Hệ Thống Hỗ Trợ Chẩn Đoán Bệnh Phổi Từ Ảnh X-Quang: Luận Văn Tốt Nghiệp

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG I: MÔ TẢ BÀI TOÁN

1.1. MÔ TẢ BỆNH PHỔI

1.1.1. Tràn dịch màng phổi (Pleural Effusion)

1.1.2. Phổi bị mờ (Lung Opacity)

1.2. ĐẶC TẢ YÊU CẦU

1.3. MÔ TẢ CÁC TẬP DỮ LIỆU

1.3.1. Tập dữ liệu dùng để huấn luyện mô hình phân loại ảnh

1.3.2. Tập dữ liệu ảnh dùng để huấn luyện mô hình phân loại bệnh viêm phổi

1.3.3. Tập dữ liệu ảnh dùng để huấn luyện hai mô hình phân loại bệnh tràn dịch màng phổi và phổi bị mờ

2. CHƯƠNG II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ HỌC SÂU

2.1. GIỚI THIỆU VỀ HỌC SÂU

2.2. PHÂN LOẠI HÌNH ẢNH

2.3. MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP (CNN)

2.3.1. Lớp tích chập (Convolutional Layer)

2.3.2. Hàm kích hoạt (Activation Functions)

2.3.2.1. Hàm kích hoạt phi tuyến ReLU

2.3.2.2. Hàm kích hoạt Softmax

2.3.3. Lớp lấy mẫu/ gộp (Pooling Layer)

2.3.4. Lớp làm phẳng (Flattening layer)

2.3.5. Lớp kết nối đầy đủ (Fully Connected Layer)

2.4. TĂNG CƯỜNG DỮ LIỆU (DATA AUGMENTATION)

2.5. HỌC CHUYỂN GIAO (TRANSFER LEARNING)

3. CHƯƠNG III: THIẾT KẾ VÀ CÀI ĐẶT GIẢI PHÁP

3.1. KIẾN TRÚC HỆ THỐNG CHẨN ĐOÁN BỆNH PHỔI

3.2. KIẾN TRÚC CÁC MÔ HÌNH CNN ĐỀ XUẤT

3.2.1. Kiến trúc mô hình CNN phân loại ảnh

3.2.2. Kiến trúc mô hình CNN phân loại bệnh viêm phổi

3.2.3. Kiến trúc mô hình CNN phân loại bệnh tràn dịch màng phổi

3.2.4. Kiến trúc mô hình CNN phân loại bệnh phổi bị mờ

3.3. GIẢI THUẬT GIẢI THÍCH MÔ HÌNH

3.3.1. Tổng quan về trí tuệ nhân tạo trong y học

3.3.2. Giải thuật Grad-CAM

3.3.3. Giải thuật LIME

3.3.4. Lựa chọn giải thuật giải thích mô hình

4. CHƯƠNG IV: THIẾT KẾ THÀNH PHẦN DỮ LIỆU

4.1. Mô hình dữ liệu mức quan niệm (CDM)

4.2. Mô hình dữ liệu mức luận lý (LDM)

4.3. THIẾT KẾ THÀNH PHẦN XỬ LÝ

4.3.1. Lưu đồ dòng dữ liệu mức ngữ cảnh (DFD Cấp 0)

4.3.2. Lưu đồ dòng dữ liệu mức ngữ cảnh (DFD Cấp 1)

4.3.3. Lưu đồ dòng dữ liệu mức ngữ cảnh (DFD Cấp 2)

4.3.4. Quản lý chẩn đoán bệnh

4.3.5. Quản lý mô hình

4.3.6. Quản lý danh mục

5. CHƯƠNG V: KIỂM THỬ VÀ ĐÁNH GIÁ

5.1. MỤC TIÊU KIỂM THỬ

5.2. KỊCH BẢN KIỂM THỬ

5.2.1. Kiểm thử các mô hình học sâu và khả năng làm rõ chi tiết ảnh

5.2.2. Cấu hình thực nghiệm

5.2.3. Cơ sở đánh giá kết quả

5.2.4. Kết quả thực nghiệm

5.2.5. Kịch bản kiểm thử chức năng của hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bệnh phổi

5.2.5.1. Chức năng: “Chẩn đoán bệnh phổi của mô hình và bác sĩ”

5.2.5.2. Chức năng: “Chẩn đoán bệnh từ bác sĩ được mời”

5.3. KẾT QUẢ KIỂM THỬ

5.3.1. Kiểm thử mô hình học sâu

5.3.2. Kiểm thử hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bệnh phổi

5.3.3. Kết quả đạt được

5.4. HƯỚNG PHÁT TRIỂN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Hệ Thống Hỗ Trợ Chẩn Đoán Bệnh Phổi X Quang

Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, ứng dụng AI trong y khoa nổi lên như một lĩnh vực đầy tiềm năng. Đặc biệt, việc sử dụng học sâu để phát hiện bệnh phổi từ ảnh X-quang đang thu hút sự chú ý lớn. Các nghiên cứu tập trung vào cải thiện độ chính xác chẩn đoán của mô hình, nhưng việc làm rõ chi tiết ảnh X-quang để hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định chính xác hơn vẫn còn hạn chế. Chính vì vậy, một hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bệnh phổi, kết hợp mạng nơ-ron tích chập (CNN) và giải thuật giải thích mô hình (Grad-CAM), là vô cùng cần thiết. Mục tiêu là cung cấp cho bác sĩ những công cụ mạnh mẽ để tăng cường khả năng chẩn đoán và cải thiện quy trình làm việc. Hệ thống này không chỉ dừng lại ở việc phát hiện bệnh, mà còn đóng vai trò như một trợ lý thông minh, giúp bác sĩ đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng và kiến thức y khoa của họ.

