Tổng quan luận án

Chụp cắt lớp vi tính (Computed Tomography - CT) là một trong những kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh được ứng dụng phổ biến trong y tế nhờ chi phí hợp lý, tốc độ quét nhanh và khả năng tái tạo lát cắt ngang cơ thể với độ chính xác cao. Tuy nhiên, việc vận hành hệ thống CT đòi hỏi sử dụng bức xạ tia X, tiềm ẩn nguy cơ tổn thương gen và phát sinh ung thư cho bệnh nhân cũng như nhân viên y tế khi tiếp xúc với liều lượng cao. Nhằm giảm thiểu các rủi ro này, nguyên lý ALARA (As low as reasonably achievable) được áp dụng để hạ thấp liều chiếu tia X, tạo ra ảnh cắt lớp vi tính liều thấp (Low-Dose Computed Tomography - LDCT). Quá trình giảm liều bức xạ dẫn đến sự suy giảm số lượng phô-tôn ghi nhận tại đầu dò, làm gia tăng đáng kể nhiễu lượng tử và các yếu tố giả (artifacts), từ đó làm mờ ranh giới tổn thương, suy giảm độ tương phản và gây khó khăn cho công tác chẩn đoán bệnh học lâm sàng.

Bài toán khử nhiễu nhằm khôi phục ảnh có chất lượng tương đương ảnh CT liều thường quy (Normal-Dose Computed Tomography - NDCT) từ ảnh LDCT là một bài toán ngược phi tuyến phức tạp. Khi khử nhiễu ảnh CT, kỹ thuật xử lý phải đối mặt với các thách thức chính: bảo đảm tính đồng nhất ở các vùng phẳng; bảo toàn các đường biên không bị mờ; hạn chế mất mát các chi tiết kết cấu và chi tiết nhỏ (các cấu trúc hình học từ 3 đến 5 điểm ảnh như vi mạch máu, phế huyết quản, đường vân phổi, bờ tổn thương và khối u nhỏ); bảo toàn độ tương phản toàn cục; đồng thời không phát sinh các yếu tố giả mới.

Luận án xác định hai vấn đề nghiên cứu chính:

  • Vấn đề 1: Nghiên cứu kết hợp bộ lọc nhiễu truyền thống và phương pháp khử nhiễu dựa trên tập ảnh mẫu (theo miếng ảnh) trong việc khử nhiễu ảnh CT liều thấp.
  • Vấn đề 2: Nghiên cứu phát triển các phương pháp khử nhiễu dựa trên mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNN) vốn dùng cho các loại ảnh thông thường hoặc ảnh ra đa khẩu độ, để khử nhiễu ảnh CT liều thấp.

Mục tiêu nghiên cứu của luận án gồm:

  • Mục tiêu chung: Nghiên cứu đề xuất các phương pháp khử nhiễu ảnh CT liều thấp dựa trên việc khai thác thông tin từ tập ảnh CT cho trước.
  • Mục tiêu cụ thể 1: Nghiên cứu phát triển phương pháp khử nhiễu ảnh CT liều thấp kết hợp biểu diễn thưa và các bộ lọc truyền thống dựa trên tập hình ảnh chất lượng cao cho trước, nhằm loại bỏ nhiễu đồng thời bảo toàn tối đa các chi tiết nhỏ.
  • Mục tiêu cụ thể 2: Nghiên cứu áp dụng mạng nơ-ron tích chập CNN vào bài toán khử nhiễu ảnh CT liều thấp dựa trên tập dữ liệu lớn các cặp ảnh CT liều thấp và liều thường, nhằm tạo ra ảnh đầu ra có chất lượng tiệm cận chất lượng ảnh CT liều thường quy.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các phương pháp và mô hình xử lý hậu kỳ cho dữ liệu ảnh CT liều thấp; các kỹ thuật biểu diễn thưa, biến đổi phân tách tần số và các kiến trúc mạng nơ-ron tích chập sâu.
  • Phạm vi nghiên cứu: Tập trung vào khâu hậu xử lý trên miền ảnh đã được tái tạo (không can thiệp vào pha xử lý dữ liệu thô sinogram hay tái tạo lặp); thực nghiệm dựa trên cơ sở dữ liệu quốc tế "Low Dose CT Grand Challenge 2016" (cung cấp bởi Mayo Clinic, AAPM và NIH) gồm dữ liệu chụp vùng bụng và phổi của các bệnh nhân với độ dày lát cắt 3 mm ở mức liều chuẩn và mức liều giảm còn 25% (quarter-dose).

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Trong lĩnh vực nâng cao chất lượng ảnh CT liều thấp, các nghiên cứu trên thế giới được phân thành ba nhóm tiếp cận: (1) Xử lý trên dữ liệu thô (sinogram) trước khi dựng ảnh, (2) Xử lý lặp trong quá trình dựng ảnh, và (3) Hậu xử lý ảnh đã được dựng. Nhóm xử lý dữ liệu thô khó tiếp cận trên các dòng máy thương mại và dễ làm mờ biên ảnh; nhóm tái tạo lặp đòi hỏi chi phí tính toán rất lớn; do đó nhóm phương pháp hậu xử lý trên không gian ảnh dựng sẵn nhận được sự quan tâm rộng rãi nhờ tính linh hoạt và khả năng ứng dụng trực tiếp vào hệ thống chẩn đoán.

