Phân Đoạn Ảnh MRI Não 3D Tụ Động và Trợ Giúp Chẩn Đoán Bệnh Alzheimer

• Tác giả: Trần Anh Tuấn
• Người hướng dẫn: TS. Phạm Thế Bảo
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. HCM
• Chuyên ngành: Cơ sở toán cho tin học
• Đề tài: Phân Đoạn Ảnh MRI Não 3D và Trợ Giúp Chẩn Đoán Bệnh Alzheimer
• Loại tài liệu: luận án
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU BÀI TOÁN
• 1.1. ĐỘNG CƠ NGHIÊN CỨU
• 1.2. BÀI TOÁN PHÂN VÙNG CÁC CHẤT TRONG NÃO VÀ HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH
• 1.3. MỤC TIÊU VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.4. CÁC ĐÓNG GÓP CHÍNH CỦA LUẬN ÁN
• 1.5. BỐ CỤC CỦA LUẬN ÁN
• 2. CHƯƠNG 2: PHÂN VÙNG NÃO TỪ ẢNH NÃO TRÊN MRI 3 CHIỀU
• 2.1. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU PHÂN VÙNG NÃO
• 2.2. CÁC THUẬT TOÁN CHO BÀI TOÁN PHÂN VÙNG NÃO
• 2.2.1. Thuật toán Otsu
• 2.2.2. Thuật toán Fast Marching
• 2.3. PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT PHÂN VÙNG NÃO
• 2.3.1. Phân vùng não bằng phương pháp Adaptive Region Growing
• 2.3.2. Phân vùng não bằng phương pháp Adaptive Fast Marching
• 2.4. KẾT CHƯƠNG
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN VÙNG CHẤT TRẮNG, CHẤT XÁM, VÀ DỊCH NÃO TỦY
• 3.1. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU PHÂN VÙNG BA CHẤT TRONG NÃO
• 3.2. CÁC THUẬT TOÁN TRONG BÀI TOÁN PHÂN VÙNG CÁC CHẤT TRONG NÃO
• 3.2.1. Mô hình U-Net
• 3.2.2. Gaussian Mixture Model
• 3.3. PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT PHÂN VÙNG CÁC CHẤT TRONG NÃO
• 3.3.1. Phân vùng các chất trong não sử dụng B-UNet
• 3.3.2. Phân vùng các chất trong não sử dụng Adaptive U-Net và Local CNN
• 3.3.3. Phân vùng các chất sử dụng CNN 3 chiều thu nhỏ và CNN 2 chiều
• 3.3.4. Phân vùng các chất trong não sử dụng CNN 2 chiều với R
• 3.4. KẾT CHƯƠNG
• 4. CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH ALZHEIMER
• 4.1. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU CHẨN ĐOÁN BỆNH ALZHEIMER
• 4.2. CÁC THUẬT TOÁN ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN CHẨN ĐOÁN BỆNH
• 4.2.1. Thuật toán SVM
• 4.2.2. Thuật toán XGBoost
• 4.3. PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH ALZHEIMER
• 4.4. KẾT CHƯƠNG
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
• 5.1. PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ
• 5.2. PHÂN VÙNG ẢNH NÃO VÀ 3 CHẤT TRONG NÃO
• 5.3. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 5.3.1. Tập dữ liệu thực nghiệm
• 5.3.2. Kết quả thực nghiệm tách hộp sọ
• 5.3.3. Kết quả thực nghiệm phân vùng 3 đối tượng trong não
• 5.3.4. Kết quả thực nghiệm cho 2 bài toán: phân vùng ba đối tượng trong não và chẩn đoán AD
• 5.4. KẾT CHƯƠNG
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. KẾT LUẬN
• 6.2. HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA LUẬN ÁN
• DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về Phân Đoạn Ảnh MRI Não 3D và Bệnh Alzheimer

Phân đoạn ảnh MRI não 3D là một công nghệ tiên tiến trong y học, giúp xác định và phân tích các cấu trúc bên trong não. Bệnh Alzheimer, một trong những nguyên nhân chính gây ra chứng sa sút trí tuệ, ảnh hưởng đến hàng triệu người trên toàn cầu. Việc sử dụng công nghệ MRI trong chẩn đoán bệnh Alzheimer đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phát hiện sớm và điều trị hiệu quả.

1.1. Định nghĩa và Vai trò của Phân Đoạn Ảnh MRI

Phân đoạn ảnh MRI là quá trình tách biệt các cấu trúc trong não, như chất xám, chất trắng và dịch não tủy. Công nghệ này giúp bác sĩ có cái nhìn rõ ràng hơn về tình trạng não bộ của bệnh nhân.

