเขามากบภาพทมอย

รปท 2.18 เปรยบเทยบภาพสวนของรปรางปอดทผดรป

ทมา: Yonghong Shi, Feihu Qi, Zhong Xue, Liya Chen, Kyoko Ito, Hidenori Matsuo, and

Dinggang Shen. (2008)

19

จากรปท 2.18 เปนเปรยบเทยบภาพสวนของรปรางปอดทผดรป สดาคอผลทไดจาก

การหาเสนขอบของภาพ สวนสแดงคอเสนขอบทตรงกน ซงแสดงใหเหนวามรปรางของเสนขอบ

ทเหมอนกน

วธการทนาเสนอจากบทความนเปนการนาเสนอการหาเสนขอบทตอเนองของภาพถาย

เอกซเรยทรวงอกโดยนามาเกบไวเปนสถตแลวใชการเรยนรจากขอมลทมอยเปรยบเทยบเพอหา

ลกษณะรปรางทผดปกตจากขอมลใหมเรยนรไปเรอยๆ จากบทความไมสามารถบอกถงความ

ผดปกตของในปอดได และตองใชการเกบขอมลจากภาพตวอยางทมขอจากดของขอมล

3.2 การวเคราะหและจดกลมภาพ Chest X-ray เพอหาความผดปกตของ

ปอด โดยการพจารณาการเปลยนแปลงของคาสมประสทธเวคเตอร Philip J. Bones and

Anthony P.H. Butler เพอเปรยบเทยบหาความผดปกตของปอดปกตกบปอดบวม โดยการเซท

คา M x N จากภาพสองมต และเซทคา K ทใชในการเรยนรไปท เมททรก A

(ก) (ข)

รปท 2.19 ภาพกอน และหลงการ Training

ทมา: Philip J. Bones and Anthony P.H. Butler

จากรปท 2.19 ภาพดานซาย (ก) คอรปกอนการ Training และภาพดานขวา (ข) คอรป

หลงจากการ Training แลว

20

(ก) (ข)

รปท 2.20 ภาพเปรยบเทยบหลงจากการ Training มากขน

ทมา: Philip J. Bones and Anthony P.H. Butler

จากรปท 2.20 ภาพดานซาย (ก) เปนภาพเรมตน และภาพ (ข) เปนภาพทผานการ

Training 20 ครง

(ก) (ข) (ค)

รปท 2.21 ภาพเปรยบเทยบการ Training ในจานวนครงทแตกตาง

ทมา: Philip J. Bones and Anthony P.H. Butler

จากรปท 2.21 (ก) คอภาพจากขนตอนแรก (ข) คอภาพทไดจากขนตอนตอมา และ (ค)

คอภาพทผานการ Training ครงท 55

21

รปท 2.22 รปกราฟความถสะสมของภาพทงสองประเภท

ทมา: Philip J. Bones and Anthony P.H. Butler

จากรปท 2.22 กราฟความถสะสมของขนาดของเวกเตอรของภาพปอดปกต และภาพ

ปอดผดปกตเปนโรคปอดบวม ทงสองประเภททใชในการวเคราะหเบองตน จากบทความนผลท

ไดจากการทดลองยงมขอขดแยงจากขอมลทได ซงอาจจะมาจากภาพตวอยาง และชนดของโรค

ทเปนอยอาจจะมผลตอการทดลอง จากกราฟทไดแสดงใหเหนถงความตางของขอมลแตไมได

บอกถงตาแหนง ลกษณะ ชนดของโรคทเปนในแบบอน ซงบทความนเปนตวอยางในการเรยนร

การหาวธในการแยะความผดปกตทเกดขนในปอดเบองตนเทานน

3.3 การวเคราะหและทบทวนวธการปรบปรงคณภาพ Chest X-ray โดยใช

เทคนคตางๆ I.C. ' Mehta, ZZ.J. Khan and 3R.R. Khotpal. (2006)

Neuro equalizer เปนการทาแบบโครงสรางหลายชน กบ Sigmoid activation function

และ Use error back- propagation algorithm. ใชนวรอนเนตเวรกสองอนพท โดยมคาเฉลย

พกเซล และคา Gray ของภาพทรวงอกผลทไดคอการทา Equalizeed ของคา Gray ทดข น I.C.

' Mehta, ZZ.J. Khan and 3R.R. Khotpal. (2006)

AEFDLS: Adaptive Chest Radiograph Enhancement Using First Derivative

Operator and Local Statistics เปนขนตอนการประมวลผลสามขนตอน

- การลบวตถออกจากฟลม

- ทาการคานวณความลาดชนของภาพจากขนตอนแรกทไดมา

- การปรบปรงคณภาพของภาพโดยเพมการปรบนาหนกความลาดชนของภาพ

22

รปท 2.23 ภาพตนฉบบดานซาย และภาพทปรบปรงคณภาพ บนพนฐาน

RBE: Region Based Enhancement

ทมา: I.C. ' Mehta, ZZ.J. Khan and 3R.R. Khotpal. (2006)

จากรปท 2.23 Region Based Enhancement เปนการปรบปรงคณภาพของภาพดวย

wavelet-filtering ทาใหแสดงถงขอบเขต และโครงสรางของสวนทสนใจ เชนโครงสรางของ

หลอดเลอด และกระดดสนหลง

รปท 2.24 ภาพตนฉบบดานซาย และภาพทปรบปรงคณภาพของภาพบนพนฐาน

EVMFS: Enhancement Based on Visual Model Using the Concept of Fuzzy Set

ทมา: I.C. ' Mehta, ZZ.J. Khan and 3R.R. Khotpal. (2006)

จากรปท 2.24 Enhancement Based on Visual Model Using the Concept of Fuzzy

Set เปนการใช Fuzzy บนพนฐานของการปรบปรงคณภาพของภาพ

23

รปท 2.25 ภาพตนฉบบดานซาย และภาพทปรบปรงคณภาพของภาพบนพนฐาน

AASIE: Automatic Anatomically Selective Image Enhancement

ทมา: I.C. ' Mehta, ZZ.J. Khan and 3R.R. Khotpal. (2006)

จากรปท 2.25 Automatic Anatomically Selective Image Enhancement ในขนตอน

เปนการกาหนดกฎและการประยกตใชกบฮสโตแกรมของภาพ เปนการกาหนดแบบอตโนมต

ของคา Gray ระหวางสวนของปอด การเลอกระดบสเกลของคา Gray การเปลยนแปลง and/or

เมอใชหนากากทไมมรปราง

รปท 2.26 ภาพตนฉบบ และภาพทปรบปรงคณภาพของภาพบนบนพนฐาน

FCE: Fuzzy Method of Contrast Enhancement

ทมา: I.C. ' Mehta, ZZ.J. Khan and 3R.R. Khotpal. (2006)

จากรปท 2.26 Fuzzy Method of Contrast Enhancement (FCE) ตวอยางจากกฎ

พนฐานกบการจดการกบการปรบปรงคณภาพทสามารถใชกบสตร

- การตงคาพารามเตอรจากการอนมานของระบบ

- การจดการกบความคลมครอของพกเซล

- การสรปผล

24

JGACE: Just Noticeable Difference Guided Adaptive Contrast Enhancement

การทางานประกอบดวยการ Low pass filtering การแยกแยะรายละเอยด และการปรบความ

ราบเรยบของขอบเขต

TRAP: Chest Radiograph Image Enhancement by Adaptive Processing เปน

ขนตอนวเคราะหจากความของเรองรปรางและความแตกตางของความสวางกบความมดทแสดง

ใหเหนในภาพตนฉบบ จากโครงสรางในปอดมตมเลกๆดวยการปรบปรงคณภาพทเหมาะสม

พอเพยง การทามากเกนไปมผลอยางมากกบความถสงและขอมลในปอดทใชในการตรวจหาโรค

สาหรบแตละพกเซลขนตอนในการคานวณหาสวนบรเวณใกลเคยงบทภาพตนฉบบ การนา

ขอมลรอบดานมาใชในการแกไขดวยวธการปรบปรงความมดความสวางของภาพ

EASFT: Enhancement Using Automatic Spatial Filtering Technique โดยมวธการ

จากการนาภาพตนฉบบสองภาพมาปรบความราบเรยบ และทาการสรางความเกยวเนองกนของ

ภาพทงสามรวมกน จากนนคานวณแบบไมเปนเชงเสนดวยฟงกชนการแปลงคา ทาการขยาย

ความมดสวางทไมเปนเชงเสนดวยการแปลงคาทสรางขนมาบนลาดบทสาม

ตารางท 2.1 สรปลาดบขนตอนทใชปรบปรงคณภาพของภาพเอกซเรยทรวงอก

ขนตอน ปรบปรงคณภาพของภาพในสวนของ

Neuro equalizer ตมเลกๆในปอด

RBE การบาดเจบของปอด และความผดปกตของบรเวณทรวงอก

JGACE ภาพทงหมด

EVMFS วณโรค

AASIE ปอด และทรวงอก

IHAP ทรวงอก

EASFT ตมเลกๆในปอด

AEFDLS เนนในสวนของปอด แนวเสนของกระดก และตมเลกๆในปอด

FCE การปรบปรงการมองเหนสวนทอยใน rib

ทมา: I.C. ' Mehta, ZZ.J. Khan and 3R.R. Khotpal. (2006)

3.4 การวนจฉยโรคเบองตนในการหามะเรงปอดโดยการวเคราะหหาจดเลกๆ

บนภาพ X-ray CT Nisar Ahmed Memon, Anwar Majid Mirza, and S.A.M. Gilani. (2006)

ขอเสยคอตองใชเวลานานกวาจะวเคราะหแตละภาพได เพราะภาพ X-ray CT มจานวนหลาย

25

ภาพ โดยใชการทา Threshold เรมจากการหาคาเฉลยของพกเซล และพจารณาคาความ

หนาแนนจากฮสโตแกรมในภาพ CT san

(ก)

(ข)

(ค)

รปท 2.27 ภาพแตละสวนของจากการทา CT scan

ทมา: Nisar Ahmed Memon, Anwar Majid Mirza, and S.A.M. Gilani. (2006)

จากรปท 2.31 เปนภาพ CT san ของบรเวณทรวงอก (ก) เปนภาพเรมตนของปอดสวน

แรก (ข) เปนภาพของปอดสวนกลาง (ค) เปนภาพของปอดสวนสดทาย และภาพฮสโตแกรม

ของปอดแตละสวน

26

(ก) Threshold = 119 ภาพปอดเรมตน

(ข) Threshold = 121 ภาพปอดสวนกลาง

(ค) Threshold = 118 ภาพปอดสวนสดทาย

รปท 2.28 การปรบ Threshold ของภาพระดบทแตกตางกน

ทมา: Nisar Ahmed Memon, Anwar Majid Mirza, and S.A.M. Gilani. (2006)

จากรปท 2.32 เปนการหา Threshold จากภาพตนฉบบและตามดวยแบงสวนของภาพ

ปอด โดยการตดคา Threshold ทแตกตางกน

27

(ก) (ข)

(ค) (ง)

(จ)

รปท 2.29 แสดงความแตกตางของขอบเขต ภาพนอกภาพ

ทมา: Nisar Ahmed Memon, Anwar Majid Mirza, and S.A.M. Gilani. (2006)

จากรปท 2.33 (ก) เปนภาพตนฉบบ (ข) เปนหลงจากการทา Threshold (ค) เปนภาพ

การหาขอบเขตโดยรอบ (ง) ภาพของขอบเขตทมสดา (จ) ภาพของขอบเขตภาพจากภาพ (ง)

จากบทความการหาจดเลกๆในภาพ CT scan ใชหลกการของการทา Threshold การ

แยกสวนของภาพออกจากพนหลงเพอใหแสดงถงสงปกตทเกดขนในปอด ความถกตองแมนยา

ขนอยกบหลายสง ไมวาจะเปนผลกระทบกบอากาศในปอด การตด Threshold ทระดบตางๆ

และภาพตวอยางทใชในการทดสอบ ขนาดของจดเลกๆทอาจจะไมใชสงผดปกตเพราะจากการ

ทดสอบเพยงการดดวยตาไมสามารถแยกแยะออกไดวาสงทปรากฏทเหนนน เปนสงผดปกตท

เกดจากมะเรงหรอไม และอปสรรคจากความลาชาในการคนหาเนองจากตองใชเวลามากในการ

คนหาแตละพกเซล เพราะภาพ CT scan แตละชดนนมจานวนหลายภาพ

28

ทฤษฎทเกยวของ

1. อวยวะทรวงอก วกพเดย สารานกรมเสร. “ทรวงอก” ทรวงอกของคนเราเรมตงแต

สวนคอมาถงหนาอกซงมอวยวะประกอบกนหลายชนดในบรเวณทรวงอกภาย ในและภายนอก

ซงภาพในทรวงอกจะมกระดดซโครงคอยปองกนอกชน สวนประกอบในทรวงอกทสาคญมดงน

1.1 อวยวะ

- หวใจ (Heart)

- ปอด (Lungs)

1.2 กลามเนอ

- กลามเนอเพคทอราลส เมเจอร (Pectoralis major)

- กลามเนอเพคทอราลส ไมเนอร (Pectoralis minor)

- กลามเนอทราพเซยส (Trapezius muscle)

1.3 โครงสรางภายใน

- กะบงลม (Diaphragm)

- หลอดอาหาร (Esophagus)

- ทอลม (Trachea)

- ลนป (Xiphoid process)

1.4 หลอดเลอดแดงและหลอดเลอดดา

- หลอดเลอดแดงใหญเอออรตา (Aorta)

- หลอดเลอดดาใหญซพเรยรเวนาคาวา (Superior vena cava)

- หลอดเลอดดาใหญอนฟเรยรเวนาคาวา (Inferior vena cava)

- หลอดเลอดแดงพลโมนาร (Pulmonary artery)

1.5 กระดก

- เบาไหล ประกอบดวยสวนบนของกระดกตนแขน (Humerus)

- กระดกสะบก (Scapula)

- กระดกอก (Sternum)

- กระดกสนหลงสวนอก (Thoracic vertebrae)

- กระดกไหปลารา (Collarbone)

- กระดกซโครง (Ribcage)

- ซโครงลอย (Floating ribs)

29

1.6 โครงสรางภายนอก

- หวนม (Nipple)

- ตอมนานม (Mammary gland)

1.7 สวนทองทอยในชองอก ( Thoracic abdomen) เชน กระเพาะอาหาร ไต ตบ

ออน มาม และหลอดอาหารสวนลาง

2. ปอด LUNG วกพเดย สารานกรมเสร. ทรวงอก. ปอด เปนอวยวะหนงในรางกาย

ทมความสาคญอยางยงในสตวมกระดกสนหลง ใชในการหายใจ หนาทหลกของปอดกคอ การ

แลกเปลยนกาซออกซเจนเขาสระบบเลอดในรางกาย และแลกเปลยนเอากาซ

คารบอนไดออกไซดออกจากระบบเลอดออกส ภายนอกรางกาย ปอดมถงลมในการชวยในการ

ทางานเพอฟอกโลหต และทาหนาทอยางอนอก

รปท 2.30 ปอดและอวยวะตางๆ ทอยบรเวณใกลปอด

ทมา: วกพเดย สารานกรมเสร. ทรวงอก.

คาวาปอดในภาษาองกฤษ ใชคาวา lung ในทางการแพทยสงทเกยวกบปอดใชคาวา

Pulmonary นาหนาสงนน ๆ ปอดอยในทรวงอก มสองขาง คอขวาและซาย ปอดมลกษณะนม

และมกระดกซโครงคอยปกปองปอดไวอกชนหนง ปอดแตละขางจะมถงบาง ๆ 2 ชนหมอย

เรยกวา เยอหมปอด เยอหมปอดทเปนถงบาง ๆ 2 ชนนเรยกวา เยอหมปอดชนในและ เยอหม

ปอดชนนอก เยอหมปอดชนในจะแนบตดไปกบผวของปอด สวนเยอหมปอดชนนอกจะแนบตด

ไปกบชองทรวงอก ระหวางเยอหมปอด 2 ชนบางๆนจะมชองวาง เรยกวา ชองเยอหมปอด ใน

ชองเยอหมปอดจะมของเหลวคอยหลอลนอย เรยกวา ของเหลวเยอหมปอด ของเหลวนจะชวย

ใหเยอหมปอดแตละชนสไลดไปมาระหวางกนไดโดยไมเสยดสกน และของเหลวเยอหมปอดกยง

30

ชวยยดเยอหมปอดทงสองชนไวไมใหแยกจากกนโดยงาย ปอดขางซายนนมขนาดเลกกวาปอด

ขางขวา เพราะปอดขางซายตองเวนทเอาไวใหหวใจอยในทรวงอกดวยกนดวย

2.1 วธการทางาน การแลกเปลยนกาซและการใชออกซเจนเมอเราหายใจเขา

อากาศภายนอกเขาสอวยวะ ของระบบหายใจไปยงถงลมในปอดทผนงของถงลมมหลอดเลอด

แดงฝอยตดอย ดงนนอากาศจงมโอกาสใกลชดกบเมดเลอดแดงมากออกชเจนกจะผานผนงนเขา

สเมดเลอดแดง และคารบอนไดออกไซดกจะออกจากเมดเลอดผานผนงออกมาสถงลม ปกตใน

อากาศมออกชเจนรอยละ 20 แตอากาศทเราหายใจมออกซเจนรอยละ 13

2.2 กาจดของเสยทางปอด การกาจดของเสยทางปอด กาจดออกมาในรปของนา

และกาซคารบอนไดออกไซด ซงเปนผลทไดจากกระบวนการหายใจ โดยนาและกาซ

คารบอนไดออกไซดแพรออกจากเซลลเขาสหลอดเลอดและเลอดจะทาหนาทลาเลยงไปยงปอด

แลวแพรเขาสถงลมทปอด หลงจากนนจงเคลอนผานหลอดลมแลวออกจากรางกายทางจมก ซง

เรยกวากระบวนการ Metabolism

2.3 หนาทของปอด หนาทเกยวกบการหายใจแลกเปลยนกาซออกซเจนและ

คารบอนไดออกไซด หนาทอน ๆ นอกจากการหายใจ การควบคมและขบสารตาง ๆ เชน ยา ,

แอลกอฮอล ออกจากระบบเลอด กรองลมเลอดเลก ๆ ทตกตะกอนออกจากเสนเลอดดา ปกปอง

และรบแรงกระแทกทจะทาอนตรายตอหวใจซงอยตรงกลางชองทรวงอก

รปท 2.31 กายวภาคของปอด

ทมา: อ.มงคลศลป บญเยน ภบ. บว. บภ. มลนธการแพทยทางเลอกเพอมะเรง.

31

3. ความรทางการแพทย ลกษณะของปอดปกต ววฒนา ถนอมเกยรต พ.บ. (2546)

พญ. สวธนา นนทะสต. (2550) รศ.นพ.วรฬห ขาวปรสทธ พบ.(2542)

3.1 ตาแหนง

- ดานบนสด อยเหนอไหปลารา ชดซโครงดานบน

- ดานขางตดกบซโครงพอด ไมมชองวาง

- ดานลางตดกะบงลม

- กะบงลมดานขวาสงกวาดานซายเลกนอย (ไมเกนซโครงหนงชอง)

- ตรงกลางดานลางมหวใจอยเยองไปทางซายเลกนอย

3.2 ลกษณะส

- โดยทวไปของปอดจะมสขาวดานในเปนเสนเลกๆ กระจายตวกนเสมอกน

ทวปอด

- สขาวโดยทวไป ดไมราบ ชดจนเกนไป

- ปอดสไมดาสนท

- ไมมสขาวเปนกลมกอน หรอขาวมากเกนไป

- การเดนเสนของสขาว ไมเปนเสนตรงในแนวระนาบ หรอแนวขนาน

- เสนสขาว จะเดนจากบนลงลาง แลวกระจายตวไปทวปอด จากเสนใหญ

ไปเลก

- ปอดทงสองขางจะม ขนาด และสใกลเคยงกน

รปท 2.32 ลกษณะกายวภาคทรวงอก และภาพเอกซเรยปอด

ทมา: อ.มงคลศลป บญเยน ภบ. บว. บภ. มลนธการแพทยทางเลอกเพอมะเรง.