Tác giả luận án điểm lại các hướng nghiên cứu xử lý hậu kỳ chính:

  1. Các bộ lọc truyền thống và mô hình biến phân: Bộ lọc làm trơn tuyến tính Gauss làm mờ các đường biên giải phẫu [Hạn chế 1]; bộ lọc trung vị loại bỏ tốt nhiễu muối tiêu nhưng không bảo toàn biên tốt hơn lọc tuyến tính; phương pháp khuếch tán bất đẳng hướng của Perona & Malik (1990) bảo toàn biên thẳng nhưng không hiệu quả với đường biên cong; phương pháp biến phân toàn phần (Total Variation - TV) của Rudin, Osher & Fatemi (1992) hay Chambolle (2004) dẫn tới hiện tượng giả khối hoặc làm quá trơn (over-smoothing) ở các vùng có độ sáng biến đổi liên tục; phương pháp lọc song tuyến (Bilateral filtering) của Tomasi & Manduchi (1998) dễ tạo ra các yếu tố giả dạng hoạt hình ở vùng phẳng.
  2. Phương pháp khử nhiễu theo miếng ảnh (Patch-based): Phương pháp trung bình không cục bộ NLM của Buades và cộng sự (2005) khai thác tính dư thừa tự tương đồng nhưng khả năng giữ chi tiết nhỏ còn hạn chế; phương pháp K-SVD của Elad & Aharon (2006) dùng biểu diễn thưa và học từ điển thích nghi nhưng có xu hướng làm quá mịn [Hạn chế 2]; thuật toán BM3D của Dabov và cộng sự (2007) lọc kết hợp 3D cho kết quả tốt với nhiễu Gauss trắng nhưng vẫn làm trơn các vân kết cấu y tế.
  3. Phương pháp khai thác tập ảnh mẫu ngoài: Phương pháp NLM có tham chiếu ảnh NDCT ngoài của Trịnh Đình Hoàn và cộng sự (2016); mô hình mã hóa thưa không âm (Trịnh Đình Hoàn và cộng sự, 2014); mô hình Markov Random Field Denoising (MRFD) của Trịnh Đình Hoàn và cộng sự (2011) dựa trên kỹ thuật siêu phân giải của Freeman và cộng sự (2002). Nhược điểm của MRFD là các miếng ảnh tần số cao được lấy trực tiếp từ tập mẫu ngoài, tạo nên sự phụ thuộc cứng nhắc vào việc tập dữ liệu bắt buộc phải có các miếng ảnh ứng viên tương thích [Hạn chế 3].
  4. Phương pháp học sâu và mạng nơ-ron tích chập: Khởi đầu từ mạng CNN 4 lớp của Jain & Seung (2008) và mạng Perceptron đa lớp MLP của Burger và cộng sự (2012); các mạng chuyên biệt cho LDCT như RED-CNN của Chen và cộng sự (2017), WGAN-VGG của Yang và cộng sự (2018). Trong nhóm mô hình cho ảnh tự nhiên và ảnh phi y tế, luận án chú ý đến mạng FFDNet của Kai Zhang và cộng sự (2018) và mạng SAR-DRN dùng khử nhiễu ảnh ra đa khẩu độ tổng hợp của Guo và cộng sự (2021). Tuy nhiên, FFDNet giả định phân bố nhiễu Gauss toàn cục và dùng bản đồ nhiễu không phù hợp với đặc thù LDCT [Hạn chế 4], đồng thời hàm mất mát sai số trung bình bình phương (MSE) gây hiện tượng trơn quá mức [Hạn chế 5]; còn SAR-DRN có cấu trúc số lớp ít nhưng thiết kế ban đầu không chú trọng việc giữ các chi tiết nhỏ dạng tổn thương y sinh [Hạn chế 6].

Khoảng trống nghiên cứu được luận án lựa chọn giải quyết bao gồm:

  • Khắc phục sự lệ thuộc vào các miếng ảnh ứng viên cụ thể của phương pháp MRFD bằng cách xây dựng quy trình phân tách đa tần số và tái cấu trúc thông qua biểu diễn thưa, dung hòa giữa việc làm mịn vùng đồng nhất bằng bộ lọc và ước lượng chi tiết biên bằng từ điển thưa.
  • Khắc phục các hạn chế của mạng FFDNet và SAR-DRN khi chuyển giao sang ảnh LDCT bằng cách tái cấu trúc luồng dữ liệu, loại bỏ bản đồ nhiễu giả định, mở rộng trường nhận thức thông qua tích chập giãn có bước hạ mẫu/nâng mẫu, bổ sung lớp chuẩn hóa theo lô (Batch Normalization) và xây dựng hàm mất mát kết hợp độ đo thụ cảm thị giác VGG.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Luận án kết hợp hai hướng tiếp cận toán học và học máy thực nghiệm:

