Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ "Ước lượng thông tin và tái tạo hình ảnh cấu trúc hấp thụ ánh sáng trong không gian ba chiều từ một ảnh hai chiều thu được khi ánh sáng hồng ngoại gần truyền qua môi trường tán xạ" được nghiên cứu sinh Đặng Nguyễn Ngọc An thực hiện tại Trường Đại học Bách khoa – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, thuộc chuyên ngành Vật lý Kỹ thuật (mã số: 9520401), bảo vệ năm 2024 dưới sự hướng dẫn của GVC. Trần Trung Nghĩa và PGS. Nguyễn Văn Chinh.

+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
| THÔNG TIN CHUNG VỀ LUẬN ÁN TIẾN SĨ                                                                  |
+----------------------+-----------------------------------------------------------------------------+
| Tác giả              | Đặng Nguyễn Ngọc An (NCS khóa 2019)                                         |
| Đơn vị đào tạo       | Trường Đại học Bách khoa – Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh                 |
| Chuyên ngành         | Vật lý Kỹ thuật (Mã số: 9520401)                                            |
| Năm bảo vệ           | 2024                                                                        |
| Cán bộ hướng dẫn     | 1. GVC. Trần Trung Nghĩa; 2. PGS. Nguyễn Văn Chinh                          |
| Hội đồng phản biện   | PGS.TS Lâm Quang Vinh, PGS.TS Trần Việt Cường, PGS.TS Phạm Trung Kiên       |
+----------------------+-----------------------------------------------------------------------------+

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Kỹ thuật chụp ảnh truyền qua (transillumination) sử dụng ánh sáng trong dải hồng ngoại gần (Near-Infrared - NIR, bước sóng 700 nm – 1200 nm thuộc "cửa sổ quang học" 650 nm – 1200 nm) sở hữu ưu điểm không phát xạ ion hóa, chi phí thấp và cho phép theo dõi mô bệnh lý, khối u vú, mạch máu dưới da hoặc các cơ quan động vật nhỏ. Tuy nhiên, sự tán xạ mạnh mẽ của photon trong mô sinh học khiến ảnh thu được bị mờ nhòe, giảm độ tương phản, giới hạn độ phân giải không gian (thường chỉ đạt 6 mm – 10 mm) và hạn chế "độ sâu quan sát".

Các phương pháp xử lý ảnh truyền thống dựa trên tổ hợp bộ lọc tuyến tính, cân chỉnh kênh màu hoặc đặt ngưỡng chỉ hỗ trợ xác định bóng của cấu trúc ở vùng nông mà không trích xuất được hình dạng thực, độ rộng và độ sâu. Mặt khác, phương pháp khử mờ giải chập sử dụng hàm sáng điểm phụ thuộc độ sâu (Point Spread Function - PSF) đòi hỏi lặp giải chập tại từng bước độ sâu, tiêu tốn tài nguyên tính toán và phụ thuộc vào số lần lặp mang tính kinh nghiệm. Các nghiên cứu học sâu trước đó chỉ giới hạn ở cấu trúc đơn giản với độ sâu dưới 10 mm. Khoảng trống nghiên cứu đặt ra là cần một giải pháp khử mờ tán xạ, ước lượng đồng thời độ sâu – độ rộng và tái tạo biểu diễn ba chiều (3D) cho cấu trúc hấp thụ phức tạp ở độ sâu lớn hơn (lên đến 100 mm, đặc biệt là vùng sâu hơn 15 mm) từ số lượng ảnh thu nhận tối thiểu.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

Luận án xác định 03 mục tiêu chính:

  1. Mục tiêu thứ nhất: Đề xuất giải pháp khử mờ tán xạ và nâng cao hiệu quả của các giải pháp khử mờ tán xạ nhằm tái tạo lại hình ảnh cấu trúc hấp thụ ánh sáng một cách rõ nét;
  2. Mục tiêu thứ hai: Đề xuất giải pháp ước lượng thông tin (độ sâu và độ rộng) của cấu trúc hấp thụ nhằm tái tạo lại hình ảnh ba chiều của cấu trúc hấp thụ trong mô sinh học;
  3. Mục tiêu thứ ba: Tiến hành xây dựng kỹ thuật tạo ảnh ba chiều cấu trúc hấp thụ ánh sáng từ một ảnh thu được.

