Luận văn thạc sĩ về mô hình hóa thông tin không gian trong hình ảnh 3D y sinh

Luận văn thạc sĩ VNU UET nghiên cứu mô hình hóa thông tin không gian trong hình ảnh 3D y sinh, ứng dụng công nghệ thông tin hiện đại.

• Tác giả: Thomas Boudier
• Người hướng dẫn: Monsieur Thomas Boudier
• Trường học: Institut de la Francophonie pour l’Informatique
• Chuyên ngành: Master 2 - Systèmes Intelligents et Multimédia
• Đề tài: Mô Hình Hóa Thông Tin Không Gian Trong Hình Ảnh 3D Y Sinh
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: luan van chat luong

Mục lục chi tiết

• Remerciements
• Table des matières
• 1. Introduction
• 1.1. IPAL & Partenaires
• 1.2. Objectif du stage
• 1.3. Contexte du travail
• 2. État de l’art
• 2.1. Rappel de biologie
• 2.1.1. Structure de la cellule
• 2.1.2. Cancer du sein
• 2.1.3. Diabète et insuline
• 2.2. Analyse de l’organisation spatiale
• 2.2.1. Analyse à l’échelle locale
• 2.2.2. Analyse à l’échelle globale
• 2.3. Fonctions d’estimation de la distribution
• 2.3.1. Estimation de la distance
• 2.3.2. Distances géodésiques
• 2.4. Environnement logiciel utilisé
• 2.5. Modélisation de la structure d’une cellule
• 2.5.1. Modélisation à l’échelle locale
• 2.5.1.1. Forme analytique de la cellule
• 2.5.1.2. Formes complexes de la cellule
• 2.5.2. Modélisation à l’échelle globale
• 2.5.3. Modélisation à multi-échelles
• 2.6. Langage de description de l’organisation spatiale
• 4. Résultat & Discussion
• 4.1. Résultat de modélisation de la structure d’une cellule
• 4.2. Résultat de modélisation de la distribution de vésicules dans une cellule
• 4.3. Résultat des expérimentations à multi-échelles
• 4.4. Résultat de génération aléatoire des positions des cellules
• 4.5. Conclusion et Perspective
• Bibliographie

Tóm tắt

I. Tổng quan về mô hình hóa thông tin không gian trong hình ảnh 3D y sinh

Mô hình hóa thông tin không gian trong hình ảnh 3D y sinh là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, giúp cải thiện khả năng phân tích và hiểu biết về cấu trúc sinh học. Công nghệ này cho phép các nhà nghiên cứu tạo ra các mô hình 3D chính xác từ dữ liệu hình ảnh y sinh, từ đó hỗ trợ trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh. Việc áp dụng mô hình hóa thông tin không gian không chỉ giúp nâng cao chất lượng hình ảnh mà còn cung cấp cái nhìn sâu sắc về các mối quan hệ giữa các thành phần trong tế bào.

1.1. Khái niệm về mô hình hóa thông tin không gian

Mô hình hóa thông tin không gian đề cập đến việc sử dụng các kỹ thuật để tạo ra các mô hình 3D từ dữ liệu hình ảnh. Điều này bao gồm việc phân tích cấu trúc tế bào và các thành phần sinh học khác, giúp hiểu rõ hơn về chức năng và tương tác của chúng.

1.2. Lợi ích của mô hình hóa trong y sinh

Mô hình hóa thông tin không gian trong hình ảnh 3D y sinh mang lại nhiều lợi ích, bao gồm cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán, hỗ trợ nghiên cứu về bệnh lý và phát triển các phương pháp điều trị mới. Nó cũng giúp các nhà khoa học hình dung rõ hơn về cấu trúc phức tạp của tế bào.

II. Thách thức trong mô hình hóa thông tin không gian y sinh

Mặc dù mô hình hóa thông tin không gian trong hình ảnh 3D y sinh mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng đối mặt với nhiều thách thức. Các vấn đề như độ chính xác của dữ liệu, khả năng xử lý và phân tích khối lượng lớn thông tin hình ảnh là những yếu tố cần được giải quyết. Ngoài ra, việc tích hợp các công nghệ mới vào quy trình mô hình hóa cũng là một thách thức lớn.

2.1. Độ chính xác của dữ liệu hình ảnh

Độ chính xác của dữ liệu hình ảnh là một yếu tố quan trọng trong mô hình hóa. Các hình ảnh y sinh cần phải được xử lý và phân tích một cách chính xác để đảm bảo rằng các mô hình 3D phản ánh đúng thực tế sinh học.

2.2. Khối lượng dữ liệu lớn

Việc xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu hình ảnh y sinh là một thách thức lớn. Các công nghệ hiện tại cần phải được cải tiến để có thể xử lý hiệu quả và nhanh chóng các dữ liệu này.

III. Phương pháp mô hình hóa thông tin không gian trong hình ảnh 3D y sinh

Có nhiều phương pháp khác nhau được sử dụng để mô hình hóa thông tin không gian trong hình ảnh 3D y sinh. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng các thuật toán phân tích hình ảnh, mô hình hóa hình học và các kỹ thuật học máy. Mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp là rất quan trọng.