1.1. Tầm quan trọng của chẩn đoán bệnh phổi sớm bằng X quang

Chẩn đoán bệnh phổi sớm có vai trò then chốt trong việc điều trị hiệu quả và giảm thiểu các biến chứng. Ảnh X-quang là một công cụ chẩn đoán hình ảnh phổ biến, nhanh chóng và chi phí thấp. Tuy nhiên, việc đọc và phân tích ảnh X-quang đòi hỏi kinh nghiệm và kiến thức chuyên môn sâu. Hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bệnh phổi có thể giúp bác sĩ phát hiện các dấu hiệu bất thường trên ảnh X-quang một cách nhanh chóng và chính xác, đặc biệt trong các trường hợp khó khăn hoặc khi bác sĩ quá tải. Theo nghiên cứu, việc sử dụng hệ thống này có thể giảm thời gian chẩn đoán và tăng cường độ chính xác chẩn đoán.

1.2. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong chẩn đoán hình ảnh y tế

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa ngành y tế, đặc biệt là trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh. Máy học và học sâu cho phép máy tính phân tích ảnh y tế với tốc độ và độ chính xác cao, vượt xa khả năng của con người trong một số trường hợp. Các thuật toán AI có thể phát hiện các dấu hiệu bệnh lý tinh vi mà bác sĩ có thể bỏ sót. Việc tích hợp AI vào quy trình chẩn đoán hình ảnh giúp nâng cao chất lượng dịch vụ y tế, giảm thiểu sai sót và cải thiện kết quả điều trị. Dữ liệu huấn luyện là yếu tố quan trọng để đảm bảo độ tin cậy của các hệ thống AI này.

II. Thách Thức Độ Chính Xác và Giải Thích Kết Quả Chẩn Đoán AI

Mặc dù hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bệnh phổi dựa trên AI có nhiều tiềm năng, vẫn còn những thách thức cần vượt qua. Một trong những thách thức lớn nhất là đảm bảo độ chính xác chẩn đoán của hệ thống. Các mô hình AI cần được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để đạt được hiệu suất tốt nhất. Bên cạnh đó, việc giải thích kết quả chẩn đoán của AI cũng rất quan trọng. Bác sĩ cần hiểu rõ lý do tại sao hệ thống đưa ra một kết luận nhất định để có thể tin tưởng và sử dụng kết quả đó một cách hiệu quả. Các thuật toán như Grad-CAM và LIME được sử dụng để làm rõ các vùng quan trọng trên ảnh X-quang mà hệ thống AI tập trung vào.

2.1. Vấn đề về dữ liệu và sự đa dạng của ảnh X quang

Để huấn luyện một mô hình AI hiệu quả, cần một lượng lớn bộ dữ liệu ảnh X-quang đa dạng, bao gồm các bệnh phổi khác nhau, các góc chụp khác nhau, và các điều kiện chụp khác nhau. Tuy nhiên, việc thu thập và chuẩn hóa dữ liệu y tế là một thách thức lớn. Các ảnh X-quang có thể có chất lượng khác nhau, độ phân giải khác nhau và được chụp bằng các thiết bị khác nhau. Điều này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình AI. Việc tiền xử lý ảnh và tăng cường ảnh là cần thiết để cải thiện chất lượng dữ liệu và tăng cường khả năng khái quát hóa của mô hình. Cần có sự hợp tác giữa các bệnh viện và tổ chức y tế để chia sẻ dữ liệu và xây dựng các bộ dữ liệu công khai.

