Nghiên Cứu Xử Lý Ảnh SPECT Tim Trong Hỗ Trợ Chẩn Đoán Bệnh Động Mạch Vành

• Tác giả: Nguyễn Thành Trung
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thái Hà
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử
• Đề tài: Nghiên Cứu Xử Lý Ảnh SPECT Tim Hỗ Trợ Chẩn Đoán Bệnh Động Mạch Vành
• Loại tài liệu: Luận Án Tiến Sĩ
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP XẠ HÌNH TƯỚI MÁU CƠ TIM BẰNG MÁY SPECT VÀ KỸ THUẬT HỌC SÂU
• 1.1. Bệnh lý động mạch vành
• 1.2. Giải phẫu tim và bệnh lý mạch vành
• 1.3. Các phương pháp chẩn đoán bệnh mạch vành
• 1.4. Xạ hình tưới máu cơ tim bằng máy SPECT
• 1.5. Nguyên lý của phương pháp chụp xạ hình tưới máu cơ tim
• 1.6. Giá trị của phương pháp xạ hình tưới máu cơ tim bằng máy SPECT
• 1.7. Các yếu tố ảnh hưởng tới độ chính xác kết quả chẩn đoán
• 1.8. Giải pháp xử lý ảnh SPECT tim trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh động mạch vành
• 1.8.1. Tình hình nghiên cứu các giải pháp trong nước
• 1.8.2. Tình hình nghiên cứu các giải pháp ngoài nước
• 1.8.3. Nhận xét, đánh giá các giải pháp đã khảo sát và đề xuất giải pháp của tác giả
• 1.9. Kỹ thuật học sâu
• 1.10. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG BỘ CƠ SỞ DỮ LIỆU SPECT TIM
• 2.1. Vấn đề nghiên cứu
• 2.2. Quy trình thu thập dữ liệu
• 2.2.1. Cơ sở y học hạt nhân tiến hành thu thập dữ liệu
• 2.2.2. Quy trình xạ hình tưới máu cơ tim
• 2.2.3. Quy trình thực hành theo từng vị trí
• 2.2.4. Quy trình thực hiện kỹ thuật xạ hình tưới máu cơ tim bằng máy SPECT
• 2.3. Tiêu chuẩn loại trừ mẫu
• 2.4. Quy trình xử lý, chuẩn hoá dữ liệu
• 2.4.1. Quy trình chuẩn hoá dữ liệu hình ảnh
• 2.4.2. Quy trình chuẩn hoá dữ liệu thông tin lâm sàng
• 2.4.3. Quy trình gắn nhãn dữ liệu
• 2.5. Xây dựng các tính năng bộ cơ sở dữ liệu
• 2.6. Phân bố dữ liệu, cỡ mẫu nghiên cứu
• 2.7. Nhận xét, đánh giá bộ cơ sở dữ liệu
• 2.8. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG BỘ LỌC NHIỄU SUY GIẢM SỬ DỤNG MẠNG DEEP LEARNING
• 3.1. Vấn đề nghiên cứu
• 3.2. Xây dựng mô hình lọc nhiễu suy giảm cho ảnh SPECT MPI
• 3.2.1. Các mô hình CAE, GAN, U-net
• 3.2.2. Dữ liệu thử nghiệm
• 3.3. Đề xuất mô hình 3D Convolutional Auto-Encoder (3D-CAE) trong hiệu chỉnh nhiễu suy giảm
• 3.3.1. Mô hình đề xuất
• 3.3.2. Thử nghiệm và kết quả
• 3.4. Đề xuất mô hình 3DUnet-GAN hiệu chỉnh nhiễu suy giảm
• 3.4.1. Mô hình đề xuất
• 3.4.2. Hàm mục tiêu
• 3.4.3. Thiết lập thử nghiệm
• 3.4.4. Kết quả thử nghiệm mô hình
• 3.4.5. Kết quả thực nghiệm
• 3.5. Kết luận chương 3
• 4. CHƯƠNG 4: PHÁT TRIỂN GIẢI PHÁP HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH MẠCH VÀNH
• 4.1. Vấn đề nghiên cứu
• 4.2. Đề xuất giải pháp hỗ trợ chẩn đoán nâng cao chất lượng hình ảnh cho các máy SPECT thông thường
• 4.2.1. Thu thập dữ liệu thực nghiệm
• 4.2.2. Hiệu chỉnh suy giảm bằng mô hình 3D Unet GAN
• 4.2.3. Tập dữ liệu
• 4.2.4. Phương pháp thực nghiệm
• 4.2.5. Kết quả thực nghiệm
• 4.3. Đề xuất giải pháp hỗ trợ ra quyết định chẩn đoán
• 4.3.1. Cơ sở dữ liệu
• 4.3.2. Mô hình chẩn đoán
• 4.3.3. Thử nghiệm và kết quả
• 4.4. Kết luận chương 4
• KẾT LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ
• DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
• DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• MỞ ĐẦU
• 0.1. Lý do chọn đề tài, mục đích nghiên cứu