32

4. โรคทเกยวกบปอด

4.1 โรคปอดอกเสบ (Pneumonia) หรอ “โรคปอดบวม”

4.2 วณโรค (Tuberculosis)

4.3 หลอดลมอกเสบเรอรงและถงลมปอดโปงพอง ( Chronic bronchitis and

Emphysema หรอ COPD)

4.4 มะเรงในปอด (Lung cancer)

4.5 โรคหอบหด (Bronchial asthma)

4.6 หนองในปอด / ฝ (Lung Abscess)

4.7 นาทวมปอด หรอ นาในชองเยอบหมปอด (Pleural Effusion)

4.8 เนองอกในปอด (Neoplasm / Tumor)

4.9 เนองอกธรรมดา (Benign Tumor)

4.10 เนองอกมะเรง (Cancer (CA = Careinoma))

4.11 เยอหมปอดอกเสบ Pleuritis

5. รงส (Radiation) สมาคมศษยเการงสเทคนครามาธบด. แสงกบรงสมความหมายท

ตางกน แสงหมายถงคลนแมเหลกไฟฟาซงมความถ ของคลนทตารบรได สวนรงส (เปนศพท

เกาแก) หมายถงคลนแมเหลกไฟฟาชวงทความถซงสายตาไมสามารถรบรได รงสทกชนด ทงท

มองเหนและมองไมเหน จะเคลอนทจากจดหนงไปอกจดหนงในลกษณะของคลน

5.1 คลนม 2 ประเภท คอคลนตามยาว และคลนตามขวาง คลนตามยาวจะมการ

เคลอนทของอนภาคไปตามแนวการเคลอนทของคลน (เชน คลนเสยง) สวนคลนตามขวาง

อนภาคจะเคลอนตวตงฉากกบทศทางการเคลอนท เชน คลนนา คลนแมเหลกไฟฟา

5.2 พลงงานของรงส ขนอยกบลกษณะของคลนดงน

5.2.1 คลนทมความถสงพลงงานจะสง

5.2.2 คลนทมแอมปลจดสง พลงงานจะสง

5.2.3 คลนทมความถส นมาก พลงงานจะสง

5.3 แบงกลมของรงสเปน 2 กลมโดยเอาแสงเปนเกณฑ ดงน

5.3.1 กลมทมความยาวคลนสน มความถสงกวาแสงคอ รงสอลตราไวโอเลต,

รงสเอกซ, รงสแกมมา

5.3.2 กลมทมความยาวคลนสงกวาแสง เชน รงสอนฟราเรด คลนวทย คลน

ไมโครเวฟ

5.3.3 กลมทรงสมความถทบซอนกน

5.4 ทมาของรงส และแหลงกาเนด เปน 2 ประเภทไดแก

33

5.4.1 รงสทมอยท ว ๆ ไป ( Background Radiation) ไดแก รงสทมาจากนอก

โลก (Cosmic Radiation) สารกมมนตรงสในธรรมชาต ( Natural Radioactivity) ทมอยในชนหน

ดน สารกมมนตรงสทไดจากการทดลองทางนวเคลยร แลวตกลงมาบนโลก

5.4.2 รงสทมนษยผลตขน (Man-made Radiation) มใชทงในทางการแพทย

อตสาหกรรม อาวธสงคราม ฯลฯ การใชรงสในทางการแพทย

5.4.2.1 ในงานวจย

5.4.2.2 การวนจฉยโรค (Diagnostic Radiology) ซงมทงทใชรงสเอกซ

(X-ray) และการตรวจทางเวชศาสตรนวเคลยร (Nuclear Medicine)

5.4.2.3 การรกษาโรคมะเรง (Radiotherapy)

5.4.2.4 รงสรวมรกษา (Interventional Radiology)

5.5 ชนดของรงส รงสเปนพลงงานทแพรกระจายออกมาในลกษณะ ของคลนแม

เลกไฟฟา ในความยาวของคลนทแตกตางกน พลงงาน ดงกลาวจะถกปลอยออกจากอะตอม ใน

หลายรปแบบ เชน แสง ความรอน คลนวทย คลนโทรทศน และ กมมนตรงส โดยรงสสามารถ

จาแนกออกเปนดงน

5.5.1 รงสททาใหเกดการแตกของประจ ( Ionizing Radiation) เปนรงส ท

กระทบกบสารใดๆ แลวกตาม จะทาใหเกดการแตกประจบวก หรอ ลบทสารนนๆ รงสททาให

เกดการแตกตวของประจ แบงเปน

5.5.1.1 อนภาคแอลฟา ( Alpha) มประจไฟฟาเปนบวก เนองจาก

นวเคลยรของอะตอม ของฮเลยม ประกอบดวย โปรตอนสองตว และ นวตรอนสองตว ดงนน

อนภาคแอลฟา จงมประจไฟฟาเปนบวก

รปท 2.33 อนภาคแอลฟาประกอบดวยโปรตอน 2 อนภาคกบนวตรอน 2 อนภาค

ทมา: สทน. TINT แหลงเรยนร วทยาศาสตรและเทคโนโลยนวเคลยร.

รปท 2.33 อธบายถงสวนประกอบในอนภาคแอลฟา ซงประกอบไปดวยโปรตอน 2

อนภาคกบ นวตรอน 2 อนภาค

รปท 2.34 แสดงใหเหนถงเปลยนแปลงของธาต พอโลเนยม-210 ซงไมเสถยร และแปร

ธาตเปนตะกว-206 ซงเสถยรมอตราสวนนวตรอนตอโปรตอนเพมขน

34

รปท 2.34 พอโลเนยม-210 ซงไมเสถยร มอตราสวนนวตรอนตอโปรตอนเทากบ 1.5 เมอสลาย

ใหอนภาคแอลฟาและแปรธาตเปนตะกว-206 ซงเสถยรมอตราสวนนวตรอนตอโปรตอนเพมขน

เปน 1.51

ทมา: สทน. TINT แหลงเรยนร วทยาศาสตรและเทคโนโลยนวเคลยร.

รปท 2.35 รงสแอลฟามการทะลทะลวงตาทสด

ทมา: สทน. TINT แหลงเรยนร วทยาศาสตรและเทคโนโลยนวเคลยร.

การทอนภาคแอลฟามประจและมมวลมากทาใหถกสสารดดกลนไดงาย จงม

ความสามารถในการทะลทะลวงตา โดยจะผานไปในอากาศไดเพยง 2-3 เซนตเมตร และไม

สามารถทะลผานแผนกระดาษหรอผวหนงได ดงนนรงสแอลฟาจะไมมอนตรายเมออยภายนอก

รางกายมนษย แตหากหากเขาไปอยในรางกาย อาจจะโดยการสดหายใจหรอกลนสารทเปนตน

กาเนดรงสแอลฟาเขาไป การมประจและมมวลมากกวากลบเปนอนตรายตอเซลลรางกาย

มากกวารงสชนดอน

5.5.1.2 อนภาคเบตา ( Beta) อนภาคเบตา. เปน อเลกตรอน ท

เคลอนทดวยความเรวสง มากกวาความเรวของอนภาคแอลฟา ถงสบเทา หรอ อาจจะมากกวา

ขนไป อนภาคเบตานมประจไฟฟาลบ สามารถเบยงเบนไดในสนามไฟฟาหรอสนามแมเหลก

เนองจากขนาดของอนภาคนเลก และมความเรวสงจงสามารถทะลผานวตถหนาไดดกวาอนภาค

35

แอลฟา โดยสามารถทะลเขาในเนอเยอไดถง 1-2 เซนตเมตร อาจกนอนภาคเบตานไดดวยชน

โลหะบาง

5.5.1.3 รงสแกมมา (Gamma rays) รงสแกมมา. เปนรงสชวงความถ

สงมากกวารงสเอกซ ไมมนาหนกและเคลอนทดวยความเรวเทากบแสง คอ ประมาณ 297,600

กโลเมตรตอวนาท มสมบตเหมอนรงสเอกซ คอ สามารถทะลผานรางกายมนษย หรอเนอวตถ

หนามาก ๆ เชน ไม หรอ โลหะได และยงพบวา มอานาจ ทางการทะลผาน ดกวารงสเอกซ จาก

การทดลองพบวา รงสแกมมา สามารถทะลผานคอนกรตหนาประมาณ 1 ฟตได แตจะสามารถ

ดดซบไดหมดในคอนกรตหนา 1 เมตร

ปจจบน รงสแกมมาทไดจากไอโซโทปกมมนตรงสนามาใชอยางกวางขวางทงในวงการ

แพทย เกษตร และอตสาหกรรม ในทางการแพทยใชรงสแกมมาทาลายเซลลมะเรง ใช

วนจฉยโรคในรางกาย หรอตดตามการทางานของอวยวะภายในรางกาย ในทางอตสาหกรรม

เกษตรใชรงสแกมมาอาบผลผลตทางการเกษตร เชนผลไม ใหปราศจากแมลง และเกบไวได

นาน กอนบรรจสงออกจาหนาย ดวยเหตทรงสแกมมามพลงงานสงสามารถทะลทะลวงวสด

หนาๆไดจงใชรงสชนดนวเคราะหโครงสรางภายในเชนเดยวกนกบรงสเอกซ แตสะดวกกวารงส

เอกซตรงทเครองกาเนดมขนาดเลกกวาเคลอนยายไดสะดวก ไมตองมระบบระบายความรอน

เหมอนเครองฉายรงสเอกซ

รงสแกมมาเปนรงสอนตราย การนารงสชนดมาใชงานตองระมดระวงเปนอนมาก

โดยเฉพาะการใชรงสแกมมาและการเกบแหลงกาเนดรงสชนดนตองอยในการควบคมของหนวย

ราชการทเกยวของอยางเครงครด วสดทใชกนรงสชนดนเปนแผนตะกวหนา หรอกาแพง

คอนกรต สวนจะเปนวสดชนดใดหรอหนาเทาไรขนกบการออกแบบเพอใชงาน

5.5.1.4 รงสเอกซ ( X-rays) กลมวชาวทยาศาสตรและเทคโนโลย

ฤทธยะวรรณาลย . เปนคลน แมเหลกไฟฟาเชนเดยวกบรงสแกมมา แตแผออกมาจากวงโคจร

ของอเลคตรอน รงสเอกซ มพลงงานตากวารงสแกมมา รงสเอกซ มความถ ชวง 1016 - 1022

Hz ม ความยาวคลน ระหวาง 10-8 - 10-13 เมตร ซง สามารถ ทะล สงกดขวาง หนา ๆ ได

หลกการ สราง รงสเอกซคอ การเปลยน ความเรว ของ อเลกตรอน ม ประโยชน ทางการแพทย

ใน การ ตรวจ ด ความผดปกต ของ อวยวะ ภายใน รางกาย ใน วงการ อตสาหกรรม ใช ใน

การ ตรวจหา รอยราว ภายใน ชนสวน โลหะ ขนาด ใหญ ใช ตรวจ หา อาวธ ปน หรอ ระเบด

ใน กระเปาเดนทาง และ ศกษา การ จดเรยงตว ของ อะตอม ใน ผลก

เอกซเรย คอ รงส หรอแสงชนดหนงทเราไมสามารถมองเหนไดดวยตาเปลา เชน

เดยวกบแสงสวางธรรมดา เอกซเรยนมลกษณะเปนทงคลนและอนภาค ของแมเหลกไฟฟาทม

ชวงคลนสนมาก ความยาวชวงคลนตงแต 0.04-1000 องสตรอม ( Angstrom) (องสตรอม คอ

หนวยวดความยาวชองคลน 1 องสตรอม ( A) เทากบ 10-7 เซนตเมตร) หรอ อยระหวางรงส

36

แกมมา กบรงสอลตราไวโอเลต คณสมบตของเอกซเรย คลายคลงกบแสงสวางธรรมดา เปน

สวนใหญ แตคณสมบตพเศษ ของมน คอ มอานาจทะลทะลวงผานวตถตาง ๆ ไดมากบางนอย

บางขนอยกบความแนนทบ และนาหนกอะตอมของวตถทมนผานนอกจากนนยงทาใหเกดการ

เปลยนแปลง ทงทางเคมชวะและอน ๆ อกดวย

5.5.2 รงสทไมทาใหเกดการแตกตวของประจ ( Non-ionizing Radiation)

บางอยางกอนตรายแมจะไมดเดอดเหมอนพวกท 1 เปนรงสทพบในชวตประจาวน เชน

คลนวทย และโทรทศน แสงอาทตย วดโอ การฉายภาพขามศรษะ สายสงไฟฟา ตลอดจนการใช

ผาหมไฟฟา แสงอลตราไวโอเลตจดเปนรงสทไมทาใหเกดการแตกตวของประจทมพลงงานสง

และเปนอนตรายตอชวต ทาใหเกดโรคมะเรงของผวหนง

5.6 การวดรงส สามารถวดไดใน 2 ลกษณะ

5.6.1 ปรมาณและชนดรงสทมนษยสมผส (Exposed radiation)

5.6.2 ปรมาณรงสทถกดดกลนเขาสรางกาย (Absorbed radiation)

5.7 หนวยวดตางๆ ทางรงส

5.7.1 คร (Curie,Ci) เปนหนวยวดทใชกนทวๆ ไป โดยตงชอขน หลงจากมา

ดามแมร คร และสาม ปแอร คร ไดคนพบธาตเรเดยม คร เปนหนวยวดความแรงของรงส โดย

กาหนดวา สารกมมนตรงส ทสลายตวในอตรา 3.7x1010 ครงตอ 1 วนาท จะมความแรงเทากบ

1 คร

5.7.2 แรด (Radiation absorbed dose, Rad) คอ ปรมาณรงส ทถกดดกลน

โดยสงมชวต ในรปของพลงงาน ทสะสมในชวงเวลาหนง

5.7.3 เรม (Radiation equivalent man, Rem) หนวยวด 'เรม' ถกนามาใช

เนองจาก ความแตกตางของรงส แตละชนด โดยรงส ขนาด 1 แรดเทากน แตเปนรงส คนละ

ชนดกน จะมผลตอเนอเยอ ของสงมชวต ตางกน ดงนน 'เรม' จงเปนหนวยวดท ถกตงขนเพอให

สามารถอธบาย ผลกระทบดานชววทยา จากการดดกลนรงส ชนดตาง ๆ ใหอยบนฐานเดยวกน

ตวอยางเชน รงสแอลฟา 1 แรด จะเปนอนตราย ตออวยวะ มากกวารงสเอกซ 1 แรดถง 10 เทา

ดงนน เมอคานงถงอนตราย ทางดานชววทยา ของรงสแอลฟา 1 แรด จะเทากบ 10 เรม

5.7.4 เรนทเกน (Roentgens, R) เปนชอทไดมาจาก Wilheim Roentgen ซง

เปนผทคนพบรงสเอกซ R เปนหนวยวดปรมาณ รงสสมผส ( Exposed Radiation) ทใชวดรงส

เอกซ และรงสแกมมา โดยวดเปนปรมาณพลงงานททาใหอากาศ 1 ลกบาศก เซนตเมตร แตก

ตวเปนไอออน นอกจากหนวยวดดงทไดกลาวมาแลว ปจจบนมการใชหนวยวดรงสอนๆ ท

แตกตางกนไป

5.8 อนตรายจากรงส ผลของรงสทมตอรางกายแบงไดเปน 2 ชนดคอ

37

5.8.1 ผลทเกดกบรางกาย (Somatic effect) ผลทเกดขนกบสวนของรางกาย

แลวแตบรเวณ ใดและไดรบแบบ เฉยบพลนหรอเรอรง และปรมาณรงสมากนอยแคไหน ผลของ

การรบรงสแบบเฉยบพลนซงมกเกดจากอบตเหตใหได รบรงสปรมาณมากทนท ถามากกวา 50

Rems ขนไป จะมอาการปวยเนองจากรงส ถามากกวา 400 Rems อาจทาใหตายได สวนการ

รบรงสเรอรงในปรมาณตา ๆ เกดกบผทมอาชพเกยวกบรงสโดยตรง อาจมผลทาใหอายเฉลยสน

กวาปกต เปนมะเรง ตอกระจก เปนตน

5.8.2 ผลทเกดขนทางพนธกรรม ( Genetic effect) ผลทเกดขนในเซลล

สบพนธ อาจทาใหเปนหมน หรอเกดการแตกเหลา (Mutation) ซงมผลกระทบถงรนลกหลานได

5.9 การปองกนอนตรายจากรงส (Radiation Protection) เมอผปวยมารบการ

ตรวจทางรงส (X-ray) หลายคนอาจจะมความกงวลอย แตปรมาณรงสทใชในการรกษาแตละครง

นนไมเปนอนตรายตอรางกาย และผลของรงสทจะทาใหเกดโทษนนตองเปนการรบรงสใน

ปรมาณทมาก และซาๆ บอยในบรเวณเดม ซงเปนไปไดยากสาหรบคนทวไปทจะเกดจาก

เหตการณน สวนผทตองรบ หรอทางานเกยวกบรงสซงเปนบคคลทมความเสยงสงนนกจะมการ

ปองกนทถกตองเพอหลกเลยงอนตรายจากรงส

5.10 ระดบรงสเทาไรจงจะถอวาปลอดภย คณะกรรมาธการวาดวยการปองกนรงส

ระหวางประเทศกาหนดคาปรมาณรงสสงสดทยอมรบไดเรยกวา Maximum Permissible Dose

(MPD) โดยหมายความถงวาถาไดรบปรมาณรงสนอยกวาคา MPD ถอวาปลอดภย คา MPD

ของบคคลทวไปไมควรเกน 0.5 Rems/ป

จากตารางท 2.2 เปนตารางเปรยบเทยบปรมาณรงสทรางกายไดรบ และผลทเกดขนใน

ปรมาณทแตกตางกนไป

จากตารางท 2.3 แสดงขดจากดของขนาดรงสข นพนฐานทใชสาหรบบคคลทวไป ในแต

ละสวนของราง ในปรมาณและเวลาตางๆกน และขดจากดของขนาดรงสทรางกายในสวนตางรบ

ไดตอป

38

ตารางท 2.2 แสดงขนาดของรงสกบอาการเจบปวยทปรากฏ

ขนาดของรงส

ทรางกายไดรบทงราง (Rem) อาการเจบปวยทปรากฏ

0-25 ไมปรากฏแนชด

25-50 มการเปลยนแปลงของเมดโลหต

50-100 เมดโลหตมการเปลยนแปลง ออนเพลย

อาเจยน ไมมความพการปรากฏ

100-200 มการเจบปวยเกดขน มความพการ

200-400 มการเจบปวยทางรงส มความพการ

หรออาจเสยชวตได

400 โอกาสรอดชวต 50 เปอรเซนต

มากกวา 400 โอกาสเสยชวตสง

ทมา: รงสคออะไร.

ตารางท 2.3 แสดงขดจากดขนาดของรงสข นพนฐานสาหรบบคคล

อวยวะ หรอ เนอเยอ

ขนาดรงสสงสดทอนญาตใหรบ

ได สาหรบ ผใหญทปฏบตงาน

ทางรงส "MPD"

ขดจากดขนาดของรงสสาหรบ

ประชาชน "Dose limit"

อวยวะสบพนธ 3 เรม ใน 3เดอน

0.5 เรม ใน 1ป ไขกระดกทวรางกาย

5 เรม ใน 1ป หรอถาจาเปนกใช

สตร 5(N-18) เรม (N=อายเปน

ป)

ผวหนง 15 เรม ใน 3 เดอน 7.5 เรม ใน 1ป

กระดกไธรอยด 30 เรม ใน 1ป

มอ และ แขน 40 เรม ใน 3 เดอน 7.5 เรม ใน 1ป

เทา และ ขอเทา 38-75 เรม ใน 1ป

อวยวะอนๆ 15 เรม ใน 1ป 1.5 เรม ใน 1ป

ทมา: รงสคออะไร.

39

จากตารางท 2.4 เปนตารางเปรยบเทยบความเสยงตอการเกดโรคมะเรงจากการใชรงส

เอกซเรยในการตรวจอวยวะตางๆในรางกาย ซงบอกถงปรมาณในการใชรงสแตละครง และ

ความเสยงในการเกดโรคมะเรง

ตารางท 2.4 เปรยบเทยบความเสยงตอการเกดโรคมะเมงจากการใชรงสเอกซเรย

ในการตรวจอวยวะสวนตางๆของรางกาย

สวนทฉายรงส ปรมาณรงส

มลลซเวรต / ครง

ความเสยงในการ

เกดโรคมะเรง

ปอด 0.12 1 ใน 1,000,000

กะโหลก 0.07 1 ใน 300,000

กระดกสนหลงสวนคอ 0.08 1 ใน 200,000

กระดกสนหลงสวนทอง 0.07 1 ใน 30,000

กระดกสนหลงสวนอก 0.07 1 ใน 30,000

กระดกสนหลงสวนเอว 0.30 1 ใน 5,000

ทมา: โรงพยาบาลพระมงกฎเกลา

6. ประวตการคนพบเอกซเรย ผทคนพบเอกซเรยเปนคนแรกคอ นกฟสกซชาว

เยอรมน ชอ วลเฮม คอนราด เรนทเกน ( Wilhelm Conrad Roentgen) การพบนเกดขนในตอน

เยน ของวนท 8 พฤศจกายน ค.ศ. 1895 ภายในหองทดลอง ณ มหาวทยาลยวซบรค

(Wurzburg) ประเทศเยอรมน เรนทเกนไดพบเอกซเรยโดยบงเอญ ขณะทาการทดลองเกยวกบ

เรอง "Absorption of cathode rays" โดยใชหลอดทดลองทเรยกวา Crookes' tube จาก

Cathdes rays ทออกมาจากหลอดทดลอง ทาใหกระดาษแขงทฉาบดวย แบเรยมปลาตโน

ไซยาไนด (Barium platinocyanide) เกดเรองแสง ( Fluoresec) ขน ระยะไกลทสด ทยงมการ

เรองแสงบนกระดาษแขง คอ 120 เซนตเมตร ในขณะเดยวกน เขาสงเกตเหนอกวา ตวอกษร A

ททาดวยแบเรยมปลาตโนไซยาไนด อยหางออกไปเกอบสบฟตเกดเรองแสงขนดวย ทง ๆ ทไม

อย ในระยะของ Cathode rays เรนทเกนจงคดวา เขาไดคนพบรงสชนดใหมขนแลว และใหชอ

วา " X-rays" และเขาไดใชเวลาอกหลายสปดาหตอมาทาการสงเกตถงการทะลทะลวง

(Penetration) ของเอกซเรยผานกระดาษผานโลหะ และแมกระทงผานเนอหนงของคน และเขา

ไดถายภาพรงสของมอของภรรยาเขาไวดวยในทสดเขาจงประกาศใหโลกไดรวาเขาไดคนพบ

เอกซเรยเปนคนแรก จากรปท 2.40

40

รปท 2.36 รปเอกซเรยท วลเฮม คอนราด เรนทเกน (Wilhelm Conrad Roentgen)

ถายภาพรงสจากมอภรรยาของเขา

ทมา: วกพเดยว สารานกรมเสร. ภาพเอกซเรยมอ.

