Khôi Phục Ảnh Răng Từ Ảnh Niềng Bằng GAN

• Tác giả: Vũ Tuân Hải
• Người hướng dẫn: PGS. Phạm Thế Bảo
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Khôi Phục Ảnh Răng Từ Ảnh Niềng Bằng GAN
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CÁM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: ĐỘNG LỰC NGHIÊN CỨU
• 1.1. Mục tiêu đề tài
• 1.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.3. Đóng góp khóa luận
• 1.4. Bố cục khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: BÀI TOÁN IMG2IMG
• 2.1. Các mô hình hiện đại giải quyết bài toán Img2Img
• 2.2. Kỹ thuật tăng cường ảnh cho bài toán Img2Img
• 2.2.1. Xóa vật thể không mong muốn và khôi phục lại ảnh
• 2.2.2. Xóa vật thể với mô hình GraphCut
• 2.2.3. Khôi phục ảnh bằng Generative Image Inpainting with Contextual Attention
• 3. CHƯƠNG 3: BÀI TOÁN BRACES2TEETH
• 3.1. Xử lý ngoại cảnh
• 3.2. Tăng cường ảnh
• 3.3. Trích xuất vùng miệng
• 3.4. Mô hình Pix2Pix
• 3.5. Tìm màu răng
• 3.6. Xóa mắc cài
• 4. CHƯƠNG 4: CÀI ĐẶT THỰC NGHIỆM - ĐÁNH GIÁ
• 5. CHƯƠNG 5: CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ ỨNG DỤNG MINH HỌA
• 6. CHƯƠNG 6: PHÂN TÍCH, THIẾT KẾ ỨNG DỤNG
• 6.1. Mô tả nghiệp vụ
• 6.2. Sơ đồ thành phần
• 6.3. Thiết kế giao diện
• 6.4. Nghiên cứu và lựa chọn công nghệ
• 6.5. Kiểm thử và triển khai
• 7. CHƯƠNG 7: KẾT LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC
• Phụ lục 1. Bản sao bài báo Kỷ yếu Hội nghị AI gặp gỡ lãnh đạo Thành phố Hồ Chí Minh, Hội nghị khoa học Trẻ & nghiên cứu sinh UIT
• Phụ lục 2. Bản sao bài báo Kỷ yếu chung kết Eureka lĩnh vực Công nghệ thông tin
• Phụ lục 3. Bản sao bài báo Tạp chí BME
• Phụ lục 4. Danh mục các từ khóa trong dataset
• Phụ lục 5. Danh mục các tài nguyên liên quan

I. Tổng Quan Về Khôi Phục Ảnh Răng Từ Ảnh Niềng Bằng GAN

Khôi phục ảnh răng từ ảnh niềng bằng GAN là một lĩnh vực nghiên cứu mới mẻ trong nha khoa. Công nghệ này sử dụng mạng đối kháng sinh (GAN) để tái tạo hình ảnh răng miệng một cách chân thực từ những bức ảnh có mắc cài. Việc này không chỉ giúp cải thiện thẩm mỹ mà còn hỗ trợ trong việc tư vấn và điều trị cho bệnh nhân. Nghiên cứu này mở ra hướng đi mới cho việc ứng dụng công nghệ trong nha khoa.

1.1. Khái Niệm Về GAN Trong Nha Khoa

Mạng đối kháng sinh (GAN) là một công nghệ học sâu, cho phép tạo ra hình ảnh mới từ dữ liệu đầu vào. Trong nha khoa, GAN được sử dụng để khôi phục hình ảnh răng từ ảnh niềng, giúp cải thiện chất lượng hình ảnh và thẩm mỹ cho bệnh nhân.

1.2. Lợi Ích Của Việc Khôi Phục Ảnh Răng

Khôi phục ảnh răng giúp bệnh nhân có cái nhìn rõ ràng hơn về kết quả điều trị. Điều này không chỉ nâng cao sự tự tin mà còn giúp bác sĩ có thể tư vấn chính xác hơn về kế hoạch điều trị.

II. Thách Thức Trong Việc Khôi Phục Ảnh Răng Từ Ảnh Niềng

Việc khôi phục ảnh răng từ ảnh niềng gặp nhiều thách thức, bao gồm độ chính xác của mô hình và chất lượng dữ liệu đầu vào. Các yếu tố như ánh sáng, góc chụp và độ phân giải ảnh có thể ảnh hưởng đến kết quả. Ngoài ra, việc xử lý các vùng phức tạp xung quanh mắc cài cũng là một thách thức lớn.

2.1. Độ Chính Xác Của Mô Hình GAN

Độ chính xác của mô hình GAN phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu huấn luyện. Nếu dữ liệu không đủ đa dạng, mô hình có thể không tái tạo chính xác hình ảnh răng.

2.2. Ảnh Hưởng Của Chất Lượng Dữ Liệu

Chất lượng ảnh đầu vào có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả khôi phục. Ảnh mờ, thiếu sáng hoặc không đúng góc có thể dẫn đến kết quả không như mong đợi.

III. Phương Pháp Khôi Phục Ảnh Răng Bằng GAN

Có nhiều phương pháp sử dụng GAN để khôi phục ảnh răng từ ảnh niềng. Các mô hình như CycleGAN và Pix2Pix đã được áp dụng để cải thiện chất lượng hình ảnh. Mỗi mô hình có những ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với từng loại dữ liệu.

3.1. Mô Hình CycleGAN

CycleGAN cho phép chuyển đổi hình ảnh giữa hai miền mà không cần cặp dữ liệu. Điều này rất hữu ích trong việc khôi phục ảnh răng từ ảnh niềng mà không cần có ảnh gốc.

3.2. Mô Hình Pix2Pix

Pix2Pix yêu cầu cặp dữ liệu đầu vào và đầu ra. Mô hình này cho phép khôi phục hình ảnh răng một cách chính xác hơn, nhưng cần nhiều dữ liệu hơn để huấn luyện.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Khôi Phục Ảnh Răng

Khôi phục ảnh răng từ ảnh niềng có nhiều ứng dụng thực tiễn trong nha khoa. Nó không chỉ giúp bác sĩ trong việc tư vấn mà còn hỗ trợ bệnh nhân trong việc hình dung kết quả điều trị. Các ứng dụng này có thể được tích hợp vào phần mềm nha khoa để nâng cao trải nghiệm người dùng.

4.1. Tư Vấn Điều Trị

Bác sĩ có thể sử dụng hình ảnh khôi phục để tư vấn cho bệnh nhân về kết quả điều trị, giúp họ có cái nhìn rõ ràng hơn về quá trình niềng răng.

4.2. Nâng Cao Trải Nghiệm Người Dùng

Các ứng dụng khôi phục ảnh răng có thể được tích hợp vào phần mềm nha khoa, giúp bệnh nhân dễ dàng theo dõi tiến trình điều trị của mình.

V. Kết Luận Về Tương Lai Của Khôi Phục Ảnh Răng

Khôi phục ảnh răng từ ảnh niềng bằng GAN là một lĩnh vực đầy tiềm năng trong nha khoa. Với sự phát triển của công nghệ học sâu, khả năng khôi phục hình ảnh sẽ ngày càng chính xác và hiệu quả hơn. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giá trị cho cả bác sĩ và bệnh nhân.

5.1. Tiềm Năng Phát Triển

Công nghệ GAN có tiềm năng lớn trong việc cải thiện chất lượng hình ảnh và nâng cao trải nghiệm người dùng trong nha khoa.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Nghiên cứu có thể tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của mô hình và mở rộng ứng dụng của GAN trong các lĩnh vực khác của nha khoa.