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Xử Lý Ảnh SPECT Tim Bệnh Mạch Vành

Bệnh tim mạch, đặc biệt là bệnh động mạch vành, đang là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong và tàn phế trên toàn cầu. Tại Việt Nam, tình hình cũng không mấy khả quan khi số ca tử vong do bệnh tim mạch chiếm tỷ lệ đáng kể. Xạ hình tưới máu cơ tim (SPECT tim) là một phương pháp chẩn đoán không xâm lấn, có độ nhạy và độ đặc hiệu cao trong việc phát hiện bệnh thiếu máu cơ tim cục bộ. Tuy nhiên, kỹ thuật này đòi hỏi sự chuẩn xác ở nhiều khâu, từ chuẩn bị dược chất phóng xạ đến xử lý và đọc kết quả hình ảnh. Các yếu tố như nhiễu suy giảm và sai sót chủ quan của bác sĩ có thể ảnh hưởng lớn đến độ chính xác của chẩn đoán. Do đó, việc nghiên cứu và phát triển các giải pháp xử lý ảnh SPECT để cải thiện chất lượng hình ảnh và hỗ trợ chẩn đoán là vô cùng cần thiết.

1.1. Tầm quan trọng của SPECT tim trong chẩn đoán bệnh mạch vành

SPECT tim đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá tưới máu cơ tim và phát hiện các vùng cơ tim bị thiếu máu do bệnh động mạch vành. Phương pháp này giúp bác sĩ xác định mức độ tổn thương và đưa ra quyết định điều trị phù hợp. Theo thống kê tại Hoa Kỳ, mỗi năm có khoảng 7 triệu lượt bệnh nhân được chụp SPECT tim, cho thấy đây là một kỹ thuật được ứng dụng rộng rãi.

1.2. Các thách thức trong chẩn đoán bệnh mạch vành bằng SPECT tim

Mặc dù SPECT tim có nhiều ưu điểm, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức. Nhiễu suy giảm do sự hấp thụ và tán xạ của tia photon trong cơ thể có thể làm giảm chất lượng hình ảnh. Ngoài ra, sai sót chủ quan của bác sĩ trong quá trình đọc kết quả cũng có thể dẫn đến chẩn đoán không chính xác. Các yếu tố này cần được giải quyết để nâng cao độ tin cậy của SPECT tim.

II. Giải Pháp Học Sâu Xử Lý Nhiễu Ảnh SPECT Tim Hiệu Quả

Để giải quyết vấn đề nhiễu suy giảm và hỗ trợ chẩn đoán, các giải thuật học sâu đang nổi lên như một giải pháp đầy tiềm năng. Tuy nhiên, để huấn luyện và đánh giá hiệu quả của các mô hình học sâu, cần có một tập dữ liệu lớn và đáng tin cậy. Các nghiên cứu hiện tại về trí tuệ nhân tạo trong tim mạch hạt nhân còn hạn chế về số lượng mẫu và nguồn gốc dữ liệu. Hơn nữa, nhiều tập dữ liệu sử dụng các biến chức năng và tham số định lượng, chưa tận dụng được khả năng trích xuất đặc trưng tự động từ hình ảnh của học sâu. Do đó, việc xây dựng một bộ cơ sở dữ liệu SPECT tim đặc trưng cho người Việt Nam là vô cùng quan trọng.

2.1. Tiềm năng của học sâu trong xử lý ảnh SPECT tim

Học sâu có khả năng tự động trích xuất các đặc trưng quan trọng từ hình ảnh SPECT tim, giúp cải thiện độ chính xác của chẩn đoán. Các mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN) có thể được sử dụng để lọc nhiễu, tăng cường độ tương phản và phân loại bệnh nhân có tổn thương hay không.

2.2. Xây dựng cơ sở dữ liệu SPECT tim đặc trưng cho người Việt

Việc xây dựng một cơ sở dữ liệu SPECT tim lớn và đáng tin cậy cho người Việt Nam là một thách thức lớn. Kỹ thuật xạ hình tưới máu cơ tim đòi hỏi trang thiết bị hiện đại và đội ngũ chuyên gia có kinh nghiệm. Tuy nhiên, việc có một cơ sở dữ liệu riêng sẽ giúp các nhà nghiên cứu phát triển các giải pháp xử lý ảnh SPECT phù hợp với đặc điểm của bệnh nhân Việt Nam.