1. Khung lý thuyết biểu diễn thưa và phân tách tần số:

  • Biểu diễn thưa dựa trên nguyên lý một véc-tơ tín hiệu $\mathbf{x} \in \mathbb{R}^N$ có thể được xấp xỉ chính xác thông qua tổ hợp tuyến tính của một số rất ít các véc-tơ nguyên tử từ một từ điển $\mathbf{D} \in \mathbb{R}^{N \times K}$ ($K \ge N$): $\mathbf{x} \approx \mathbf{D}\boldsymbol{\alpha}$, trong đó véc-tơ hệ số $\boldsymbol{\alpha} \in \mathbb{R}^K$ có độ thưa cao, được tối ưu thông qua chuẩn $\ell_0$ hoặc chuẩn $\ell_1$.
  • Phân tách tần số: Ảnh gốc được phân rã thành ba thành phần tần số độc lập gồm tần số thấp ($I_L$), tần số trung bình ($I_M$) và tần số cao ($I_H$) bằng việc áp dụng các bộ lọc thông thấp 2D với các tần số cắt khác nhau. Thành phần tần số thấp phản ánh cấu trúc nền đồng nhất; các thành phần tần số trung bình và cao mang thông tin đường biên, gân mạch và tổn thương dạng nốt.

2. Khung lý thuyết mạng nơ-ron tích chập và mở rộng trường nhận thức:

  • Tích chập giãn (Dilated Convolution - Dconv): Sử dụng toán tử tích chập với các hệ số giãn nở $d > 1$ để mở rộng trường thụ cảm (receptive field) mà không làm tăng kích thước bộ lọc 2DConv ($3 \times 3$) và không làm tăng số lượng tham số tính toán.
  • Kỹ thuật tiền xử lý hạ mẫu (Downsampling) và hậu xử lý nâng mẫu (Upsampling): Phân tách một ảnh đầu vào thành 4 ảnh con kích thước giảm một nửa để mở rộng phạm vi bao phủ điểm ảnh của các lớp nơ-ron tiếp theo, sau đó tổng hợp ngược lại để tái tạo ảnh đầu ra cùng kích thước gốc.
  • Chuẩn hóa theo lô (Batch Normalization - BN): Đưa vào giữa các lớp tích chập và hàm kích hoạt phi tuyến (ReLU) nhằm giảm thiểu hiện tượng trôi dạt hiệp biến nội tại (internal covariate shift), gia tốc tốc độ hội tụ và ổn định hóa trọng số mạng.
  • Hàm mất mát kết hợp (Compound Loss): Thay vì sử dụng đơn thuần hàm tổn thất sai số trung bình bình phương $L_{\text{MSE}}$, mô hình sử dụng hàm mục tiêu: $$L = L_{\text{MSE}} + \lambda_p L_{\text{VGG}}$$ Trong đó $L_{\text{VGG}}$ là hàm mất mát thụ cảm tính toán sai số khoảng cách giữa các bản đồ đặc trưng trích xuất từ các lớp sâu của mạng VGG đã được huấn luyện sẵn, $\lambda_p = 0.1$ là hệ số điều tiết trọng số, giúp giảm hiện tượng làm mờ ảnh và bảo toàn kết cấu thị giác.

3. Nguồn dữ liệu và môi trường thực nghiệm:

  • Nguồn dữ liệu: Cơ sở dữ liệu "Low Dose CT Grand Challenge" (2016) gồm 2378 cặp ảnh CT liều thấp (1/4 liều) và liều thường quy tương ứng ở độ dày lát cắt 3 mm định dạng DICOM của 10 bệnh nhân. Dữ liệu huấn luyện được tạo từ 900 cặp ảnh của 6 bệnh nhân, cắt ngẫu nhiên thành hơn 600.000 cặp miếng ảnh nhỏ kích thước $64 \times 64$. Tập thử nghiệm độc lập gồm 300 cặp ảnh của 4 bệnh nhân còn lại, trong đó 150 ảnh được sử dụng để tính toán các chỉ số định lượng.
  • Công cụ và hạ tầng: Môi trường Ubuntu 20.04 LTS, thư viện PyTorch; trạm máy trạm CPU Intel Core i9-9900K @ 3.60GHz (8 lõi, 16 luồng), card đồ họa GPU NVIDIA GeForce RTX 3090, 64 GB RAM. Thuật toán tối ưu hóa Adam, kích thước lô (batch size) là 128.
  • Độ đo đánh giá: Tỷ số tín hiệu cực đại trên nhiễu (Peak Signal to Noise Ratio - PSNR), chỉ số tương đồng cấu trúc (Structural Similarity - SSIM), chỉ số tương đồng đặc trưng (Feature Similarity - FSIM), cùng sự thẩm định chuyên môn trực quan từ bác sĩ chẩn đoán hình ảnh thuộc Bệnh viện Trung ương Thái Nguyên.