6.1 ลกษณะและคณสมบตของเอกซเรย

6.1.1 เปนรงสคลนแมเหลกไฟฟา มชวงคลนสนมาก คออยในชวงตงแต

0.04-1000 A หรอ อยในชวงระหวางรงสแกมมา กบ รงสอลตราไวโอเลต

6.1.2 มคณสมบตเหมอนแสงสวางธรรมดา เปนตนวา เดนทางเปนเสนตรง

ถาเดนทางในสญญากาศแลว เดนทางดวยความเรวเทากบแสงคอ 186,000 ไมลตอวนาท หรอ

3x1010 เซนตเมตร/วนาท นอกจากนนแลว ยงมการสะทอนกลบ หกเห และ เบยงเบนได

เชนเดยวกบแสงสวางธรรมดา

6.1.3 ไมหกเหโดยสนามแมเหลกหรอสนามไฟฟา

6.1.4 เกดจาการทอนภาคอเลคตรอนทมความเรวสงวงไปชนเปา ( Target)

อเลคตรอน ดงกลาวน จะไปชนอเลคตรอนตวอนๆ ทอยในวงโคจรของอะตอม ของเปา ใหหลด

กระเดน ออกนอกวงโคจร

6.1.5 ทาใหเกดการเรองแสง (Fluorescence และ Phosphorescence) ใน

สารพเศษบางอยาง

6.1.6 ดดกลน (Absorbed) โดยสสาร (Matter) ทกชนดมากบางนอยบาง

ขนอยกบความหนาแนน และนาหนกของอะตอมของสสารนน

6.1.7 ทาใหเกดการปลอยประจไฟฟา ( Ionization) เมอผานไปในอากาศหรอ

กาซ

6.1.8 ทาใหเกดการเปลยนแปลงทางเคม เชน เมอเอกซเรยไปถกฟลม

ถายรป จะทาใหฟลมนนดา จงนาผลอนน มาใชในการบนทกภาพรงสลงบนแผน ฟลมเอกซเรย

41

6.1.9 ทาใหเกดการเปลยนแปลงทางชวะ ทาใหเซลลของรางการ

เปลยนแปลง หรอเกดการผาเหลา (Genetic mutation) ถาไดรบรงสเปนจานวนมากและนานพอ

6.1.10 มอานาจในการทะลทะลวง ( Penetration) สง สามารถทะลผาน เนอ

หนงของมนษย และ สตวไดแตไมสามารถทะลผาน แผนตะกว หรอคอนกรต หนาๆ ได

6.2 การเกดเอกซเรย เอกซเรยเกดขนโดยทอนภาคของอเลคตรอนทมความเรวสง

ไปชนเปา ( Target) ผลทาใหเกดเปนเอกซเรยและความรอน การเกดของเอกซเรยนอาศย

องคประกอบสาคญ 5 ประการ คอ

6.2.1 ทาใหเกดอนภาคอเลคตรอน หรอ การแยกอเลคตรอน ออกจากอะตอม

ของโลหะ อเลคตรอนจะเกดขน หรอแยกจากอะตอม ของโลหะ ททาเปนไสหลอดเอกซเรย โดย

การทเรา ผานกระแสไฟฟา เขาไปในไสหลอด ( Filament) จนกระทง ไสหลอดรอนขน ประมาณ

2000 C หรอมากกวานน จะมผลทาใหเกด เทอรมโอนคอมชน ( Thermionic Emission) คอ

อเลคตรอน หลดออกจาก เซลล หรอวงโคจรของมน เมอถกความรอน อเลคตรอนทหลดอกมาน

จะมาออกนอยรอบๆ ผวหนาของโลหะ จนกลายเปนกลม ( Cloud) เรยกวา Space charge

สาเหตทอเลคตรอน ไมสามารถหลดพน ไปจากผวหนาโลหะ เพราะวาแรงดงดดระหวาง

อเลคตรอน และอะตอม ของโลหะยงมอย

6.2.2 การทาใหอนภาค อเลคตรอน หลด และเคลอนทไปดวยความเรวสง วธ

ทจะทาใหอนภาคอเลคตรอน หลดจากอะตอมไปได คอ ตองหาสงทมพลงงาน หรอแรงดงดด

มากกวาแรงดงดดระหวางอเลคตรอน กบ อะตอม ของโลหะ มาดงดดอเลคตรอน สงนนก คอ

ไฟฟาแรงสง (High voltage) ไฟฟาแรงสงน นอกจากจะทาใหอเลคตรอน หลดจากผวหนาของ

โลหะ แลว ยงทาใหอเลคตรอน เคลอนทหรอวงไปดวยความเรวสง กลาวอกอยางหนงคอ ตอง

ทาใหไฟฟาระหวางขวบวกและขวลบใหตางกน ความตางศกยน ถายงมคามากขนเทาใด กยง

ทาใหอเลคตรอน หลดจากผวหนาของไสหลอด ไดมาก และวงไปดวยความเรวสงขน ความตาง

ศกย 100 Kilo-voltage จะทาใหอเลคตรอน มความเรว เทากบประมาณ 165 กโลเมตรตอวนาท

6.2.3 การทาใหเสนทางทอเลคตรอน วงผานไป ตองไมมสงกดขวาง จงจะทา

ให อเลคตรอน วงไปดวยความเรวสง ดงนน ภายในหลอดเอกซเรย จงเปนสญญากาศ เพราะถา

มอากาศ หรอกาซอยภายในหลอด แมเพยงเลกนอยกตาม ความเรวของอเลคตรอนจะลดลง

เนองจากเกดไอออนไนเซซน (Ionization)

6.2.4 การทาใหอเลคตรอน มความเขม ( Concentration of electron) จะตอง

มวธการทจะใหอเลคตรอน เคลอนทไปในแนวทศทางเดยวกน คอ พงไปหาจดโฟกสของเปา

ดวยปรมาณ (ความเขม) ทมากพอสมควร ซงทาใหไดโดยการใช เครองมอทเรยกวา " Electron

focusing device" คอยควบคม ใหอเลคตรอนสวนใหญ ไปตกในบรเวณจด โฟกสของเปา

42

6.2.5 การทาให อเลคตรอน หยดวงในทนททนใด การทจะทาใหอเลคตรอน

ทว งมาดวยความเรวสงนหยดวงในทนททนใด ทาไดโดยหาวตถมากน หรอขวางอเลคตรอน

วตถนนกคอ เปา ( Target) ผลทเกดขน คอ เกดการชน หรอ กระทบกนระหวางอเลคตรอน กบ

เปาอยางแรง อเลคตรอน ดงกลาวจะไปชน อเลคตรอน ทอยในวงโคจรของอะตอมของเปานน

ใหหลดกระเดนออกนอกวงโคจร และจะม อเลคตรอน จากวงโคจรอนๆ ทอยถดไป วงเขามา

แทน แตเนองจาก พลงงาน ของอเลคตรอนในแตละวงโคจร จะไมเทากน ดงนน จงมการคาย

พลงงานสวนเกนออกมา ในรปของเอกซเรยและความรอน (สวนใหญจะเปนความ รอนมากกวา)

จากพลงงาน ของอเลคตรอนทงหมด ทว งไปสเปานน 99.8% จะเปลยนเปนความรอน และ 0.2

% เปนเอกซเรย

รงสทเปนกมมนตภาพรงส มทรจกกนโดยทวไปอย 3 ชนด คอ รงสแอลฟา , รงสบตา

และรงสแกมมา บรรดาธาตกมมนตภาพรงสทงหลาย จะปลอยกมมนตภาพรงสออกมาเสมอ

โดยมกจะมเพยงบางชนด เชน รงสบตา กบ รงสแกมมา แตกมกมมนตภาพรงสอนๆ ดวย เชน

รงสนวตรอน จากเตาปฏกรณนวเคลยร แลวกรงสเอกซ จากเครองผลตรงสเอกซ

7. การวนจฉยโรคปอด ทางการแพทยไดมการนารงสมาชวยในการตรวจสอบรกษา

ผปวยในหลายๆ รปแบบ เชนถาหาก สงสยวาปอดมความผดปกต แพทยกจะใชการเอกซเรย

ทรวงอกเพอดความผดปกตของบรเวณทรวงอกประกอบกบผลการตรวจอยางอนรวมดวย การ

ตรวจโดยการถายภาพ ( Imaging tests) ภาพถายจากหลายๆ วธสามารถใหขอมลเกยวกบปอด

และกอนเนองอก หรอของเหลวในปอดทอาจเกด ภาพเหลานยงสามารถแสดงตาแหนงและ

ขนาดของกอนเนองอกได

การถายภาพปอดดวยวธการตางๆ ทนยมกนโดยมากมอย 3 วธทสามารถจะบอกถง

ความผดปกตของปอดได อนดบแรกคอการถายภาพ Chest X-RAY เปนการตรวจหาโรคทรวง

อกดวยรงสเอกซ CT scan เปนการใชคอมพวเตอรชวยในการถายภาพแบบ 3 มตของรางกาย

ชวยใหตรวจพบกอนเนองอกทอาจไมปรากฏบนภาพเอกซเรย และ MRI เปนวธทใช

สนามแมเหลกทมกาลงสงและใชคอมพวเตอรในการสรางภาพททาใหเหนรายละเอยดทชดมาก

ยงขน

7.1 เอกซเรยปอด Chest X–RAY ศนยบรการสขภาพเคลอนท รพ.สมเดจพระนาง

เจาสรกต และ วนเฉลม ทรพยรงส . คอ การถายภาพปอด ซงเปนอวยวะภายในทรวงอกลงบน

แผนฟลม เมอนาฟลมไปผานขบวนการลาง จะไดภาพเอกซเรยของปอด ซงแพทยจะใช

ประกอบการวนจฉย

43

7.1.1 ประโยชนของการเอกซเรยปอด ไดแก

- เพอเตรยมผาตด

- เพอหาสาเหตของอาการผดปกตของระบบทางเดนหายใจ เพอ

ตดตามดความเปนไปของโรคทเกยวกบปอดหรอหวใจ

- เพอตรวจหามะเรงในระยะแรกเรมทปอด เพอตรวจหาการ

แพรกระจายของโรคมาทปอด

- เพอตรวจหาโรค Pneumoniosis (ภาวะปอดมฝนจบมาก) เพอตรวจ

ขนาดของหวใจ

- เพอตรวจหากอนเนองอกผดปกตบรเวณปอดและทอนๆ

รปท 2.37 การถายภาพ Chest X-RAY และภาพเอกซเรยทได

ทมา: ศนยบรการสขภาพเคลอนท รพ.สมเดจพระนางเจาสรกต และ วนเฉลม ทรพยรงส.

7.1.2 Density ววฒนา ถนอมเกยรต พ.บ. (2546) เมอแสง X-ray ตกลงบน

แผน Film จะเหนเปนเงาดาขน สวนบรเวณทเหนเปนสขาวแสดงวา มการปดกนไมใหแสง X-

ray สมผสกบ Film ณ บรเวณนน ดงนนความขาว – ดา ของ Film จงหมายถง ปรมาณของแสง

X-ray ทจะสมผส Film ซงขนโดยตรงกบความสามารถในการปดกนแสง X-ray ของสสารทอย

ระหวาง Film กบแหลงกาเนดแสง X-ray ความสามารถในการปดกนแสงหรอดดซมแสงมใหแสง

ผานไปสมผสกบ Film นเรยกวา “ Attenuation” ซงแปรผนโดยตรงกบ เลขอะตอม “ Atomic

number” กบ ความหนาแนน (Density) โดยความหนาแนนเทากบ มวลสาร/ปรมาตร ของสสาร

นน กลาวโดยสนคอ สขาว-ดา ทปรากฏบน Film ขนอยกบเลขอะตอม และความหนาแนนของ

สสารทอยระหวาง Film กบแหลงกาเนดแสง X-ray นนเอง

7.1.3 ความเขมของสขาว-ดา บน Film ม 5 ระดบความเขม เรยงจากนอยไป

หามากดงน

44

7.1.3.1 สดาของอากาศ เปนสดาเขมเนองจากอากาศม Density นอย

แสง X-ray จงผานทะลมายง Film แทบทงหมด สดาชนดเราเรยกวา “ Air density” บรเวณทม

Air density ไดแกสดาของอากาศทอยรอบผปวย สดาของปอดและหลอดลม รวมทงสดาของลม

ในกระเพาะอาหารแลลาไส

7.1.3.2 สดาของไขมน (Fat density) เปนสดาจางลงเนองจากไขมน ม

density สงกวาอากาศ จงสามารถกนแสง X-ray ไดมากขน แตยงมแสง X-ray จานวนมากผาน

ไปยง Film ได สดาชนดเรยกวา “Fat density” เชนสดาของไขมนใตผวหนง เปนตน

7.1.3.3 สขาวของ Soft tissus ไดแกเนอเยอตางๆ รวมทง Cartilage

และนาทมสขาวเนองจาก Soft tissus และนา สามารถกนแสง X-ray ไดมาก สขาวชนดนเรา

อาจเรยกวา “Soft tissus density หรอ Water density” เชนสขาวของ Mediastinum

7.1.3.4 สขาวของ Calcification และ Bone มสขาวจาขนเนองจาก

Bone และ Calcification ม Density มากกวา Soft tissus นนเอง เราเรยกสขาวชนดนวา “ Bone

density”

7.1.3.5 สขาวของโลหะ ( Metallic density) มสขาวจาทสด เพราะม

Density สงสด

รปท 2.38 แสดงตวอยางตาแหนงของส ของวตถแบบตางๆ ทมองเหนบนภาพเอกซเรย

ทมา: ขอมล ขอมลตวอยางภาพเอกซเรยทรวงอก.

45

ตารางท 2.5 แสดงเลขอะตอม และความหนาแนนของวตถ ทปรากฏใน Film

วตถ เลขอะตอม

(Atomic number)

ความหนาแนน

(Density, kg/m³)

อากาศ(Air)

ไขมน(Fat)

นา(Water)

กลามเนอ(Muscle)

กระดก(Bone)

7.78

6.46

7.51

7.64

12.31

1.29

916

1000

1040

1650

ทมา: ววฒนา ถนอมเกยรต พ.บ. (2546)

วตถทม Density เดยวกนยงอาจมสขาว-ดา ตางกนไดอก ขนอยกบ ความหนา-บาง

ของวตถนน เชน ตบซงเปนเนอเยอทหนากวายอมปรากฏเปนสขาวกวาหวใจซงเปนเนอเยอ

เชนกนแตบางกวา หรอกระดกซโครงยอมมสขาวนอยกวากระดกตนขา เปนตน

ภาพขาวดาเชนนเราเรยกวาเปนภาพ Gray scale ซง Imaging แทบทกชนดเปนภาพ

Gray scale ทงสน Computed tomography และ US เปน Gray scale เชนกน แตระดบความ

เขมจะมหลายระดบมากกวา CXR จะเหนไดชดคอ สขาวของนาและ Soft tissue ซงเหนจาก

CXR จะไมแตกตางกน แตหากใช CT หรอ US จะเหนวานาและ Soft tissue มสตางกน

นอกจากน CT ยงสามารถวดระดบ Density ของสสารในเชงปรมาณไดดวย ในขณะท CXR จะ

แสดง Density จะแสดงในเชงคณภาพอยางเดยว

7.2 Computed Tomography (CT SCAN) เอกซเรยคอมพวเตอร.

รปท 2.39 ตวอยางลกษณะเครอง CT SCAN

ทมา: เอกซเรยคอมพวเตอร.

46

การถายภาพแบบโทโมกราฟฟ (ภาพตดขวาง) ชวยทาให เหนภาพอวยวะ ภายใน

รางกาย ระนาบในระนาบหนง เทานน เทคนคของ โทโมกราฟฟแบบหนง คอ การทหลอดรงส

เอกซ และฟลมเคลอนท สมพนธกนในขณะถายภาพ โทโมกราฟฟน บางทเรยกวา โทโมกราฟ

ฟตามแกน (axial tomography) เนองจาก ภาพของอวยวะภายในผปวย ทปรากฏเปนภาพ ท

ขนานกบแกน ตามยาวของรางกายผปวย สาหรบ CT จะไดภาพทอยใน แนวตดขวาง กบแกน

ตามยาวของรางกายผปวย หรอ ไดโทโมแกรมตามขวาง (trasaxial tomogram)

รปท 2.40 ตวอยางภาพ จากการทา CT SCAN

ทมา: ขอมลตวอยางภาพเอกซเรยทรวงอก.

7.2.1 ขอดของการตรวจโดยเครองเอกซเรยคอมพวเตอร

7.2.1.1 ไดภาพทละเอยดชดเจน แยกความทบของเนอเยอตาง ๆ ใน

รางกายไดละเอยดมาก

7.2.1.2 สามารถแยกอวยวะตาง ๆแตละสวนไมใหมการซอนกน เชน

สามารถเหนเนอสมอง และโพรงสมองแยกจากกน

7.2.1.3 ชวยในดานการรกษาผปวยดวย เชน ชวยในการเจาะถงนา

หนอง ฝ หรอผาตดสมอง บางสวน

7.2.1.4 ชวยคานวณวางแผนการรกษาโดยรงสรกษาในผปวยทเปนเนอ

งอก โดยสามารถคานวณภาพของกอนเนองอกจรงๆ

47

7.2.1.5 ปจจบนมเครองเอกซเรยคอมพวเตอรรนใหม ๆ สามารถศกษา

การไหลเวยนของกระแสเลอด และการไหลเวยนของนาสมอง ไขสนหลงได โดยการฉดสารทบ

แสง (dynamic scan) รวมดวย

7.2.1.6 การตรวจดวยเอกซเรยคอมพวเตอร เปนการลดความเจบปวด

และอนตรายจากการตรวจพเศษทางรงสแบบอน ๆ เชน การตรวจ ระบบหลอดเลอด

(angiography)

7.2.1.7 ชวยลดเวลาในการตรวจวนจฉย ซงเปนผลดตอผปวย และ

โรงพยาบาล โดยเฉพาะอยางยงเครองรนใหม ๆ ยงใหประสทธภาพ ทงทางดานเทคนคการ

ถายภาพ และการแปลผลไดสงขน

7.2.1.8 ทางดานเศรษฐกจ แมวาการตรวจดวย เอกซเรยคอมพวเตอร

จะมราคาแพงแตเปนทแนชดวา การตรวจดวยวธนจะเปนการชวย ลดคาใชจายในดานการตรวจ

อน ๆ

7.2.2 ประเภทของการตรวจโดยเอกซเรยคอมพวเตอร ทนยมใชตรวจกนใน

ปจจบน

7.2.2.1 บรเวณสวนทเปนศรษะ และคอ เชน

- สมอง (Brain)

- คอ (Neck)

- โพรงอากาศรอบจมก (Paranasal sinus)

- กระบอกตา (Orbit)

- โพรงอากาศชองจมก (Nasopharynx)

- ชอง (Larynx) เปนตน

7.2.2.2 บรเวณชองทอง เชน

- ชองทองสวนบน (Upper Abdomen)

- ชองทองสวนลาง (Lower Abdomen)

- บรเวณชองทองทงหมด (Whole Abdomen) เปนตน

7.2.2.3 บรเวณชองอก เชน

- ปอด (Chest) เปนตน

7.2.2.4 สวนทเปนกระดกสนหลง เชน

- กระดกคอ (C-Spine)

- กระดกสนหลงชวงอก (T-Spine)

- กระดกสนหลงชวงเอว (L-Spine) เปนตน

48

7.2.2.5 กลามเนอ และกระดก สวนอน ๆ ยงไมคอยเปนทนยมใชตรวจ

โดยวธการน

7.3 Multiple Resonance Imaging (MRI) บรษทประชาชนอมเมจจงเซนเตอร

จากด MRI CENTER Prachachuen Imageing Group. คอ เครองตรวจรางกายโดยการสราง

ภาพเหมอนจรง ของสวนตางๆของรางกาย โดยใชสนามแมเหลกความเขมสง และคลนความถ

ในยานความถวทย (Radio Frequency) โดยทไมกอใหเกดอนตรายใดๆตอผรบการตรวจ

7.3.1 ความเปนมาของ MRI ภายหลงจากทไดมการสรางภาพตดขวางของ

รางกาย เพอใหเหนรายละเอยดของอวยวะภายในทเรยกวา เอกซเรยคอมพวเตอร ซงมศพท

ทางเทคนควาเครองคอมพวเตอร โทโมกราฟ : ซ.ท. ( Computed tomography: CT) ทาให

สามารถวนจฉยโรคตางๆ ไดมาก อยางไรกด ถาเปนภาพของเนอเยอออน อาจเหนรายละเอยด

ไมชดเจน นอกจากนนเครอง ซ.ท.สมยนนสามารถสรางภาพแตตามแนวตดขวางเทานน จงอาจ

เหนรายละเอยดของอวยวะ บางอยางไมชดเจน

รปท 2.41 ตวอยางเครอง Multiple Resonance Imaging (MRI)

ทมา: บรษทประชาชนอมเมจจงเซนเตอรจากด MRI CENTER Prachachuen Imageing

Group

จากขอจากดบางอยางของ CT จงไดมการนาเครองถายภาพอวยวะโดยอาศยพลง

แมเหลกมาใช ซงเครองดงกลาวนมชอเรยกทางเทคนควา เครองแมกเนตค เรโซนานซ อเมจจง:

เอม อาร ไอ (Magnetic Resonance Imaging: MRI) ทสามารถถายภาพของเนอเยอออนได

ชดเจนด ซงสามารถใหรายละเอยดและความคมชดเสมอนการตดรางกายออกเปนแผนๆ ทาให

49

แพทยสามารถเหนรายละเอยดของอวยวะตางๆ ไดดข น สามารถมองจดทผดปกตในรางกาย

คนเราไดอยางละเอยด อกทงสามารถถายภาพอวยวะตามระนาบตางๆ ไดทงตามแนวยาวหรอ

ตามแนวเฉยง เครอง MRI นไมมรงส สามารถตรวจไดทกวยแมเดกแรกเกดหรอหญงมครรภ

MRI ถกคนพบใน ค.ศ. 1946 โดยนกฟสกส 2 กลม ททางานแยกกน ไมเกยวของกน

เลย คอ เพอรเซล ( Edward Purcell) และคณะ กบ บลอซ( Felix Bloch) การคนพบทย งใหญ

ของนกฟสกส 2 กลมน นาไปสการใชงานทกวางขวาง ทงทางดานการวเคราะหทางเคม ทาให

ทราบเกยวกบ การจดเรยงตวของโมเลกลในสารประกอบ ดานฟสกส นาไปใชศกษา การเคลอน

ตวของโมเลกล (Molecular motion) ดงนน ค.ศ 1952 ทง บลอซ และเพอรเซล จงไดรบรางวล

โนเบลสาขา ฟสกส รวมกน

ค.ศ. 1971 MRI เรมเขามามบทบาททางดานการแพทย โดยนายแพทยเรมอนด ดา

มาเดยน (Raymond Damadian) ชาวอเมรกน โดยนามาใชตรวจสอบความแตกตางของเนอเยอ

ปกต และเนองอกรนแรง ปรากฏวา MRI สามารถแยกเนอเยอปกต ออกจากเนองอกรนแรงได

อยางเดดขาด

ค.ศ. 1973 เลาเตอรเบอร (Lauterbur) เปนบคคลแรกทพยายามสรางภาพชนบางๆของ

แฟนตอม ททาเปนหลอดบรรจนาขนาดเลก โดยใช MRI สาเรจ ภาพทสรางขนเปนการแสดง

ความหนาแนนของโปรตอน (Proton density)

