Phân Đoạn Khối U Não Sử Dụng Công Nghệ Học Sâu: Luận Văn Thạc Sĩ Khoa Học Máy Tính

Trong bối cảnh y học hiện đại, phân đoạn khối u não là một nhiệm vụ quan trọng nhằm hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán và điều trị. Luận văn này tập trung vào việc áp dụng công nghệ học sâu để cải thiện quy trình này. Khối u não là một trong những căn bệnh nguy hiểm nhất, và việc phát hiện sớm có thể cứu sống bệnh nhân. Hệ thống phân đoạn khối u não sử dụng học sâu không chỉ giúp giảm thời gian chẩn đoán mà còn nâng cao độ chính xác. Mô hình được đề xuất trong luận văn này nhằm khắc phục những hạn chế của mô hình UNet truyền thống, đặc biệt là trong việc xử lý ảnh chụp MRI. Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe.

Mô hình U-Net đã được chứng minh là một trong những mô hình hiệu quả nhất cho phân đoạn hình ảnh y tế. Tuy nhiên, mô hình này vẫn còn tồn tại một số nhược điểm, đặc biệt là trong việc mất ngữ cảnh trong quá trình trích xuất đặc trưng. Attention U-Net đã được phát triển để giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng cơ chế attention gate. Cơ chế này giúp lọc ra những đặc trưng quan trọng từ ma trận đặc trưng, từ đó cải thiện độ chính xác của phân đoạn. Ngoài ra, Squeeze-and-Excitation Block cũng đã được áp dụng để tăng cường khả năng trích xuất đặc trưng. Những nghiên cứu này đã tạo nền tảng cho việc phát triển mô hình mới trong luận văn này, nhằm tối ưu hóa quy trình phân đoạn khối u não.

Mô hình Coordinate Attention UNet (CAUNet) được đề xuất nhằm khắc phục những nhược điểm của mô hình UNet ban đầu. Mô hình này sử dụng cơ chế coordinate attention để cải thiện khả năng phân đoạn bằng cách giữ lại các đặc trưng ngữ cảnh trong quá trình trích xuất. Việc áp dụng max pooling thay vì average pooling cũng được đề xuất để tăng cường hiệu quả cho ảnh MRI. Mô hình này không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn giảm thiểu thời gian xử lý, từ đó hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán và điều trị khối u não một cách hiệu quả hơn.

Đánh giá mô hình được thực hiện thông qua cả phương pháp định tính và định lượng. Kết quả cho thấy mô hình CAUNet vượt trội hơn so với các mô hình trước đó trong việc phân đoạn khối u não. Các chỉ số đánh giá như độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu đều cho thấy sự cải thiện rõ rệt. Việc áp dụng học sâu trong phân đoạn khối u não không chỉ mang lại lợi ích về mặt kỹ thuật mà còn có ý nghĩa thực tiễn lớn trong việc nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe. Những kết quả này khẳng định giá trị của nghiên cứu và mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực này.

Luận văn đã trình bày một mô hình mới cho phân đoạn khối u não sử dụng công nghệ học sâu. Mô hình này không chỉ khắc phục những nhược điểm của các mô hình trước đó mà còn mở ra hướng đi mới cho việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế. Việc cải tiến mô hình CAUNet cho thấy tiềm năng lớn trong việc hỗ trợ bác sĩ trong chẩn đoán và điều trị khối u não. Nghiên cứu này không chỉ có giá trị học thuật mà còn có ý nghĩa thực tiễn sâu sắc, góp phần nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe cho bệnh nhân.