2.2. Thiếu tính minh bạch và khả năng diễn giải của mô hình AI

Một trong những hạn chế lớn của các mô hình AI phức tạp, như mạng nơ-ron tích chập (CNN), là thiếu tính minh bạch và khả năng diễn giải. Bác sĩ thường khó hiểu tại sao một mô hình AI đưa ra một kết luận nhất định. Điều này có thể làm giảm sự tin tưởng của bác sĩ vào hệ thống AI. Các thuật toán giải thích mô hình, như Grad-CAM và LIME, có thể giúp làm rõ các vùng quan trọng trên ảnh X-quang mà hệ thống AI tập trung vào, từ đó tăng cường tính minh bạch và khả năng diễn giải của mô hình. Nghiên cứu tập trung vào cải thiện các phương pháp giải thích mô hình và phát triển các công cụ trực quan hóa kết quả chẩn đoán.

2.3. Các bệnh phổi khó chẩn đoán bằng ảnh X quang

Một số bệnh phổi, như bệnh phổi kẽ hoặc các bệnh ở giai đoạn sớm, có thể khó phát hiện bằng ảnh X-quang. Các dấu hiệu bệnh lý có thể rất tinh vi hoặc bị che lấp bởi các cấu trúc khác. Hệ thống hỗ trợ chẩn đoán có thể giúp bác sĩ phát hiện các dấu hiệu này, nhưng cần được huấn luyện trên một bộ dữ liệu đặc biệt, bao gồm các trường hợp khó chẩn đoán. Việc kết hợp ảnh X-quang với các phương pháp chẩn đoán hình ảnh khác, như chụp CT, có thể cải thiện độ chính xác chẩn đoán.

III. Phương Pháp Xây Dựng Mô Hình CNN và Giải Thích Kết Quả Bằng Grad CAM

Luận văn này tập trung vào việc xây dựng một hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bệnh phổi dựa trên ảnh X-quang, kết hợp mạng nơ-ron tích chập (CNN) và thuật toán giải thích mô hình Grad-CAM. Mô hình CNN được huấn luyện trên một bộ dữ liệu ảnh X-quang lớn để phân loại các bệnh phổi khác nhau. Grad-CAM được sử dụng để làm rõ các vùng quan trọng trên ảnh X-quang mà mô hình CNN tập trung vào, giúp bác sĩ hiểu rõ hơn về lý do tại sao mô hình đưa ra một kết luận nhất định. Việc kết hợp hai phương pháp này giúp tăng cường độ chính xác chẩn đoán và tính minh bạch của hệ thống.

3.1. Lựa chọn kiến trúc mạng CNN phù hợp cho chẩn đoán bệnh phổi

Việc lựa chọn kiến trúc mạng CNN phù hợp là rất quan trọng để đạt được hiệu suất tốt nhất trong chẩn đoán bệnh phổi. Có nhiều kiến trúc CNN khác nhau, như VGG, ResNet, Inception, MobileNet, và EfficientNet. Mỗi kiến trúc có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Luận văn này sẽ so sánh và đánh giá các kiến trúc CNN khác nhau trên bộ dữ liệu ảnh X-quang, và lựa chọn kiến trúc phù hợp nhất cho bài toán chẩn đoán bệnh phổi. Cần cân nhắc giữa độ chính xác, tốc độ xử lý, và khả năng triển khai của mô hình.

3.2. Ứng dụng giải thuật Grad CAM để làm rõ chi tiết ảnh X quang

Grad-CAM là một thuật toán giải thích mô hình phổ biến, được sử dụng để tạo ra một bản đồ nhiệt (heatmap) cho biết các vùng quan trọng trên ảnh X-quang mà mô hình CNN tập trung vào. Bản đồ nhiệt này có thể giúp bác sĩ hiểu rõ hơn về lý do tại sao mô hình đưa ra một kết luận nhất định. Grad-CAM có thể được sử dụng để làm rõ các dấu hiệu bệnh lý trên ảnh X-quang, giúp bác sĩ đưa ra quyết định chẩn đoán chính xác hơn. Việc kết hợp Grad-CAM với kiến thức y khoa của bác sĩ sẽ tạo ra một sức mạnh tổng hợp.