ค.ศ. 1976 แมนฟลด(Professor Sir Peter Mansfield) และแมดสเลย ใช MRI เพอ

สรางภาพมนษยทมชวตไดเปนครงแรก และพฒนาจนกระทงสามารถสรางภาพไดตลอดทง

ลาตว และปจจบน MRI นบวาเปนเทคนค การสรางภาพทใหภาพในการวนจฉยโรคไดชดเจนด

ทง เลาเตอรเบอร ( Lauterbur) และ แมนฟลด (Professor Sir Peter Mansfield) ไดรบ

รางวลโนเบลสาขา การแพทยในป ค.ศ 2003

ค.ศ. 1987 Charles Dumoulin ไดสรางภาพเพอดการไหลเวยนของเลอดทเรยกวา

Magnetic Resonance Angiography (MRA)

MRI มชอเดมคอ Nuclear Magnetic Resonance Imaging แตตองเปลยนชอมาเปน

Magnetic Resonance Imaging (MRI) เนองจากเกรงวาคนทวไปจะเขาใจผดวา ใชรงส

(radioactive) ซงในความเปนจรงมไดเปนเชนนน ไมไดใช x-rays เหมอนกบ CT-scan และ

ไมไดฉดสาร nuclear element เครองตรวจโดยใชคลนแมเหลกไฟฟา (เอมอารไอ)

7.3.2 หลกการทางานของ MRI เกดจากอทธพลของสนามแมเหลกตอการ

จดเรยงตวของอะตอมทมอยในเนอเยอ โดยทอะตอมของไฮโดรเจนทมอยในนาและไขมนของ

รางกาย ซงตามปกตจะมการจดเรยงตวไมแนนอน อยางไรกด สามารถทาใหอะตอมดงกลาว

จดเรยงตวเปนระเบยบโดยอานาจแมเหลก ดงนน ในการตรวจวดดงกลาว เมอใหผปวยนอนอย

ในสนามแมเหลกทมกาลงสงอะตอมของโปรตอนจะจดเรยงตวกนเปนระเบยบ เมอทาการ

50

กระตนดวยคลนวทยการจดเรยงตวของโปรตอนเปลยนแปลงไป และเมอหยดกระตนโปรตอนก

จะกลบมาเรยงตวในสภาพปกต และปลอยสญญาณของคลนแมเหลกไฟฟาซงมความถเทากบ

ความถของคลนวทยทปลอยเขาไปกระตน สามารถบนทกคลนวทยทโปรตอนของเนอเยอปลอย

ออกมา และนามาสรางเปนภาพของอวยวะนนๆไดโดยระบบคอมพวเตอร โดยทเนอเยอทม

อะตอมของไฮโดรเจนนอยเชน กระดก จะแสดงภาพเปนสดา สวนเนอเยอทมไฮโดรเจนมากเชน

เนอเยอไขมน จะแสดงภาพเปนสขาวกวา ทาให MRI สามารถสรางภาพเนอเยอออนไดด ยง

สามารถสรางภาพหลอดเลอด หรอทางเดนนาดไดโดยไมตองฉดส

7.3.3 ขอดของการใชวธการตรวจแบบ MRI

- MRI สามารถใหภาพทแยกความแตกตางระหวางเนอเยอตางๆ

ไดชดเจน อกทงสามารถทาการตรวจไดในทกๆระนาบ ไมใชเฉพาะแนวขวางอยางเอกซเรย

คอมพวเตอร

- ใชไดดกบสวนทไมใชกระดก ( non bony parts) คอเนอเยอ (soft

tissues) โดยเฉพาะ สมอง เสนประสาทไขสนหลง และเสนประสาทในรางกาย ( CT scan ดภาพ

กระดกไดดกวา)

- ใชไดดกบ กลามเนอ เสนเอนยดกระดกและกลามเนอ

- สามารถตรวจเสนเลอดไดโดย ไมตองเสยงกบการฉดสารทบรงส

และการสวนสายยางเพอฉดส ซงมประโยชนตอวงการแพทยแผนปจจบนเปนอยางมาก เพราะม

ความปลอดภยสงและคาใชจายทคอนขางตา นอกจากนยงสะดวกสบายกวาเพราะไมจาเปนตอง

เตรยมตวใดๆทงกอนและหลงการตรวจ คนไขสามารถกลบบานไดทนททตรวจเสรจ

- ไมกอใหเกดอนตรายตอเนอเยอเหมอนใน CT scan เพราะไมใช

คลนรงส

7.3.4 ปจจบนไดมการตรวจโดยใชคลนแมเหลกไฟฟา ( MRI) เพอชวยในการ

วนจฉยโรคของกระดกและขอเปนจานวนมาก การตรวจ MRI จะเหนความผดปกตทเกดขน

ภายในโพรงกระดก หรอไขกระดกไดอยางชดเจน

7.3.5 ขอพงระวงกอนเขารบการตรวจ MRI

- ควรหลกเลยงในผทกลวทจะอยในทแคบๆ ไมสามารถนอนใน

อโมงคตรวจได (claustrophobic) เพราะ MRI มลกษณะเปนโพรง

- ควรหลกเลยงในรายทมโลหะฝงอยในรางกาย เชน

o ผทผาตดตดคลปอดหลอดเลอดในโรคเสนเลอดโปงพอง

(Aneurism Clips ) (คลปรนใหมมกเปนรน MRI compatible สามารถตรวจ MRIได)

o metal plates ในคนทดามกระดก

o คนทเปลยนขอเทยม

51

o คนทใสลนหวใจเทยม (Artificial Cardiac valve)

o ผทผาตดใสเครองกระตนการทางานของหวใจใหเปนจงหวะ

o ผทผาตดใสอวยวะเทยมภายในห

o ผปวยทใส Stent ทหลอดเลอดหวใจตองสอบถามจากแพทยท

ใส Stent วาเปน Stent ชนดใดจะทา MRI ไดหรอไมหรอตองรอกสปดาหคอยทา ปจจบน Stent

ทหลอดเลอดหวใจถาเปนรน MRI compatible สามารถทาไดทนทไมมผลเสยใดๆ

- ควรหลกเลยงในคนท เตรยมตวเขารบการผาตด สมอง ตา หรอ

ห ซงจะตองฝง เครองมอทางการแพทยไว (medical devices)

- ผทเคยไดรบอบตเหตทลกตา และสงสยวาจะมโลหะชนเลกๆ

กระเดนเขาไปในลกตาหรอมอาชพเกยวของกบโลหะ และมความเสยงตอการมโลหะชนเลกๆ

กระเดนเขาลกตา ซงถาเขาไปอยในสนามแมเหลกอาจมการเคลอนทของโลหะชนนนกอใหเกด

อนตรายได (การถายภาพเอกซเรยธรรมดาของตาจะชวยบอกไดวามหรอไมมโลหะอยในลกตา)

- ใสเหลกดดฟน ถาตองทา MRI ตรวจในชวงบรเวณ สมองถง

กระดกคอควรตองถอดเอาเหลกดดฟนออกกอน เพราะจะมผลตอความชดของภาพ

- ผท รบการตรวจรางกายดวย MRI จะตองนาโลหะตางๆออกจาก

ตว เชน ก ปหนบผม ฟนปลอม ตางห เครองประดบ ATM บตรเครดต นาฬกา thumbdrive

Pocket PC ปากกา ไมเชนนน อาจจะทาให สงของไดรบความเสยหาย และอาจถกฉดกระชาก

นอกจากนยงทาใหภาพทอยบรเวณโลหะไมชด

- ไมควรใชอายชาโดว และมาสคารา เพราะอาจมสวนผสมของ

โลหะ ทาใหเกดเปนสงแปลกปลอมในภาพได

- จากขอมลทมอยในปจจบน ไมพบวาการตรวจ MRI มอนตรายตอ

ทารกในครรภ แตถาไมจาเปนจรงๆไมควรตรวจในระยะ 3 เดอนแรกของการตงครรภ

- หองตรวจ MRI มสนามแมเหลกแรงสงตลอดเวลา มผลตอการ

ทางานของเครองมอทไวตอแมเหลก เชน เครองกระตนการทางานของหวใจใหเปนจงหวะ

ดงดดวตถทเปนโลหะทกชนดทเหนยวนาแมเหลก เชน เหลกโลหะอน ๆ ทมสวนประกอบของ

เหลก ลบขอมลจากเทปแมเหลก การดทใชแถบแมเหลก เชน ATM , บตรเครดต , นาฬกา ,

thumb drive หรอ พวกเครอง Pocket PC

52

รปท 2.42 รปตวอยางอวยวะสวนตางๆของรางกาย จากการตรวจดวยวธ MRI

ทมา: บรษทประชาชนอมเมจจงเซนเตอรจากด MRI CENTER Prachachuen Imageing

Group

จากขอมลจะเหนวาวธการตรวจหาความผดปกตของปอดนน สามารถกระทาไดหลาย

วธ และแตละวธกใหความละเอยดของภาพทแตกตางกน ซงการถายภาพ Chest X-ray จะเปน

วธทนยมมากทสด ซงเปนวธแรกหรอเปนการตรวจเบองตน ทแพทยนยมนามาใชเนองจากม

ราคาทถก และสะดวกรวดเรวทสด เมอเปรยบเทยบกบการทา CT SCAN และ MRI ถงแมวา

การทา CT SCAN และ MRI จะใหความละเอยดภาพ และใหขอมลมากกวา แตกจะเปน

ทางเลอกรองลงมา จะเลอกใชวธดงกลาวกตอเมอภาพ Chest X-ray ไมสามารถแสดงใหทราบ

ถงความผดปกตของปอดไดแนชด จงจะเลอกใช CT SCAN หรอ MRI ตอไป และยงมปจจย

อนๆอกททาใหโรงพยาบาลทวประเทศ และแพทยสวนมากเลอกการทา Chest X-ray เปนการ

ตรวจเบองตนดวยมขอดดงทกลาวมา และภาพ Chest X-ray ยงสามารถแสดงรายละเอยดของ

อวยวะภายในทรวงอก และชองทองสวนบนไดด ซงถาแพทยมความชานาญมากพอกสามารถ

ใชเพยงภาพ Chest X-ray ระบทมาของความผดปกตของโรคบรเวณทรวงอก และชองทอง

ดานบนได

จากรปท 2.46 เปนตวอยางภาพทผานการทา MRI จากอวยวะ หรอบรเวณสวนตางๆ

ของรางกาย ซงการทา MRI แสดงใหเหนรายละเอยดของอวยวะภายในไดชดเจน ไมวาจะเปน

สมอง เสนเลอด กระดกสนหลง หรอชองทอง

53

ตารางท 2.6 เปรยบเทยบ ราคา เวลาในการตรวจ และเวลาในการวนจฉยโรคปอด ของแตละวธ

Methods

Expense

(Baht)

Usage Time

(Minute)

Diagnosis

(Minute)

MRI 8,000-12,000 30-60 10-30

CT SCAN 5,000 10-20 10-30

Chest X-Ray 170-300 3-5 5-10

จากตารางจะเหนวาการตรวจดวยวธ Chest X-ray มตนทนการตรวจนอยทสด ใชเวลา

ในการทาการตรวจนอยทสด และใชเวลาในการวนจฉยโรคนอยทสดเชนกน นจงเปนเหตผล

สาคญทโรงพยาบาลโดยมากเลอกการทา Chest X-ray เปนการตรวจหาความผดปกตเบองตน

8. การประมวลผลภาพ (Image Processing) ผศ. ดร.ชาญชย ปลมปตวรยะเวช , นาย

โสภณ ผมจรรยา. หมายถง การนาภาพมาประมวลผลหรอคดคานวณดวยคอมพวเตอร เพอให

ไดขอมลทตองการ ไดมการประยกตและพฒนาเทคนคในการศกษาและวจยการประมวลผลภาพ

ไปใชในงานตางๆมากมาย ไมวาจะเปนดานอตสาหกรรม การแพทย การเกษตร และอนๆทอก

มากมายทสามารถนาการประมวลผลภาพไปประยกตใชไดอยางกวางขวาง และในงานวจยนก

ใชการประยกตจากการประมวลผลภาพมาใชการวเคราะหหาความผดปกตของปอด จากภาพ

เอกซเรยทรวงอก ซงเปนภาพทางการแพทยทนยมใชในการตรวจรางกายพนฐานใน

โรงพยาบาลและสถานพยาบาลทวโลก

รปท 2.43 ตวอยางภาพทนาไปประยกตใชในการประมวลผลภาพ

ทมา: ผศ. ดร.ชาญชย ปลมปตวรยะเวช, นายโสภณ ผมจรรยา.

54

8.1 รปรางของภาพ ( Image Shape) Introduction to Digital Image Processing.

วตถทมอยตามธรรมชาตและทมนษยสรางขนมรปรางทแตกตางกนไป ทงทเปนรปทรง

เรขาคณตและไมเปนรปทรงเรขาคณต การทจะหาขอบเขต หรอสวนของภาพจากภาพทงหมด

เปนสงสาคญอยางหนงในขนตอนของการประมวลผลภาพ เพอทจะแยกสวนทตองการนามา

ประมวลออกจากภาพอนๆทรวมอยดวยและเราไมตองการนามาใชในการประมวลผลภาพ

ฉะนนเราจงตองใชข นตอนในการหารปรางของอวยวะทเราตอง อยางเชนในงานวจยนเพอหา

ขอบเขตสวนของปอด แยกออกจากรางกาย

8.2 Gray scale Gray Scale Image. หมายถง ความเขม/จางของสระดบเทาทม

พสย (range) จากเขมสดไปสออนสด (ดา-ขวา) 0-255 ซงในภาพเอกซเรยทรวงอกนนภาพทได

จะเปนระดบเทา ซงการแปลความหมายจากภาพระดบเทาเปนการวนจฉยของแพทยม

ความสาคญเปนอยางมากในการแยกแยะความแตกตางของอวยวะในรางกายจากการพจารณา

ภาพระดบเทา และในการประมวลผลภาพกเชนเดยวกน เพราะขอมลในภาพส หรอภาพระดบ

เทานนมความตางกนอยางมาก ซงในงานวจยนการจะทาการประมวลผลภาพไดตองกทาการ

แปลงภาพใหภาพระดบเทาจรงๆเสยกอน ถงจะทาการประมวลผลภาพในขนตอนตอไปได

รปท 2.44 ระบบส Grayscale

ทมา: Introduction to Digital Image Processing.

8.3 การแบงสวนภาพ ( Image Segmentation) ผศ. ดร.ชาญชย ปลมปตวรยะเวช ,

นายโสภณ ผมจรรยา . เปนวธการแบงสวนใดสวนหนงของภาพทเราสนใจออกมาจากภาพท

เราตองการ เปนขนตอนเบองตนและสาคญอยางมากของการประมวลผลภาพทางการแพทย ซง

ในงานวจยกตองใชหลกการนในการแบงสวนของภาพเชนกนในการหาสวนของภาพปอดแตละ

ภาพทางการแพทยทไดจากเครองถายภาพแบบตางๆ นน โดยปกตมกจะมองคประกอบอน ๆ

55

ทอยใกลเคยงกบอวยวะททาถายภาพมา เชน เนอเยอ กระดก อวยวะขางเคยง หรอแมกระทง

สญญาณรบกวน (Noise) ทข นในขณะถายภาพ ดวยเหตน การวเคราะหเฉพาะอวยวะทตองการ

จงจาเปนตองใชการแบงสวนภาพมาทาหนาทตดแยกสวนทเราตองการออกมา

การแบงสวนภาพทางการแพทยมทงการแบงสวนภาพแบบ 2 มต และ 3 มต ขนอย

ความจาเปนและวตถประสงคของการนาไปวเคราะห โดยวธการแบงสวนภาพทกาลงไดรบความ

นยมในงานวจยเกยวกบภาพทางการแพทย ไดแก แอคทฟคอนทวร (Active Contour) เปนตน

8.4 การแบงสวนภาพโดยใชแอคทฟคอนทวร (Active Contour) L.D. Cohen and

I. Cohen ในป ค.ศ. 1988 แอคทฟคอนทวรหรอ Snake ไดนาเสนอโดย Kass, Witkin และ

Terzopoulus คณสมบต Snake มลกษณะเหมอนกบ Energy Minimizing Spline โดยพลงงาน

ของ Snake ขนอยกบรปรางและตาแหนงของ Snake บนภาพ เสนโครงรางของ Snake (Snake

Contour) สามารถทแสดงในรปของจดควบคม (Control Point) ทเชอมตอเหมอนยางและการทา

ใหพลงงานตาสดของ Snake ทาใหเสนโครงรางเปลยนรปจากตาแหนงเดมไปยงตาแหนง

ขางเคยง โดยใชลกษณะเดนเชนขอบของวตถในภาพเปนพลงงานในการเคลอนแอคทฟคอน

ทวรใหครอบคลมบรเวณทเราสนใจ

ปจจบนไดมการนาเอา Snake L.D. Cohen and I. Cohen มาใชในการแบงสวนภาพ

อยางกวางขวางเชนในทางการแพทย การรจาใบหนา เปนตนและไดมการพฒนาปรบปรง

ประสทธภาพอยางตอเนอง โดยสมการทใชในการแบงสวนภาพในงานหาไดจากสมการตอไปน

=Ε )(x ∫1

0 21

+ 22 )(")(' sXsX βα dssxext ))((Ε+

(2.1)

ในวงเลบ คอ ระดบพลงงานภายในและ Eext เปนพลงงานภายนอก x' (s) และ x" (s)

เปนพลงงานทควบคมความเรยบ และความยดหยนของเสนแอคทฟคอนทวร บนตวแปร α และ

β ตามลาดบ

8.5 ฮสโตแกรม (Histogram) รศ.ดร.ชชาต ปณฑวรจน . (2552) ฮสโตแกรม

หมายถงการกระจายของคาพกเซลในภาพ ในกรณของภาพระดบ ( Gray Level Image) ฮสโต

แกรมคอการกระจายของคาความเขมในภาพ ในกรณของภาพสฮสโตแกรมเปนการดการ

กระจายของคาสในแตละองคประกอบ การแสดงฮสโตแกรมมกแสดงเปนกราฟโดยทแกนนอน

เปนจานวน bin สวนแกนตงเปนจานวนพกเซล สาหรบภาพ 8 บท จานวน bin สงสดทมไดคอ 28 =256 bin แตละ bin เกบคาจานวนนบของพกเซล เชนถาจานวน bin=256 bin ทตาแหนง 0

เกงคาจานวนของพกเซลทคาพกเซลเทากบ 0 ในกรณของภาพ 8 บททจานวน bin อาจนอย

กวา 256 แตละ bin เกบคาจานวนนบของพกเซลทมคาพกเซลอยในชวงทกาหนด เชนกรณ

56

bin=16 bin ทตาแหนง 0 เกบคาจานวนของพกเซลทคาพกเซลทอยในชวง

1616/02560 =≤ เปนตน ฮสโตแกรมอาจแสดงใน 2 มตในลกษณะของภาพระดบเทาไดโดย

แกน x และ y เปน bin สาหรบ 2 องคประกอบทสนใจ และคาทตาแหนง (x, y) เปนคาจานวน

นบสาหรบพกเซลทมคาของพกเซลตกใน bin นนๆ เชนกรณ จานวน bin=256 ถาใหแกน x

และแกน y เปน bin สาหรบองคประกอบแดงและเขยวตาแหนง (0, 0) เกบคาจานวนพกเซลท

คาสแดง และเขยวเทากบศนย ในงานวจยนใชการวเคราะหความผดปกตของปอดจากฮสโตแก

รมเปนหลก เนองจากฮสโตแกรมนนเปนการแสดงคา Intensity ในปอดแตละขางซงคาทไดของ

ปอดแตละขางมความแตกตางกนตามลกษณะอาการของโรคแตละชนด ซงเราตองวเคราะหและ

แปลผลความตางนนเพอมาบอกถงสงทเกดขน

8.7 การประมวลผลภาพทางการแพทย (Medical Image) ผศ. ดร.ชาญชย ปลมปต

วรยะเวช, นายโสภณ ผมจรรยา . งานวเคราะหภาพทางการแพทย เปนตองนาศาสตรทางดาน

การประมวลผลภาพมาประยกตใช เพอเพมประสทธภาพการทางานของแพทยผเชยวชาญใน

การวนจฉยโรคตาง ๆ หรอตรวจหาความผดปกตของอวยวะตาง ๆ ในรางกายของผปวยได

รวดเรวยงขนและมประสทธภาพมากขน

ในปจจบน เทคนคการถายภาพทางการแพทย ซงทาใหแพทยสามารถตรวจดอวยวะ

สาคญ ๆ ตาง ๆ ภายในรางกายไดโดยไมจาเปนตองผาตด ไดพฒนาไปไกลมาก เรมจากเครอง

เอกซเรย (X-Ray) ซงสามารถถายภาพโครงสรางกระดกและอวยวะบางอยางเชน ปอด ภายใน

รางกายได ตอมาไดมการพฒนาสรางเครอง CT (Computed Tomography) ซงสามารถจบภาพ

อวยวะตาง ๆ ในแนวระนาบตดขวางได ทาใหเราเหนขอมลภาพไดมากขน อกทงยงมเครอง

MRI (Magnetic Resonance Imaging) ซงใชถายภาพสวนทเปนเนอเยอทไมใชกระดก ( soft

tissues) ไดด ภาพ MRI นนอกจากจะใหขอมลทางกายภาพแลวยงใหขอมลทางเคมไดอกดวย

เครอง MRI ยงสามารถถายภาพอวยวะทตองการในระนาบตาง ๆ ไดดวย โดยไมจาเปนตอง

เคลอนยายตาแหนงของผปวย

การประมวลผลภาพทางการแพทย เปนการนาเทคนคหรอวธการตาง ๆ ของการ

ประมวลผลภาพ มาใชกบภาพทางการแพทย ไมวาจะเปนการแบงสวนภาพ การหาขอบเขต

การเปลยนเปนภาพระดบเทา และอนๆอกมากมายในหลายเทคนคทนามาใช โดยการเลอกใช

เทคนคตาง ๆ จะขนอยกบเปาหมายหรอวตถประสงคของการวเคราะหภาพทางการแพทยนน

ๆ เพอใหไดผลลพธ ทชวยใหแพทยสามารถวเคราะหภาพเหลานนไดสะดวกและรวดเรวมากขน

โดยเทคนคของการประมวลผลภาพมมากมายหลายวธการ ซงสวนใหญแลว ในการวเคราะห

ภาพทางการแพทยมกจะใชหลาย ๆ วธการรวมกน เพอใหไดสงทตองการตามเปาหมายหรอ

วตถประสงคของการวเคราะหภาพทางการแพทยนน ๆ

57

จากรปท 2.49 เปนภาพทางการแพทย และตวอยางการประมวลผลภาพจากภาพทาง

การแพทย ทมาจากอวยวะตางๆในรางกาย ไมวาจะเปนสมอง หวใจ หรอแมแตเสนเลอด

รปท 2.45 ตวอยางภาพทางการแพทย และการประมวลผลภาพดวยวธแบงสวน

ทมา: ผศ. ดร.ชาญชย ปลมปตวรยะเวช, นายโสภณ ผมจรรยา.