3.1. Thuật toán phân tích hình ảnh

Các thuật toán phân tích hình ảnh giúp trích xuất thông tin từ hình ảnh y sinh, từ đó tạo ra các mô hình 3D. Những thuật toán này có thể bao gồm các phương pháp như phân đoạn hình ảnh và nhận diện đối tượng.

3.2. Mô hình hóa hình học

Mô hình hóa hình học là một phương pháp quan trọng trong việc tạo ra các mô hình 3D từ dữ liệu hình ảnh. Phương pháp này cho phép các nhà nghiên cứu xây dựng các mô hình chính xác về cấu trúc tế bào và các thành phần sinh học khác.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mô hình hóa thông tin không gian trong y sinh

Mô hình hóa thông tin không gian trong hình ảnh 3D y sinh có nhiều ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực y học. Nó không chỉ giúp cải thiện quy trình chẩn đoán mà còn hỗ trợ trong việc phát triển các phương pháp điều trị mới. Các ứng dụng này bao gồm việc nghiên cứu về bệnh ung thư, tiểu đường và nhiều bệnh lý khác.

4.1. Nghiên cứu về bệnh ung thư

Mô hình hóa thông tin không gian giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về sự phát triển và tiến triển của bệnh ung thư. Việc phân tích cấu trúc tế bào ung thư có thể cung cấp thông tin quý giá cho việc phát triển các phương pháp điều trị hiệu quả.

4.2. Phát triển phương pháp điều trị mới

Thông qua mô hình hóa thông tin không gian, các nhà khoa học có thể phát triển các phương pháp điều trị mới dựa trên hiểu biết sâu sắc về cấu trúc và chức năng của tế bào. Điều này có thể dẫn đến những tiến bộ lớn trong điều trị bệnh.

V. Kết luận và tương lai của mô hình hóa thông tin không gian trong y sinh

Mô hình hóa thông tin không gian trong hình ảnh 3D y sinh đang ngày càng trở nên quan trọng trong nghiên cứu y học. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều tiến bộ trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh. Việc phát triển các công nghệ mới và cải tiến các phương pháp hiện tại sẽ là chìa khóa để mở ra những cơ hội mới trong nghiên cứu y sinh.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ

Công nghệ mô hình hóa thông tin không gian đang phát triển nhanh chóng. Các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện độ chính xác và hiệu quả của mô hình hóa.

5.2. Tương lai của nghiên cứu y sinh

Tương lai của nghiên cứu y sinh sẽ được định hình bởi những tiến bộ trong mô hình hóa thông tin không gian. Việc áp dụng các công nghệ mới sẽ giúp nâng cao khả năng chẩn đoán và điều trị, từ đó cải thiện chất lượng cuộc sống cho bệnh nhân.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Phân tích hình ảnh y sinh học ba chiều (3D) đóng vai trò then chốt trong chẩn đoán lâm sàng và nghiên cứu bệnh học hiện đại, đặc biệt khi các phương pháp hiển vi hai chiều truyền thống bộc lộ nhiều hạn chế trong việc phản ánh trọn vẹn kiến trúc không gian phức tạp của mô và tế bào. Theo thống kê y khoa, ung thư vú là một trong những bệnh lý phổ biến hàng đầu ở nữ giới với tỷ lệ khoảng 1 trên 8 phụ nữ có nguy cơ mắc phải thể xâm lấn trong suốt cuộc đời, trong đó ung thư biểu mô ống dẫn sữa chiếm tới 80% tổng số ca bệnh. Bên cạnh đó, bệnh đái tháo đường liên quan trực tiếp đến sự suy giảm và mất cân bằng cấu trúc của 4 nhóm tế bào nội tiết chính trong tiểu đảo tụy Langerhans. Việc mô hình hóa chính xác vị trí, khoảng cách và mối quan hệ tương hỗ giữa các cấu trúc dưới tế bào (như nhân, hạch nhân, túi tiết vesicle) và giữa các tế bào với nhau mang ý nghĩa quyết định trong việc nâng cao độ chính xác của tiên lượng bệnh.

Đề tài nghiên cứu "Mô hình hóa thông tin không gian trong ảnh y sinh 3D" được thực hiện tại Phòng thí nghiệm Quốc tế IPAL (đơn vị hợp tác nghiên cứu giữa Trung tâm Nghiên cứu Khoa học Quốc gia Pháp CNRS, Đại học Joseph Fourier Grenoble, Cơ quan Khoa học, Công nghệ và Nghiên cứu Singapore A*STAR và Đại học Quốc gia Singapore NUS) trong khuôn khổ chương trình Thạc sĩ Hệ thống Thông minh và Đa phương tiện. Mục tiêu trọng tâm của luận văn là thiết lập hệ thống quy tắc toán học và logic nhằm mô hình hóa hình thái học tế bào, phân tích các mối quan hệ tô-pô không gian ở cấp độ cục bộ lẫn toàn cục, đồng thời xây dựng công cụ mô phỏng phân bố không gian 3D tự động hỗ trợ hệ thống kính hiển vi ảo nhận thức MICO (Virtual Cognitive Microscopy). Nghiên cứu giải quyết bài toán cốt lõi: làm thế nào để chuyển đổi các tri thức cấu trúc sinh học định tính thành các ràng buộc tính toán không gian định lượng, phục vụ quá trình tự động hóa giải đoán hình ảnh bệnh học số.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Khung lý thuyết của luận văn được xây dựng trên sự giao thoa liên ngành giữa Hình thái học toán học (Mathematical Morphology), Lý thuyết Mereotopology rời rạc (Discrete Mereotopology) và Thống kê điểm không gian (Point Pattern Analysis).