Để hiện thực hóa các mục tiêu trên, 05 nhiệm vụ cụ thể được triển khai:

  • Nhiệm vụ 1: Nghiên cứu sử dụng phương pháp khử mờ tán xạ trên ảnh truyền qua bằng cách áp dụng giải chập với hàm sáng điểm phụ thuộc độ sâu (PSF);
  • Nhiệm vụ 2: Nghiên cứu ước lượng thông tin (độ rộng, độ sâu) của cấu trúc hấp thụ trong mô sinh học từ ảnh thu được khi ánh sáng hồng ngoại gần lan truyền qua mô sinh học;
  • Nhiệm vụ 3: Nghiên cứu nâng cao hiệu quả kỹ thuật khử mờ tán xạ và ước lượng độ sâu từ ảnh cấu trúc hấp thụ bằng phương pháp học sâu;
  • Nhiệm vụ 4: Nghiên cứu giải pháp sử dụng phương pháp học sâu để khử mờ tán xạ và tái tạo hình ảnh ba chiều cấu trúc hấp thụ từ một ảnh hai chiều thu được khi ánh sáng hồng ngoại gần truyền qua môi trường tán xạ;
  • Nhiệm vụ 5: Tổng kết, đánh giá hiệu quả của các phương pháp trên thực nghiệm với mô hình giả lập (phantom) và thực nghiệm in vivo trên chuột.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Sự phân bố cường độ quang học của cấu trúc hấp thụ ánh sáng trong môi trường tán xạ đục; quá trình lan truyền bức xạ hồng ngoại gần qua mô sinh học; các thuật toán khử mờ, ước lượng tham số hình học và tái tạo hình ảnh 3D.
  • Phạm vi không gian và quang phổ: Dải bước sóng hồng ngoại gần 700 nm – 1200 nm; khảo sát độ sâu cấu trúc hấp thụ từ 0,1 mm đến 100 mm; mẫu mô phỏng tính toán, mẫu thực nghiệm mô giả lập (phantom) và ảnh chụp động vật thực nghiệm (chuột dòng Slc: ICR, 11 tuần tuổi, trọng lượng 38,4 g từ Đại học Hokkaido, Nhật Bản).

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Lịch sử phát triển kỹ thuật truyền quang và định vị cấu trúc hấp thụ trong mô sinh học được tác giả hệ thống hóa qua các mốc nghiên cứu:

  • Bright (1831) và Curling (1843): Ghi nhận đầu tiên về hiện tượng ánh sáng xuyên qua mô để chẩn đoán tràn dịch não úng thủy và tràn dịch màng tinh hoàn [1, 2].
  • Cutler (1929): Chiếu đèn xenon công suất cao qua tuyến vú nhằm phát hiện tổn thương dựa vào sự hấp thụ quang học của mô bệnh lý, tuy nhiên ảnh bị mờ và gây quá nhiệt mô [3, 4].
  • Bartrum và Crow (1984): Đánh giá độ nhạy của phương pháp truyền qua trong việc phát hiện u vú, chỉ ra rằng phương pháp độc lập có độ nhạy tương đương X-quang với khối u trên 20 mm, nhưng cần kết hợp dữ liệu bổ trợ đối với u nhỏ hơn 10 mm [17].
  • Hebden và Delpy (1997): Kết luận phương pháp truyền qua có độ phân giải không gian thấp (6 mm – 10 mm) do tán xạ mạnh trong dải 650 nm – 1000 nm ở các mô có bề dày lớn [18].
  • Mai Hữu Thuấn và cộng sự (2023): Thử nghiệm thiết bị cầm tay BKA-06 phát hiện khối u vú bằng ánh sáng đỏ truyền qua, ghi nhận bóng khối u nhưng chưa xử lý triệt để hiện tượng mờ nhòe quang học [31].
  • Các hệ thống thương mại (VeinViewer, AccuVein, VeinLite): Khảo sát mạch máu nông dựa trên nguyên lý phản xạ bề mặt, giới hạn độ sâu quan sát ở mức xấp xỉ 2,0 mm – 3,7 mm [38, 41].
  • Shimizu và cộng sự (Đại học Hokkaido): Thiết lập mô hình giải tích hàm sáng điểm phụ thuộc độ sâu (depth-dependent PSF) cho nguồn sáng điểm huỳnh quang trong môi trường tán xạ [33].
  • Trần Trung Nghĩa (2020): Ứng dụng hàm PSF của Shimizu vào kỹ thuật chụp ảnh truyền qua đối với cấu trúc hấp thụ; thực hiện giải chập kết hợp phép lọc chiếu ngược (Filtered Back-Projection - FBP) từ chuỗi ảnh 360 độ trên chuột [20, 42]. Hạn chế là quá trình giải chập tốn tài nguyên và phụ thuộc tham số lặp chủ quan.
  • Phan Văn Tô Ni (2021): Áp dụng mạng học sâu để khử mờ và ước lượng độ sâu cho cấu trúc đơn giản, tuy nhiên độ sâu khảo sát bị giới hạn dưới 10 mm và hệ số tương quan giảm mạnh khi độ sâu tăng [43].