2.3. Các bước xây dựng cơ sở dữ liệu SPECT tim chất lượng cao

Để xây dựng một cơ sở dữ liệu SPECT tim chất lượng cao, cần tuân thủ các quy trình nghiêm ngặt. Các quy trình này bao gồm thu thập dữ liệu, xử lý và chuẩn hóa dữ liệu, gắn nhãn dữ liệu và xây dựng các tính năng của bộ dữ liệu. Dữ liệu bệnh nhân cần được thu thập từ các trung tâm y học hạt nhân uy tín, tuân thủ các quy trình thực hành chuẩn.

III. Phương Pháp Lọc Nhiễu Suy Giảm Ảnh SPECT Tim Không CT

Luận án này tập trung vào việc đề xuất một giải pháp lọc nhiễu suy giảm mà không cần sử dụng máy CT, tận dụng được các máy SPECT thông thường. Giải pháp này dựa trên các mô hình học sâu, đặc biệt là mạng tự mã hóa tích chập (CAE) và mạng đối kháng sinh (GAN). Các mô hình này được huấn luyện trên bộ dữ liệu SPECT tim đã được xây dựng, với mục tiêu giảm thiểu nhiễu suy giảm và cải thiện chất lượng hình ảnh. Việc loại bỏ nhiễu suy giảm giúp cải thiện độ chính xác của việc đánh giá tưới máu cơ tim.

3.1. Mô hình 3D Convolutional Auto Encoder 3D CAE lọc nhiễu

Mô hình 3D-CAE được đề xuất để hiệu chỉnh nhiễu suy giảm trong ảnh SPECT MPI. Mô hình này sử dụng các lớp tích chập 3D để trích xuất các đặc trưng không gian từ hình ảnh, sau đó tái tạo lại hình ảnh với nhiễu suy giảm đã được giảm thiểu. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình 3D-CAE có khả năng cải thiện đáng kể chất lượng hình ảnh.

3.2. Mô hình 3DUnet GAN hiệu chỉnh nhiễu suy giảm SPECT tim

Mô hình 3DUnet-GAN là một cải tiến so với 3D-CAE, sử dụng kiến trúc U-net kết hợp với mạng đối kháng sinh để tạo ra hình ảnh SPECT tim có chất lượng cao hơn. Mô hình này được huấn luyện để phân biệt giữa hình ảnh thật và hình ảnh được tạo ra, từ đó cải thiện khả năng loại bỏ nhiễu suy giảm.

3.3. So sánh hiệu quả của 3D CAE và 3DUnet GAN

Cả hai mô hình 3D-CAE và 3DUnet-GAN đều cho thấy tiềm năng trong việc lọc nhiễu suy giảm ảnh SPECT tim. Tuy nhiên, 3DUnet-GAN có xu hướng tạo ra hình ảnh sắc nét hơn và ít nhiễu hơn so với 3D-CAE. Việc lựa chọn mô hình phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của từng ứng dụng.

IV. Giải Pháp Hỗ Trợ Chẩn Đoán Bệnh Mạch Vành Từ Ảnh SPECT

Ngoài việc lọc nhiễu, luận án còn đề xuất một giải pháp hỗ trợ chẩn đoán bệnh mạch vành dựa trên ảnh SPECT tim. Giải pháp này sử dụng các mô hình học sâu để phân loại bệnh nhân có tổn thương hay không, giúp bác sĩ đưa ra quyết định chẩn đoán chính xác hơn. Giải pháp này có thể được tích hợp vào các hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bằng máy tính (CADx), giúp giảm thiểu sai sót chủ quan và nâng cao hiệu quả làm việc của bác sĩ.

4.1. Thu thập dữ liệu thực nghiệm cho giải pháp hỗ trợ chẩn đoán

Để xây dựng một giải pháp hỗ trợ chẩn đoán hiệu quả, cần thu thập một tập dữ liệu thực nghiệm lớn và đa dạng. Dữ liệu này bao gồm ảnh SPECT tim của bệnh nhân có và không có bệnh mạch vành, cùng với các thông tin lâm sàng liên quan. Dữ liệu cần được chuẩn hóa và gắn nhãn một cách cẩn thận để đảm bảo chất lượng của mô hình học sâu.

4.2. Hiệu chỉnh suy giảm bằng mô hình 3D Unet GAN cải thiện chẩn đoán

Việc hiệu chỉnh suy giảm bằng mô hình 3D Unet GAN có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của giải pháp hỗ trợ chẩn đoán. Hình ảnh SPECT tim sau khi được lọc nhiễu sẽ rõ nét hơn, giúp mô hình học sâu dễ dàng nhận diện các vùng cơ tim bị tổn thương.