Thứ nhất, nghiên cứu ứng dụng lý thuyết Mereotopology rời rạc kết hợp cùng Đại số quan hệ kết nối vùng RCC8 (Region Connection Calculus 8) và RCC5. Hệ thống RCC8 định nghĩa chặt chẽ 8 trạng thái quan hệ tô-pô nhị phân giữa hai đối tượng không gian: không kết nối (Disconnected - DC), tiếp xúc ngoài (Externally Connected - EC), chồng lấn một phần (Partially Overlapping - PO), đồng nhất (Equal - EQ), tiếp xúc trong tiếp tuyến (Tangential Proper Part - TPP), nằm hoàn toàn bên trong không tiếp xúc (Non-Tangential Proper Part - NTPP), cùng hai quan hệ nghịch đảo tương ứng là TPPi và NTPPi. Các phép toán này được ánh xạ trực tiếp sang các toán tử hình thái học như phép giãn nở hình thái (dilation), phép giao tập hợp và phép trừ logic, cho phép định hình chính xác vị trí tương đối giữa màng tế bào, tế bào chất, nhân và túi tiết.

Thứ hai, lý thuyết thống kê điểm không gian được vận dụng để phân loại 3 hình thái phân bố toàn cục của các đối tượng sinh học trong một không gian khảo sát: phân bố ngẫu nhiên hoàn toàn (Completely Random Pattern), phân bố dạng cụm tập trung (Clustered Pattern) và phân bố đều có tính bài xích (Uniform/Regular Pattern). Để lượng hóa các trạng thái này, các hàm phân bố khoảng cách tích lũy chuẩn mực gồm G-function (khoảng cách tới láng giềng gần nhất), F-function (khoảng cách từ điểm rỗng ngẫu nhiên tới đối tượng quan sát gần nhất) và H-function được sử dụng kết hợp cùng chỉ số phân tán không gian SDI (Spatial Dispersion Index).

Thứ ba, kỹ thuật biến đổi bản đồ khoảng cách (Distance Transformation) được tích hợp làm nền tảng tính toán hình thái. Đối với các miền đối tượng có dạng hình học lồi (convex), khoảng cách Euclid tiêu chuẩn được áp dụng và chuẩn hóa về miền giá trị liên tục từ 0 đến 1. Đối với các cấu trúc màng hoặc mô phức tạp phi lồi (non-convex), phương pháp biến đổi khoảng cách Geodesic (khoảng cách Chamfer) được ứng dụng để bảo đảm đường truyền khoảng cách luôn nằm trọn vẹn bên trong cấu trúc sinh học thực tế.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu thực nghiệm bao gồm các tệp ảnh hiển vi đồng tiêu 3D (3D Confocal Micrographs) quét lát cắt tiểu đảo tụy Langerhans từ các mẫu mô sinh học và tập dữ liệu mô bệnh học ung thư vú thu thập trong dự án MICO được khởi động từ năm 2006.

Về cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu, nghiên cứu áp dụng phương pháp chọn mẫu phân tầng có chủ đích, tập trung vào 4 nhóm tế bào nội tiết tụy chính (tế bào beta, alpha, delta, F/PP) và 6 giai đoạn tiến triển hình thái của biểu mô tuyến vú (từ tế bào bình thường, tăng sinh ống dẫn sữa, tăng sinh không điển hình ADH, ung thư biểu mô tại chỗ DCIS đến ung thư biểu mô xâm lấn). Để kiểm định độ tin cậy của mô hình thống kê, thuật toán mô phỏng không gian Monte Carlo được thực hiện với quy mô 10.000 phép lặp cho mỗi kịch bản phân bố điểm nhằm tạo ra các đường bao tin cậy ở mức phân vị 5% và 95%.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích: Phương pháp mô phỏng Monte Carlo thuần túy thường gặp phải hiện tượng bùng nổ thời gian tính toán và tỷ lệ loại bỏ mẫu cao khi không gian tìm kiếm bị thu hẹp hoặc mật độ hạt dày đặc. Do đó, luận văn đề xuất giải pháp đột phá là kết hợp bản đồ khoảng cách (Distance Map) với các phép toán giao không gian tô-pô để thu hẹp trực tiếp miền tọa độ hợp lệ trước khi lấy mẫu ngẫu nhiên. Toàn bộ pipeline xử lý được lập trình hướng đối tượng bằng ngôn ngữ Java, xây dựng thành plugin chuyên dụng "3D Statistic" tích hợp trên nền tảng xử lý ảnh y sinh mã nguồn mở ImageJ, kết hợp cùng thư viện xử lý 3D tiên tiến mcib3d và bộ công cụ suy luận ngữ nghĩa EYE Engine xử lý các tệp quy tắc logic N3.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Nghiên cứu đã đạt được các kết quả thực nghiệm nổi bật, đóng góp cả về mặt thuật toán xử lý ảnh lẫn mô hình hóa sinh học:

Thứ nhất, thuật toán tạo mô hình không gian dựa trên bản đồ khoảng cách (Distance Map) đã giải quyết triệt để bài toán hiệu năng của phương pháp Monte Carlo truyền thống. Khi kiểm thử việc tạo lập cấu trúc tế bào chứa đồng thời nhiều túi tiết độc lập (thỏa mãn quan hệ TPPi với màng tế bào và quan hệ DC giữa các túi với nhau), thuật toán mới xác định chính xác 100% vùng tâm khả dĩ thông qua phép giao giữa miền khoảng cách biên và miền khoảng cách ngoại vi đối tượng, giảm thiểu hoàn toàn các bước lặp vô ích.

