Xây Dựng Mô Hình Machine Learning Dự Đoán Vùng Tổn Thương Trên Ảnh Y Tế

Machine Learning là một nhánh của AI, tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng. Các phương pháp đào tạo mô hình Machine Learning bao gồm học có giám sát (Supervised Learning), học không giám sát (Unsupervised Learning), và học tăng cường (Reinforcement Learning). Mỗi phương pháp có ưu điểm và ứng dụng riêng, tùy thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu của bài toán. Việc nắm vững các phương pháp này là nền tảng để xây dựng các ứng dụng dự đoán tổn thương y tế hiệu quả. Các khái niệm về Artificial Neural Network (ANN) cũng rất quan trọng.

Convolutional Neural Network (CNN) là một loại mạng nơ-ron nhân tạo đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý ảnh. CNN sử dụng các lớp tích chập để trích xuất các đặc trưng quan trọng từ ảnh, sau đó sử dụng các lớp kết nối đầy đủ để phân loại hoặc dự đoán. Trong dự đoán vùng tổn thương y tế, CNN có thể được sử dụng để phân tích ảnh y tế như X-quang, MRI, CT scan để phát hiện và xác định các vùng tổn thương. Kiến trúc của mạng CNN cho phép nó tự động học các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu, giảm thiểu sự can thiệp của con người và tăng độ chính xác của chẩn đoán.

Một trong những thách thức lớn nhất là sự thiếu đồng bộ trong việc thu thập dữ liệu về tổn thương da. Các nguồn dữ liệu khác nhau có thể sử dụng các tiêu chuẩn khác nhau, dẫn đến sự không nhất quán và khó khăn trong việc huấn luyện các mô hình machine learning hiệu quả. Ngoài ra, việc giải quyết đồng thời hai nhiệm vụ: phân loại và phân đoạn tổn thương da trên một mô hình segmentation cũng là một thách thức lớn. Các mô hình thường được tối ưu hóa cho một nhiệm vụ cụ thể, và việc kết hợp cả hai nhiệm vụ có thể làm giảm hiệu suất. Bài toán dự đoán trong y tế cần lượng lớn dữ liệu để huấn luyện.

Các tập dữ liệu về da như ISIC 2020 và ISIC 2018 là nguồn tài nguyên quý giá cho các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực machine learning y tế. Các tập dữ liệu này chứa hàng ngàn ảnh y tế về các loại tổn thương da khác nhau, kèm theo các nhãn cho biết loại tổn thương và vị trí của nó. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng các tập dữ liệu này để huấn luyện và đánh giá các mô hình machine learning của mình. Môi trường và tài nguyên sử dụng cho nghiên cứu cũng đóng vai trò quan trọng. Việc sử dụng các nền tảng như Google Colab và các thư viện như TensorFlow và PyTorch cho phép các nhà nghiên cứu tận dụng sức mạnh tính toán của đám mây và các công cụ machine learning tiên tiến.

SegFormer là một mô hình segmentation ảnh dựa trên kiến trúc Transformer, được thiết kế để đạt được hiệu suất cao với chi phí tính toán thấp. SegFormer sử dụng một kiến trúc encoder-decoder, trong đó encoder trích xuất các đặc trưng từ ảnh và decoder tái tạo lại ảnh phân đoạn. Ưu điểm của SegFormer là khả năng xử lý các ảnh có kích thước lớn và độ phân giải cao, cũng như khả năng học các mối quan hệ giữa các vùng khác nhau trong ảnh. Việc sử dụng SegFormer trong dự đoán vùng tổn thương y tế giúp tăng độ chính xác và giảm thời gian xử lý.

ConvNeXt là một mô hình phân loại ảnh dựa trên kiến trúc Convolutional Neural Network (CNN), được thiết kế để đạt được hiệu suất tương đương hoặc tốt hơn so với các mô hình Transformer, nhưng với chi phí tính toán thấp hơn. ConvNeXt sử dụng một kiến trúc phân cấp, trong đó các lớp tích chập được sắp xếp theo thứ tự từ thấp đến cao, cho phép mô hình học các đặc trưng từ đơn giản đến phức tạp. ConvNeXt cũng sử dụng các kỹ thuật regularization và augmentation để ngăn chặn overfitting và tăng khả năng tổng quát hóa. Sử dụng CNN trong y tế giúp dễ dàng tích hợp.

Tiền xử lý dữ liệu là một bước quan trọng trong quá trình huấn luyện mô hình. Dữ liệu được tiền xử lý bằng các kỹ thuật như chuẩn hóa, augmentation, và resizing. Tham số huấn luyện được chọn dựa trên kinh nghiệm và thử nghiệm. Hàm mất mát và thuật toán tối ưu được chọn để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình. Quá trình huấn luyện được thực hiện trên tập dữ liệu huấn luyện và đánh giá trên tập dữ liệu kiểm tra. Đánh giá hiệu quả machine learning trong y tế được thực hiện dựa trên các metrics như IoU.

Kết quả đạt được cho thấy mô hình phân đoạn tổn thương da đạt được hiệu suất cao, vượt qua top 1 trên ISIC 2018 Leaderboards. Mô hình phân loại da, áp dụng phương pháp cắt ảnh, đã đạt hiệu suất vượt trội so với phương pháp truyền thống. Phân tích các trường hợp da ác tính bị đoán nhầm thành da lành tính cho thấy các yếu tố như chất lượng ảnh, kích thước tổn thương, và độ phức tạp của tổn thương có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình. Việc cải thiện chất lượng dữ liệu và phát triển các mô hình phức tạp hơn có thể giúp giảm thiểu các trường hợp chẩn đoán sai lệch. Cần chú ý đến đạo đức AI trong y tế.

Mô hình dự đoán không chỉ là một công cụ chẩn đoán, mà còn là một nền tảng cho các nghiên cứu trong tương lai. Các kết quả và phương pháp được trình bày trong luận văn có thể được sử dụng để phát triển các mô hình machine learning cho các loại bệnh khác nhau, cũng như để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến bệnh da. Công nghệ dự đoán bệnh tật dựa trên AI sẽ có nhiều ứng dụng hơn trong tương lai.

Đề tài còn có những hạn chế nhất định, chẳng hạn như giới hạn về dữ liệu và tài nguyên phần cứng để huấn luyện các mạng học sâu. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình machine learning phức tạp hơn, cũng như thu thập và xử lý các tập dữ liệu lớn hơn và đa dạng hơn. Hướng phát triển của đề tài có thể là kết hợp machine learning với các kỹ thuật khác như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính để tạo ra các hệ thống chẩn đoán toàn diện hơn. Việc xử lý ảnh y tế cũng cần được quan tâm hơn.