4.3. Đề xuất mô hình chẩn đoán bệnh mạch vành từ ảnh SPECT tim

Mô hình chẩn đoán được đề xuất sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) để phân tích ảnh SPECT tim và đưa ra dự đoán về khả năng bệnh nhân mắc bệnh mạch vành. Mô hình này được huấn luyện trên tập dữ liệu thực nghiệm đã được thu thập, với mục tiêu đạt được độ chính xác cao nhất có thể.

V. Ứng Dụng Thực Tế Kết Quả Nghiên Cứu SPECT Tim Mạch Vành

Các kết quả nghiên cứu trong luận án này có thể được ứng dụng vào thực tế để cải thiện quy trình chẩn đoán bệnh mạch vành bằng SPECT tim. Giải pháp lọc nhiễu suy giảm có thể được tích hợp vào các máy SPECT hiện có, giúp nâng cao chất lượng hình ảnh mà không cần đầu tư thêm máy CT. Giải pháp hỗ trợ chẩn đoán có thể được sử dụng để hỗ trợ bác sĩ trong quá trình đọc kết quả, giảm thiểu sai sót và tăng cường độ tin cậy của chẩn đoán. Các kết quả nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện sức khỏe tim mạch của cộng đồng.

5.1. Tích hợp giải pháp lọc nhiễu vào máy SPECT hiện có

Giải pháp lọc nhiễu suy giảm dựa trên học sâu có thể được tích hợp vào các máy SPECT hiện có thông qua phần mềm. Việc này giúp nâng cao chất lượng hình ảnh mà không cần thay thế phần cứng, tiết kiệm chi phí và thời gian.

5.2. Triển khai giải pháp hỗ trợ chẩn đoán tại các bệnh viện

Giải pháp hỗ trợ chẩn đoán có thể được triển khai tại các bệnh viện và trung tâm y tế để hỗ trợ bác sĩ trong quá trình đọc kết quả SPECT tim. Giải pháp này có thể cung cấp các thông tin hữu ích, giúp bác sĩ đưa ra quyết định chẩn đoán chính xác và nhanh chóng hơn.

5.3. Đánh giá hiệu quả của các giải pháp trong thực tế

Để đánh giá hiệu quả của các giải pháp trong thực tế, cần tiến hành các nghiên cứu lâm sàng trên một số lượng lớn bệnh nhân. Các nghiên cứu này sẽ giúp xác định mức độ cải thiện về độ chính xác chẩn đoán và tác động của các giải pháp đến quy trình làm việc của bác sĩ.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Nghiên Cứu SPECT Tim Tương Lai

Luận án đã trình bày một nghiên cứu toàn diện về xử lý ảnh SPECT tim trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh mạch vành. Các kết quả nghiên cứu cho thấy tiềm năng to lớn của học sâu trong việc cải thiện chất lượng hình ảnh và hỗ trợ chẩn đoán. Trong tương lai, các nghiên cứu có thể tập trung vào việc phát triển các mô hình học sâu phức tạp hơn, tích hợp thêm các thông tin lâm sàng và di truyền để tạo ra các giải pháp chẩn đoán cá nhân hóa. Ngoài ra, việc xây dựng các bộ cơ sở dữ liệu SPECT tim lớn hơn và đa dạng hơn là rất quan trọng để thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực này.

6.1. Tóm tắt các đóng góp chính của luận án

Luận án đã đóng góp vào lĩnh vực xử lý ảnh SPECT tim thông qua việc xây dựng một bộ cơ sở dữ liệu SPECT tim đặc trưng cho người Việt Nam, đề xuất các giải pháp lọc nhiễu suy giảm dựa trên học sâu và phát triển một giải pháp hỗ trợ chẩn đoán bệnh mạch vành.

6.2. Các hướng nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực SPECT tim

Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phát triển các mô hình học sâu phức tạp hơn, tích hợp thêm các thông tin lâm sàng và di truyền để tạo ra các giải pháp chẩn đoán cá nhân hóa. Ngoài ra, việc xây dựng các bộ cơ sở dữ liệu SPECT tim lớn hơn và đa dạng hơn là rất quan trọng để thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực này.

6.3. Tầm quan trọng của hợp tác trong nghiên cứu SPECT tim

Để đạt được những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực SPECT tim, cần có sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhà nghiên cứu, bác sĩ và kỹ sư. Sự hợp tác này sẽ giúp chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm và dữ liệu, từ đó thúc đẩy sự phát triển của các giải pháp chẩn đoán và điều trị bệnh mạch vành hiệu quả hơn.