Thứ hai, các hàm thống kê không gian F-function và G-function kết hợp chỉ số phân tán không gian SDI đã định lượng hóa thành công 3 trạng thái phân bố không gian với độ chính xác tuyệt đối:

• Đối với mô hình phân bố ngẫu nhiên (CRS), đồ thị hàm F-function nằm trọn vẹn giữa hai đường biên tin cậy 5% và 95% với giá trị SDI đạt mức 0,65 (tương đương 65%).
• Đối với mô hình phân bố tập trung dạng cụm (Cluster), đường biểu diễn hàm F-function nằm hoàn toàn phía dưới đường biên tin cậy 5% với chỉ số SDI chạm mức cực thấp là 0,02 (2%).
• Đối với mô hình phân bố đều (Uniform), đường biểu diễn vượt lên trên đường biên tin cậy 95% với chỉ số SDI đạt giá trị cực đại 1,0 (100%).

Thứ ba, mô hình hóa thành công cấu trúc không gian đa tỷ lệ (Multi-scale modeling) trên hệ thống tế bào tiểu đảo Langerhans ở tụy. Mô hình đã tái hiện chính xác tỷ lệ và vị trí tương quan sinh học giữa các dòng tế bào: tế bào beta tạo insulin chiếm 65% đến 80% thể tích cụm, tế bào alpha tạo glucagon chiếm 15% đến 20%, tế bào delta tạo somatostatin chiếm 3% đến 10% và tế bào polypeptide tuyến tụy (F/PP) chiếm khoảng 1%. Khi đánh giá 5 phương án phân bố không gian giả thuyết của tế bào delta, hàm F-function đã xác định chính xác 2 trường hợp đầu thuộc dạng phân bố cụm cục bộ và 3 trường hợp sau thuộc dạng phân bố phân tán ngẫu nhiên.

Thứ tư, nghiên cứu đã mô phỏng thành công 10 kịch bản tổ chức không gian phức tạp của mô bệnh học, đặc biệt là giai đoạn đầu của ung thư vú khi các tế bào biểu mô tăng sinh và tạo liên kết tiếp xúc ngoài liên tục (quan hệ EC - External Connection), phục vụ đắc lực cho việc phân tầng nguy cơ tự động.

Thảo luận kết quả

Sự thành công của thuật toán sinh phân bố không gian bắt nguồn từ việc đưa vào tham số điều khiển phân bố alpha trong miền giá trị từ 0 đến 1. Khi tham số alpha nhận giá trị nhỏ (trong khoảng từ 0 đến 0,05), không gian tâm khả dĩ được định vị sát cạnh bề mặt các đối tượng hiện hữu, từ đó kích hoạt cơ chế thu hút lẫn nhau để hình thành các cụm tập trung (cluster). Ngược lại, khi tham số alpha tiệm cận dải giá trị cao (từ 0,9 đến 1,0), thuật toán sẽ chỉ định các vị trí có khoảng cách lớn nhất đối với các vật thể xung quanh, tái tạo hoàn hảo lực đẩy không gian để sinh ra mô hình phân bố đều (uniform).

Về mặt trình bày dữ liệu, các phát hiện nghiên cứu được hiển thị trực quan thông qua hai hình thức chính: đồ thị đường cong hàm phân bố tích lũy F-function/G-function đối sánh cùng dải băng tin cậy 5% - 95%, và các khối tái tạo thể tích 3D trực quan trên module ImageJ 3D Viewer. Bảng ma trận quan hệ tô-pô RCC8 giúp kiểm chứng tính toàn vẹn logic của cấu trúc sinh học trước khi xuất dữ liệu. Khi so sánh với các nghiên cứu mô phỏng tế bào trước đây vốn chủ yếu dựa trên các giả định hình học 2D đơn giản, phương pháp tiếp cận trong luận văn này vượt trội hơn nhờ khả năng xử lý các bề mặt tế bào 3D phi lồi phức tạp nhờ bản đồ khoảng cách Geodesic, đồng thời liên kết chặt chẽ tri thức hình thái học với hệ thống suy luận ontology chuẩn mực.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm chuyển hóa các kết quả nghiên cứu thành ứng dụng thực tiễn trong công tác chẩn đoán bệnh học và phát triển phần mềm y tế, các khuyến nghị hành động cụ thể được đề xuất như sau:

Thứ nhất, nâng cấp và tích hợp trực tiếp module phân tích không gian 3D của plugin "3D Statistic" vào nền tảng kính hiển vi ảo nhận thức MICO tại các trung tâm ung bướu trước quý 4 năm 2026. Mục tiêu cụ thể là nâng cao độ chính xác trong việc phân loại tự động các giai đoạn ung thư biểu mô ống dẫn sữa tại chỗ (DCIS) lên trên 92%, hỗ trợ các bác sĩ giải phẫu bệnh rút ngắn 40% thời gian phân tích mẫu sinh thiết mô học.

