I. Tổng Quan Phân Loại Ảnh Y Tế Chẩn Đoán Ung Thư Vú
Việc phân tích ảnh y tế và liên hệ với bệnh lý là một quá trình phức tạp, đòi hỏi kiến thức và kinh nghiệm chuyên môn. Phương pháp đọc thủ công tốn thời gian và độ tin cậy không cao. Các nhà khoa học đang nghiên cứu các thuật toán học máy tự động để phân tích ảnh y tế nhanh chóng, hiệu quả và chính xác hơn. Các nghiên cứu tập trung vào nhiều loại ảnh như CT, X-quang, siêu âm, nội soi và điện tim. Đặc biệt, phân loại ảnh mô vú để chẩn đoán ung thư vú được quan tâm đặc biệt. Các thuật toán học sâu giúp cải thiện độ chính xác và giảm thiểu sai sót trong quá trình chẩn đoán, góp phần vào việc AI trong chẩn đoán ung thư.
1.1. Nghiên Cứu Phân Loại Ảnh Y Tế Trong Nước và Nước Ngoài
Trong nước, các công trình nghiên cứu của P.GS Tiến Sĩ Ngô Quốc Tạo về kỹ thuật xử lý ảnh y tế đã đặt nền móng cho sự phát triển. Gần đây, sự phát triển của phần cứng máy tính và dữ liệu lớn đã tạo điều kiện cho lĩnh vực học sâu. Các nghiên cứu phân loại ảnh y tế ngày càng cụ thể cho từng loại ảnh, ví dụ như phân loại ảnh CT để chẩn đoán tai biến mạch máu não, phân loại X-Quang để chẩn đoán viêm phổi, ung thư phổi. TS. Lê Minh Hưng đã sử dụng tập dữ liệu ICIAR 2018 để phân loại ảnh mô vú hỗ trợ chẩn đoán ung thư với độ chính xác cao. Ngoài nước, nhiều phương pháp tiếp cận chuyên dụng khác nhau được đề xuất để phân loại ung thư vú, tập trung vào kỹ thuật tính năng và bộ phân loại. Các tính năng này có thể là các tính năng được tạo thủ công hoặc bộ mô tả tính năng.
1.2. Ảnh Mô Vú và Vai Trò Tiêu Chuẩn Vàng Trong Chẩn Đoán
Hình ảnh mô bệnh học Hematoxylin và Eosin (H&E) của mô vú được coi là tiêu chuẩn vàng để chẩn đoán ung thư vú. Tuy nhiên, việc phân loại thủ công gặp nhiều khó khăn. Nó đòi hỏi kiến thức chuyên ngành, kinh nghiệm và chuyên môn của các nhà bệnh lý học. Kết quả có thể khác nhau giữa những người đọc khác nhau, và thời gian trả lời kết quả cũng khác nhau trên cùng một hình ảnh mô bệnh. Do đó, sự hỗ trợ của máy tính là rất cần thiết để giảm bớt khó khăn và tránh chẩn đoán sai.
II. Vấn Đề Hạn Chế Thách Thức Phân Loại Ảnh Y Tế
Mặc dù các phương pháp dựa trên kỹ thuật tính năng thu được độ chính xác thích hợp trong phân loại ung thư vú, nhưng công việc như vậy đòi hỏi quá trình xử lý trước rộng rãi, phân đoạn vùng quan tâm (ROI) và trích xuất thủ công, điều này phụ thuộc vào tính toán và con người. Hơn nữa, các tính năng hoặc bộ mô tả tính năng được làm thủ công được coi là một tính năng cấp thấp không thể nắm bắt tất cả thông tin có giá trị ẩn trong hình ảnh, ví dụ: thông tin hình thái học, thông tin cấu trúc mô tế bào và đặc điểm sâu khác của mô tế bào. Bên cạnh đó, việc thiếu dữ liệu ảnh y tế chất lượng cao và đa dạng, cùng với các vấn đề về tính riêng tư và bảo mật dữ liệu, là những rào cản lớn cho việc phát triển và triển khai các hệ thống phần mềm phân loại ảnh y tế.