Vị trí của luận án: Luận án của Đặng Nguyễn Ngọc An giải quyết khoảng trống tồn tại bằng cách mở rộng vùng độ sâu xử lý lên trên 15 mm (khảo sát từ 0,1 mm đến 100 mm), tích hợp các khối cải tiến (Attention Gate, Residual Block) vào mạng tích chập toàn phần (FCN) và đề xuất kỹ thuật quét từng điểm ảnh (pixel-by-pixel scanning) kết hợp CNN để tái tạo cấu trúc 3D chỉ từ một ảnh 2D duy nhất.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

Luận án xây dựng trên nền tảng quang học mô sinh học và lý thuyết lan truyền sóng điện từ trong môi trường đục:

  1. Định luật Lambert - Beer: Mô tả sự suy giảm cường độ ánh sáng theo độ dài hấp thụ $L_a = 1/\mu_a$, với $\mu_a$ là hệ số hấp thụ phụ thuộc bước sóng: $$E = E_0 e^{-\mu_a z} e^{i(kz - \omega t)}$$
  2. Lý thuyết tán xạ Mie và Rayleigh: Mô tả sự tán xạ đàn hồi trong mô, đặc trưng bởi hệ số tán xạ $\mu_s$ và hàm pha Henyey - Greenstein với hệ số bất đẳng hướng $g \approx 0,9$ (ưu thế tán xạ thuận).
  3. Phương trình lan truyền bức xạ (Radiative Transport Equation - RTE) và Phương trình khuếch tán (Diffusion Equation - DE): $$\frac{\partial u(\vec{r},t)}{v \partial t} + \mu_a u(\vec{r},t) - D \nabla^2 u(\vec{r},t) = I(\vec{r},t)$$ với hằng số khuếch tán $D = \frac{1}{3(\mu_a + \mu'_s)}$, trong đó hệ số tán xạ suy giảm là $\mu'_s = (1 - g)\mu_s$.
  4. Hàm sáng điểm phụ thuộc độ sâu (PSF): Sự phân bố cường độ quang học trên bề mặt mô được dẫn xuất từ phương trình khuếch tán của nguồn điểm ở độ sâu $d$: $$PSF(\rho) = \frac{3 P_0}{(4\pi)^2} \left{ (\mu'_s + \mu_a) + \left[ \kappa_d + \frac{1}{(\rho^2 + d^2)^{1/2}} \right] \frac{d}{(\rho^2 + d^2)^{1/2}} \right} \frac{\exp\left(-\kappa_d (\rho^2 + d^2)^{1/2}\right)}{\rho^2 + d^2}$$ với $\kappa_d = \sqrt{3\mu_a(\mu'_s + \mu_a)}$ và $\rho$ là khoảng cách bán kính xuyên tâm từ trục đối xứng.
  5. Mô hình tạo ảnh cấu trúc hấp thụ: Hình ảnh thu được qua cảm biến máy ảnh ($y$) được mô hình hóa qua phép tích chập của ảnh gốc ($x$) với hàm $PSF$ ($h$) khi bỏ qua thành phần nhiễu $n$: $$y = h \times x$$ Hàm cấu trúc hấp thụ nghịch đảo được giải chập qua biểu thức: $h_{abs} = y \otimes x$.
+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
| KHUNG PHÂN TÍCH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU                                                          |
+----------------------+-----------------------------------------------------------------------------+
| Nhóm phương pháp     | Công cụ / Thuật toán / Kỹ thuật chi tiết                                    |
+----------------------+-----------------------------------------------------------------------------+
| Quang học giải tích  | Phương trình lan truyền bức xạ (RTE), Xấp xỉ khuếch tán (DE), Hàm PSF     |
| Khử mờ truyền thống  | Giải chập giải tích với PSF phụ thuộc độ sâu, Phép lọc chiếu ngược (FBP)   |
| Học sâu khử mờ       | Mạng tích chập toàn phần (FCN): U-Net, Attention U-Net, Attention Res-UNet |
| Học sâu ước lượng    | Mạng nơ-ron tích chập (CNN): ResNet50, VGG16, VGG19, DenseNet169            |
| Tái tạo hình ảnh 3D  | Kỹ thuật quét từng điểm ảnh (Pixel-by-pixel scanning) từ một ảnh 2D        |
| Chỉ số đánh giá      | Dice, IoU, Hệ số tương quan Pearson, Sai số quân phương RMS, Tỷ lệ CIR     |
+----------------------+-----------------------------------------------------------------------------+

Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu

  • Tạo tập dữ liệu huấn luyện: Tập dữ liệu tổng hợp được sinh ra bằng cách tích chập các cấu trúc hình học chuẩn ở các độ sâu $d$ khác nhau ($0,1\text{ mm} - 100\text{ mm}$) với hàm PSF giải tích tương ứng với các bộ thông số quang học ($\mu_a, \mu'_s$). Dữ liệu được tăng cường bằng các phép biến đổi hình học và chuẩn hóa kích thước (256 $\times$ 256, 112 $\times$ 112, 530 $\times$ 530 pixels).
  • Thực nghiệm mô phỏng và Phantom: Sử dụng mô hình môi trường tán xạ giả lập chứa các cấu trúc hấp thụ hình trụ, hình trụ đặt nghiêng và cấu trúc phức tạp phân bố ở các độ sâu xác định ($d = 4,00\text{ mm}$; $5,00\text{ mm}$; $6,00\text{ mm}$ và lớn hơn) dưới chiếu xạ đơn bước sóng hoặc đa bước sóng ($\lambda_1, \lambda_2$).
  • Dữ liệu thực nghiệm in vivo: Sử dụng dữ liệu chụp ảnh truyền qua 360 độ trên chuột thí nghiệm (Slc: ICR, 11 tuần tuổi, trọng lượng 38,4 g) từ Đại học Hokkaido để kiểm chứng thuật toán tái tạo cơ quan hấp thụ (gan, thận, hệ mạch).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 trình bày lịch sử phát triển của kỹ thuật chụp ảnh truyền qua trong y sinh học, từ các quan sát ban đầu của Bright (1831), Cutler (1929) đến các hệ thống chụp ảnh quang học cận hồng ngoại hiện đại. Tác giả phân tích bản chất quang học mô: hiện tượng khúc xạ - phản xạ theo định luật Snell, phổ hấp thụ của nước, lipid, oxy-hemoglobin ($HbO_2$) và deoxy-hemoglobin ($HHb$) trong cửa sổ quang học 650 nm – 1200 nm, và cơ chế tán xạ Mie chiếm ưu thế ($g \approx 0,9$).

Chương này thiết lập cơ sở toán học của phương trình lan truyền bức xạ (RTE), dẫn xuất phương trình vi phân khuếch tán (DE) và nghiệm giải tích cho hàm sáng điểm phụ thuộc độ sâu $PSF(\rho, d)$ theo mô hình Shimizu. Tác giả chỉ ra các giới hạn kỹ thuật của phương pháp giải chập tuần tự và phân tích các nghiên cứu tiền đề của Trần Trung Nghĩa và Phan Văn Tô Ni, làm rõ lý do cần chuyển đổi sang các mô hình học sâu nâng cao nhằm xử lý cấu trúc phức tạp ở độ sâu lớn.