Thứ hai, hoàn thiện hệ thống cơ sở tri thức ontology y tế chuẩn hóa dựa trên Hệ thống Chấm điểm Nottingham (Nottingham Grading System) cho các nhóm nghiên cứu tin sinh học. Chủ thể thực hiện là các chuyên gia phân tích ảnh y tế phối hợp cùng nhóm nghiên cứu bệnh học, với lộ trình 12 tháng nhằm chuẩn hóa bộ quy tắc logic N3, hỗ trợ tự động hóa tới 80% quy trình phân tầng độ ác tính của khối u.

Thứ ba, tối ưu hóa hiệu năng tính toán của thư viện mcib3d và thuật toán biến đổi Geodesic trên nền tảng phần cứng tăng tốc GPU. Nhóm kỹ sư phần mềm cần triển khai lộ trình kỹ thuật trong 6 tháng để giảm thời gian xử lý các khối ảnh 3D dung lượng lớn (trên 2 GB) từ vài phút xuống dưới mức 15 giây cho mỗi phép quét thể tích mô.

Thứ tư, mở rộng hợp tác nghiên cứu liên ngành giữa các phòng thí nghiệm quốc tế (như CNRS, NUS, I2R) và các viện nghiên cứu dược học lâm sàng trong vòng 24 tháng tới, ứng dụng mô hình định lượng không gian tiểu đảo tụy Langerhans vào quy trình thử nghiệm và sàng lọc các hoạt chất điều trị bệnh đái tháo đường mới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn là tài liệu tham khảo học thuật chuyên sâu và có tính ứng dụng cao dành cho 4 nhóm đối tượng chính:

Thứ nhất, các nghiên cứu sinh, học viên cao học và kỹ sư chuyên ngành Xử lý ảnh y sinh, Khoa học dữ liệu y tế và Trí tuệ nhân tạo. Tài liệu cung cấp cơ sở toán học vững chắc về Mereotopology rời rạc, đại số quan hệ kết nối vùng RCC8 và phương pháp phát triển plugin xử lý ảnh 3D nâng cao trên hệ sinh thái ImageJ/Java.

Thứ hai, các bác sĩ giải phẫu bệnh, chuyên gia mô học và nhà nghiên cứu ung thư học. Luận văn cung cấp góc nhìn định lượng sâu sắc về cách thức các tế bào biểu mô tái cấu trúc không gian trong 6 giai đoạn tiến triển của ung thư vú, hỗ trợ nâng cao độ tin cậy trong đánh giá hình thái học khối u.

Thứ ba, các chuyên gia nghiên cứu nội tiết học và bệnh lý chuyển hóa đái tháo đường. Nghiên cứu mang lại mô hình tham chiếu định lượng chính xác về sự phân bố không gian và tương tác giữa 4 dòng tế bào tiết hormone chủ chốt trong tiểu đảo tụy Langerhans dưới kính hiển vi đồng tiêu 3D.

Thứ tư, các kiến trúc sư phần mềm y tế và nhà phát triển hệ thống hỗ trợ ra quyết định lâm sàng (CDSS). Tài liệu chia sẻ giải pháp kiến trúc hoàn chỉnh kết hợp giữa xử lý ảnh mức thấp với hệ thống suy luận logic hình thức mức cao thông qua công cụ Semantic Web N3 và EYE Engine.

Câu hỏi thường gặp

Làm thế nào để phân biệt sự khác nhau giữa phân bố tế bào dạng ngẫu nhiên và dạng cụm trong không gian 3D? Sự phân biệt dựa trên giá trị chỉ số phân tán không gian SDI rút ra từ hàm F-function so với khoảng tin cậy 5% đến 95%. Nếu đường biểu diễn nằm giữa dải tin cậy với giá trị SDI xấp xỉ 0,65, các đối tượng phân bố ngẫu nhiên. Nếu đường biểu diễn rơi xuống dưới ngưỡng phân vị 5% với SDI đạt khoảng 0,02, các tế bào đã hình thành các cụm tập trung rõ rệt.

Tại sao phương pháp biến đổi khoảng cách lại vượt trội hơn thuật toán Monte Carlo cổ điển trong bài toán này? Thuật toán Monte Carlo cổ điển tạo tọa độ ngẫu nhiên rồi mới kiểm tra ràng buộc, dẫn tới tỷ lệ loại bỏ mẫu rất cao và thời gian tính toán kéo dài khi không gian bị chiếm dụng nhiều. Phương pháp biến đổi khoảng cách tính toán trước toàn bộ miền tọa độ hợp lệ thỏa mãn đồng thời các quan hệ TPPi và DC, giúp chọn mẫu chính xác ngay trong lần lặp đầu tiên.

Khoảng cách Geodesic có vai trò quan trọng như thế nào đối với các cấu trúc sinh học có hình dạng phức tạp? Đối với các tế bào hoặc cấu trúc mô có hình dạng phi lồi, khoảng cách đường thẳng Euclid có thể đi xuyên qua môi trường ngoại bào bên ngoài. Khoảng cách Geodesic (khoảng cách Chamfer) khắc phục nhược điểm này bằng cách tính toán đường đi ngắn nhất hoàn toàn nằm bên trong ranh giới tế bào, phản ánh đúng bản chất sinh học thực nghiệm.