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1. CƠ SỞ VÀ TỔNG QUAN

Chương 1 trình bày nguyên lý vật lý và toán học của hệ thống chụp cắt lớp vi tính. Ảnh CT được tái tạo thông qua các giai đoạn: phát tia X hình dẻ quạt quay quanh cơ thể, đo mức độ suy giảm năng lượng tại các đầu dò đối diện, số hóa tín hiệu thô thành ma trận dữ liệu bằng bộ chuyển đổi ADC, áp dụng phép biến đổi Radon và thuật toán chiếu ngược có lọc (Filtered Back-Projection - FBP với bộ lọc ramp) để khôi phục ảnh lát cắt ngang.

Các yếu tố chính chi phối chất lượng ảnh CT được phân tích cụ thể:

  • Hiện tượng mờ giải phẫu do chuyển động của bệnh nhân hoặc tham số lọc;
  • Trường quan sát (Field of View - FOV);
  • Các loại yếu tố giả (yếu tố giả do cứng hóa chùm tia, yếu tố giả kim loại, cử động bệnh nhân, lỗi cơ khí/phần mềm);
  • Nhiễu thị giác sinh ra từ bản chất lượng tử của phô-tôn tia X, quá trình truyền dẫn và mạch điện tử tương tự. Trong ảnh CT liều thường, nhiễu lượng tử mang đặc tính thống kê Poát-xông (Poisson); tuy nhiên đối với ảnh CT liều thấp, phân bố nhiễu chuyển hóa và được xấp xỉ bằng phân bố Gauss không đồng nhất phụ thuộc vị trí;
  • Các tham số vận hành phần cứng: hiệu suất đầu dò, ống chuẩn trực trước và sau bệnh nhân, dải quét, dòng điện ống phóng tia (mA), thời gian quét, điện áp đỉnh (kVp) và độ dày lát cắt.

Chương này cũng phân loại chi tiết các phương pháp khử nhiễu ảnh y tế hiện hữu (lọc tuyến tính, lọc trung vị, lọc song tuyến, mô hình biến phân TV, NLM, BM3D, K-SVD, MRFD và các mạng học sâu đầu tiên), làm rõ các ưu điểm và 6 điểm hạn chế căn bản của từng phương pháp khi áp dụng vào bảo toàn các tổn thương kích thước nhỏ trong ảnh CT liều thấp.

CHƯƠNG 2. KHỬ NHIỄU ẢNH CT LIỀU THẤP SỬ DỤNG BIỂU DIỄN THƯA

Chương 2 tập trung giải quyết bài toán khử nhiễu trong kịch bản dữ liệu mẫu và tài nguyên tính toán còn hạn chế, không yêu cầu cấu hình phần cứng lớn hay tập huấn luyện khổng lồ.

Xuất phát từ phương pháp liên quan MRFD vốn ghép nối trực tiếp các miếng ảnh tần số cao từ tập dữ liệu tham khảo, tác giả đề xuất hai phương pháp mới:

  1. Phương pháp FD-SC1 (Frequency Decomposition and Sparse Coding 1): Ảnh CT liều thấp được phân tách thành hai dải tần số thấp và cao. Dải tần thấp chứa thông tin nền được làm mịn bằng bộ lọc truyền thống; dải tần cao được tái tạo thông qua biểu diễn thưa dựa trên từ điển học từ các miếng ảnh mẫu chất lượng cao.
  2. Phương pháp FD-SC2 (Frequency Decomposition and Sparse Coding 2): Cải tiến cấu trúc phân rã thành ba dải tần riêng biệt gồm tần số thấp ($I_L$), tần số trung bình ($I_M$) và tần số cao ($I_H$) bằng các bộ lọc thông thấp Gauss hai chiều có tần số cắt xác định. Thành phần $I_L$ tiếp tục được khử nhiễu bằng bộ lọc thông thấp nhằm giữ tính đồng nhất; các thành phần $I_M$ và $I_H$ được chia thành các miếng ảnh kích thước nhỏ gối nhau và được ước lượng thông qua các từ điển biểu diễn thưa tương ứng.

Thực nghiệm trên các ảnh CT liều thấp mô phỏng và ảnh thực tế vùng phổi có tổn thương dạng nốt (tọa độ điểm ảnh $X=190, Y=394$) chứng minh FD-SC2 vượt trội hơn MRFD và FD-SC1 về cả hai chỉ số PSNR và SSIM.

Phương pháp Khả năng bảo tồn chi tiết nhỏ Đặc điểm thuật toán Mức độ phụ thuộc tập mẫu
MRFD Trung bình, phụ thuộc miếng có sẵn Chọn trực tiếp miếng ảnh tần số cao từ dữ liệu Rất cao (yêu cầu ứng viên tương thích tuyệt đối)
FD-SC1 Khá, giảm nhiễu nền tốt Phân rã 2 dải tần + mã hóa thưa tần số cao Trung bình (tổng hợp qua từ điển thưa)
FD-SC2 Tốt, ranh giới nốt tổn thương rõ nét Phân rã 3 dải tần ($I_L, I_M, I_H$) + từ điển thưa đa mức Thấp hơn (biểu diễn thưa thích nghi linh hoạt)

Về thời gian tính toán, Bảng 2.3 trong văn bản chỉ ra rằng phương pháp FD-SC2 tối ưu hóa cấu trúc tính toán ma trận thưa, mang lại tốc độ thực thi nhanh hơn so với MRFD trên cùng cấu hình thử nghiệm.