บทท 3

การออกแบบ และวธการดาเนนการ

แนวทางในการพฒนาระบบ คอการนาภาพเอกซเรยของปอดปกต และปอดทผดปกต

ลกษณะตางๆ มาทาการหา Pattern ของปอดทงสองประเภท (ปกต และผดปกต) ซงการ

กาหนด Pattern ของปอดทปกต และผดปกตนน เปนการนาความรทางการแพทย ววฒนา

ถนอมเกยรต พ.บ. (2546). พญ. สวธนา นนทะสต. (2550). รศ.นพ.วรฬห ขาวปรสทธ พบ.

(2542). ทอธบายถงลกษณะโดยทวไปของลกษณะส ของภาพปอดปกตทปรากฏบนฟลม

เอกซเรย มาเปนปจจยหลกสาคญในการตรวจสอบ และกาหนด Pattern ของปอดทปกต และใช

ความรทางการแพทย ทเกยวกบตาแหนงทางกายภาพของปอดทปกต มาใชในการกาหนดจด

เพอหาขอบเขตของปอด ไดแก

ลกษณะสของปอดปกต

1. โดยทวไปของปอดจะมสขาวดานในเปนเสนเลกๆ กระจายตวกนเสมอกนทวปอด

2. สขาวโดยทวไป ดไมราบ ชดจนเกนไป

3. ปอดสไมดาสนท

4. ไมมสขาวเปนกลมกอน หรอขาวมากเกนไป

5. การเดนเสนของสขาว ไมเปนเสนตรงในแนวระนาบ หรอแนวขนาน

6. เสนสขาว จะเดนจากบนลงลาง แลวกระจายตวไปทวปอด จากเสนใหญไปเลก

7. ปอดทงสองขางจะมขนาด และสใกลเคยงกน

ตาแหนงของปอดปกต

1. ดานบนสด อยเหนอไหปลารา ชดซโครงดานบน

2. ดานขางตดกบซโครงพอด ไมมชองวาง

3. ดานลางตดกะบงลม

4. กะบงลมดานขวาสงกวาดานซายเลกนอย(ไมเกนซโครงหนงชอง)

5. ตรงกลางดานลางมหวใจอยเยองไปทางซายเลกนอย

59

ขอมลความรทางการแพทยทแสดง สามารถสรปไดวา ปอดทปกตโดยทวไปสจะไมดา

สนท หรอวาขาวชดมากจนเกนไป ไมมการเกาะกลมกระจกตวของกลมสขาวเปนกลมกอน และ

ปอดทงสองขางมขนาด และสทใกลเคยงกน

จากขอมลทสรป เราจงสามารถนาความรทางดาน Images processing มาประยกตเพอ

ใชในการแกไขปญหาดงกลาวโดยการหาคา Histogram ของภาพปอดทงสองขาง เพอนามา

วเคราะหหา คาความแตกตาง และเปรยบเทยบ ความ ตางของคา Histogram แตละตาแหนง

เปรยบเทยบกนจดตอจดเพอใหทราบถงลกษณะความตางของกราฟ Histogram ของปอดแตละ

ขางเปรยบเทยบกน เพอใชในการกาหนด Pattern ของปอดปกต โดยมรายละเอยดขนตอนการ

ทางานตางๆดงน

ลาดบขนตอนการทางานของระบบ

1. หาขอบเขตของปอด

2. กาหนดจดคา X Y ขอบเขตปอด

3. แปลงภาพ RGB เปนภาพ Gray

4. การหาคาฮสโตแกรมของภาพปอด

5. กาหนดจดคาจากกราฟฮสโตแกรม 25 จดจากปอดแตละขาง

6. พลอตกราฟจากคาทกาหนดจดไดเปรยบเทยบกน

7. นาคาทกาหนดจดไดจากปอดทงสองขางลบกนแลวพลอตกราฟ

8. การพสจนผล

60

แผนภาพท 3.1 ไดอะแกรมวธการและขนตอนการทางานของระบบ

61

Normal Abnormal

รปท 3.1 ปอดทปกต และภาพปอดทผดปกต

ทมา: กลมงานรงสวทยา โรงพยาบาลสรรพสทธประสงค [37]

1. หาขอบเขตของปอด การหาขอบเขตบรเวณของปอดโดยใช Active Contour by

Snake ใชกระบวนการหาขอบเขตปอดแบบกงอตโนมต โดยในขนแรกจะใชวธการกาหนดจดท

เปนขอบเขตของปอดโดยตรงจากผใชงาน โดยนาความรทางการแพทยทเกยวกบกายภาพของ

ปอดมาเปนหลกการในการกาหนดจดแตละจด และจากนนจงจะทาการ Deform หาขอบเขต

ของปอดดวย Snake หลงจากการ Deform แลวเรากจะไดคา x, y ทเปนตาแหนงบรเวณขอบ

ของปอด

รปท 3.2 การกาหนดจดเพอทา Active Contour by Snake

ทมา: กลมงานรงสวทยา โรงพยาบาลสรรพสทธประสงค

62

การหาคาขอบเขตของปอดดวยวธ Active Contour by Snake หาไดจากสมการตอไปน

=Ε )(x ∫1

0 21

+ 22 )(")(' sXsX βα dssxext ))((Ε+

(3.1)

สมการของการทา Active Contour ในวงเลบ คอ ระดบพลงงานภายในและ Eext เปน

พลงงานภายนอก x' (s) และ x" (s) เปนพลงงานทควบคมความเรยบ และความยดหยนของเสน

แอคทฟคอนทวร บนตวแปร α และβ ตามลาดบ

2. กาหนดจดคา x, y ขอบเขตปอด นาคา x, y ทไดจากการทา Active Contour มา

ใชในการหาพนทของปอดทตองการ เพอทจะสามารถกาหนดพนทเพอแสดงเฉพาะสวนของ

บรเวณปอด

รปท 3.3 สวนเฉพาะปอด หลงจากกาหนดจด X Y

3. แปลงภาพ RGB เปนภาพ Gray กอนทจะนาภาพปอดไปหาคา Histogram ไดนน

ภาพปจจบนทไดยงเปนภาพ RGB อยถงแมวาจะมองเปนภาพระดบเทา ( Gray) แลวกตามแต

เมอนาไปเขากระบวนการหาคา Histogram ใน Matlab จะไมสามารถทาได ฉะนนจงตองแปลง

ภาพทไดเปนภาพ Gray ทสมบรณเสยกอน

63

รปท 3.4 กอนและหลงการแปลงภาพจาก RGB เปนภาพ Gray

4. การหาคา Histogram ของภาพปอด เมอไดภาพ Gray แลวกสามารถหาคา

Histogram ได ซงคา Histogram ทไดนนเราตองนามาหาผลรวมของคา Histogram ของปอด

แตละขาง แลวนาคา Histogram ของปอดแตละขางมาลบกนอกทหนงเพอทจะไดผลของคา

ความแตกตางของ Histogram ของปอดทปกต และปอดทผดปกต วาม Pattern ของปอดทปกต

อยทเทาใด

รปท 3.5 แสดงผลการหาคา Histogram ของปอดปกต

64

รปท 3.6 แสดงผลการหาคา Histogram ของปอดผดปกต

จากภาพทแสดงผลการหาคา Histogram ของปอดปกต และปอดทผดปกตจะสามารถ

มองเหนถงความแตกตางของภาพจากกราฟ Histogram ได จาก Histogram ของภาพปอด

ปกตจะเหนไดวากราฟของ Histogram จะมลกษณะใกลเคยงกนมาก ซงจะมความแตกตางอย

บางกคอ Histogram ของปอดขางซายทจะม คา Histogram ทเดนไปทางสขาวมากกวาปอด

ดานขวาเนองจาก ปอดขางซายมอวยวะของหวใจรวมอยดวยจงทาใหผลทออกมาเปนเชนนน

ตอมาภาพ Histogram ของปอดทผดปกตจะเหนไดชดเจนวากราฟ Histogram มความ

แตกตางกนมากอยางเหนไดชดวาปรมาณ สขวา และสดาของปอดทงสองขางแตกตางกนมาก

สดาของปอดขางซายนอยกวาปอดขางขวาอยางเหนไดชด และเมอลองพจารณาดสขาวกใหผล

ทแตกตางกนมากเชนกน ซงสขาวของปอดทางดานซายมปรมาณมากเดนชดผดปกต เนองจาก

สขาวทปรากฏกระจกรวมตวกนอยางผดปกต จากความรทางการแพทย

5. การกาหนดจดจากกราฟฮสโตแกรม 25 จดของปอดแตละขาง จากรปท 3.7 คาใน

แกน X จะเปนระดบ Intensity ของภาพ Gray ตงแต 0 – 255 โดยเราจะทาการกาหนดจดเปน

ชวงๆ 10 ตาแหนง ซงเราจะไดจดของการกาหนดจดทงหมด 25 จดดวยกน ซงการใชวธนจะทา

ใหเราทราบถงลกษณะรปรางของกราฟฮสโตแกรม

65

รปท 3.7 ภาพกราฟตวอยางการกาหนด 25 จดจากกราฟฮสโตแกรม

6. พลอตกราฟจากคาทกาหนดจดไดเปรยบเทยบกน จากรปท 3.8 แสดงตวอยาง

การพลอตกราฟขอมลของปอดทงสองขางจากการ กาหนดจดขอมล 25 จดแลวยกกาลงสองทก

จด นามาพลอตกราฟเปรยบเทยบกนโดยทแกน X คอระดบ Intensity 0 – 255 และแกน Y คอ

ระดบคาขอมลซงกาหนดชวงขอมลเรมตงแต 0 และเพมทกชวงๆละ 5,000,000 จนถง

50,000,000

รปท 3.8 รปตวอยางการพลอตกราฟปอดทงสองขางเปรยบเทยบกน

7. นาคาทกาหนดจดไดจากปอดทงสองขางลบกนแลวพลอตกราฟ จากรปท 3.9

แสดงรปตวอยางการนาคาขอมลของปอดขางซายและขวาลบกนจดตอจด แลวนาคาทไดมา

พลอตเปนกราฟเพอแสดงใหเหนถงความแตกตางของขอมลปอดขางซายและขางขวา

66

รปท 3.9 รปตวอยางการพลอตกราฟคาความตางของปอดทงสองขาง

8. การพสจนผล

8.1 การหาคาความแตกตางของ Intensity โดยการคานวณหาคาผลรวม

Intensity จาก Histogram ของปอดดานซายสามารถหาไดจากสมการตอไปน

255

0 iiHistL IL

== Σ

(3.2)

IL คอคา Intensity ของปอดขางซาย และ i คอคา Intensity ระหวาง 0-255 และการ

คานวณหาคาผลรวม Intensity จาก Histogram ของปอดานขวาสามารถหาไดจากสมการ

ตอไปน

255

0 iiHistR IR

== Σ

(3.3)

IR คอคา Intensity ของปอดขางขวา และ i คอคา Intensity ระหวาง 0-255 สวนคา

ความแตกตางของผลทไดจากสมการท ( 2) และ ( 3) คอผลคาความแตกตางของปอดขางซาย

และปอดขางขวา หาไดจากสมการดงตอไปน

67

รปท 3.10 รปเอกซเรยทรวงอกของภาพปอดปกตทใชในการทดสอบ

ทมา: กลมงานรงสวทยา โรงพยาบาลสรรพสทธประสงค

ตารางท 3.1 แสดงคา Difference ของคา Histogram ของรปท 3.10

ซงใชเปนคา Th สาหรบใชเปรยบเทยบ

hist R hist L Diff

148,424

217,646 69,222

จากตารางท 3.1 คามาตรฐาน Th ทใชเปนคาเปรยบเทยบหาความผดปกตของปอด ซง

คาทไดเปนคาสงสดของคาความแตกตาง Histogram ของปอดปกตทได

8.2 หาคา COG (Center of Gravity) ของคา Histogram จากภาพปอดทงสอง

ขาง เพอหาจดศนยถวงของคา Histogram ทไดจากสมการตอไปน

(3.5)

68

อยางไรกตามจากหลกการในการหาผลรวมและผลตางของ Intensity จาก Histogram

ของภาพปอดทงสองขาง แลวนามาหาคาความแตกตางของ Intensity ของปอดทงสองขางนน

ยงไมสามารถแสดงให เหนถงลกษณะเฉพาะของปอดทปกต และปอดทผดปกต ในบางกรณได

เชนในกรณทปอดมความผดปกตทงสองขาง คาความแตกตางของ Intensity ทไดกจะไดคาท

นอยและใกลเคยงกบคาความแตกตาง Intensity ของปอดปกตทาใหไมสามารถบอกถงความ

ผดปกตของปอดได

รปท 3.11 ภาพปอดผดปกต ซงใหคาความแตกตางใกลเคยงปอดปกต

ทมา: กลมงานรงสวทยา โรงพยาบาลสรรพสทธประสงค

จากรปท 3.11 เปนภาพเอกซเรยทรวงอก ทแพทยระบวามความผดปกตเกดขน ใน

ปอดขางขวา แตจากหลกการทใชในเบองตนกบระบวาปอดปกตเนองจาก คาความแตกตางของ

Intensity มคานอยกวาคา Th ของปอดปกตมากทาใหไมสามารถแยกแยะความผดปกตของ

ปอดดวยการหาคาความแตกตางของ Intensity เพยงอยางเดยวได

ตารางท 3.2 แสดงคา Difference ของคา Histogram ของรปท 3.11

hist R hist L Diff

281,698

327,782 46,084

จากตารางท 3.2 แสดงใหเหนถงคาความตางของคา Intensity ของปอดทงสองขางนนม

ความแตกตางกนนอยกวาคา Th และจากการใชการหาคา COG เพอหาจดศนยถวงของคา

69

Histogram มาชวยในการระบถงความผดปกตของปอดนนกยงไมสามารถแสดงใหเหนถงความ

ผดปกตของปอดไดดงจากคาทไดจากตารางท 3.2 ซงผลทไดคาความตาง (Diff) ของ

histogram ของปอดขางซายและขางขวา มความตางกนนอยกวาคาความตางของปอดปกต

ตารางท 3.3 แสดงคา COG และคาความตาง (Diff) ของรปท 3.11

hist R hist L COG R COG L Diff

695,270

823,954 101 99 2

จากตารางท 3.3 แสดงถงคา COG ของภาพปอดทผดปกตซงไดคาความตางของคา

COG นอยมากทงๆทปอดมความผดปกตจากทแพทยระบ และจากภาพ Histogram ทไดกม

ความแตกตางของภาพอยางเหนไดชด จากรปท 3.12

รปท 3.12 แสดงความแตกตางของภาพ Histogram ของรปท 3.7

จากรปท 3.12 เสนประแสดงใหเหนถง COG (จดศนยถวง) ของคา Histogram ซงรป

ทงสองกใหคาความตางของคา COG ไดนอยมาก และจากทลกศรชคอจดตดของแกน X และY

ของคา COG ซงคาทไดจากจดสองจดนมคาความตางกนนอยมาก แตจากการมองดวยตาจะ

เหนวากราฟ Histogram ของทงสองภาพนนแตกตางกนอยางเหนไดชด จากกราฟทางดานซาย

คอกราฟ Histogram ของปอดขางขวา ซงจดทพคของกราฟกคอจดทระบถงความผดปกตของ

ปอดขางขวาตามทแพทยระบ แตจากการใชวธหาคาผลตางของคา Histogram และ COG ไม

สามารถจะบอกถงความผดปกตของภาพปอดได

COG L= 99 COG R = 101

70

8.3 หาการเกาะกลมของขอมลจากกราฟ 2 มต

8.3.1 จากขอมล Histogram

รปท 3.13 การดการเกาะกลมของขอมล Histogram

จากรปท 3.13 ดการเกาะกลมของขอมล Histogram ซงจะพบวาขอมลมการเกาะกลม

กนและมการกระจายของขอมลปะปนกนของขอมลทงสองชนด ยงไมสามารถแสดงถงความ

แตกตางอยางเหนไดชดได

8.3.2 จากขอมล COG

รปท 3.14 การดการเกาะกลมของขอมล COG

จากรปท 3.14 ดการเกาะกลมของขอมล COG กราฟทไดกยงมการกระจายตวของ

ขอมลปะปนกนในกลมของคาของภาพปอด ปกตและผดปกตซงกยงไมสามารถแยกใหเหนถง

ความแตกตางของขอมลทงสองได

71

8.3.3 ยกกาลงสองจากคา COG

รปท 3.15 การหาการเกาะกลมของขอมล COG ยกกาลงสอง

จากรปท 3.15 เปนการนาคา COG ทหาไดจากคา Histogram ของภาพปอดทงสอง

ประเภทมายกกาลงสองแลวนามาพลอตกราฟดการเกาะกลมของขอมล ซงผลทไดกยงไม

สามารถแยกความแตกตางของกลมขอมลทงสองใหเหนเดนชดได

8.3.4 ยกกาลงสองจากคา Histogram

รปท 3.16 การหาการเกาะกลมของขอมล Histogram ยกกาลงสอง

จากรปท 3.16 แสดงกราฟของการนาคา Histogram มายกกาลงสอง ซงสงเกตวากลม

ของขอมลภาพปอดทปกตมการเกาะกลมทอยตาลงมาทางดานลางของกราฟ แตอยางไรกดใน

กลมขอมลภาพปอดทผดปกตกยงกระจายตวอยในกลมของภาพปอดทปกต ซงกทาใหไม

สามารถแยกความแตกตางของขอมลทงสองกลมไดเชนเดม

72

8.3.4 ดจากองศาของขอมล จากกราฟขอมลทผานมาในขอ 8.3 ทงหมด ถา

ใชหลกการในการดองศาของขอมล จากการพจารณาองศาของขอมลของภาพปอดปกตและ

ผดปกต กยงมหลายๆจดทมองศาของขอมลอยในแนวเดยวกน และมบางจดทขอมลทงสอง

ประเภทซอนทบตาแหนงเดยวกน ฉะนนการใชหลกการนจงไมสามารถแกไขปญหาทเกดขนได

8.4 การหาพนทของปอด การหาพนทของปอดดานซายและขวาเพอเปรยบเทยบ

กน จากความรทางการแพทย ไดบอกไววาปอดของคนเราโดยทวไปแลวมขนาดใกลเคยงกน

จะใหญบางเลกบางตางกนไปตามโครงสรางทางกายภาพของทรวงอกของแตละคน ซงการหา

พนทของปอดจากภาพ Chest X-ray ทไดนนกมขนาดของปอดขางซายและขวาใกลเคยงกน

เพราะการเปรยบเทยบกนนนกจะเปนการเปรยบเทยบจากปอดของคนๆเดยวกน ไมสามารถ

นาไปเปรยบเทยบกบปอดของคนอนได ฉะนนคาทไดจงไมสามารถนามาวเคราะหหาความ

ผดปกตได และดานลางเปนตวอยางภาพและผลการหาพนทของปอด

พนทปอดขางขวา 6.4944e+003 (A)

พนทปอดขางซาย 5.4894e+003 (B)

A – B = | 1005 | ตารางพกเซล

รปท 3.17 ภาพเฉพาะสวนของปอดปกต ขาว-ดา จากรปปอดปกตท 3.1

8.5 วเคราะหจากรปรางของกราฟ Histogram จากหลกการดงกลาวขางตนไม

สามารถบอกถงความผดปกตของปอดไดในบางกรณ เนองจากการวเคราะหเฉพาะคาความตาง

Histogram, COG และการพลอตกราฟ 2D จากคาตางๆ ยงพบขอบกพรองบางประการ เราจง

ใชวธการหาคาความตางของจดบนกราฟ Histogram โดยการกาหนดจดเปนชวงๆจากกราฟ

Histogram

8.5.1 จานวนจดทเหมาะสมในการกาหนดจด ในการหาความเหมาะสมของ

จานวนจดทจะใชในการวเคราะหหาความผดปกตของปอดจากรปรางฮสโตแกรมของปอดนน

A B

73

เราไดใชการทดสอบหาผลลพธจากการแทนคาจานวนจดบนกราฟฮสโตแกรมจากทงหมด 256

ตาแหนง และแบงกลมจานวนจดในการทดสอบทตางกน คอ

- 10 จด ชวงหางขอมล 25.6 เราเลอกชวงหางขอมลท 25

- 25 จด ชวงหางขอมล 10.24 เราเลอกชวงหางขอมลท 10

- 51 จด ชวงหางขอมล 5.1 เราเลอกชวงหางขอมลท 5

- 128 จด ชวงหางขอมล 2.56 เราเลอกชวงหางขอมลท 2

(ก) (ข)

รปท 3.18 กราฟฮสโตแกรมของปอดผดปกตจากรปท 3.11 ทใชทดสอบ

(ก) (ข)

รปท 3.19 กราฟจากการกาหนดจดจานวน 10 จด

74

(ก) (ข)