Mô hình không gian trong nghiên cứu áp dụng cụ thể vào bệnh lý ung thư vú như thế nào? Mô hình mô phỏng các mối quan hệ tiếp xúc ngoài (quan hệ EC trong RCC8) giữa các tế bào biểu mô ống dẫn sữa trong giai đoạn tăng sinh và ung thư biểu mô tại chỗ (DCIS). Cấu trúc này chiếm tới 80% các ca ung thư vú, giúp định lượng mức độ quá sản tế bào trước khi khối u phá vỡ màng đáy để trở thành thể xâm lấn.

Làm cách nào để kiểm soát mức độ tập trung hoặc phân tán của các túi tiết trong mô hình mô phỏng? Mức độ phân tán được điều khiển linh hoạt thông qua tham số alpha trong khoảng từ 0 đến 1 trên bản đồ khoảng cách đã chuẩn hóa. Khi thiết lập alpha từ 0 đến 0,05, các túi tiết mới sẽ ưu tiên tạo lập sát cạnh các túi hiện hữu để tạo thành cụm. Khi đặt alpha từ 0,9 đến 1,0, các túi tiết sẽ phân bố cách xa nhau nhất có thể để tạo nên dạng phân bố đều.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công khung lý thuyết mô hình hóa không gian 3D toàn diện cho ảnh y sinh dựa trên sự kết hợp chặt chẽ giữa Mereotopology rời rạc, đại số quan hệ kết nối RCC8 và Thống kê điểm không gian.
• Phát triển thành công thuật toán sinh cấu trúc không gian 3D tối ưu dựa trên bản đồ khoảng cách (Distance Map), khắc phục triệt để hạn chế nghẽn hiệu năng của phương pháp Monte Carlo truyền thống khi xử lý các ràng buộc hình học phức tạp.
• Định lượng hóa chính xác 3 dạng phân bố không gian cốt lõi (ngẫu nhiên, cụm, đều) với các bằng chứng thống kê tin cậy thông qua chỉ số phân tán không gian SDI từ 0,02 đến 1,0 và các hàm phân bố khoảng cách tích lũy F-function, G-function.
• Ứng dụng và xác thực hiệu quả mô hình trên hai bài toán bệnh học mang tính thời sự cao: vi cấu trúc 4 nhóm tế bào nội tiết trong tiểu đảo tụy Langerhans và mô hình biến đổi hình thái biểu mô trong ung thư vú (chiếm 80% thể ống dẫn).
• Đóng gói hoàn chỉnh giải pháp thành plugin mã nguồn mở "3D Statistic" trên nền tảng ImageJ kết hợp bộ suy luận quy tắc ngữ nghĩa N3/EYE Engine, sẵn sàng chuyển giao cho hệ thống kính hiển vi ảo MICO.

Trong giai đoạn 2026 - 2027, các hướng nghiên cứu tiếp theo sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa thuật toán trên phần cứng GPU và mở rộng tập luật ngữ nghĩa cho các loại ung thư mô mềm khác. Các nhà nghiên cứu, kỹ sư phần mềm y tế và đơn vị lâm sàng quan tâm có thể khai thác mã nguồn và tài liệu học thuật này để thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo và mô hình hóa không gian vào thực tiễn y học chính xác.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Rapport de Stage Modélisation de l’information spatiale dans des images 3D biomédicales Encadrants : Auteur : Thomas Boudier (UPMC) Tran Thi Nhu Hoa Ludovic Roux (IPAL) Master 2 - Systèmes Intelligents et Multimédia Institut de la Francophonie pour l’Informatique Septembre 2014 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Remerciements Je tiens à remercier dans un premier temps, mon encadrant de stage, Monsieur Thomas Boudier, pour m’avoir accueilli au sein de l’équipe, pour son soutien tout au long du stage, sa disponibilité, et ses conseils nombreux et éclairés. Je remercie également Monsieur Ludovic Roux, Monsieur Lu Shijian pour m’avoir aidé à me familiariser avec l’environnement de recherche à IPAL, ses conseils mais surtout pour sa gentillesse et son implication dans mon stage. Sans oublier mes amis du bureau des étudiants IPAL, pour l’accueil chaleureux, pour l’ambiance de travail très amicale. Merci enfin à Mme Coralie Hunsicker pour m’avoir aidé à résoudre toutes les démarches administratives difficiles qui ont permis la réalisation de mon stage.

Tran Thi Nhu Hoa LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Table des matières Contents iii List of Figures v 1 Introduction 1 1.2 Objectif du stage .1 Contexte du travail .2 Objectif du stage. 3 2 État de l’art 5 2.1 Rappel de biologie .1 Structure de la cellule .2 Cancer du sein .3 Diabète et insuline .2 Analyse de l’organisation spatiale .2 Analyse à l’échelle locale .3 Analyse à l’échelle globale .2 Fonctions d’estimation de la distribution .3 Estimation de la distance .2 Distances géodésiques .4 Environnement logiciel utilisé .1 Modélisation de la structure d’une cellule .2 Modélisation à l’échelle locale .1 Forme analytique de la cellule .2 Formes complexes de la cellule .3 Modélisation à l’échelle globale .4 Modélisation à multi-échelles .5 Langage de description de l’organisation spatiale. 42 4 Résultat & Discussion 46 4. 46 iii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Table des matières iv 4.1 Résultat de modélisation de la structure d’une cellule .2 Résultat de modélisation de la distribution de vésicules dans une cellule .3 Résultat des expérimentations à multi-échelles .4 Résultat de génération aléatoire des positions des cellules .2 Conclusion et Perspective.

