Chương 1: Tổng quan Trình bày tổng quan về lý do chọn đề tài, mục tiêu đề tài, nội dung nghiên cứu, một vài giới hạn của đề tài và bố cục của đồ án. Chương 2: Cơ sở lý thuyết Trình bày cơ sở lý thuyết về các vấn đề liên quan đến bệnh đái tháo đường, thu thập hình ảnh và thông tin bệnh nhân, mô hình máy học sử dụng, cũng như lý thuyết về phần cứng và phần mềm cần thiết để thiết kế đề tài. Chương 3: Thiết kế và tính toán Trình bày các bước tính toán và thiết kế dựa trên những yêu cầu đã đề ra: thiết kế sơ đồ khối, sơ đồ nguyên lý, giao diện và bản vẽ cho mô hình thu thập hình ảnh nhiệt bàn chân. Chương 4: Thi công hệ thống Trình bày chi tiết về quá trình thi công và kiểm tra các thành phần của phần cứng, xây dựng và huấn luyện mô hình máy học, triển khai các giao diện cần thiết để người dùng dễ dàng điều khiển hệ thống.
Chương 5: Kết quả - Nhận xét - Đánh giá Trình bày kết quả thu được, tiến hành so sánh và nhận xét kết quả đạt được với yêu cầu của đề tài, từ đó đưa ra đánh giá chung của đề tài. Chương 6: Kết Luận và Hướng Phát Triển Tổng kết quá trình nghiên cứu, kết quả tổng thể của đề tài, xác định những hạn chế còn sót lại của đề tài. Từ đó, đưa ra những đề xuất và hướng phát triển tiếp theo của đề tài trong tương lai. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 3 CHƯƠNG 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương này trình bày lý thuyết về bệnh đái tháo đường; ứng dụng nhiệt đồ bàn chân trong chẩn đoán; mục đích, quy trình, trách nhiệm khi thu thập hình ảnh và thông tin bệnh nhân; mô hình máy học phân loại hình ảnh nhiệt bàn chân; lý thuyết về linh kiện và phần mềm hỗ trợ thiết kế, lập trình hệ thống thu thập.1 GIỚI THIỆU VỀ ĐÁI THÁO ĐƯỜNG VÀ CÁC BIẾN CHỨNG Bệnh đái tháo đường (Diabetes Mellitus - DM) là một rối loạn chuyển hóa đặc trưng bởi tình trạng tăng đường huyết kéo dài. Nguyên nhân do cơ thể không sản xuất đủ insulin hoặc kháng insulin (Insulin là một hormone do tuyến tụy sản xuất, giúp điều hòa lượng đường trong máu). Các yếu tố nguy cơ bao gồm người thân mắc bệnh, môi trường và chỉ số khối cơ thể (BMI) cao [4].
Bệnh đái tháo đường dẫn đến nhiều biến chứng nghiêm trọng: tim mạch, đột quỵ, suy thận, mù lòa, thiếu máu cục bộ, bệnh lý mạch máu ngoại biên. Đặc biệt, biến chứng bàn chân do đái tháo đường (Diabetic Foot Ulcer - DFU) là một trong những biến chứng nghiêm trọng nhất, dẫn đến loét, nhiễm trùng và cắt cụt chi. Nguyên nhân chính gây ra DFU bao gồm: tổn thương thần kinh và bệnh mạch máu ngoại biên. Tổn thương thần kinh bị tác động bởi ba thành phần sau: cảm giác, vận động, tự chủ.
Bệnh lý thần kinh cảm giác ở chân do tổn thương các dây thần kinh cảm giác, khiến bệnh nhân không cảm nhận được các vết thương nhỏ. Tổn thương thần kinh vận động dẫn đến yếu cơ, biến dạng cấu trúc bàn chân, gây áp lực không đều khi đi lại. Bệnh lý thần kinh tự chủ gây mất chức năng tự động của các dây thần kinh có thể dẫn đến khô da, nứt nẻ và dễ bị nhiễm trùng. Bệnh mạch máu ngoại biên làm giảm lưu thông máu đến chân, giảm khả năng lành vết thương và tăng nguy cơ nhiễm trùng, dẫn đến hoại tử [5].2 NHIỆT ĐỒ BÀN CHÂN CHẨN ĐOÁN ĐÁI THÁO ĐƯỜNG Con người thuộc nhóm động vật hằng nhiệt, duy trì nhiệt độ cơ thể gần 37°C nhờ sự cân bằng giữa sinh nhiệt và thải nhiệt, dưới sự kiểm soát của hệ thần kinh tự chủ.