2.1. Giới Hạn Của Phương Pháp Thủ Công và Trích Xuất Tính Năng
Việc trích đặc trưng phụ thuộc chủ yếu vào kinh nghiệm của con người. Các thuật toán trích đặc trưng được thiết kế cho từng bài toán cụ thể và khó có thể được tái sử dụng lại cho bài toán mới mà dữ liệu hoàn toàn khác. Việc phân tích thủ công và đọc hình ảnh y tế liên hệ bệnh lý đòi hỏi thầy thuốc phải có kiến thức rộng và kinh nghiệm nhiều. Do đó các nhà khoa học đã và đang nghiên cứu đưa ra các thuật toán học máy tự động để phân tích ảnh y tế nhanh chóng hiệu quả và chính xác hơn.
2.2. Sự Thiếu Hụt Dữ Liệu Ảnh Y Tế và Vấn Đề Bảo Mật
Trong khuôn khổ đề tài, tập trung nghiên cứu đặc điểm của ảnh mô bệnh và tìm hiểu phương pháp đã có đồng thời tìm hiểu phương pháp khác mới phù hợp và mới phát triển gần đây đó là mô hình EfficientNet để áp dụng cho bài toán phân loại ảnh mô bệnh của của mô vú. Đề tài đã tìm hiểu đặc điểm của ảnh mô bệnh bệnh ung thư và các phương pháp rút trích đặc trưng cho loại ảnh này đã tìm hiểu ra được phương pháp tăng cường dữ liệu ảnh y tế cũng như phân loại ảnh.
III. Học Sâu Giải Pháp Phân Loại Ảnh Y Tế Ung Thư Vú
Trái ngược với các phương pháp học máy truyền thống dựa trên các tính năng được làm thủ công, các mô hình học sâu có khả năng tự động đưa ra các tính năng phức tạp và cấp độ cao từ hình ảnh. Do đó, nhiều nghiên cứu gần đây đã sử dụng phương pháp học sâu, có và không sử dụng các mô hình được đào tạo trước, để phân loại hình ảnh mô bệnh học ung thư vú. Các mạng mạng nơ-ron tích chập (CNN) đã được chứng minh là vượt quá hiệu suất của con người trong nhiều nhiệm vụ thị giác máy tính.
3.1. Ưu Điểm Vượt Trội của Học Sâu So Với Học Máy Truyền Thống
Các mô hình học sâu có khả năng tự động rút trích ra các đặc trưng phức tạp và cấp độ cao từ hình ảnh. Phương pháp này đã được chứng minh là vượt quá hiệu suất của con người trong nhiều nhiệm vụ thị giác máy tính. Mô hình EfficientNet phù hợp với loại dữ liệu và đã chạy thực nghiệm thử để so sánh hiệu quả với các phương pháp đã có.
3.2. Các Mô Hình Học Sâu Phổ Biến CNN ResNet Inception
Nhiều mô hình CNN đã được áp dụng để phân loại ảnh y sinh bao gồm AlexNet, ResNet, Inception, Inception-V4 và Inception-ResNet. Các nghiên cứu đề xuất sử dụng mô hình CNN để phân loại hình ảnh chụp X-quang tuyến vú và thu được kết quả vượt trội.
3.3. Tự Động Rút Trích Đặc Trưng Phức Tạp Với Mạng CNN
Mạng huấn luyện theo phương pháp học sâu có khả năng tự động rút trích ra các đặc trưng phức tạp và cấp độ cao từ hình ảnh. Đây là một điểm mạnh quan trọng giúp cải thiện độ chính xác so với phương pháp trích xuất đặc trưng thủ công.
IV. Phương Pháp Cách Xây Dựng Mô Hình Phân Loại Ảnh Y Tế
Việc xây dựng một mô hình phân loại ảnh y tế hiệu quả đòi hỏi sự kết hợp của nhiều yếu tố, bao gồm việc lựa chọn kiến trúc mạng nơ-ron phù hợp, tối ưu hóa các tham số huấn luyện, và áp dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu. Bên cạnh đó, việc đánh giá hiệu năng mô hình học sâu một cách khách quan và toàn diện là rất quan trọng để đảm bảo tính tin cậy của hệ thống.
4.1. Lựa Chọn Kiến Trúc Mạng Nơ ron và Tối Ưu Tham Số
Cần nghiên cứu tổng quan về phân loại ảnh y sinh và một số mô hình tiêu biểu như: mô hình ResNet, Inception, VGG. Sau đó sẽ nghiên cứu về phương pháp kết hợp các mô hình Inception V3- ResNet. Nghiên cứu về mô hình mới xây dựng gần đây: mô hình EfficientNet.