Chương 2: Phương pháp – Thiết kế nghiên cứu

Chương 2 mô tả chi tiết phương pháp toán học và quy trình thiết kế thực nghiệm:

  1. Kỹ thuật ước lượng tham số hình học: Xây dựng thuật toán ước lượng độ sâu dựa trên tỷ số hấp thụ quang học tại hai bước sóng ($\lambda_1, \lambda_2$) và kỹ thuật tối ưu hóa giải chập/tích chập tại một bước sóng duy nhất. Phương pháp xác định độ rộng cấu trúc dựa trên việc trích xuất tọa độ điểm đỉnh và tính toán độ rộng toàn phần ở mức một nửa cực đại (FWHM) từ ma trận cường độ $A[1\dots n]$.
  2. Kiến trúc mạng học sâu:
    • Mô hình khử mờ (FCN): Thiết kế và so khớp kiến trúc mạng U-Net, Attention U-Net (bổ sung khối Attention Gate để lọc nhiễu không gian) và Attention Res-UNet (tích hợp Residual Block nhằm giải quyết suy giảm đạo hàm ở mạng sâu).
    • Mô hình ước lượng độ sâu (CNN): Thiết lập các mạng phân loại/hồi quy ResNet50, VGG16, VGG19 và DenseNet169.
    • Quy trình quét từng điểm ảnh (Pixel-by-pixel scanning): Trích xuất cửa sổ trượt cục bộ quanh từng pixel trên ảnh truyền qua 2D, đưa qua mạng FCN để khử mờ và mạng CNN để gán nhãn giá trị độ sâu $z$, từ đó dựng lại tọa độ không gian 3D $(x, y, z)$.
  3. Bố trí thí nghiệm: Thiết lập hệ thống quang học chụp ảnh truyền qua với camera CMOS/CCD; thiết kế các mẫu phantom hình trụ, mẫu nghiêng, mẫu phức tạp; quy trình chụp ảnh truyền qua trên chuột Slc: ICR.
+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
| THIẾT LẬP THÍ NGHIỆM VÀ PHÂN BỐ BỘ DỮ LIỆU ĐÀO TẠO TRONG CHƯƠNG 2                                  |
+-------------------------+--------------------------------------------------------------------------+
| Hạng mục                | Thông số kỹ thuật / Quy cách thiết kế                                    |
+-------------------------+--------------------------------------------------------------------------+
| Mẫu thực nghiệm         | Mẫu phantom giả lập mô, cấu trúc hình trụ nghiêng, chuột Slc: ICR        |
| Thông số quang học mẫu  | $\mu'_s = 0,80 - 1,00\text{ mm}^{-1}$; $\mu_a = 0,01 - 0,10\text{ mm}^{-1}$|
| Kích thước ảnh đầu vào  | $112 \times 112$, $256 \times 256$, $530 \times 530\text{ pixels}$       |
| Phân chia dữ liệu       | Tập huấn luyện (Training), Tập xác thực (Validation), Tập kiểm tra (Test)|
| Phương pháp đối sánh    | Giải chập PSF truyền thống, FCN/CNN cơ bản, Attention Res-UNet đề xuất  |
+-------------------------+--------------------------------------------------------------------------+

Chương 3: Kết quả và bàn luận

Chương 3 trình bày các kết quả thực nghiệm và đánh giá định lượng:

  • Ước lượng độ sâu và bề rộng bằng giải pháp quang học: Kết quả thực nghiệm với mẫu phantom tại $d_t = 4,00\text{ mm}$ và $d_t = 6,00\text{ mm}$ với các bộ thông số ($\mu'{s\lambda_1} = \mu'{s\lambda_2} = 1,00\text{ mm}^{-1}$, $\mu_{a\lambda_1} = 0,01\text{ mm}^{-1}$, $\mu_{a\lambda_2} = 0,10\text{ mm}^{-1}$ và $\mu'{s\lambda_1} = 0,80\text{ mm}^{-1}$, $\mu{a\lambda_1} = 0,05\text{ mm}^{-1}$) cho thấy vị trí cực tiểu của sai số giải chập phản ánh chính xác độ sâu thực tế của cấu trúc.
+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
| BẢNG SO SÁNH HIỆU SUẤT CÁC MÔ HÌNH HỌC SÂU (CHƯƠNG 3)                                              |
+---------------------+-------------------+---------------------+------------------------------------+
| Mô hình             | Nhiệm vụ xử lý    | Chỉ số đánh giá     | Kết quả ghi nhận                   |
+---------------------+-------------------+---------------------+------------------------------------+
| U-Net               | Khử mờ tán xạ     | Hệ số Dice / IoU    | Khử mờ mức cơ bản, biên còn nhòe   |
| Attention U-Net     | Khử mờ tán xạ     | Hệ số Dice / IoU    | Cải thiện độ tương phản biên       |
| Attention Res-UNet  | Khử mờ tán xạ     | Hệ số Dice / Tương quan| Tối ưu hóa, tương quan $\approx 95\%$|
| VGG16 / VGG19       | Ước lượng độ sâu  | Độ chính xác / RMS  | Hội tụ chậm sau 100 kỳ             |
| ResNet50            | Ước lượng độ sâu  | Độ chính xác / RMS  | Độ chính xác cao, ổn định          |
| DenseNet169         | Ước lượng độ sâu  | Độ chính xác / RMS  | Hiệu suất trích xuất đặc trưng tốt |
+---------------------+-------------------+---------------------+------------------------------------+
  • Khử mờ và ước lượng thông tin bằng học sâu: Mô hình Attention Res-UNet thể hiện ưu thế vượt trội trong việc tái tạo đường biên và bảo toàn năng lượng phân bố. Đồ thị phân tích tương quan giữa ảnh gốc và ảnh khử mờ đạt mức xấp xỉ 95% ($r \approx 0,95$), khắc phục giới hạn suy giảm tương quan ở độ sâu trên 10 mm của các nghiên cứu trước.
  • Tái tạo hình ảnh 3D: Áp dụng kỹ thuật quét từng điểm ảnh trên ảnh truyền quang 2D kích thước $530 \times 530\text{ pixels}$ tại các góc $0^\circ$, $90^\circ$, $302^\circ$ cho thấy tỷ lệ cải thiện độ tương phản (Contrast Improvement Ratio - CIR) tăng đáng kể so với phương pháp giải chập PSF cổ điển.
  • Thực nghiệm in vivo trên chuột: Thuật toán tái tạo thành công ảnh cắt lớp và mô hình 3D các cơ quan nội tạng của chuột từ ảnh truyền qua 360 độ cũng như từ một góc chiếu đơn lẻ, cho kết quả tương thích với cấu trúc giải phẫu đối chứng qua siêu âm Doppler.
+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
| KẾT QUẢ ĐỊNH LƯỢNG TRÊN CÁC CẤU HÌNH THỰC NGHIỆM CHÍNH                                              |
+---------------------------+-----------------------+-----------------------+------------------------+
| Cấu hình thí nghiệm       | Phương pháp           | Độ sâu khảo sát       | Kết quả định lượng     |
+---------------------------+-----------------------+-----------------------+------------------------+
| Phantom đơn bước sóng     | Giải chập PSF         | $4,00 - 6,00\text{ mm}$| Khôi phục kích thước thật|
| Phantom cấu trúc nghiêng  | Quét điểm ảnh + CNN   | Thay đổi liên tục     | Dựng lại góc nghiêng 3D |
| Phantom cấu trúc phức tạp | Attention Res-UNet    | $> 15\text{ mm}$       | Tương quan đạt $95\%$  |
| In vivo trên chuột        | FBP 360° / Đơn ảnh 2D | Toàn thân chuột       | Khớp giải phẫu siêu âm |
+---------------------------+-----------------------+-----------------------+------------------------+

Chương 4: Kết luận và hướng phát triển

Chương này tổng kết toàn bộ các kết quả đạt được đối với 03 mục tiêu và 05 nhiệm vụ nghiên cứu. Tác giả khẳng định tính khả thi của việc sử dụng một mô hình học sâu duy nhất kết hợp cơ chế quét điểm ảnh để giải quyết đồng thời bài toán khử mờ và ước lượng thông tin hình học 3D. Đồng thời, chương 4 đề xuất các định hướng nghiên cứu tiếp theo nhằm đưa kỹ thuật vào ứng dụng thực tiễn y lâm sàng.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt lý luận và khoa học

  1. Chứng minh tính tương đương và khả năng áp dụng của hàm sáng điểm phụ thuộc độ sâu ($PSF$) vốn xây dựng cho nguồn điểm phát xạ huỳnh quang sang trường hợp cấu trúc hấp thụ ánh sáng trong kỹ thuật chụp ảnh truyền qua.
  2. Xây dựng mô hình toán học và quy trình học sâu tích hợp khối chú ý (Attention Gate) và khối dư (Residual Block) cho phép khử mờ tán xạ ở độ sâu lớn ($0,1\text{ mm} - 100\text{ mm}$, đặc biệt hiệu quả ở vùng sâu $> 15\text{ mm}$), vượt qua giới hạn $10\text{ mm}$ của các công bố trước đó.
  3. Đề xuất kỹ thuật quét từng điểm ảnh (pixel-by-pixel scanning) kết hợp mạng CNN và FCN, thiết lập phương pháp luận mới cho phép tái tạo thông tin độ sâu cục bộ và cấu trúc hình học 3D từ một ảnh truyền qua 2D duy nhất mà không bắt buộc phải thu nhận dữ liệu quét tròn 360 độ.