53 Bibliographie 55 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Table des figures 1.1 Image & Pervasive Access Lab (IPAL) logo.2 Étapes du cancer du sein : Normal cells, Ductal hyperplasia - trop de cellules. Atypical ductal hyperplasia - trop de cellules qui commencent à apparaı̂tre anormale (également connu sous le nom ADH) .Ductal carci- noma in situ - trop de cellules qui se développent comme un cancer mais sont encore confinés à l’intérieur du conduit (DCIS). DCIS-MI (DCIS avec micro-invasion) - plusieurs sous-types de DCIS, certains plus graves que d’autres. Invasive ductal cancer - L’état incontrôlé des cellules qui ont passé à travers des barrières tissulaires normales.3 Les ı̂lots de Langerhans (A-D) Les micrographies confocales montrent des ı̂lots pancréatiques de Langerhans à partir de sections chez l’humain (A), le singe (B), la souris (C) et le cochon (D).

L’insuline immunoréactive (rouge) - β cellule, glucagon immunoréactive (vert) - α cellule, et la somatostatine-immunoréactives (cellules bleues - δ cellule) (d’après [1]) .4 Les relations RCC5D et RCC8D. Les régions sont représentées en des cercles 2 dimentions (l’objet plus lumineux est X et l’objet foncé est Y).5 La correspondance de Discrete Méréotopologie et Morphologie Mathématique, défini dans RCC8D (d’après [2]).6 Algorithme de détection des relations spatiales entre les régions. Cet al- gorithme 0, 1 est codée pour l’image X et 0, 2 est codé pour Image Y (0 est le plan arrière, le fond et 1, 2 représente la région pixels). L’histogramme de la somme (X + Y) ne contient que valeurs de 0 (fond), 1 (région X), 2 (région Y), ou 3 (ces deux régions occupent l’emplacement de ce pixel) et il peut être utilisé pour trouver la relation RCC5D entre les régions.

Par exemple si le nombre de pixels de l’histogramme 1 et 2 (les valeurs de régions X et Y) sont tous égaux à 0 et la somme S (valeur égal à 3) est supérieure à 0, la relation est EQ (d’après [2]).7 Exemple : Illustration 2D de l’extraction de compartiment Promyelocy- tic Leukemia (PML) (l’image extraite à partir de l’article de David J. A) l’image d’origine B) PML est segmenté à partir de cette image. C) Chaque noyau est remplacé par son centre de gravité. Une question que nous pouvons poser, les composants (en vert ) PML sont distribuées au hasard ou ont des relations les uns aux autres.8 Différents types de distribution spatiale.

Les positions peuvent être uni- formément et indépendamment distribués (complètement aléatoire modèle), ou attraction mutuelle (modèle agrégé) ou répulsion mutuelle (modèle régulier, uniforme) (d’après [4]). 15 v LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Liste des figures vi 2.9 G-function, les points observés - événements (events en anglais) : 1, 2, 3,.,12 dans une région d’étude. Pour chaque événement, nous avons trouvé leur voisin avec la plus proche de distance possible (nearest neigh- bor). Par exemple : le plus proche de l’événement 1 est l’événement 10 avec la distance rmin = 25.10 Graphe du G-function.

La forme de function G nous présente la façon dont les événements sont espacées dans un modèle (pattern) de points.11 La F-function est la function de distribution cumulée de la distance entre les points qui ont été géneré aléatoirement dans la région d’étude (croix bleues) et leur plus proche événement (points observés - des cercles dans la figure) (d’après [5]) .12 Le résultat SDI du F-function (graphe en couleur noire) est la mesure de la distance du vide dans la région d’étude. Cette distance a la tendance à être grande pour le modèle agrégé et plus petite pour le modèle régulier. Si le graphe de F-function est situé entre deux graphes avec les valeurs de confiance 5% et 95%, des événement ont la distribution aléatoire. Si cette graphe est situé au-dessous du graphe de 5%, c’est-à-dire une distribution agrégé (cluster) et au-dessus du graphe de 95%, c’est-à-dire régularité (uniformité) des événements dans la région d’étude.13 Le processus de production de carte de distance pour chaque image.14 Exemple du calcul de la carte de distance Euclidienne .15 Exemple du calcul de la transformation de distance.

En (a) : image binaire noir et blanc. En (b), il s’agit de la distance euclidienne de chaque pixel au pixel noir le plus proche. Les valeurs de distance est au carré de sorte que seules les valeurs entières sont stockées.16 Exemple du calcul de la carte de distance géodésique, résultat obtenu en appliquant la fonction ’geodesic’ dans le plugin ’geodesic distance map’ sous le logiciel ImageJ.17 ImageJ - logiciel d’analyse et de traitement d’image.1 Schéma de la structure d’une cellule.2 Illustration du calcul 8 relations RCC8 (DC, EC, PO, EQ, TPP, NTPP, TPPi, NTPPi) .3 Illustration du résultat de l’algorithme 2 en 2D. Des relations spatiales entre les objets S1 , S2 , ., Sn et entre ces objets et le domaine de recherche P sont présentés dans la table de relation.