Công nghệ máy ảnh hồng ngoại được phát triển để phát hiện và theo dõi biến BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 4 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT động nhiệt độ này mà không cần tiếp xúc, mang lại sự tiện lợi và độ chính xác cao. Máy ảnh hồng ngoại chuyển đổi tia hồng ngoại từ vật thể thành dữ liệu số, mỗi điểm ảnh trên ảnh thể hiện một giá trị nhiệt độ. Sự khác biệt nhiệt độ phản ánh thay đổi trong cung cấp máu, viêm nhiễm hoặc tổn thương da và các vấn đề sức khỏe khác.
Hình ảnh nhiệt không xâm lấn, không gây đau, đóng vai trò quan trọng trong chăm sóc y tế như hỗ trợ sàng lọc ung thư vú, chẩn đoán rối loạn thần kinh, theo dõi chấn thương mô mềm trong thể thao, giám sát phẫu thuật và đánh giá lưu thông máu. Đặc biệt, hình ảnh nhiệt giúp chẩn đoán và theo dõi loét bàn chân ở bệnh nhân đái tháo đường, phát hiện sớm các vùng nguy cơ loét hoặc nhiễm trùng, lưu thông máu kém, cho phép can thiệp kịp thời, giảm nguy cơ cắt cụt chi [6].3 THU THẬP HÌNH ẢNH VÀ THÔNG TIN BỆNH NHÂN 2.1 Mục đích Việc thu thập hình ảnh nhiệt bàn chân và thông tin bệnh nhân đóng vai trò quan trọng trong chăm sóc sức khoẻ và nghiên cứu khoa học. Mục đích chính bao gồm: Hình ảnh nhiệt giúp phát hiện sớm viêm nhiễm, lưu thông máu kém và vết loét tiềm ẩn, từ đó cho phép bác sĩ lập kế hoạch điều trị, giảm nguy cơ biến chứng. So sánh các hình ảnh nhiệt qua thời gian giúp bác sĩ nhận biết thay đổi nhỏ trong tình trạng bệnh nhân, điều chỉnh phương pháp điều trị phù hợp.
Giúp bác sĩ giải thích rõ ràng tình trạng sức khỏe cho bệnh nhân, hướng dẫn biện pháp phòng ngừa và quản lý tại nhà. Sự hiểu biết về tình trạng sức khỏe giúp bệnh nhân tuân thủ điều trị tốt hơn và phòng ngừa biến chứng. Hình ảnh nhiệt và thông tin bệnh nhân cung cấp thông tin quý báu cho nghiên cứu, giúp hiểu rõ hơn về cơ chế bệnh lý, dùng để huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo, phát hiện xu hướng mới và phát triển công nghệ y tế tiên tiến.2 Quy trình thu thập hình ảnh Quá trình thu thập hình ảnh lâm sàng trong y tế là một phần quan trọng, không thể thiếu của việc chẩn đoán và theo dõi các bệnh lý. Đây là một quy trình phức tạp và được thực hiện bởi các chuyên gia, các kỹ thuật viên có kỹ năng.
Dưới đây là các bước cơ bản thường được thực hiện trong quá trình thu thập hình ảnh lâm sàng: BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 5 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chuẩn bị bệnh nhân: Hướng dẫn bệnh nhân quá trình thu thập hình ảnh và các yêu cầu cụ thể, thực hiện các biện pháp an toàn cho các trường hợp đặc biệt. Chọn phương pháp thu hình ảnh: Dựa vào triệu chứng và mục đích chẩn đoán, bác sĩ chọn phương pháp phù hợp như X-quang, siêu âm, cộng hưởng từ, chụp cắt lớp vi tính, chụp ảnh y khoa, chụp ảnh nhiệt. Thực hiện thu hình ảnh: Kỹ thuật viên thực hiện quy trình dưới sự hướng dẫn của bác sĩ, các thiết bị cần được cấu hình đúng và sử dụng một cách chính xác để đảm bảo chất lượng hình ảnh tốt nhất.