CHƯƠNG 3. KHỬ NHIỄU ẢNH CT LIỀU THẤP SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP

Chương 3 phát triển hai kiến trúc học sâu chuyên sâu nhằm giải quyết bài toán khử nhiễu khi có tập dữ liệu lớn các cặp ảnh LDCT-NDCT:

1. Phương pháp FD-VGG (phát triển trên nền tảng FFDNet):

  • Tác giả loại bỏ bản đồ mức nhiễu đầu vào (noise level map) trong cấu trúc FFDNet gốc vì nhiễu LDCT không tuân theo phân bố Gauss đồng nhất đơn giản;
  • Kiến trúc gồm 15 lớp tích chập Conv2d ($3 \times 3$). Lớp đầu vào nhận 4 ảnh con hạ mẫu (in = 4, out = 64); từ lớp L2 đến L14 duy trì 64 kênh đặc trưng kết hợp Batch Normalization và hàm kích hoạt ReLU; lớp L15 Conv2d đưa ra 4 ảnh con (in = 64, out = 4) trước khi tái tổ hợp thành ảnh kết quả;
  • Huấn luyện với hàm mất mát phối hợp $L_{\text{MSE}} + 0.1 \cdot L_{\text{VGG}}$.

2. Phương pháp DRN-LDCT (phát triển trên nền tảng SAR-DRN):

  • Kiến trúc gồm một tầng tiền xử lý hạ mẫu ảnh đầu vào thành 4 ảnh con kích thước $[H/2] \times [W/2]$, đưa vào mạng tích chập giãn dư (DRN) gồm 7 lớp tích chập lõi $3 \times 3$ với hệ số giãn nở lần lượt là 1, 2, 3, 4, 3, 2 và 1;
  • Tích hợp 2 đường kết nối tắt (skip connections) nối lớp L1 tới L3 và L4 tới L6;
  • Sử dụng Batch Normalization và ReLU tại các lớp trung gian;
  • Tầng hậu xử lý ghép nối 4 ảnh con đầu ra của lớp L7 để ước lượng nhiễu và yếu tố giả, sau đó kết hợp dư với ảnh đầu vào để khôi phục ảnh sạch;
  • Cơ chế tích chập giãn kết hợp hạ mẫu cho phép toán tử 2-DConv ở lớp L4 bao phủ trường nhận thức kích thước lên tới $14 \times 14$ trên ảnh đầu vào (so với $6 \times 6$ nếu không hạ mẫu), giúp bao quát ngữ cảnh không gian lớn mà không làm tăng tham số.

Dưới đây là bảng tổng hợp cấu hình chi tiết của 4 mạng nơ-ron tích chập được so sánh trong chương:

Lớp (Layer) RED-CNN WGAN-VGG (Generator) FD-VGG (Đề xuất) DRN-LDCT (Đề xuất)
L1 Conv2d+ReLU (in:1, out:96, k:5, s:1, p:0) Conv2d+ReLU (in:1, out:32, k:3, s:1, p:1) Conv2d+BN+ReLU (in:4, out:64, k:3, s:1, p:1) Conv2d+ReLU (in:4, out:64, k:3, d:1, s:1, p:1)
L2 Conv2d+ReLU (in:96, out:96, k:5, s:1, p:0) Conv2d+ReLU (in:32, out:32, k:3, s:1, p:1) Conv2d+BN+ReLU (in:64, out:64, k:3, s:1, p:1) Conv2d+ReLU (in:64, out:64, k:3, d:2, s:2, p:2)
L3 Conv2d+ReLU (in:96, out:96, k:5, s:1, p:0) Conv2d+ReLU (in:32, out:32, k:3, s:1, p:1) Conv2d+BN+ReLU (in:64, out:64, k:3, s:1, p:1) Conv2d+ReLU (in:64, out:64, k:3, d:3, s:1, p:3)
L4 Conv2d+ReLU (in:96, out:96, k:5, s:1, p:0) Conv2d+ReLU (in:32, out:32, k:3, s:1, p:1) Conv2d+BN+ReLU (in:64, out:64, k:3, s:1, p:1) Conv2d+ReLU (in:64, out:64, k:3, d:4, s:1, p:4)
L5 Conv2d+ReLU (in:96, out:96, k:5, s:1, p:0) Conv2d+ReLU (in:32, out:32, k:3, s:1, p:1) Conv2d+BN+ReLU (in:64, out:64, k:3, s:1, p:1) Conv2d+ReLU (in:64, out:64, k:3, d:3, s:1, p:3)
L6 ConvTranspose2d+ReLU (in:96, out:96, k:5) Conv2d+ReLU (in:32, out:32, k:3, s:1, p:1) Conv2d+BN+ReLU (in:64, out:64, k:3, s:1, p:1) Conv2d+ReLU (in:64, out:64, k:3, d:2, s:1, p:2)
L7 ConvTranspose2d+ReLU (in:96, out:96, k:5) Conv2d+ReLU (in:32, out:32, k:3, s:1, p:1) Conv2d+BN+ReLU (in:64, out:64, k:3, s:1, p:1) Conv2d+ReLU (in:64, out:4, k:3, d:1, s:1, p:1)
L8 ConvTranspose2d+ReLU (in:96, out:96, k:5) Conv2d+ReLU (in:32, out:1, k:3, s:1, p:1) Conv2d+BN+ReLU (in:64, out:64, k:3, s:1, p:1) (Không có)
L9-L14 L9-L10: ConvTranspose2d (in:96, out:1, k:5) (Không có) Conv2d+BN+ReLU (in:64, out:64, k:3, s:1, p:1) (Không có)
L15 (Không có) (Không có) Conv2d (in:64, out:4, k:3, s:1, p:1) (Không có)