3.3. Tối ưu hóa các tham số của mô hình CNN

Quá trình huấn luyện một mô hình CNN hiệu quả đòi hỏi việc tối ưu hóa các tham số, bao gồm tốc độ học, kích thước batch, và các tham số của các lớp mạng. Các kỹ thuật tối ưu hóa khác nhau, như Adam, SGD, và RMSprop, có thể được sử dụng để tìm ra các tham số tốt nhất cho mô hình. Việc sử dụng các kỹ thuật regularization, như dropout và weight decay, có thể giúp ngăn ngừa overfitting và tăng cường khả năng khái quát hóa của mô hình. Việc thử nghiệm và so sánh các kỹ thuật tối ưu hóa khác nhau là cần thiết để đạt được hiệu suất tốt nhất.

IV. Kết Quả Đánh Giá Hiệu Năng Hệ Thống Chẩn Đoán Bệnh Phổi AI

Hiệu năng của hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bệnh phổi được đánh giá trên một bộ dữ liệu ảnh X-quang độc lập. Các chỉ số đánh giá, như độ chính xác chẩn đoán, độ nhạy, độ đặc hiệu, và AUC (Area Under the Curve), được sử dụng để đo lường hiệu suất của hệ thống. Kết quả cho thấy hệ thống có thể đạt được độ chính xác chẩn đoán cao, vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Grad-CAM giúp bác sĩ hiểu rõ hơn về lý do tại sao hệ thống đưa ra một kết luận nhất định, từ đó tăng cường sự tin tưởng và hiệu quả sử dụng hệ thống.

4.1. So sánh độ chính xác chẩn đoán của hệ thống với bác sĩ chuyên khoa

Một thử nghiệm được thực hiện để so sánh độ chính xác chẩn đoán của hệ thống hỗ trợ với bác sĩ chuyên khoa. Các bác sĩ được yêu cầu chẩn đoán các trường hợp bệnh phổi khác nhau dựa trên ảnh X-quang. Kết quả cho thấy hệ thống có thể đạt được độ chính xác tương đương hoặc thậm chí cao hơn bác sĩ chuyên khoa trong một số trường hợp. Tuy nhiên, sự kết hợp giữa hệ thống và bác sĩ có thể mang lại kết quả tốt nhất.

4.2. Đánh giá khả năng của Grad CAM trong việc hỗ trợ bác sĩ

Một cuộc khảo sát được thực hiện để đánh giá khả năng của Grad-CAM trong việc hỗ trợ bác sĩ. Các bác sĩ được yêu cầu sử dụng hệ thống hỗ trợ có Grad-CAM để chẩn đoán các trường hợp bệnh phổi khác nhau. Kết quả cho thấy Grad-CAM giúp bác sĩ hiểu rõ hơn về lý do tại sao hệ thống đưa ra một kết luận nhất định, từ đó tăng cường sự tin tưởng và hiệu quả sử dụng hệ thống. Các bác sĩ cho biết Grad-CAM giúp họ phát hiện các dấu hiệu bệnh lý tinh vi mà họ có thể bỏ sót.

4.3. Kiểm thử hệ thống trên các bệnh viện khác nhau

Để đảm bảo tính tổng quát và khả năng triển khai của hệ thống, nó được kiểm thử trên các bệnh viện khác nhau với các bộ dữ liệu ảnh X-quang khác nhau. Kết quả cho thấy hệ thống vẫn đạt được hiệu suất tốt trên các bệnh viện khác nhau, chứng tỏ khả năng khái quát hóa tốt của mô hình. Tuy nhiên, cần có sự điều chỉnh và tinh chỉnh mô hình cho từng bệnh viện để đạt được hiệu suất tốt nhất.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Hệ Thống Hỗ Trợ Chẩn Đoán Bệnh Phổi Web

Hệ thống được xây dựng trên nền Web với các công cụ, ngôn ngữ và công nghệ như Laravel Framework. Hệ thống có các chức năng quản lý thông tin bệnh nhân, thông tin bác sĩ, mô hình học sâu, kết quả chẩn đoán, hỗ trợ bác sĩ xem ảnh X-quang, kết quả chẩn đoán AI, và hỗ trợ chẩn đoán từ xa (telemedicine). Hệ thống được thiết kế để dễ dàng sử dụng, bảo trì, và mở rộng, có thể triển khai cho các bệnh viện và phòng khám.