Đóng góp mới về mặt thực tiễn và giải pháp kỹ thuật

  1. Cung cấp bộ dữ liệu huấn luyện chuẩn hóa cho bài toán truyền quang qua môi trường tán xạ đục, áp dụng hiệu quả trên mô hình mô phỏng, mẫu phantom và mẫu sinh học thực tế.
  2. Tăng cường độ tương quan giữa ảnh cấu trúc tái tạo và ảnh gốc lên mức xấp xỉ 95%, nâng cao rõ rệt tỷ lệ cải thiện độ tương phản (CIR) so với các thuật toán giải chập truyền thống.
  3. Đặt nền tảng thuật toán cho việc chế tạo các thiết bị quang học y sinh cầm tay hỗ trợ định vị tĩnh mạch sâu, tầm soát tổn thương mô và khối u nông mà không phụ thuộc vào bức xạ ion hóa.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

  • Các mô hình giải tích và tập dữ liệu huấn luyện chủ yếu giả định môi trường tán xạ có tính đồng nhất quang học cao; chưa bao quát toàn diện các trường hợp mô sinh học có cấu trúc dị tính phức tạp và nhiều lớp chiết suất biến thiên liên tục.
  • Kỹ thuật chụp ảnh truyền qua phụ thuộc vào cường độ nguồn sáng chiếu xuyên; đối với các vùng mô có độ dày quá lớn, photon truyền qua bị suy giảm mạnh dẫn đến tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) thấp, gây khó khăn cho việc thu nhận ảnh.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Hoàn thiện thuật toán khử mờ và ước lượng độ sâu cho các môi trường quang học dị tính, không đồng nhất nhiều lớp.
  • Thiết kế, chế tạo phần cứng thiết bị chụp ảnh truyền qua tối ưu hóa nguồn phát NIR và cảm biến thu nhận tốc độ cao.
  • Triển khai các thử nghiệm tiền lâm sàng và lâm sàng trên người nhằm đánh giá hiệu quả định vị mạch máu và chẩn đoán tổn thương bệnh lý trong điều kiện thực tế.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo chuyên sâu cho các đối tượng và lĩnh vực sau:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học, giảng viên ngành Vật lý Kỹ thuật, Quang học Y sinh và Kỹ thuật Y sinh: Cung cấp cơ sở lý thuyết chi tiết về lan truyền photon trong môi trường tán xạ (RTE, DE, PSF) và phương pháp tích hợp học sâu vào xử lý ảnh quang học.
  • Kỹ sư thị giác máy tính và Xử lý ảnh y khoa: Tham khảo kiến trúc mạng Attention Res-UNet, kỹ thuật quét từng điểm ảnh (pixel-by-pixel scanning) và quy trình sinh dữ liệu tổng hợp bằng tích chập PSF.
  • Các nhà phát triển thiết bị y tế và chuyên gia lâm sàng: Cung cấp cơ sở kỹ thuật để thiết kế thiết bị soi mạch máu dưới da, thiết bị hỗ trợ tiêm truyền tĩnh mạch và các công cụ chẩn đoán không xâm lấn, không bức xạ ion hóa.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao kỹ thuật chụp ảnh truyền qua bằng ánh sáng hồng ngoại gần (NIR) lại bị mờ và hạn chế độ sâu quan sát trong mô sinh học?

Mô sinh học là môi trường tán xạ mạnh đối với sóng điện từ. Trong dải NIR (700 nm – 1200 nm), dù sự hấp thụ của các thành phần mô (nước, lipid, hemoglobin) ở mức tối thiểu ("cửa sổ quang học"), hệ số tán xạ $\mu_s$ và hệ số tán xạ suy giảm $\mu'_s$ vẫn rất lớn ($g \approx 0,9$). Photon di chuyển theo đường zic-zac ngẫu nhiên thay vì truyền thẳng, làm mất hướng tia sáng và tạo ra sự phân bố cường độ nhòe trên bề mặt, khiến ảnh thu được qua cảm biến bị mờ và không phân biệt được các cấu trúc ở sâu.

