Nghiên cứu phát triển phương pháp đường bao chủ động dựa trên tập mức trong phân vùng và phân tích ảnh y tế
Nhằm xây dựng và phát triển được các thuật toán phân vùng ảnh dùng phương pháp tập mức, ứng dụng trong phân vùng ảnh y tế như phân vùng ảnh tâm thất và xác định miền có nhồi máu cơ tim ở ảnh MRI; phân vùng màng nhĩ trong ảnh thu thập từ ống soi tai từ đó chẩn đoán viêm tai giữa. Đồng thời tiến hành phát triển các thuật toán cải thiện độ chính xác cũng như tốc độ xử lý cho việc phân vùng ảnh; Ứng dụng máy học và trí tuệ nhân tạo để tích hợp các thông tin tiền định về hình dạng và cấu trúc các cơ quan của cơ thể người như tâm thất trái, màng nhĩ, vào các hàm mục tiêu nhằm làm tăng độ chính xác của các bài toàn phân vùng ảnh y tế đề xuất;
So sánh và đánh giá kết quả phân vùng tự động bằng các phương pháp trên với kết quả phân vùng do các bác sĩ thực hiện bằng tay. Sử dụng các đặc tính của đối tượng ảnh đã phân vùng để phân tích và phân nhóm các bệnh nhân, ví dụ nhóm bệnh nhân sống với bệnh nhân tử vong trong tập bệnh nhân bị nhồi máu cơ tim; nhóm bệnh nhân bị bệnh cấp tính với bệnh mãn tính ở các bệnh nhân bị viêm tai giữa, TS. Phạm Văn Trường cùng nhóm nghiên cứu tại Đại học Bách Khoa Hà Nội đã thực hiện đề tài: “Nghiên cứu phát triển phương pháp đường bao chủ động dựa trên tập mức trong phân vùng và phân tích ảnh y tế”.
Sau một thời gian triển khai, nhóm nghiên cứu thu được một số kết quả như sau:
- Đã cập nhật các kiến thức liên quan trong lĩnh vực phân vùng ảnh, đặc biệt là các bài toán phân vùng ảnh y tế, trong đó quan tâm đến phương pháp phân vùng ảnh dùng tập mức. Nghiên cứu, tìm hiểu những thách thức, khó khăn, các hướng tiềm năng trong lĩnh vực phân vùng ảnh y tế trong các ứng dụng cụ thể. Đồng thời đánh giá và so sánh các phương pháp phân vùng ảnh về phương diện độ chính xác của các phương pháp, thời gian tính toán, tính bền vững của các phương pháp.
- Đã nghiên cứu các phương pháp tích hợp thông tin tiền định về hình dạng của đối tượng cần phân vùng vào trong hàm mục tiêu, đặc biệt là các phương pháp tích hợp trong đó các thông tin tiền định về hình dạng được cập nhật online. So sánh kết quả phân vùng bằng các phương pháp tự động với kết quả phân vùng bằng tay thực hiện bởi các bác sĩ.
- Phát triển các thuật toán phân vùng ảnh y tế mới bằng phương pháp tập mức theo hai hướng: phân vùng có giám sát và phân vùng không giám sát. Mở rộng các thuật toán đã phát triển từ làm việc với ảnh 2D sang làm việc với các cấu trúc 3D để phân vùng và tái tạo bề mặt của các cấu trúc, bộ phận.
- Xây dựng và phát triển được các thuật toán phân vùng ảnh tâm thất và xác định miền có nhồi máu cơ tim ở ảnh MRI.
- Xây dựng và phát triển được các thuật toán phân vùng màng nhĩ trong ảnh thu thập từ ống soi tai từ đó chẩn đoán viêm tai giữa.
Như vậy, nghiên cứu đã đạt được các mục tiêu đặt và phù hợp với nôi dung cũng như hướng tiếp cận trong thuyết minh.
Có thể tìm đọc toàn văn Báo cáo kết quả nghiên cứu của Đề tài (Mã số 19370/2021) tại Cục Thông tin khoa học và công nghệ quốc gia.
https://vista.gov.vn/