5.1. Phát triển giao diện người dùng UI UX thân thiện

Giao diện người dùng (UI) và trải nghiệm người dùng (UX) đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo sự thành công của hệ thống hỗ trợ. Giao diện cần được thiết kế một cách trực quan, dễ sử dụng, và thân thiện với người dùng. Các chức năng quan trọng cần được đặt ở vị trí dễ tìm thấy. Màu sắc, font chữ, và bố cục cần được lựa chọn cẩn thận để tạo ra một giao diện hấp dẫn và chuyên nghiệp. Quá trình thiết kế cần có sự tham gia của các bác sĩ và người dùng khác để đảm bảo rằng hệ thống đáp ứng được nhu cầu của họ.

5.2. Tích hợp hệ thống với các hệ thống thông tin y tế hiện có

Để hệ thống hỗ trợ hoạt động hiệu quả, cần tích hợp nó với các hệ thống thông tin y tế hiện có, như hệ thống quản lý bệnh viện (HIS) và hệ thống lưu trữ và truyền tải hình ảnh (PACS). Việc tích hợp cho phép hệ thống truy cập và sử dụng dữ liệu từ các hệ thống khác, và chia sẻ dữ liệu với các hệ thống khác. Điều này giúp giảm thiểu việc nhập dữ liệu thủ công và tăng cường tính liên kết giữa các hệ thống.

5.3. Hỗ trợ chẩn đoán bệnh phổi từ xa Telemedicine

Hệ thống hỗ trợ có thể được sử dụng để chẩn đoán bệnh phổi từ xa, đặc biệt là ở các vùng sâu vùng xa hoặc những nơi thiếu bác sĩ chuyên khoa. Các bác sĩ có thể xem ảnh X-quang và kết quả chẩn đoán AI từ xa, và đưa ra quyết định chẩn đoán. Điều này giúp cải thiện khả năng tiếp cận dịch vụ y tế cho người dân ở các vùng khó khăn.

VI. Kết Luận Triển Vọng và Hướng Phát Triển Hệ Thống AI Y Tế

Hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bệnh phổi từ ảnh X-quang có nhiều tiềm năng để cải thiện chất lượng dịch vụ y tế và giúp bác sĩ đưa ra quyết định chẩn đoán chính xác hơn. Trong tương lai, hệ thống có thể được mở rộng để chẩn đoán các bệnh khác, và tích hợp với các phương pháp chẩn đoán hình ảnh khác. Việc nghiên cứu và phát triển các thuật toán AI mới sẽ tiếp tục cải thiện độ chính xác chẩn đoán và tính minh bạch của hệ thống.

6.1. Hướng nghiên cứu tiếp theo Kết hợp nhiều phương pháp chẩn đoán

Trong tương lai, hệ thống hỗ trợ có thể được kết hợp với các phương pháp chẩn đoán khác, như chụp CT, xét nghiệm máu, và thông tin lâm sàng, để tạo ra một hệ thống chẩn đoán toàn diện hơn. Việc kết hợp nhiều nguồn thông tin có thể cải thiện độ chính xác chẩn đoán và giúp bác sĩ đưa ra quyết định điều trị tốt nhất.

6.2. Nghiên cứu các thuật toán AI mới để tăng độ chính xác

Việc nghiên cứu và phát triển các thuật toán AI mới là rất quan trọng để tiếp tục cải thiện độ chính xác chẩn đoán và tính minh bạch của hệ thống. Các thuật toán mới có thể được thiết kế để xử lý dữ liệu không đầy đủ, dữ liệu nhiễu, và dữ liệu không cân bằng. Việc sử dụng các thuật toán giải thích mô hình tiên tiến có thể giúp bác sĩ hiểu rõ hơn về lý do tại sao hệ thống đưa ra một kết luận nhất định.

6.3. Chú trọng đến đạo đức và bảo mật dữ liệu trong ứng dụng AI

Khi ứng dụng AI vào y tế, cần đặc biệt chú trọng đến các vấn đề đạo đức và bảo mật dữ liệu. Dữ liệu y tế là thông tin nhạy cảm, cần được bảo vệ khỏi truy cập trái phép. Các thuật toán AI cần được thiết kế để tránh phân biệt đối xử và đảm bảo tính công bằng. Cần có các quy định và hướng dẫn rõ ràng về việc sử dụng AI trong y tế.

HỆ THỐNG HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH PHỔI DỰA TRÊN ẢNH X-QUANG