รปท 3.20 กราฟหลงจากนาขอมล 10 จดมาพลอตเปรยบเทยบกน

จากรปท 3.18 เปนกราฟฮสโตแกรมตนแบบทใชในการทดสอบ (ก) ของปอดขางขวา

สวน (ข) ของปอดขางซาย โดยขนแรกเราไดใชจานวนจดอยท 10 จด จากกราฟท 3.19 เปน

กราฟแสดงตาแหนงแตละจดทนาคาฮสโตแกรมมาใชในการพลอตกราฟเปรยบเทยบความตาง

(ก) ของปอดขางขวา สวน (ข) ของปอดขางซาย และรปท 3.20 เปนกราฟพลอตเปรยบเทยบ

แสดงใหเหนความตางของปอดทงสองขาง (ก) และ (ข) แสดงกราฟความตางของปอดทงสอง

ขางเปรยบเทยบกน

(ก) (ข)

รปท 3.21 กราฟจากการกาหนดจดจานวน 25 จด

(ก) (ข)

รปท 3.22 กราฟหลงจากนาขอมล 25 จดมาพลอตเปรยบเทยบกน

75

ขนตอนนเราไดใชจานวนจดอยท 25 จด จากกราฟท 3.21 เปนกราฟแสดงตาแหนงแต

ละจดทนาคาฮสโตแกรมมาใชในการพลอตกราฟเปรยบเทยบความตาง (ก) ของปอดขางขวา

สวน (ข) ของปอดขางซาย และรปท 3.22 เปนกราฟพลอตเปรยบเทยบแสดงใหเหนความตาง

ของปอดทงสองขาง (ก) และ (ข) แสดงกราฟความตางของปอดทงสองขางเปรยบเทยบกน

(ก) (ข)

รปท 3.23 กราฟจากการกาหนดจดจานวน 51 จด

(ก) (ข)

รปท 3.24 กราฟหลงจากนาขอมล 51 จดมาพลอตเปรยบเทยบกน

ขนตอนนเราไดใชจานวนจดอยท 51 จด จากกราฟท 3.23 เปนกราฟแสดงตาแหนงแต

ละจดทนาคาฮสโตแกรมมาใชในการพลอตกราฟเปรยบเทยบความตาง (ก) ของปอดขางขวา

สวน (ข) ของปอดขางซาย และรปท 3.24 เปนกราฟพลอตเปรยบเทยบแสดงใหเหนความตาง

ของปอดทงสองขาง (ก) และ (ข) แสดงกราฟความตางของปอดทงสองขางเปรยบเทยบกน

76

(ก) (ข)

รปท 3.25 กราฟจากการกาหนดจดจานวน 128 จด

(ก) (ข)

รปท 3.26 กราฟหลงจากนาขอมล 128 จดมาพลอตเปรยบเทยบกน

ขนตอนนเราไดใชจานวนจดอยท 128 จด จากกราฟท 3.25 เปนกราฟแสดงตาแหนง

แตละจดทนาคาฮสโตแกรมมาใชในการพลอตกราฟเปรยบเทยบความตาง (ก) ของปอดขางขวา

สวน (ข) ของปอดขางซาย และรปท 3.26 เปนกราฟพลอตเปรยบเทยบแสดงใหเหนความตาง

ของปอดทงสองขาง (ก) และ (ข) แสดงกราฟความตางของปอดทงสองขางเปรยบเทยบกน

จากการทดสอบโดยการแทนจานวนจดทแตกตางกน ทาใหเหนความแตกตางในการ

พลอตกราฟ ยงใชจานวนจดมากความละเอยดของชวงแตละจดกแตกตางกนออกไป ในการ

แทนจดดวยจานวน 10 จดนนจะเหนไดชดเจนวามความหางกนแตละจดอยมาก ทาใหผลกราฟ

ในการทดสอบออกมาไมคอยละเอยด ทาใหการมองรายละเอยดของกราฟฮสโตแกรมไมชดเจน

ตอมาในการแทนจานวนจด 25 จด ทาใหเหนความแตกตางของกราฟมากยงขนอยางเหนไดชด

มการกระจายตวของขอมลแตละตาแหนงแตกตางกนมากทาใหกราฟทไดมการกระโดดหางกน

ไมตอเนองทาใหสงเกตเดนชด

สวนการแทนจด 51 จด และ 128 จดนนใหความละเอยดสงกวาจนสามารถมอง

ภาพรวมของกราฟฮสโตแกรมตนฉบบไดชด มความตอเนองกนของกราฟ เนองจากจานวนจด

77

ขอมลนนมความถ และจานวนมากกวามองดแลวไมแตกตางกนการเอาฮสโตแกรมตนฉบบมา

พลอตกราฟโดยตรง

ในการเลอกจานวนจดทจะมาใชในการวเคราะหหาความแตกตางของปอดขางซายและ

ขางขวานนตามหลกแลวขอมลยงมาก จานวนจดยงมายงทาใหเหนความแตกตางกนของกราฟ

แตจะมากเกนไปหรอนอยเกนไปกสามรถพจารณาไดจากกราฟทแสดงออกมา ซงผลจากกราฟ

ททดสอบการแทนจานวนจด 51 และ 128 จดใหความละเอยดสงไมตางกบการเอาฮสโตแกรม

ทงชดมาวเคราะห ซงมปรมาณขอมลมากตามไปดวย การเปรยบเทยบกนจดตอจดทาให

มองเหนภาพรวมของกราฟฮสโตแกรมทงหมด แตเมอเราลองมาพจารณาการแทนจด 25 จดม

ความตางของกราฟทแสดงใหเหนอยางมากเมอดกราฟ (ก) จากรปท 3.22 กราฟมความ

แตกตางกนแสดงออกมาอยางเหนไดชด เนองจากจดแตละจดทนาขอมลมาวเคราะหไมไดอย

ชดตดกนมากเกนไป คอมความหางของชวงขอมลอยท 10 ทาใหกราฟทไดไมตอเนองสงผลให

เหนความแตกตางของขอมลปอดขางซายและขางขวาตางกนอยางเหนไดชด และกสามารถ

วเคราะหถงความผดปกตของปอดไดไมตางกน เนองจากในงานวจยทนาเสนอนมงเนนเพอให

ทราบเบองตนถงความผดปกตทเกดขนกบปอดจากการพจารณาจากฮสโตแกรม ถงแมวาจะใช

จานวนจดทมากกวาน หรอทงหมดการทจะนาเพยงฮสโตแกรมมาใชในการระบถงโรคแตละ

ชนด อาจจะไมเพยงพอสาหรบการวเคราะหในขนนน ในงานวจยนเราจงเลอกการกาหนดจดใน

การทดสอบเพยง 25 จดเพอใหระบถงความผดปกตทเกดขนกบปอด

การคานวณหา Error ทเกดขนนอยทสดในการนาจานวนจดแตละจานวนมาวเคราะห

โดยใชวธ Mean Square Error (MSE) โดยหาจากจานวนจดทใชในการทดสอบทผานมาคอ

10, 25, 51, 128 จดตามลาดบ จากสมการตอไปน

( )n

X xxx n.....21 ++=

Λ

(3.6)

จากสมการท 3.6 เปนการหาคา Λ

X คาเฉลยของขอมล หาไดจาก x1 x2 ถง xn คอแตละ

จดบนกราฟทงหมด หารดวย n คอจานวนจดทงหมดทใชในการทดสอบ

−+

−+

−=

ΛΛΛ 22

2

2

1 ....... xxx nXXXMSE

(3.7)

ตอมาในสมการท 3.7 เปนการหาคา Mean Square Error (MSE) เปนผลทไดจาก

สมการท 3.6 คอนาคา Λ

X มาลบกบคาของจดแตละตาแหนง ทกตาแหนงแลวยกกาลงสอง

78

ตารางท 3.4 ตารางเปรยบเทยบคา Mean Square Error (MSE)

Mean Square Error (MSE)

Abnormal Normal

L R L R

10 9.27E+15 6.88E+16 1.37E+17 1.52E+17

25 4.32E+16 3.28E+17 1.21E+17 1.38E+17

51 5.58E+16 4.18E+17 1.37E+18 1.38E+17

128 1.35E+17 1.03E+18 2.31E+17 5.28E+17

จากตารางท 3.4 เปนตวอยางขอมลปอดปกต และผดปกตนามาหาคา Mean Square

Error เปรยบเทยบกน จากจานวนจดทแตกตางกน เพอหาความเหมาะสมในการกาหนดจดบน

กราฟฮสโตแกรม หลงจากการทดสอบจานวนจดทมคา Mean Square Error นอยทสดคอ 25

จด ซงสามารถทาไดดกวาแบบ 51 จดเพยงเลกนอย แตกลบมผลทแตกตางกบการกาหนดจด

จานวนมากๆ อยางเชน 128 จดผลทไดกลบมความผดพลาดมากกวา ทาใหเราสรปไดวาการ

กาหนดจดจานวน 25 จดมความเหมาะสมทสด

8.5.2 การหาคาทเหมาะสมของชวงขอมลทนามาใชในการวเคราะห ในการท

จะนาคาขอมลทไดจากการกาหนดจดของฮสโตแกรมมาใชในการวเคราะหนน เราไมไดนาคาใน

ตาแหนงทกาหนดจดมาวเคราะหโดยตรง เนองจากในตาแหนงนนยงมขอมลอนอกทอยในชวง

ขอมลทเราตองการ คอในชวงระยะหาง 10 กอนจะเปลยนไปในจดตอไป ฉะนน เราจะตองหา

คาตวแทนของชวงขอมลทงหมดในชวงขอมลทง 10 ของฮสโตแกรมนน ดวยการหาคาเฉลย

ของขอมลในชวงนนๆ

จากรปท 3.27 เปนการแสดงตวอยางการหาคาเฉลยจากชวงขอมล ในแกน Y คอคา

Intensity 0 – 255 และแกน X ระดบของคา Intensity ของกราฟฮสโตแกรม โดยเราสามารถหา

คาเฉลยชวงขอมลจากสมการท 3.6

79

ตาแหนงคา Intensity 0 – 255

รปท 3.27 แสดงตวอยางการหาคาเฉลยกราฟฮสโตแกรมจากชวงขอมล

( ) ( )22 __ HistRSHistLSDiff −= โดยท (3.4)

≤ Lv & P ≥ 15 Normal

≤ Lv & P < 15 Abnormal

> Lv & P > 10 Abnormal

> Lv & P ≤ 10 Normal

* Lv = 5,000,000

** P = จานวนจด

จากสมการท 3.2 และ 3.3 เราจะไดคา Threshold ของปอดขางซายและขางขวาซงจะ

แทนดวยตวแปร HistL ซงเปนคา Threshold ของปอดขางซายและ HistR ซงเปนคา

Threshold ปอดขางขวา จากนนเราจะทาการกาหนดจดจากกราฟฮสโตแกรมของปอดแตละ

ขางโดยมชวงหางระหวางแตละจดท 10 ซงเราจะไดจดขอมลทงหมด 25 จด จากฮสโตแกรม

ของปอดแตละขาง และเราจะนาคาจากการกาหนดจดทไดแตละจดมาแทนในสมการท 3.4

จากสมการท 3.4 S_HistL แทนคาการกาหนดจดจากฮสโตแกรมปอดขางซาย และ

S_HistR แทนการการกาหนดจดของฮสโตแกรมปอดขางขวา โดยเราจะนาคาทไดทงหมดยก

ชวงขอมลทตองการ

ระดบ

คา In

tens

ity

80

กาลงสองเพอใหเหนความตางของขอมล แลวนาคาแตะละจดทยกกาลงสองแลวมาทาการลบกน

จดตอจดซงเรากจะไดคาความตางของขอมลของปอดขางซายและขวาแทนดวย Diff

จากนนเราจะนาคาความตาง Diff มาทาการพลอตกราฟซงจะสามารถทาใหเราเหนภาพ

ความแตกตางของกราฟฮสโตแกรมของปอดทงสองขางวามความแตกตางกนแตละจดมากนอย

เพยงใด และสามารถนาขอมลทไดทงหมดจากการทดสอบจากรปตวอยางทงหมดมาทาการ

กาหนด Pattern ของปอดปกตได เราสามารถสงเกตความตางของขอมลไดจากกราฟตวอยาง

ตอไปน

รปท 3.28 แสดงกราฟของการกาหนดจดหาคาจากกราฟ Histogram ของปอดสองขาง

จากรปท 3.11 (Abnormal)

จากรปท 3.28 เปนการกาหนดหาคาจากกราฟ Histogram ของภาพปอดผดปกตทง

สองขางของรปท 3.11 ทงหมด 25 จด ดวยกน แลวนามาพลอตเปนกราฟ โดยนาคาของ

จดสงสดทง 25 จดจากแกน X Y มาพลอตกราฟ แลวหาคาความตางของกราฟขอมลทงสองอก

ครง

รปท 3.29 กราฟแสดงคาความตางของขอมลปอดทงสองขางจากรปท 3.11

81

จากรปท 3.29 เปนการพลอตกราฟแสดงใหเหนถงความตางจากขอมลของปอดทงสอง

ขาง จากการกาหนดจด 25 จด จากกราฟ Histogram โดยการนาชดขอมลมาลบกน จดตอจดก

จะไดความตางทแสดงใหเหนในไดชดเจนยงขนในรปแบบของกราฟ

รปท 3.30 แสดงกราฟของการกาหนดจดหาคาจากกราฟ Histogram ของปอดสองขาง

จากรปท 3.10 (Normal)

รปท 3.31 กราฟแสดงคาความตางของขอมลปอดทงสองขางจากรปท 3.10

จากรปท 3.30 และ 3.31 เปนการพลอตกราฟจากการกาหนดจดหาคาจากกราฟ

Histogram ของภาพปอดปกตทงสองขางของรปท 3.10 ภาพละ 25 จด ดวยกน แลวนามา

พลอตเปนกราฟ โดยนาคาของจดสงสดทง 25 จดจากแกน X Y มาพลอตกราฟ แลวหาคา

ความตางของกราฟขอมลทงสองจากรปท 3.31 ตามลาดบ

จากวธการกาหนดจดหาคาสงสด 25 จดของกราฟ Histogram ทาใหเหนความแตกตาง

จากรปรางของกราฟ Histogram ของปอดทงสองประเภททาใหเราสามารถวเคราะหขอมลได

นามาใชในการหาลกษณะเฉพาะทถกตองของปอดปกต (Pattern) จากกราฟ Histogram ได

เพอใชในการเปรยบเทยบหาความผดปกตของภาพปอดอนๆตอไป

บทท 4

การทดสอบ และวเคราะหผล

การทดสอบระบบ

1. การวเคราะหผลจากกราฟฮสโตแกรม

รป ท 4.1 และ 4.2 คอภาพของคา

Histogram ทไดของภาพทงสองชนดของปอดแตละขาง นามาเปรยบเทยบกนเพอแสดงใหเหน

ถงความแตกตางของคา Histogram ดวยการมองสงเกตจากภาพกราฟ Histogram

รปท 4.1 แสดงคา Histogram ของภาพปอดปกตทงสองขาง

ภาพท 4.2 แสดงคา Histogram ของภาพปอดผดปกต

L

L

R

R

83

จากคา Histogram ของปอดแตละขาง ทงปกตและผดปกตจะแสดงใหเหนถงความ

แตกตางของระดบคา Histogram ทไดซงภาพปอดทปกตนนคา Histogram จะมร ะดบคา

Histogram อยในระดบทใกลเคยงกนของปอดทงสองขาง ซงปอดขางซายจะมคาของ

Histogram ของสทออกไปทางสขาวมากกวาปอดขางขวาเนองจากตาแหนงของจดทกาหนด

ขอบเขตของปอดนนมสวนของอวยวะหวใจรวมอยดวย จงทาใหคา Histogram ของปอดขาง

ซายทมคา Histogram ออกไปทางสขาวมากกวาปอดขางขวา

สวนคา Histogram ของปอดทผดปกตจะเหนไดอยางชดเจนถงความแตกตางของคา

Histogram ของปอดทงสองขางมระดบคา Histogram ซงแตกตางกนอยางมากเมอเทยบกบ

ระดบคา Histogram ของปอดทงสองขางทปกต ซงระดบคา Histogram ทแตกตางกนนกจะ

มากนอยไมเทากนตามแตชนดของโรค ปรมาณพนทของโรคทเกดขนในบรเวณปอด และการ

ปรบคารงส X ของเจาหนาทรงสเทคนค

แตเนองจากการทดลองและทดสอบจากผลการทดลองทผานมาจากบทท 3 ทาใหทราบ

วาการจะหาความผดปกตของปอดเบองตน จากการวเคราะหเพยงดทคาความแตกตางของคา

Histogram เพยงอยางเดยวนนไมสามารถจะนามาใชกบภาพเอกซเรยปอดบางโรคได เราจงใช

วธการกาหนดจดหาคาสงสดจากกราฟ Histogram 25 จดเพอระบความแตกตางของกราฟใน

แตละจดเปรยบเทยบกน กจะสามารถเหนความแตกตางของกราฟ Histogram ได กราฟทแสดง

นนเราตองปรบสเกลของคาในแกน Y ใหเทากนเสยกอนเพอทจะไดสงเกตเหนความแตกตางได

ชดเจนมากยงขน

โดยเราจะทาการพลอตกราฟจากการกาหนดจดขอมลของคา Histogram 25 จด จาก

Histogram ของปอดซายและขวากอนเพอดเปรยบเทยบกน จากนนยกกาลงสองแลวพลอต

กราฟหาคาความตางของขอมลของปอดทงสองขางโดยนาขอมลทง 25 จด มายกกาลงสอง

แลวนาแตละจดมาลบกน เพอแสดงใหเหนความตางของขอมลของปอดทงสองขางจากกราฟ

1.1 กราฟเปรยบเทยบของภาพปอดปกตทงสองขาง จากกราฟเปรยบเทยบ

ของภาพปอดปกตทงสองขาง จะแสดงกราฟของปอดขางซายและขวา และตามดวยกราฟแสดง

ความตางของปอดขางซายและขวา เปรยบเทยบกนทละภาพตวอยาง ตงแตรปท 4.3 – 4.42

จากภาพตวอยางของปอดปกต 20 ภาพทใชทดสอบ ซงในแตละกราฟจะแสดงรายละเอยด ใน

แกน X คอตาแหนงของคา Gray จากทงหมด 256 ตาแหนง ตงแต 0 – 255 โดยแบงชวงหาง

ชวงละ 10 แลวหาคาเฉลยในชวงนนมาใชในการกาหนดคาของจดทเลอกแทนคาในชวงนนๆ

ไปเรอยๆ จนครบ 25 จด และในแกน Y เปนระดบคา Intensity ของภาพปอด เรมตงแตคา 0 –

50,000,000 โดยแตละระดบนนมชวงความหางกนอยท 5,000,000

เรมจากกราฟแรก กราฟของปอดปกตซาย และขวาพลอตใหเหนตาแหนงของคา

Intensity ในภาพจากแตละจดเทยบกนจดตอจด โดยคา Intensity ของปอดขางซายแทนดวย

84

สญลกษณของจดเปนรปขาวหลามตดสนาเงน และคา Intensity ของปอดขางขวาแทนดวย

สญลกษณของจดเปนรปสเหลยมจตรสสนาตาล

ตอมาเปนกราฟแสดงการเปรยบเทยบคาความของ Intensity แตละจดเปรยบเทยบกน

ดวยการนาคา Intensity ของปอดขางซาย และขวาแตละจดมาลบกนจดตอจดเพอเปรยบเทยบ

แลวนามาพลอตกราฟเพอแสดงใหเหนความตางของคา Intensity แตละจดวาตางกนมาก

เพยงใด

รปท 4.3 กราฟของรปตวอยางท 1 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.4 กราฟของรปตวอยางท 1 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

85

รปท 4.5 กราฟของรปตวอยางท 2 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.6 กราฟของรปตวอยางท 2 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.7 กราฟของรปตวอยางท 3 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

86

รปท 4.8 กราฟของรปตวอยางท 3 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.9 กราฟของรปตวอยางท 4 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.10 กราฟของรปตวอยางท 4 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

87

รปท 4.11 กราฟของรปตวอยางท 5 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.12 กราฟของรปตวอยางท 5 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.13 กราฟของรปตวอยางท 6 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

88

รปท 4.14 กราฟของรปตวอยางท 6 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.15 กราฟของรปตวอยางท 7 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.16 กราฟของรปตวอยางท 7 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

89

รปท 4.17 กราฟของรปตวอยางท 8 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.18 กราฟของรปตวอยางท 8 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.19 กราฟของรปตวอยางท 9 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

90

รปท 4.20 กราฟของรปตวอยางท 9 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.21 กราฟของรปตวอยางท 10 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.22 กราฟของรปตวอยางท 10 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

91

รปท 4.23 กราฟของรปตวอยางท 11 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.24 กราฟของรปตวอยางท 11 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.25 กราฟของรปตวอยางท 12 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

92

รปท 4.26 กราฟของรปตวอยางท 12 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.27 กราฟของรปตวอยางท 13 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.28 กราฟของรปตวอยางท 13 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

93

รปท 4.29 กราฟของรปตวอยางท 14 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.30 กราฟของรปตวอยางท 14 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.31 กราฟของรปตวอยางท 15 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

94

รปท 4.32 กราฟของรปตวอยางท 15 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.33 กราฟของรปตวอยางท 16 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.34 กราฟของรปตวอยางท 16 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

95

รปท 4.35 กราฟของรปตวอยางท 17 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.36 กราฟของรปตวอยางท 17 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.37 กราฟของรปตวอยางท 18 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

96

รปท 4.38 กราฟของรปตวอยางท 18 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.39 กราฟของรปตวอยางท 19 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.40 กราฟของรปตวอยางท 19 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

97

รปท 4.41 กราฟของรปตวอยางท 20 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.42 กราฟของรปตวอยางท 20 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