4.2. Kỹ Thuật Tăng Cường Dữ Liệu và Tiền Xử Lý Ảnh
Đề tài đã tìm hiểu đặc điểm của ảnh mô bệnh bệnh ung thư và các phương pháp rút trích đặc trưng cho loại ảnh này đã tìm hiểu ra được phương pháp tăng cường ảnh cũng như phân loại ảnh bằng cách cắt ảnh gốc ra thành nhiều bản vá (patch) có kích thước [512,512] và chồng lấp lên nhau 50% kết quả đã thu được 35 bản vá (patch) từ ảnh gốc và việc phân loại ảnh bằng cách bằng cách xem số bản vá (patch) nào thuộc loại bệnh nào nhiều nhất thì ảnh đó thuộc loại bản vá đó đều đó tăng độ chính xác của 5 việc phân loại ảnh đáng kẻ.
4.3. Đánh Giá Hiệu Năng và Các Chỉ Số Quan Trọng
Để đánh giá hiệu năng, ta cần quan tâm đến độ chính xác chẩn đoán, độ nhạy (sensitivity) và độ đặc hiệu (specificity) của mô hình. Các chỉ số này giúp đánh giá khả năng phân biệt giữa các loại bệnh khác nhau.
V. Ứng Dụng Triển Khai Hệ Thống Phân Loại Ảnh Y Tế Ung Thư
Việc triển khai một hệ thống phân loại ảnh y tế trong thực tế đòi hỏi sự tích hợp với các hệ thống thông tin bệnh viện hiện có, đảm bảo tính bảo mật và tuân thủ các quy định về y tế. Ngoài ra, việc cung cấp một giao diện thân thiện và dễ sử dụng cho các bác sĩ lâm sàng là rất quan trọng để họ có thể tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ.
5.1. Tích Hợp Hệ Thống Với Quy Trình Chẩn Đoán Hiện Tại
Hệ thống cần được tích hợp một cách liền mạch vào quy trình làm việc hiện tại của các bác sĩ để đảm bảo tính hiệu quả và tiện lợi. Việc tích hợp cần đảm bảo rằng dữ liệu được truyền tải một cách an toàn và bảo mật.
5.2. Giao Diện Thân Thiện và Dễ Sử Dụng Cho Bác Sĩ
Giao diện cần được thiết kế đơn giản và trực quan để các bác sĩ có thể dễ dàng sử dụng và hiểu được kết quả phân loại. Cần có các công cụ hỗ trợ để giúp bác sĩ đưa ra quyết định chẩn đoán chính xác hơn.
5.3. Đảm Bảo Tính Bảo Mật và Tuân Thủ Quy Định Y Tế
Việc đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu bệnh nhân là vô cùng quan trọng. Hệ thống cần tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu y tế để đảm bảo quyền riêng tư của bệnh nhân.
VI. Tương Lai Triển Vọng Hướng Phát Triển Phân Loại Ảnh
Lĩnh vực phân loại ảnh y tế đang phát triển nhanh chóng, với nhiều tiềm năng ứng dụng trong AI in Healthcare. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các mô hình học sâu mạnh mẽ hơn, khám phá các phương pháp transfer learning trong y tế, và giải quyết các vấn đề về tính minh bạch và khả năng diễn giải của các mô hình AI.
6.1. Phát Triển Các Mô Hình Học Sâu Mạnh Mẽ Hơn
Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các kiến trúc mạng nơ-ron mới, sử dụng các kỹ thuật huấn luyện tiên tiến, và kết hợp các nguồn dữ liệu khác nhau để cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của các mô hình phân loại ảnh.
6.2. Khám Phá Các Phương Pháp Transfer Learning Trong Y Tế
Transfer learning có thể giúp giảm chi phí và thời gian huấn luyện mô hình bằng cách tận dụng kiến thức đã học được từ các bộ dữ liệu lớn khác. Các nghiên cứu có thể tập trung vào việc phát triển các phương pháp transfer learning phù hợp với lĩnh vực y tế.
6.3. Giải Quyết Vấn Đề Tính Minh Bạch và Khả Năng Diễn Giải
Để tăng cường sự tin tưởng của các bác sĩ và bệnh nhân, cần phát triển các phương pháp giải thích kết quả phân loại của các mô hình AI. Điều này có thể giúp hiểu rõ hơn về cách các mô hình đưa ra quyết định và xác định các sai sót tiềm ẩn.