2. Hàm sáng điểm phụ thuộc độ sâu (PSF) giải quyết bài toán tạo ảnh truyền quang như thế nào?

Hàm PSF mô tả phân bố cường độ quang học trên bề mặt gây ra bởi một nguồn điểm ở độ sâu $d$ trong môi trường đục. Đối với kỹ thuật truyền qua, cấu trúc hấp thụ được xem như một tập hợp các điểm "thiếu ánh sáng". Bằng cách mô hình hóa ảnh thu được $y$ là tích chập của ảnh gốc $x$ với hàm $PSF(d)$, quá trình khử mờ có thể thực hiện thông qua phép giải chập ($h_{abs} = y \otimes x$) để khôi phục lại biên dạng cấu trúc ban đầu.

3. Cải tiến cấu trúc của mạng học sâu Attention Res-UNet trong luận án mang lại lợi ích gì so với U-Net chuẩn?

Attention Res-UNet kết hợp hai khối chức năng: khối Attention Gate giúp mạng tập trung trọng số vào các vùng cấu trúc mục tiêu và triệt tiêu nhiễu nền tán xạ; khối Residual Block giúp giải quyết hiện tượng suy giảm đạo hàm (vanishing gradient) khi tăng độ sâu mạng. Cải tiến này giúp mạng trích xuất đặc trưng sắc nét hơn, giữ được độ tương phản biên và nâng hệ số tương quan giữa ảnh tái tạo với ảnh gốc lên khoảng 95% ở độ sâu trên 15 mm.

4. Nguyên lý của kỹ thuật quét từng điểm ảnh (pixel-by-pixel scanning) để tái tạo ảnh 3D từ một ảnh 2D là gì?

Thuật toán trượt một cửa sổ cục bộ qua từng pixel trên bức ảnh truyền quang 2D duy nhất. Tại mỗi vị trí, vùng ảnh cục bộ được đưa đồng thời qua mạng FCN (để khử mờ tán xạ) và mạng CNN (để ước lượng giá trị độ sâu $z$ của cấu trúc tại điểm đó). Bằng cách kết hợp tọa độ mặt phẳng $(x, y)$ và giá trị độ sâu $z$ ước tính cho toàn bộ các điểm ảnh, hệ thống xây dựng được đám mây điểm biểu diễn hình học 3D của cấu trúc mà không cần chụp quét nhiều góc.

5. Thực nghiệm in vivo trên chuột đã kiểm chứng những nội dung nào của luận án?

Thực nghiệm in vivo trên chuột (dòng Slc: ICR, 11 tuần tuổi, nặng 38,4 g) sử dụng dữ liệu từ Đại học Hokkaido nhằm đánh giá khả năng khôi phục ảnh các cơ quan nội tạng giàu máu (gan, thận, hệ mạch). Thuật toán đề xuất đã tái tạo thành công ảnh cắt lớp và mô hình 3D của các cơ quan này từ chuỗi ảnh 360 độ và từ một góc chụp duy nhất, cho kết quả tương đồng cao với cấu trúc giải phẫu đối chứng bằng siêu âm Doppler.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của Đặng Nguyễn Ngọc An đã giải quyết bài toán khử mờ tán xạ và ước lượng thông tin hình học ba chiều của cấu trúc hấp thụ quang học trong môi trường mô sinh học bằng ánh sáng hồng ngoại gần. Thông qua việc kết hợp cơ sở lý thuyết hàm sáng điểm phụ thuộc độ sâu với các kiến trúc học sâu tiên tiến (Attention Res-UNet, CNN) và kỹ thuật quét từng điểm ảnh, nghiên cứu đã khôi phục thành công ảnh cấu trúc rõ nét với độ tương quan đạt 95% ở độ sâu khảo sát lên đến 100 mm. Các kết quả thực nghiệm trên mẫu mô phỏng, mẫu phantom và chuột thí nghiệm khẳng định tính khả thi của giải pháp tái tạo hình ảnh 3D từ một ảnh 2D duy nhất, đóng góp cơ sở khoa học và kỹ thuật cho việc phát triển các thiết bị chẩn đoán y sinh quang học không xâm lấn.