จากกราฟในหวขอ 1.1 แสดงการเปรยบเทยบของปอดปกตทผานมาจะสามารถ

สงเกตเหนไดวา ปอดปกตนนเมอนาคา Intensity ของปอดทงสองขางจากจดทกาหนดมาทา

การลบเพอเปรยบเทยบกนแตละจดนนปอดปกตจะมความตางของ Intensity อยนอยมาก โดยม

ลกษณะเฉพาะของปอดปกตอยสองอยางคอ ระดบคาความตางของคา Gray ในแกน Y และ

จานวนจดของคาความตางแตละจดทอยในระดบตากวาหรอเทากบ 5,000,000 เปนตวแสดง

ลกษณะเฉพาะของปอดปกตทสงเกตใหเหนไดจากการพลอตกราฟซงจะสามารถสรปได

หลงจากการนาขอมลของปอดผดปกตมาพลอตกราฟเพอเปรยบเทยบกบปอดปกต และจะ

สรปผล ในหวขอตอไป

1.2 กราฟเปรยบเทยบของภาพปอดผดปกตทงสองขาง จากกราฟเปรยบเทยบ

ของภาพปอด ผดปกตทงสองขาง จะแสดงกราฟของปอดขางซายและขวา และตามดวยกราฟ

แสดงความตางของปอดขางซาย และขวาเปรยบเทยบกนทละภาพตวอยาง ตงแตรปท 4.43 –

98

4.82 จากภาพตวอยางของปอดผดปกตทงหมด 20 ภาพ ซงในแตละกราฟจะแสดงรายละเอยด

ในแกน X คอตาแหนงของคา Gray จากทงหมด 256 ตาแหนง ตงแต 0 – 255 โดยแบงชวง

หาง ชวงละ 10 แลวหาคาเฉลยในชวงนนมาใชในการกาหนดคาของจดทเลอกแทนคาในชวง

นนๆ ไปเรอยๆ จนครบ 25 จด และในแกน Y เปนระดบคา Intensity ของภาพปอด เรมตงแต

คา 0 – 50,000,000 โดยแตละระดบนนมชวงความหางกนอยท 5,000,000

เรมจากกราฟแรก กราฟของปอดผดปกตซาย และขวาพลอตใหเหนตาแหนงของคา

Intensity ในภาพจากแตละจดเทยบกนจดตอจด โดยคา Intensity ของปอดขางซายแทนดวย

สญลกษณของจดเปนรปขาวหลามตดสนาเงน และคา Intensity ของปอดขางขวาแทนดวย

สญลกษณของจดเปนรปสเหลยมจตรสสนาตาล

ตอมาเปนกราฟแสดงการเปรยบเทยบคาความของ Intensity แตละจดเปรยบเทยบกน

ดวยการนาคา Intensity ของปอดขางซาย และขวาแตละจดมาลบกนจดตอจดเพอเปรยบเทยบ

แลวนามาพลอตกราฟเพอแสดงใหเหนความตางของคา Intensity แตละจดวาตางกนมาก

เพยงใด

รปท 4.43 กราฟของรปตวอยางท 1 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

99

รปท 4.44 กราฟของรปตวอยางท 1 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.45 กราฟของรปตวอยางท 2 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.46 กราฟของรปตวอยางท 2 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

100

รปท 4.47 กราฟของรปตวอยางท 3 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.48 กราฟของรปตวอยางท 3 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.49 กราฟของรปตวอยางท 4 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

101

รปท 4.50 กราฟของรปตวอยางท 4 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.51 กราฟของรปตวอยางท 5 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.52 กราฟของรปตวอยางท 5 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

102

รปท 4.53 กราฟของรปตวอยางท 6 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.54 กราฟของรปตวอยางท 6 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.55 กราฟของรปตวอยางท 7 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

103

รปท 4.56 กราฟของรปตวอยางท 7 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.57 กราฟของรปตวอยางท 8 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.58 กราฟของรปตวอยางท 8 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

104

รปท 4.59 กราฟของรปตวอยางท 9 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.60 กราฟของรปตวอยางท 9 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.61 กราฟของรปตวอยางท 10 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

105

รปท 4.62 กราฟของรปตวอยางท 10 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.63 กราฟของรปตวอยางท 11 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.64 กราฟของรปตวอยางท 11 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

106

รปท 4.65 กราฟของรปตวอยางท 12 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.66 กราฟของรปตวอยางท 12 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.67 กราฟของรปตวอยางท 13 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

107

รปท 4.68 กราฟของรปตวอยางท 13 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.69 กราฟของรปตวอยางท 14 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.70 กราฟของรปตวอยางท 14 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

108

รปท 4.71 กราฟของรปตวอยางท 15 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.72 กราฟของรปตวอยางท 15 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.73 กราฟของรปตวอยางท 16 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

109

รปท 4.74 กราฟของรปตวอยางท 16 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.75 กราฟของรปตวอยางท 17 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.76 กราฟของรปตวอยางท 17 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

110

รปท 4.77 กราฟของรปตวอยางท 18 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.78 กราฟของรปตวอยางท 18 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.79 กราฟของรปตวอยางท 19 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

111

รปท 4.80 กราฟของรปตวอยางท 19 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

รปท 4.81 กราฟของรปตวอยางท 20 รปกราฟของปอดขางซายและขวา

รปท 4.82 กราฟของรปตวอยางท 20 รปกราฟแสดงความตางของปอดขางซายและขวา

112

จากกราฟในหวขอ 1.2 แสดงการเปรยบเทยบของปอดผดปกตทผานมาจะสามารถ

สงเกตเหนไดวา ปอดผดปกตนนเมอนาคา Intensity ของปอดทงสองขางจากจดทกาหนดมาทา

การลบเพอเปรยบเทยบกนแตละจดนนปอดผดปกตจะมความตางของ Intensity อยมาก โดยม

ลกษณะของความแตกตางของปอดผดปกต ทตางกบปอดปกตอยสองอยางคอ ระดบคาความ

ตางของคา Gray ในแกน Y และจานวนจดของคาความตางแตละจดทอยในระดบมากกวา

5,000,000 เปนตวแสดงถงสงทแตกตางกนของปอดผดปกต และปอดทปกตทสงเกตใหเหนได

จากการพลอตกราฟ

2. สรปผลการวเคราะห จากการทดสอบโดยการนาภาพของปอดปกต 20 ภาพ ภาพ

ปอดทผดปกต 20 ภาพ และใชภาพปอดปกตทใชในการสรางกฎ 20 ภาพ รวมทงหมด 60 ภาพ

มาผานขนตอนการประมวลผลภาพเพอหาคา Histogram และทาการ กาหนดจด 25 จด จาก

กราฟ Histogram เพอเปรยบเทยบความแตกตางของ กราฟ Histogram เพอใชในการกาหนด

Pattern ของปอดปกต จากการทดสอบโดยผเชยวชาญ และระบบทนาเสนอ

จากการสงเกตลกษณะของกราฟ และลกษณะของ ขอมลของปอดทงสองประเภทจะเหน

วามความแตกตางซงสามารถวเคราะหไดอยสองอยางคอ

2.1 สงเกตจากระดบคาของขอมลแกน Y จากกราฟความตางของปอดซายและ

ขวา จะสงเกตเหนไดวากราฟความตางของปอดปกต ระดบของขอมลความตางสวนใหญแลว

จดของขอมลจะอยทระดบ นอยกวาหรอเทากบ 5,000,000 ซงแตกตางกบปอดทผดปกตทระดบ

ของขอมลความตาง สวนใหญจดของขอมลจะอยสงกวาระดบ 5,000,000

2.2 สงเกตจากจานวนจดความตางของขอมล ปอดปกตนนจดของขอมลสวนมาก

จะอยในระดบเทากบหรอนอยกวา 5,000,000 จะมจานวนจด มากกวาหรอเทากบ 15 จดขนไป

และในกลมของปอดทผดปกต จานวนจดของความตางขอมลทนอยกวาหรอเทากบ 5,000,000

จะนอยกวา 15 จด

2.3 จากการวเคราะหระดบคาของขอมลแกน Y และการนบจานวนจดความตาง

ของขอมลปอดปกตทนอยกวา 5,000,000 เราสามารถนามาคานวณเปอรเซนตความผดพลาด

หรอ Error ของขอมลได โดยทความผดพลาดทเราสามารถรบไดคดเปนเปอรเซนตอยท 25%

สรป ดงนนเราจงสามารถกาหนดลกษณะเฉพาะ ( Pattern) ของภาพปอดปกตไดจาก

การพจารณาไดเปนสองอยางคอ การกาหนดจดขอมล 25 จดจากกราฟ Histogram แลวยก

กาลงสอง จากนนนาขอมลทไดแตละจดลบกนจดตอจด และนาผลตางของขอมลมาทาการ

พลอตกราฟโดยกาหนดสเกลใหอยในระดบเดยวกนโดยใหสเกลตาสดเรมตนทศนย (0) และ

สเกลระดบตอไปอยท 5,000,000 โดยใหสเกลสงสดอยทระดบ 50,000,000 ลกษณะของกราฟ

ปอดปกตจะมระดบความตางขอมลของปอดขางซายกบขางขวา นอยกวาหรอเทากบ

113

5,000,000 และจานวนของจดความตางของขอมลจะมจานวน ตงแต 15 จดขนไปหรอทงหมด

กจะบอกไดวาลกษณะของปอดนนปกต

ลกษณะของปอดทผดปกตกจะมลกษณะ คอ มระดบคาความตางของขอมลจะมากกวา

5,000,000 และมจานวนจดความตางของขอมลนอยกวา 15 จด กจะบอกไดวาปอดนนม

ลกษณะของความผดปกตเกดขน และเปอรเซนตความผดพลาดทรบไดอยท 25% 3. การประเมนประสทธภาพของระบบ ดร.อรพน กฤษณเกรยงไกร . การประเมน

ประสทธภาพของระบบจากการวเคราะหผลจากการกาหนดจดบนฮสโตแกรม 25 จดเพอด

ความตางของฮสโตแกรมของปอดทงสองขางเปรยบเทยบกน นาคาความแตกตางของกราฟฮส

โตแกรมจากปอดทงสองขางมาพลอตกราฟเพอดความตางของจดขอมลเปรยบเทยบกน และ

ความรทางการแพทยมาชวยวเคราะหและกาหนด Pattern ปอดปกต เพอเปนแนวทาง และ

หลกการในการหาความผดปกตของปอดจากภาพ Chest X-Ray อนๆซงสามารถหา

ประสทธภาพของระบบจากเกณฑการประเมนดงน

3.1 ความไวของการทดสอบ (Sensitivity) หมายถงความสามารถของระบบท

จะตรวจแยกบคคลท เปนโรคไดถกตอง (Correctly identify those with the disease)

3.2 ความจาเพาะของการทดสอบ ( Specificity) หมายถงความสามารถของ

ระบบ ทจะตรวจแยกบคคลทไมเปนโรคไดถกตอง (Correctly identify those without the

disease)

ภายหลงการวนจฉยแลวสมารถแยกผลการตรวจไดดงน

1. พวกลบจรง (True negative) หมายถง ผลการทดสอบเปนลบในบคคลท

ไมเปนโรค จะใชตวแปรแทนวา TN

2. พวกลบเทยม (False negative) หมายถง ผลการทดสอบเปนลบในบคคล

ทเปนโรค จะใชตวแปรแทนวา FN

3. พวกบวกจรง (True positive) หมายถง ผลการทดสอบเปนบวกในบคคล

ทเปนโรค จะใชตวแปรแทนวา TP

4. พวกบวกเทยม (False positive) หมายถง ผลการทดสอบเปนบวกใน

บคคลทไมเปนโรค จะใชตวแปรแทนวา FP

การคานวณหาคาเฉลยของผทเปนโรคเมอผลการตรวจถกตอง Sensitivity คอความไว

ของระบบในการวเคราะหผลภาพ Chest X-Ray ไดถกตอง และผลทไดตรงกบผเชยวชาญระบ

วาปอดนนมความผดปกตเกดขน ซงหาไดจากสมการตอไปน

114

𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 =𝑇𝑇𝑇𝑇

𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝐹𝐹𝐹𝐹 × 100

(4.1)

การหาคา Sensitivity สวน TP คอจานวนผลทระบบสามารถวเคราะหคดแยกไดวาปอด

ผดปกต และผเชยวชาญระบผลตรงกบผลของผเชยวชาญ สวน FN คอจานวนผลทระบบ

วเคราะหผลวาปอดปกต แตผเชยวชาญระบวาปอดผดปกต สามารถแทนคาทไดในสมการท 4.1

ดงน

𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 = 20

20 + 0 × 100 = 100%

การคานวณหา คาเฉลย ของผท ไมเปนโรคเมอผลการตรวจถกตอง Specificity คอ

ความจาเพาะของการทดสอบ ถงความสามารถของ ระบบ ทจะตรวจแยกบคคลทไมเปนโรคได

ถกตองในการวเคราะหผลภาพ Chest X-Ray และผลทไดตรงกบผเชยวชาญระบวาปอดนน

ปกต ซงหาไดจากสมการตอไปน

𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 =𝑇𝑇𝐹𝐹

𝑇𝑇𝐹𝐹 + 𝐹𝐹𝑇𝑇 × 100

(4.2)

การหาคา Sensitivity สวน TN คอจานวนผลทระบบสามารถวเคราะหคดแยกไดวา

ปอดปกต และผเชยวชาญระบผลตรงกบผลของผเชยวชาญ สวน FP คอจานวนผลทระบบ

วเคราะหผลวาปอดปกต แตผเชยวชาญระบวาปอดผดปกต สามารถแทนคาทไดในสมการท 4.2

ดงน

𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 =20

20 + 0 × 100 = 100%

3.3 ความถกตองทงหมด (Overall validity) นอกจากนไดมการใชดชนทรวม

แนวคดของความไวของการทดสอบและความจาเพาะของการทดสอบในการวดความถกตอง

โดยคดเปนคาเฉลยของการวดทถกตองจากการวดทงหมด จากความไวและความจาเพาะของ

การทดสอบ หาไดจากสมการตอไปน

115

𝑂𝑂𝑆𝑆𝑆𝑆𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂 𝑆𝑆𝑂𝑂𝑂𝑂𝑆𝑆𝑣𝑣𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 =𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝑇𝑇𝐹𝐹

𝑆𝑆𝑡𝑡𝑆𝑆𝑂𝑂𝑂𝑂 𝑆𝑆𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑆𝑆𝑂𝑂 𝑡𝑡𝑆𝑆 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑡𝑡𝑆𝑆𝑂𝑂𝑆𝑆 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 × 100

(4.3)

ซงผลความถกตองทงหมด 𝑂𝑂𝑆𝑆𝑆𝑆𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂 𝑆𝑆𝑂𝑂𝑂𝑂𝑆𝑆𝑣𝑣𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 เมอแทนคาตามสมการท 4.3

แลวจะไดผลดงน

𝑂𝑂𝑆𝑆𝑆𝑆𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂 𝑆𝑆𝑂𝑂𝑂𝑂𝑆𝑆𝑣𝑣𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 =20 + 20

40 × 100 = 100%

3.4 คาพยากรณ ( Predictive value)การหาคาความไวของการทดสอบ และ

ความจาเพาะของการทดสอบ จะสามารถนามาประเมนหาคาเฉลยของคาพยากรณวาสงหรอตา

ไดดวยการนาผลการทดสอบมาหาคาดงตอไปน

3.4.1 คาพยากรณบวก (Positive predictive value) แสดงถงโอกาสของ

บคคลทมผลการทดสอบเปนบวกวาจะปวยเปนโรคเทาใด หาไดจากสมการตอไปน

𝑇𝑇𝑡𝑡𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆𝑂𝑂𝑆𝑆𝑣𝑣𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆𝑂𝑂𝑂𝑂𝑛𝑛𝑆𝑆 =𝑇𝑇𝑇𝑇

𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂 𝑆𝑆𝑡𝑡𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑂𝑂𝑆𝑆𝑆𝑆𝑛𝑛𝑂𝑂𝑆𝑆 × 100

(4.4)

เราสามารถนาผลการทดสอบมาหาคาพยากรณบวกไดโดยแทนคาในสมการท 4.4 ดงน

𝑇𝑇𝑡𝑡𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆𝑂𝑂𝑆𝑆𝑣𝑣𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆𝑂𝑂𝑂𝑂𝑛𝑛𝑆𝑆 =2020 × 100 = 100%

3.4.2 คาพยากรณลบ (Negative predictive value) แสดงถงโอกาสของ

บคคลทมผลการทดสอบเปนลบวาจะไมเปนโรคเทาใด หาไดจากสมการตอไปน

𝐹𝐹𝑆𝑆𝑁𝑁𝑂𝑂𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆𝑂𝑂𝑆𝑆𝑣𝑣𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆𝑂𝑂𝑂𝑂𝑛𝑛𝑆𝑆 =𝑇𝑇𝐹𝐹

𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑁𝑁𝑂𝑂𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑂𝑂𝑆𝑆𝑆𝑆𝑛𝑛𝑂𝑂𝑆𝑆 × 100

(4.5)

116

เราสามารถนาผลการทดสอบมาหาคาพยากรณลบไดโดยแทนคาในสมการท 4.5 ดงน

𝐹𝐹𝑆𝑆𝑁𝑁𝑂𝑂𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆𝑂𝑂𝑆𝑆𝑣𝑣𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆𝑂𝑂𝑂𝑂𝑛𝑛𝑆𝑆 =2020 × 100 = 100%

เราสามารถสรางตารางบนทกผลการทดสอบเพอประเมนประสทธภาพของระบบ และ

เพองายตอความเขาใจในการทจะนาคาผลการทดสอบมาแทนคาในสมการตางๆ เพอประเมน

ประสทธภาพของระบบไดดงตอไปน

ตารางท 4.1 ตารางบนทกผลการทดสอบเพอประเมนประสทธภาพของระบบ

Test Disease Non-disease Total

Positive 20 (TP) - (FP) 20

Negative - (FN) 20 (TN) 20

Total 20 20 40

117

บทท 5

สรปผลการทดลอง และขอเสนอแนะ

จากการทดลองหาคา Histogram ของปอดทปกตและปอดผดปกตของผปวย จานวน

40 รายทใชทดสอบ และภาพปอดปกตอก 20 ภาพสาหรบสรางกฎ พบวาคา Histogram ของ

ภาพปอดทปกตทงสองขางจะมระดบคา Histogram ทใกลเคยงกนไมแตกตางกนมาก มเพยง

ภาพปอดดานซายทจะมคา Histogram สขาวมากกวาภาพปอดดานขวาเลกนอยเนองจากมสวน

ของอวยวะหวใจรวมอยดวยทาใหมคา Histogram สขาวมากกวา สวนคา Histogram ของภาพ

ปอดทผดปกตจะมระดบคา Histogram ของภาพปอดแตละขางแตกตางกน หรออาจจะใกลเคยง

กน ซงการใชวธหาคาความตางของผลรวมคา Intensity และวธการอนๆทไดทดลองมาในบท

กอนหนาน ยงไมสามารถจะแกปญหาเพอบอกถงความผดปกตของปอดได จงตองใชวธการ

กาหนดจดจากตาแหนงตางๆของกราฟ Histogram 25 จดแลวยกกาลงสอง จากนนนาคา

เหลานนมาพลอตกราฟเพอแสดงลกษณะของกราฟจากคาความตางของขอมลปอดขางซายและ

ขางขวา เพอทจะไดสามารถแยกความแตกตางและลกษณะรปรางของกราฟ Histogram ให

สามารถมองไดอยางชดเจนมายงขน

สามารถสรปไดวา Pattern ของภาพปอดทปกต จากการวเคราะหกราฟความตางของ

ขอมลทกาหนดจดจากคา Histogram 25 จดแลวยกกาลงสองนาพลอตกราฟหาความตางของ

ขอมลของปอดขางซายและขางขวาลบกนจดตอจด ซงจากการวเคราะหขอมลจากกราฟทไดนน

ลกษณะกราฟของปอดปกตนนจะพบวา ถาหากนาคาของปอดทงสองขางทกาหนดจดมาไดนน

ลบกน คาทไดจะมความตางกนนอยมาก สวนถาเปนปอดทผดปกตนน คาทไดจะแตกตางกน

มากเมอทาการปรบสเกลของกราฟใหอยในระดบเดยวกนจะทาใหเหนไดชดเจนมากยงขน

สรปผลการวจย

จากตวอยางของกราฟในบทท 4 ทงหมด 40 ภาพทใชในการทดสอบ โดยแบงเปนภาพ

ปอดปกต 20 ภาพ และภาพปอดผดปกต 20 ภาพ ซงแพทยผเชยวชาญไดตรวจสอบแลววา

ภาพทงหมดมความถกตองโดยการวนจฉยตามความรทางการแพทย และจากนนนาภาพ

ทงหมดเขากระบวนการเพอทาการทดสอบผล ผลทไดนนภาพปอดปกตระบบสามารถวเคราะห

ผลไดถกตอง 20 ภาพ จากทงหมด 20 ภาพ สวนปอดทผดปกตนนระบบสามารถระบไดตรงกบ

ผเชยวชาญทงหมด 20 ภาพ คดเปนความถกตองทงหมด 100% ทาใหเราสามารถกาหนด

Pattern ของปอดปกตและปอดทผดปกตจากการวเคราะหจากกราฟความตางของขอมลปอด

118

ขางซายและขางขวาลบกนจดตอจด ดวยการกาหนดจดขอมลทงหมด 25 จด จากกราฟ

Histogram ซงจะสามารถทาใหบอกในเบองตนไดวาภาพของปอดทไดจากภาพ Chest X-ray ม

ความผดปกตในบรเวณปอดเกดขนหรอไม และมเปอรเซนตความผดพลาดทรบไดอยท 25% ดง

สรปไดจากตารางตอไปน

ตารางท 5.1 แสดงการเปรยบเทยบผลการทดลองของวธทนาเสนอ

กบผลตรวจของแพทยผเชยวชาญ

Methods The Case of

Normal

The Case of

Abnormal Error

Medical

Doctor 20 20 0

Proposed 20 20 0

สามารถสรปการประเมนประสทธภาพในการวเคราะหผลจากการทดสอบการ

ประมวลผลภาพจากคา Histogram ของภาพ Chest X-ray ในดานตางๆ ไดดงน

1. ประสทธภาพความไวของการทดสอบ (Sensitivity) เพอตรวจแยกบคคลท เปน

โรคไดถกตอง ผลทไดเทากบ 100%

2. ประสทธภาพความจาเพาะของการทดสอบ (Specificity) เพอตรวจแยกบคคลท

ไมเปนโรคไดถกตอง ผลทไดเทากบ 100%

3. ประสทธภาพความถกตองทงหมดของผลการทดสอบ (Overall validity) เพอ

วดความถกตองทงหมดจากการวดประสทธภาพของ ความไวของการทดสอบ และความจาเพาะ

ของการทดสอบ ผลทไดเทากบ 100%

4. การวดคาพยากรณผลบวก (Positive predictive value) แสดงถงโอกาสของ

บคคลทมผลการทดสอบเปนบวกวาจะปวยเปนโรคเทาใด ผลทไดเทากบ 100%

5. การวดคาพยากรณผลลบ (Negative predictive value) แสดงถงโอกาสของ

บคคลทมผลการทดสอบเปนลบวาจะไมเปนโรคเทาใด ผลทไดเทากบ 100%

ขอเสนอแนะ

ขอเสนอแนะในการพฒนาระบบเพอนาไปใชงาน หรอเพอการทาวจยในอนาคต ในสวน

ของการแกไขปรบปรงคอ การเพม ประสทธภาพในการประมวลผลภาพจากฟลม Chest X-ray

ของกลมผปวยโรคปอดชนดตางๆใหมากยงขน

119

แนวทางในการพฒนาตอไปในอนาคต

ในสวนแนวทางการพฒนาเพมนน ผทาวจยเหนวาควรเพมความสามารถในการระบโรค

ทเปน หรอการคนหาตาแหนงทผดปกตของของโรคจากภาพ Chest X-ray ได หรอการนาภาพ

ทางการแพทยอนๆ เชน CT Scan หรอ MRI มาประยกตใชรวมกบวธการตรวจสอบ ความตาง

ของคา Histogram หรอควรแยกประเภทของโรคปอดแตละชนดทจะนามาประมวลผล และ

ศกษาเพอพฒนาหาวธการวเคราะหผลของโรคปอดทเกดขนพรอมกนทงสองขาง เพอเพม

ประสทธภาพการทางานใหมากยงขน

ขอจากดของงานวจย

การตงคารงสใหเหมาะสมกบรางกายผปวยเพอใหภาพทไดสามารถแสดงรายละเอยด

ของรางกายไดอยางชดเจนนน ในบางภาพกทาใหการวเคราะหขอมลภาพเกดความผดภาพขน

ได เพราะปรมาณรงสทผานรางกายและไปปรากฏบนแผนฟลมเอกซเรยจะมผลตอคา Intensity

ของภาพ ฉะนนถาหากเจาหนาทต งคาปรมาณรงสมาก หรอนอยเกนไปกอาจจะเปนผลทาให

การวเคราะหขอมลเกดการผดพลาดขนได

120

บรรณานกรม

กลมวชาวทยาศาสตรและเทคโนโลย ฤทธยะวรรณาลย. “รงสเอกซเรยและการปองกน”.