Xử lý và đánh giá hình ảnh: Hình ảnh được xử lý và đánh giá bởi các chuyên gia để xác định bất thường và tạo báo cáo. Lập báo cáo và chẩn đoán: Bác sĩ dựa vào báo cáo để chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị, có thể chia sẻ với các bác sĩ khác để cùng quyết định điều trị. Theo dõi và đánh giá: Sử dụng hình ảnh để theo dõi tiến triển bệnh, có thể yêu cầu kiểm tra hình ảnh sau này để so sánh và đánh giá sự thay đổi.3 Trách nhiệm khi thu thập hình ảnh và thông tin bệnh nhân Trong quá trình thu thập hình ảnh và thông tin y tế, việc tuân thủ các trách nhiệm đạo đức và pháp lý là vô cùng quan trọng. Các chuyên gia y tế không chỉ phải đảm bảo sự chính xác và bảo mật của dữ liệu mà còn phải tôn trọng quyền lợi và quyền riêng tư của bệnh nhân.
Dưới đây là những khía cạnh chính cần được chú ý: Trước khi thu thập dữ liệu, bệnh nhân phải được cung cấp thông tin chi tiết về mục đích, quy trình và cách sử dụng dữ liệu, họ phải đồng ý tham gia một cách tự nguyện. Tài liệu này cần được lưu trữ cẩn thận để đảm bảo tính minh bạch. Thông tin cá nhân của bệnh nhân phải được bảo mật tuyệt đối, đảm bảo không có truy cập trái phép và bệnh nhân cảm thấy an tâm khi chia sẻ thông tin y tế. Chất lượng và tiêu chuẩn hóa dữ liệu: Quy trình thu thập dữ liệu phải có tiêu chuẩn rõ ràng để đảm bảo tính chính xác và nhất quán.
Sử dụng các giao thức chuẩn giúp dữ liệu thu thập có thể so sánh, phân tích và sử dụng hiệu quả. Lưu trữ dữ liệu: Thông tin liên quan đến quá trình thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu phải được ghi chép đầy đủ và lưu trữ một cách hệ thống. Hệ thống này phải chống lại truy cập trái phép, mất mát dữ liệu và các mối đe dọa an ninh khác. Chỉ những người có thẩm quyền mới được phép truy cập dữ liệu.
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 6 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Tuân thủ nguyên tắc đạo đức: Các chuyên gia y tế phải tôn trọng quyền tự chủ, bảo mật và quyền riêng tư của bệnh nhân. Các nghiên cứu và ứng dụng sử dụng dữ liệu y tế phải mang lại lợi ích cho bệnh nhân và cộng đồng.4 MÔ HÌNH MÁY HỌC 2.1 Mạng nơ-ron tích chập Mạng nơ-ron tích chập (CNN - Convolutional Neural Network) là mô hình học sâu mạnh mẽ trong xử lý dữ liệu có cấu trúc lưới như hình ảnh và video. CNN tự động học và rút trích đặc trưng từ dữ liệu đầu vào qua các lớp tích chập, lớp gộp, lớp kết nối đầy đủ và các hàm kích hoạt [7].
Lớp tích chập: Lớp tích chập (Convolutional Layer) là thành phần cốt lõi của CNN, chịu trách nhiệm trích xuất đặc trưng từ dữ liệu đầu vào. Nó hoạt động bằng cách áp dụng các kernel lên đầu vào để tạo ra các ma trận ảnh đặc trưng (feature maps). Các tham số chính của lớp tích chập bao gồm: Kernel là một ma trận nhỏ (3x3, 5x5 hoặc 7x7) chứa các trọng số học trong quá trình huấn luyện, quét qua ảnh đầu vào tạo ra ma trận ảnh đặc trưng 2D. Stride: Số bước di chuyển của kernel qua ảnh đầu vào.