Ghi chú trong bảng: k: kernel size, s: stride, p: padding, d: dilation rate, in: kênh đầu vào, out: kênh đầu ra.

Bảng so sánh dung lượng mô hình và thời gian tính toán trung bình trên ảnh kích thước $512 \times 512$ (Bảng 3.6):

Tiêu chí RED-CNN WGAN-VGG FD-VGG DRN-LDCT
Dung lượng mạng (MB) 1.75 — 2.0 0.75
Thời gian chạy GPU (s) 0.0047 — Ưu thế thời gian thực thi Nhanh, tương đương
Thời gian chạy CPU (s) 4.x — — Ưu thế vượt trội trên CPU

Về định lượng, trên tập thử nghiệm gồm 150 ảnh LDCT, DRN-LDCT và FD-VGG đạt điểm số PSNR, SSIM và FSIM tương đương hoặc nhỉnh hơn một chút so với RED-CNN, đồng thời vượt trội hoàn toàn so với BM3D, WGAN-VGG và FD-SC2.

Về mặt lâm sàng học, dựa trên thẩm định của bác sĩ chuyên khoa chẩn đoán hình ảnh đối với các ca bệnh có khối u gan và tổn thương giảm tỷ trọng nhỏ vùng bụng:

  • Ảnh khử nhiễu bằng RED-CNN bị hiện tượng làm mịn quá mức (waxy appearance) do hàm mất mát thuần MSE, khiến ranh giới tổn thương bị nhòe và xóa mờ các vi mạch máu gan.
  • Mạng WGAN-VGG giữ kết cấu khá tốt nhưng khả năng loại bỏ yếu tố giả kém do hàm mất mát đối kháng không phản ánh chính xác sai số điểm ảnh.
  • FD-VGG và DRN-LDCT bảo tồn xuất sắc đường bờ tổn thương gan, ranh giới ngấm thuốc rõ rệt, mạch máu sắc nét, nhu mô gan được làm mịn tự nhiên và đạt mức độ tiệm cận cao nhất với ảnh chuẩn NDCT.

Kết quả và những đóng góp mới

Luận án đã công bố 5 công trình khoa học (gồm các bài báo trên tạp chí quốc tế ISI/Scopus như Signal, Image and Video Processing, tạp chí REV Journal on Electronics and Communications, và các kỷ yếu hội nghị quốc tế IEEE ATC, NICS, APCCAS).

Những đóng góp mới về mặt khoa học và kỹ thuật của luận án bao gồm:

  1. Đóng góp về kết hợp biểu diễn thưa và bộ lọc truyền thống (Chương 2):

    • Đề xuất giải pháp phân tách ảnh CT liều thấp thành các thành phần tần số độc lập (thấp, trung bình, cao).
    • Tận dụng thế mạnh của bộ lọc truyền thống để làm mịn vùng nền đồng nhất ở tần số thấp, đồng thời áp dụng biểu diễn thưa với từ điển học từ tập ảnh mẫu ngoài để tái cấu trúc chính xác các thành phần tần số trung bình và cao.
    • Giải quyết triệt để sự phụ thuộc cứng nhắc vào tập ảnh ứng viên của mô hình MRFD tiền nhiệm, bảo tồn tốt các chi tiết giải phẫu nhỏ dạng nốt tổn thương và vi mạch.