1.2. Tình hình Bệnh Alzheimer trên Thế Giới

Theo tổ chức Alzheimer thế giới, số lượng người mắc bệnh Alzheimer đang gia tăng nhanh chóng. Dự báo đến năm 2050, số người mắc bệnh có thể lên đến 152 triệu, tạo ra áp lực lớn cho hệ thống y tế toàn cầu.

II. Thách thức trong Chẩn Đoán Bệnh Alzheimer qua Hình Ảnh Não

Chẩn đoán bệnh Alzheimer qua hình ảnh não gặp nhiều thách thức. Các triệu chứng của bệnh thường không rõ ràng và có thể bị nhầm lẫn với các bệnh khác. Việc phân tích hình ảnh MRI cũng đòi hỏi nhiều kinh nghiệm và kiến thức chuyên môn.

2.1. Các Triệu Chứng Khó Nhận Biết

Bệnh Alzheimer có nhiều triệu chứng tương tự với các bệnh sa sút trí tuệ khác, khiến cho việc chẩn đoán trở nên khó khăn. Nhầm lẫn giữa các triệu chứng có thể dẫn đến chẩn đoán sai.

2.2. Khó Khăn trong Phân Tích Hình Ảnh

Phân tích hình ảnh MRI đòi hỏi bác sĩ phải có kinh nghiệm và kỹ năng cao. Việc xác định các vùng não bị ảnh hưởng bởi bệnh Alzheimer không phải lúc nào cũng dễ dàng.

III. Phương Pháp Phân Đoạn Ảnh MRI Não 3D Hiện Đại

Nhiều phương pháp hiện đại đã được phát triển để phân đoạn ảnh MRI não 3D, bao gồm các thuật toán học sâu và các kỹ thuật phân tích hình ảnh tiên tiến. Những phương pháp này giúp cải thiện độ chính xác trong việc phân tích và chẩn đoán bệnh.

3.1. Thuật Toán Otsu trong Phân Đoạn Não

Thuật toán Otsu là một trong những phương pháp phổ biến để phân đoạn ảnh. Nó giúp xác định ngưỡng tối ưu để phân chia các vùng trong ảnh não, từ đó hỗ trợ chẩn đoán bệnh.

3.2. Phương Pháp Adaptive Region Growing

Phương pháp này cho phép phân đoạn não một cách tự động bằng cách sử dụng thông tin từ các vùng lân cận. Điều này giúp cải thiện độ chính xác và giảm thiểu sai sót trong quá trình phân tích.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Phân Đoạn Ảnh MRI trong Chẩn Đoán Bệnh Alzheimer

Việc áp dụng công nghệ phân đoạn ảnh MRI não 3D trong chẩn đoán bệnh Alzheimer đã mang lại nhiều kết quả tích cực. Các bác sĩ có thể đưa ra quyết định chính xác hơn dựa trên hình ảnh rõ ràng và chi tiết.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu và Thực Nghiệm

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng phân đoạn ảnh MRI giúp phát hiện sớm bệnh Alzheimer, từ đó cải thiện hiệu quả điều trị cho bệnh nhân.

4.2. Hỗ Trợ Quyết Định Chẩn Đoán

Công nghệ MRI không chỉ giúp phát hiện bệnh mà còn hỗ trợ bác sĩ trong việc đưa ra các quyết định điều trị phù hợp, từ đó nâng cao chất lượng cuộc sống cho bệnh nhân.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Tương Lai trong Nghiên Cứu

Phân đoạn ảnh MRI não 3D là một công cụ quan trọng trong chẩn đoán bệnh Alzheimer. Nghiên cứu và phát triển các phương pháp mới sẽ tiếp tục đóng góp vào việc cải thiện khả năng chẩn đoán và điều trị bệnh.

5.1. Tầm Quan Trọng của Nghiên Cứu Liên Tục

Nghiên cứu liên tục về công nghệ MRI và các phương pháp phân đoạn sẽ giúp nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán bệnh Alzheimer, từ đó giảm thiểu gánh nặng cho xã hội.

5.2. Hướng Phát Triển Công Nghệ Mới

Công nghệ học sâu và trí tuệ nhân tạo đang mở ra nhiều cơ hội mới trong việc phân tích hình ảnh y khoa. Việc áp dụng các công nghệ này sẽ giúp cải thiện đáng kể khả năng chẩn đoán bệnh Alzheimer.