[On-line]. http://board.dserver.org/w/wwwt/00000129.html.

ขอมลตวอยางภาพเอกซเรยทรวงอก. กลมงานรงสวทยา โรงพยาบาลสรรพสทธประสงค

จงหวดอบลราชธาน.

ดร.อรพน กฤษณเกรยงไกร. “การคดกรองโรค”.

คณะสาธารณสขศาสตร มหาวทยาลยนเรศวร.

บรษทประชาชนอมเมจจงเซนเตอรจากด MRI CENTER Prachachuen Imageing Group.

“ ขอมลตวอยางภาพเอมอารไอ”. [On-line]. http://www.mrithailand.com/

mri9/index.html#what.

ผศ. ดร.ชาญชย ปลมปตวรยะเวช, นายโสภณ ผมจรรยา. “Medical Image Processing การ

ประมวลผลภาพทางการแพทย ตอนท 1”. วารสารชางพด ฉบบท 3/51 คณะ

วศวกรรมศาสตร จฬาลงกรณมหาวทยาลย. [On-line]. http://www.ee.eng.chula.

ac.th/eecu/article/?p=246.

ผศ. ดร.ชาญชย ปลมปตวรยะเวช, นายโสภณ ผมจรรยา. “Medical Image Processing การ

ประมวลผลภาพทางการแพทย ตอนท 2”. วารสารชางพด ฉบบท 3/51 คณะ

วศวกรรมศาสตร จฬาลงกรณมหาวทยาลย. [On-line]. http://www.ee.eng.

chula.ac.th/eecu/article/?p=280.

พญ. สวธนา นนทะสต. 2550. “การวนจฉยโรคจากฟลมเอกซเรย”. เรอนแกวการพมพ.

โรงพยาบาลพระมงกฎเกลา. “ความเสยงตอการเกดโรคมะเมงจากการใชรงสเอกซเรย

ในการตรวจอวยวะสวนตางๆของรางกาย ”.

121

รงสแกมมา. [On-line]. http://www.tpa.or.th/writer/read_this_book_topic.php?passTo=

95043ab4d4b095ec180e7e43db0e3354&bookID=142&pageid=6&read=true&cou

nt=true.

รงส...คออะไร. [On-line]. http://202.143.141.162/web_offline/srp/011969910.htm.

รงสและชนดของรงส. [On-line]. http://www.angelfire.com/ok/xrayweb/radia.html.

รศ.ดร.ชชาต ปณฑวรจน. 2552. “Digital Image Processing Witch C++”. พมพท แผนก

ผลตตาราและสอการสอนคณะวศวกรรมศาสตร สถาบนเทคโนโลยพระจอมเกลาเจาคณ

ทหารลาดกระบง.

รศ.นพ.วรฬห ขาวปรสทธ พบ. 2542. “หลกการวนจฉยโรคปอดโดยเอกซเรย”.

ศนยหนงสอแหงจฬาลงกรณ มหาวทยาลย.

วกพเดย สารานกรมเสร. “ทรวงอก”. [On-line]. http://th.wikipedia.org/wiki/%E0%B8%

97%E0%B8%A3%E0%B8%A7%E0%B8%87%E0%B8%AD%E0%B8%81.

วกพเดยว สารานกรมเสร. ภาพเอกซเรยมอ. [On-line]. http://th.wikipedia.org/wiki/

%E0%B9%84%E0%B8%9F%E0%B8%A5%E0%B9%8C:Roentgen-x-ray-von-

kollikers-hand.jpg.

ววฒนา ถนอมเกยรต พ.บ. 2546. “พนฐานและหลกการวนจฉยโรค Chest-X-RAY”.

ลบบราเดอรการพมพ. สงขลา.

ศนยบรการสขภาพเคลอนท รพ.สมเดจพระนางเจาสรกต และ วนเฉลม ทรพยรงส.

ภาพการถายภาพเอกซเรยทรวงอก. [On-line]. http://web.sut.ac.th/dsa/unit/

medical_clinic/images/stories/heath_new/x-ray.pdf.

สทน. TINT แหลงเรยนร วทยาศาสตรและเทคโนโลยนวเคลยร. “รงสแอลฟา”. [On-line].

http://www.tint.or.th/nkc/nkc5001/nkc5001d.html.

122

สมาคมศษยเการงสเทคนครามาธบด. “รงส มอนตรายจรงหรอ”.

[On-line]. http://rtrama.net/content/view/20/1/1/3/.

อนภาคเบตา. [On-line]. http://www.sripatum.ac.th/online/unit4/aon1.html.

อตราประชากรทเสยชวตจากโรคปอดบวมและโรคปอดอนๆตงแตป 2546 – 2550.

กลมภารกจดานขอมลขาวสารและสารสนเทศสขภาพ สานกนโยบายและยทธศาสตร

สานกนโยบายและยทธศาสตร สานกงานปลดกระทรวงสาธารณสข.

อ.มงคลศลป บญเยน ภบ. บว. บภ. มลนธการแพทยทางเลอกเพอมะเรง.

“มะเรงปอด”. [On-line]. http://www.anticancerclinicthai.com/th/index.

php?option=com_content&view=article&id=53:lung-cancer&catid

=1:latest-news&Itemid=27.

เอกซเรยคอมพวเตอร. [On-line]. http://www.xraythai.com/computer.html.

“FAST ALGORITHM FOR ENHANCEMENT OF X-RAY IMAGES USING RECURSIVE

ADAPTIVE HISTOGRAM EQUALIZATION”.

Gray Scale Image. [On-line]. http://www.albumart.com/imagefiles

/Grayscale20stepCalibrator.jpg.

I.C. ' Mehta, ZZ.J. Khan and 3R.R. Khotpal. 2006. “Analysis and Review of Chest

Radiograph Enhancement Techniques” .

Introduction to Digital Image Processing. [On-line]. http://099981228.

blogspot.com/2009/11/introduction-to-digital-image.html.

José Silvestre Silva, Augusto Silva, and Beatriz Sousa Santos. 2000. “A Fast

Approach to Lung Segmentation in X-ray CT Images”.

123

José Silvestre Silva, Augusto Silva and Beatriz Sousa Santos. 2000. “Lung

Segmentation Methods in X-ray CT Images”.

L.D. Cohen and I. Cohen “Finite-Element Methods for Active Contour Models and

Ballons for 2D and 3D Images”. 1993. AND M. Kass, A. Witkin, and D.

Terzopoulos, “Snakes:Active Contour Models”. 1987.

Nisar Ahmed Memon, Anwar Majid Mirza, and S.A.M. Gilani. 2006.

“Segmentation of Lungs from CT Scan Images for Early Diagnosis of Lung

Cancer ”.

Philip J. Bones and Anthony P.H. Butler.

“Eigen-analysis for classifying chest x-ray images”.

Yonghong Shi, Feihu Qi, Zhong Xue, Liya Chen, Kyoko Ito, Hidenori Matsuo, and

Dinggang Shen. 2008. “Segmenting Lung Fields in Serial Chest

Radiographs Using Both Population-Based and Patient-Specific Shape

Statistics”.

124

ภาคผนวก

125

2010 International Conference on Embedded Systems

and Intelligent Technolgy (ICESIT 2010). February 5-7 Chiangmai, Thailand.

Detection of Lung-Disease X-Ray Images Using Balanced Histograms

Abstract-The primary checking for our health at hospital needs to include a

chest x-ray as routine diagnosis because it effectively illustrates the lung diseases

especially tuberculosis or lung cancer which are asymptomatic earlier. It is a convenient

and quick process with a low cost in comparison with other studies. This paper

presents an analysis and integration of the radiographs of lung from the chest x-ray.

The selected images of lungs are depicted by the use of an active contour (e.g. snake

algorithm) to find two regions of lungs (left and right). Then, such two regions of lungs

are represented for two histograms which are profiles of two lung patterns (left and

right). Such two histograms are compared for normal and abnormal lungs to

demonstrate the difference of both lung radiographs. If two histograms are balance,

then the result is a normal case. However, if they are not balance, then it is an

abnormal case. For the experimental result, the overall accuracy is at approximately

92.5% which there are 40 samples of patients for testing their lung images. There are

37 samples for verifying the corrected results which are checked by the medical doctors

whilst there are 3 samples of the wrong results.

Keyword : Lung-Disease, X-Ray Image, Balanced Histograms

Introduction

Chest x-ray is a primary process to diagnose the abnormalities of chest field

such as cancer, tuberculosis, emphysema, pneumonia, etc. It is easy to access and

available at most of hospitals. The procedure is practical and convenient. The budget

for the x–ray machine and apparatus is much cheaper than others such as computed

tomographic scanner or magnetic resonance imager. The chest radiogram shows the

structure and organs in thorax cavity effectively.

Nowadays, the clinicians will interpret the chest x-ray images. The radiologist

will investigate the chest x-ray by placing it on fluorescent view box to see the details of

image. The experience of radiologist enhances the chance to see abnormalities.

126

Nevertheless, the contrast and resolution of radiographs cab be varied from one to

another because of exposure factors adjustment by radiographers with different

experience, or the physiological variation of patients. As a consequence, after

processing the radiographs shows unclear details. The radiologist has to change from

fluorescent technique to the light with higher intensity for better vision. At this process,

the study requires the expertise and timing of clinician to find the abnormalities of

thorax. The problem of most clinicians at large hospitals is that there are many patients

for each day. Therefore, they have to wait for x- ray interpretation before referring the

patients to consult the specialists. This effect will delay the treatment of patients from

the clinicians.

There have been many related researches which can be categorized into three

groups; to border the lung field, to improve the quality of image, and to analyze the

outcome. All of them have utilized the data from chest x-ray and CT scan by different

methods. The first group [1] is to find a border of lungs from CT scanogram by

analyzing histogram, investigating [2] the highest peak among them and using active

contour technique. The second group is the quality improvement of chest x-ray to

enhance the details of images [3]. The last group is to a border of lungs from the X-ray

images which are collected for the statistical data to analyze the abnormalities of lungs

excluding mediastinum [4]. However, the disadvantage is the large amount of database

to keep files for comparison. The analyzing and grouping chest x-ray to find

abnormalities of lungs by considering vector coefficient [5] are the principle to be

developed but not to indicate that the image is abnormal. It is an only method for

checking the vector coefficient and improving the details of image.

The image improvement by neural network [6] is to receive input of gray level of

chest x-ray and to improve the quality of image using wavelet filtering for viewing the

high-low frequency of image, showing clearer bone and vessel structure by this

technique, The clinician could have more resolutions of image but could not directly

justify whether the image is abnormal. The specialist must finally diagnose the

pathology. The disadvantage of primary diagnosis for lung cancer by searching for a

small spot on CT image is time spent for the large numbers of CT scanograms spent

[7]. From previous researches, there have been many efforts to find abnormalities from

chest radiograph and CT scanogram requiring processes and time. But there is none

127

using the histogram from chest x-ray to determine the patterns of normal and abnormal

lungs. No researches have presented how to resolve the problem of delay in treatment

by specialist, to be the convenience in patient screening and decrease the workload of

x-ray interpretation of the clinicians.

In this paper, detection of lung-disease X-ray images is presented through the

use of balanced histograms. The selected images of lungs are depicted by the use of

an active contour (e.g. snake algorithm) to find two regions of lungs (left and right).

Then, such two regions of lungs are represented for two histograms which are profiles

of two lung patterns (left and right). Such two histograms are compared for normal and

abnormal lungs to demonstrate the difference of both lung radiographs. If two

histograms are balance, then it is a normal case. However, if they are not balance, then

it is an abnormal case. For the experimental result, the overall accuracy is at

approximately 92.5% which there are 40 samples of patients for testing their lung

images. There are 37 samples for verifying the corrected results which are checked by

the medical doctors whilst there are 3 samples of the wrong results.

Proposed Methods

Figure 1 shows the diagram of proposed methods which start from input the

eligible chest radiograph to set the edge by active contour, replacing X, Y value to

position lung, converting image from RGB to gray level, and finally transferring lung

image into histogram value to compare the abnormalities. There are 5 steps as follows.

128

Figure 1. The diagram of proposed methods.

A. Input images of chest x-ray of normal and abnormal lungs

Figure 2 illustrates input images of two radiographs with normal and abnormal

findings which the radiologists diagnose normal and abnormal cases.

Normal Abnormal

Figure 2. Chest x-ray images of normal and abnormal lungs.

129

B. Finding the edge of lungs

Figure 3 sets the points lining the edge of lungs for locating x, y positions to

calculate the lung position. After, the points are set, the deformity is done by active

contour [8] [9] to set the border of lung areaas shown in Figure 4. The active contour is

performed to set x, y points using snake function. If the points are set in lung area

manually, then the program automatically deforms them to set image’s border.

=Ε )(x ∫1

0 21

+ 22 )(")(' sXsX βα dssxext ))((Ε+

(1)

The parentheses are level of internal energy and Eext is external

energy=entropy. X' (s) and X'' (s) are the energy for controlling the smoothness and

flexibility of active contour lone on the parameters A and B respectively.

Figure 3. The points lining the edge of lungs.

Figure 4. The border using active contour.

C. Representing X, Y value of image regions of the lungs

Figure 5 shows image regions of only both lungs. From the step 2.2, the x, y

values are set to position the lung image.

130

Figure 5. Image regions of only both lungs.

D. Converting RGB image to Gray level

Figure 6 shows RGB values for the region of lung image. Figure 7 shows gray

values for the region of lung image after converting RGB to gray process. This step is

the lung image to process the histogram converting RGB to gray values.

Figure 6. RGB values for the region of lung image.

Figure 7. Gray values for the region of lung image

after converting RGB to gray process.

E. The lung images for processing the histogram

Figures 8 and 9 show the histogram values of both lung images for the normal

and abnormal cases. This is the part of both lung images which are changed to gray

image and transferred into histogram values.

131

Figure 8. The histogram values of both lung images for the normal case.

Figure 9. The histogram values of both lung images for the abnormal case.

F. Verification of Lung The calculation of summing the level of intensity from histogram using a left of lung

image can be defined as 255

0 iiHistL IL

== Σ

(2)

Where IL is the left intensity of lung image, and i is the level intensity between

0-255. For a right of lung image, the calculation of summing the level of intensity from

histogram can be defined as 255

0 iiHistR IR

== Σ

(3)

132

Where IR is the left intensity of lung image, and i is the level intensity between

0-255. Therefore, the difference of equations (2) and (3) is the different result between

the left and right of lung image which it can be defined as “Diff”

Th Normal

Th AbnormalDiff HistL HistR

≤ ⇒

> ⇒

= −

(4)

Where Th is the threshold value for verifying the normal and abnormal lung of

image. It can be seen from equation (4) that if the Diff is lower than or equal the Th,

then it will be the normal lung whilst if the Diff is higher than the Th, then it will be the

abnormal lung.

Experimental Results and Discussions

The histogram values of both lung images for the normal and abnormal cases.

The difference can be seen as shown in Figures 8 and 9. The histogram values of the

normal lung will show nearly the same level of both sides. The left lung shows the

histogram values of a white shade rather than the right lung because it also includes

mediastinum.

The histogram of abnormal lung can be seen clearly the different histogram of

both lungs. The degree of difference will be varied according to the kind of pathology.

The area of disease and the x-ray exposure will use a technique by radiographer. Table

I shows the histogram values of 20 normal lung images. Table II shows the histogram

values of 20 abnormal lung images. The different value of both lung images (right and

left) is represented as “Diff”.From the experiment to find the histogram of normal and

abnormal lungs in 40 patients in Tables I and II, the arrays of histogram are calculated

to demonstrate the level of difference of both lungs. There are the histogram values for

nearly the same in the case of normal lungs. The histogram of left lung has whiter

shade more than of the right side because of mediastinal effect. The histogram of one

abnormal lung will appear very much different if it has abnormality of tumor, pneumonia,

or empyema. The histogram will be dominantly in white shade and its peak will be very

high. In contrary, if the disease is cancer, degenerative change, or pneumothorax. The

histogram will be rather in the black shade and its peak also is very high.

133

From Table I, we uses the threshold value (Th) obtained from equation (4) for

69,222 being the highlighted brown. It can be seen from Table I that all of Diff show the

result of normal lung. From Table II, there are three highlighted red which are wrong

results of the abnormal lung because the lung images may not be clear for verification.

Therefore, the overall accuracy is at approximately 92.5%. We can set the pattern of

normal lungs and abnormal lungs only from histogram of lung image that we primarily

can indicate from chest x-ray whether there is abnormality.

CONCLUSIONS

The detection of lung-disease X-ray images has been presented through the

use of balanced histograms. The selected images of lungs are depicted by the use of

an active contour (e.g. snake algorithm) to find two regions of lungs (left and right).

Then, such two regions of lungs are represented for two histograms which are profiles

of two lung patterns (left and right). Such two histograms are compared for normal and

abnormal lungs to demonstrate the difference of both lung radiographs. If two

histograms are balance, then it is a normal case. However, if they are not balance, then

it is an abnormal case. For the experimental result, the overall accuracy is at

approximately 92.5% which there are 40 samples of patients for testing their lung

images. There are 37 samples for verifying the corrected results which are checked by

the medical doctors whilst there are 3 samples of the wrong results.

134

REFERENCES

[1] José Silvestre Silva1, Augusto Silva and Beatriz Sousa Santos

“A Fast Approach to Lung Segmentation in X-ray CT Images”

Proceeding of The RECPAD2000 11TH Portuguese Conference on Pattern

Recognition

[2] A José Silvestre Silva1, Augusto Silva and Beatriz Sousa Santos “Lung

Segmentation Methods in X-ray CT Images”

Proceeding of The SIARP2000 5TH Iberoamerican Symposium on Pattern

Recognition

[3] “Fast Algorithm for Enhancement of X-RAY Image Using Recursive Adaptive

Histogram Equalization”

[4] Yonghong Shi, Feihu Qi, Zhong Xue, Liya Chen, Kyoko Ito, Hidenori Matsuo, and

135

Dinggang Shen

“Segmenting Lung Fields in Serial Chest Radiographs Using Both Population-Based

and Patient-Specific Shape Statistics” IEEE Transactions on medical Imaging, vol.

27, no. 4, April 2008

[5] Philip J. Bones and Anthony P.H. Butler “Eigen-analysis for classifying chest x-ray

images”

I. Department of Electrical and Computer Engineering, University of Canterbury,

New Zealand

II. Department of Radiology, Christchurch Hospital, New Zealand

[6] I.C. ' Mehta, ZZ.J. Khan and 3R.R. Khotpal “Analysis and Review of Chest

Radiograph Enhancement Techniques” Information Technology Journal 5 (3): 577-

582, 2006 ISSN 1812-5638 2006 Asian Network for Scientific Information

[7] Nisar Ahmed Memon, Anwar Majid Mirza, and S.A.M. Gilani “Segmentation of

Lungs from CT Scan Images for Early Diagnosis of Lung Cancer”

World Academy of Science, Engineering and Technology 20 2006

[8] http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/317-snake

[9] http://iacl.ece.jhu.edu/projects/gvf/

136

ประวตผวจย

นายธนตชย ตนโพธ เกดเมอวนท 7 ธนวาคม พ.ศ. 25 18 สาเรจการศกษาปรญญา

วศวกรรมศาสตรบณ ฑต สาขาวศวกรรมคอมพวเตอร จากวทยาลยโปลเทคนค ภาค

ตะวนออกเฉยงเหนอ และสาเรจ การศกษาปรญญาวศวกรรมศาสตรมหาบณฑต สาขาวศวกรรม

คอมพวเตอรและสนเทศศาสตร มหาวทยาลยหอการคาไทย ในปการศกษา 2553

137

ผลงานวจยทตพมพเผยแพร

Thanatchai Tonpho, Adisorn Leelasantitham, Supaporn Kiattisin, Therapon

Wacharaprechasgul 2010. “Detection of Lung-Disease X-Ray Images Using Balanced

Histograms” 2010 International Conference on Embedded Systems and Intelligent

Technolgy (ICESIT 2010). February 5-7 Chiangmai, Thailand.