  2. Đóng góp về cải tiến cấu trúc mạng nơ-ron tích chập và hàm mục tiêu (Chương 3):

    • Đối với FD-VGG: Đề xuất loại bỏ bản đồ mức nhiễu của mạng FFDNet để thích ứng với đặc tính nhiễu không thuần nhất của ảnh LDCT; tích hợp hàm mất mát thụ cảm VGG kết hợp MSE giúp ảnh đầu ra khắc phục hiện tượng trơn mờ quá mức.
    • Đối với DRN-LDCT: Cải tiến cấu trúc mạng SAR-DRN bằng việc bổ sung tầng tiền xử lý hạ mẫu và hậu xử lý nâng mẫu, kết hợp tích chập giãn với tỷ lệ giãn nở đối xứng (1, 2, 3, 4, 3, 2, 1) và bổ sung các khối chuẩn hóa theo lô (BN). Cải tiến này giúp mở rộng trường nhận thức lên gấp hơn 2 lần mà không cần tăng kích thước bộ lọc hay số tầng nơ-ron, giúp mô hình đạt dung lượng siêu nhẹ (chỉ 0.75 MB), xử lý hiệu quả trên CPU.
    • Kết quả thực tiễn y học: Các phương pháp đề xuất chứng minh việc ứng dụng CNN cho phép giảm liều lượng phóng xạ tia X xuống chỉ còn 25% (quarter-dose) so với liều thường quy tiêu chuẩn mà chất lượng hình ảnh chẩn đoán bệnh học gần như không có sự suy giảm.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Văn bản luận án nêu rõ các hạn chế hiện tại và đề xuất hướng phát triển tiếp theo:

  • Đối với nhóm phương pháp biểu diễn thưa (Chương 2): Hạn chế nằm ở việc các tham số phân tách tần số còn cố định theo các tần số cắt tiền định; hướng nghiên cứu tiếp theo là phát triển kỹ thuật phân tách dải tần một cách thích nghi tự động theo từng đặc tính ảnh đầu vào.
  • Đối với nhóm phương pháp mạng nơ-ron tích chập (Chương 3): Các mô hình hiện tại xử lý dựa trên dữ liệu miếng ảnh độc lập; hướng phát triển tiếp theo là khai thác cơ chế tự chú ý (self-attention) nhằm tăng cường năng lực liên kết thông tin ngữ cảnh toàn cục và bảo toàn chi tiết nhỏ; đồng thời nghiên cứu tích hợp sâu các tri thức giải phẫu học và bệnh lý học trực tiếp từ chuyên gia y tế vào quá trình định hướng huấn luyện mạng.

Giá trị tham khảo

Luận án mang lại giá trị tham khảo học thuật và ứng dụng thực tiễn trong các phạm vi cụ thể:

  • Đối với nghiên cứu sinh và học viên sau đại học: Cung cấp tài liệu tổng quan toàn diện về lý thuyết nhiễu CT, phép biến đổi Radon, cơ chế FBP và hệ thống phân loại các phương pháp khử nhiễu từ truyền thống đến học sâu hiện đại;
  • Đối với kỹ sư phát triển phần mềm thiết bị y tế: Kiến trúc DRN-LDCT với dung lượng 0.75 MB và khả năng xử lý nhanh trên CPU là một giải pháp trực tiếp cho việc nhúng thuật toán vào các hệ thống máy quét CT thế hệ cũ hoặc các thiết bị đầu cuối bị hạn chế về năng lực xử lý phần cứng GPU;
  • Đối với các nhà hoạch định quy trình an toàn bức xạ và bác sĩ chẩn đoán hình ảnh: Luận án cung cấp cơ sở thực nghiệm khẳng định tính khả thi của việc giảm 75% liều chiếu tia X (chỉ dùng 25% liều tiêu chuẩn) mà vẫn giữ nguyên độ sắc nét của bờ tổn thương gan, khối u phổi và cấu trúc vi mạch máu, góp phần thúc đẩy ứng dụng nguyên lý ALARA trong lâm sàng.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao trong phương pháp FD-VGG, tác giả lại đề xuất loại bỏ bản đồ mức nhiễu (noise level map) vốn có của mạng gốc FFDNet?
Mạng FFDNet gốc được thiết kế cho bài toán khử nhiễu ảnh tự nhiên, giả định mức nhiễu trên toàn bộ ảnh là nhiễu Gauss trắng đồng nhất và đưa bản đồ nhiễu vào như một kênh đầu vào phụ để điều khiển mức độ làm mịn. Tuy nhiên, trong ảnh CT liều thấp, nhiễu là tổ hợp phức tạp của nhiễu lượng tử Poát-xông và nhiễu điện tử, biểu hiện dưới dạng phân bố Gauss không đồng nhất phụ thuộc chặt chẽ vào vị trí không gian và mật độ suy giảm mô. Việc ép buộc một bản đồ nhiễu đồng nhất không phản ánh đúng bản chất vật lý của ảnh LDCT, do đó việc loại bỏ bản đồ này giúp cấu trúc mạng dễ dàng học trực tiếp ánh xạ phi tuyến từ các cặp dữ liệu ảnh ${ \text{LDCT}, \text{NDCT} }$.

