Ảnh X-quang về răng là một thông tin cần thiết cho các nha sĩ xác định triệu chứng bệnh hoặc tổn thương về răng. Bài viết đề cập đến sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh trích chọn đặc trưng về răng và máy học các đặc trưng đó để phát hiện các dấu hiệu bệnh ban đầu. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Huế ngày 07-08 6 2019 DOI TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG VÀ PHÂN TÍCH ẢNH X-QUANG NHA KHOA Trần Đình Khang Nguyễn Đức Vượng Lê Khả Hải Trường Đại học Bách khoa Hà Nội khangtd@ TÓM TẮT Ảnh X-quang về răng là một thông tin cần thiết cho các nha sĩ xác định triệu chứng bệnh hoặc tổn thương về răng. Bài báo đề cập đến sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh trích chọn đặc trưng về răng và máy học các đặc trưng đó để phát hiện các dấu hiệu bệnh ban đầu. Từ khóa ảnh X-quang răng đặc trưng ảnh phương pháp HaFCM. I. GIỚI THIỆU Trong những năm gần đây sự phát triển của khoa học thông tin và máy tính đã đem lại nhiều thành tựu to lớn ứng dụng trong mọi mặt của đời sống kỹ thuật kinh tế và xã hội trong đó có lĩnh vực chăm sóc sức khỏe về răng miệng. Ảnh X-quang về răng là một thông tin cần thiết cho các nha sĩ xác định triệu chứng bệnh hoặc tổn thương về răng. Nếu như trước kia cần có bác sĩ đọc ảnh X-quang để xác định các dấu hiệu cho chẩn đoán và điều trị bệnh thì ngày nay với sự phát triển của các kỹ thuật máy học có thể nghĩ đến việc chương trình máy tính được huấn luyện có thể đọc ảnh x-quang phát hiện các dấu hiệu bệnh ban đầu. Đã có một số công trình nghiên cứu về ảnh X-quang răng như 5 trích chọn một số đặc trưng ảnh Local Patterns Binary feature LBP Entropy edge-value and intensity EEI Patch level feature Patch Red-Green-Blue RGB Gradient feature GRA để từ đó dùng các phương pháp máy học khác nhau huấn luyện mô hình phân lớp chẩn đoán bệnh. Tuy nhiên các đặc trưng đó mới là các đặc trưng của ảnh nói chung mà chưa hướng tới các đặc trưng về răng. Cũng có thể sử dụng các phương pháp học sâu để phân tích ảnh đã gán nhãn tìm mô hình nhưng đó sẽ là hộp đen khi muốn hiểu về quá trình phân lớp. Bài báo này tiếp cận theo cách dùng các kỹ thuật xử lý ảnh để xác định các đặc trưng về răng trong ảnh X- quang như vị trí của răng trục của răng để phân tích