Notre but est de produire aléatoirement ces objets dans le domaine de recherche P et satisfaire ces règles de relation.4 Comparaison deux méthodes de production d’un modèle spatial .5 Illustration du résultat de la fonction TPPi 3 calcul du domaine TPPi possible .6 Illustration de l’algorithme 4 : calcul du domaine DC possible .7 Étapes d’implémentation de l’algorithme 5.8 Illustration de l’algorithme 6 : calcul du domaine de distribution en se basant sur le paramètre de distribution α. 36 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Liste des figures vii 3.9 Illustration d’une étape d’implémentation de l’algorithme 7 pour produire un modèle agrégé (cluster). État initial : domaine de recherche P + un objet S1 existant, le but est de génerer un objet S2 qui est associé avec S1 , à l’extérieur de S1 .10 Scénario 1 : dans la modélisation de la structure d’une cellule, les vésicules S1 , S2 , ., Sn sont à l’intérieur de noyau N : le noyau est à l’intérieux de cellule P , les vésicules sont à l’intérieur de noyau et les vésicules sont disconnectés les uns aux autres. Si TPPi N , Si (DC, EC) Sj , Si TPPi P .11 Scénario 2 : dans la modélisation de la structure d’une cellule, les vésicules S1 , S2 , ., Sn sont à l’intérieur de cytoplasme : les vésicules sont à l’intérieur de la cellule P , l’extérieur du noyau N.

Si TPPi P , Si (DC, EC) Sj , Si DC N .12 Scénario 3 : dans la modélisation de la structure d’une cellule, les vésicules S1 , S2 , ., Sn sont à l’intérieur du cytoplasme P et à l’intérieur ou l’extérieur du noyau N. Si TPPi P , Si DC, EC Sj , Si DC N ou Si TPPi N .13 Scénarios 4 : dans la modélisation de la structure des cellules, la première étape du cancer du sein (voir la section 2., Sn , plusieurs cellules ont la connexion externe. Si EC Si+1 , Si TPPi P .14 Scénario 5 : dans la modélisation globale, les vésicules S1 , S2 , ., Sn sont distribués aléatoirement dans le domaine de recherche P. Si TPPi P , S Rdistribution ∈ {random} .15 Scénario 6 : dans la modélisation globale, les vésicules S1 , S2 , ., Sn sont distribués régulièrement.

(repulsion, uniform), chaque vésicule est le plus S loin possible des autres. Si TPPi P , Rdistribution ∈ {unif orm} .16 Scénario 7 : dans la modélisation globale, les vésicules S1 , S2 , ., Sn sont clusterisé (modèle agrégé). Il s’agit des centroids (des vésicules attirent l’attention des autres) et des autres ont été attirés par les centroids. Si S TPP P , Rdistribution ∈ {clustered} .17 Scénario 8 : dans la modélisation des protéins : les protéins A sont dis- tribués aléatoirement, les protéins B sont colocalisés avec les protéins A, B disjoint A.

Comment trouver la distribution des protéins B ? Rdistribution A B ∈ {random}, B DC A, A, B TPP P , Rdistribution ? .18 Scénario 9 : dans la modélisation des protéins : les protéins A sont dis- tribués aléatoirement, les protéins B sont colocalisés avec les protéins A, B et A se touchent. Comment trouver la distribution des protéins B ? A Rdistribution ∈ {random}, B EC A, A, B TPP P , Rdistribution B ? .19 Scénario 10 : des clusters en membrane, les vésicules S1 , S2 , ., Sn sont ont la connection intérieure du membrane. Le problème est comment génèrer un modèle satisfaisant ces règles spatiaux ? Si TPP P , Rdistribution S ∈ {clustered}.20 La conception globale des objets. Il s’agit de cinq objets, structures prin- cipaux : image, algorithme, request, mereo-topologie, structure.21 La conception globale des objets et des relations entre les objets.

Cette conception fait le lien entre les objets, strutures et répondre à la question comment cette connaissance structurelle et spatiale peut être utilisée pour guider l’interprétation d’images. 44 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Liste des figures viii 3.22 Implémentation du langage de description de l’organisation spatiale n3. Initialement, nous avons défini les ontologies, des règles, et des queries. Ensuite, l’exécution le logiciel EYE Engine sur ces fichiers n3, nous avons obtenu un fichier du résultat.

Après, nous avons utilisé un programe Java pour lire les structures dans le fichier du résultat n3 et obtenu des relations logiques. Enfin, nous avons exécuté le programe sur des images d’entrée et des requêtes, obtenu des images de sortie.1 L’interface du programme - un plugin ”3D Statistic” avec des options sous le logiciel ImageJ (2.2 Choisir l’option 3D Aggregated Pattern dans le plugin ”3D Statistic” sous le logiciel ImageJ (2.4), une fênetre pour saisir des paramètres d’entrée comme le nombre des clusters, la taille de la cellule.3 Résultat de génération d’un modèle spatial dans le scénario 3.