2. Tầng tiền xử lý hạ mẫu và hậu xử lý nâng mẫu trong mạng DRN-LDCT đóng vai trò kỹ thuật gì trong việc mở rộng trường nhận thức?
Toán tử tiền xử lý phân tách ảnh đầu vào thành 4 ảnh con kích thước $[H/2] \times [W/2]$. Nhờ bước hạ mẫu này, một bộ lọc tích chập giãn kích thước $3 \times 3$ với tỷ lệ giãn nở $d$ tại các lớp trung gian sẽ bao phủ một vùng không gian thực tế trên ảnh gốc lớn gấp đôi so với khi không có bước hạ mẫu. Cụ thể tại lớp L4, toán tử tích chập giãn có thể bao phủ vùng điểm ảnh kích thước lên tới $14 \times 14$ trên ảnh đầu vào, cho phép mạng tổng hợp thông tin ngữ cảnh từ các điểm ảnh ở khoảng cách xa mà không phải mở rộng kích thước lõi tích chập hay xếp chồng quá nhiều tầng nơ-ron.

3. Tập dữ liệu thực nghiệm phục vụ huấn luyện và kiểm thử các mô hình CNN trong luận án được xây dựng từ nguồn nào và cấu hình ra sao?
Dữ liệu được trích xuất từ cơ sở dữ liệu mở "Low Dose CT Grand Challenge 2016" (do AAPM, Mayo Clinic và NIH tổ chức) gồm các ảnh quét CT lát cắt dày 3 mm định dạng DICOM của 10 bệnh nhân. Tác giả chọn ngẫu nhiên 900 cặp ảnh liều đủ và liều 1/4 của 6 bệnh nhân để tạo hơn 600.000 cặp miếng ảnh kích thước $64 \times 64$ phục vụ huấn luyện mạng. Quá trình kiểm định và đánh giá định lượng được thực hiện độc lập trên 300 cặp ảnh của 4 bệnh nhân còn lại (tính toán chi tiết trên 150 ảnh thử nghiệm).

4. Đánh giá chuyên môn của bác sĩ chẩn đoán hình ảnh đối với ảnh tái tạo từ mô hình DRN-LDCT so với mô hình RED-CNN thể hiện điểm khác biệt gì?
Mô hình RED-CNN chỉ sử dụng hàm mất mát sai số trung bình bình phương (MSE) nên tạo ra ảnh bị làm mịn quá mức (waxy appearance), khiến đường bờ của các mạch máu vùng gan vẫn còn nhiễu hoặc bị mờ nhòe, gây khó khăn cho việc nhận diện ranh giới ngấm thuốc của khối u. Ngược lại, mô hình đề xuất DRN-LDCT kết hợp hàm mất mát thụ cảm VGG và trường nhận thức mở rộng giúp nhu mô gan được làm mịn đồng nhất nhưng đường bờ mạch máu và bờ tổn thương khối u giảm tỷ trọng vẫn sắc nét, rõ ràng, đạt chất lượng quan sát tiệm cận với ảnh liều thường NDCT.

5. Điểm mạnh nổi bật về mặt tài nguyên tính toán của kiến trúc mạng DRN-LDCT so với các mạng nơ-ron tích chập khác trong thực nghiệm là gì?
Theo số liệu Bảng 3.6 của luận án, DRN-LDCT có dung lượng tệp trọng số chỉ 0.75 MB, nhỏ hơn đáng kể so với RED-CNN (1.75 MB) và FD-VGG (2.0 MB). Nhờ thiết kế 7 lớp tích chập giãn gọn nhẹ kết hợp với cơ chế hạ mẫu điểm ảnh, DRN-LDCT đạt ưu thế vượt trội về thời gian khử nhiễu khi chạy trên bộ vi xử lý trung tâm (CPU), rất thích hợp để tích hợp trên các hệ thống y tế có phần cứng hạn chế mà vẫn bảo đảm độ chính xác khử nhiễu tương đương hoặc nhỉnh hơn các mô hình dung lượng lớn.

Kết luận

Luận án của nghiên cứu sinh Nguyễn Thành Trung đã giải quyết bài toán nâng cao chất lượng ảnh cắt lớp vi tính liều thấp thông qua hai hướng tiếp cận kết hợp biểu diễn thưa đa dải tần và tối ưu hóa kiến trúc mạng nơ-ron tích chập sâu. Bằng việc đề xuất các mô hình phân tách tần số FD-SC2 cùng các kiến trúc mạng FD-VGG và DRN-LDCT tích hợp hàm mất mát thụ cảm và trường nhận thức mở rộng, nghiên cứu đã khắc phục hiệu quả hiện tượng làm trơn quá mức và bảo toàn xuất sắc các chi tiết tổn thương giải phẫu nhỏ. Kết quả thực nghiệm và đánh giá y khoa khẳng định các giải pháp đề xuất cho phép giảm liều bức xạ tia X xuống 25% so với mức thường quy mà vẫn đảm bảo độ tin cậy hình ảnh phục vụ chẩn đoán bệnh học lâm sàng. Công trình đóng góp hệ thống phương pháp luận hoàn chỉnh từ xử lý toán học thưa đến mô hình học máy ứng dụng cho ngành công nghệ kỹ thuật điện tử - viễn thông và kỹ thuật y sinh.