Chương 1: Tổng quan Trình bày khái quát vấn đề đặt ra, đưa ra những lý do chọn đề tài, mục tiêu đề tài hướng đến, những nội dung đã nghiên cứu trong quá trình làm, giới hạn và bố cục đề tài. Chương 2: Cơ sở lý thuyết Trình bày về u não ở người, ảnh MRI, phương pháp phân loại u não, phân vùng u não. Chương 3: Tính toán và thiết kế hệ thống Trình bày sơ đồ khối của đề tài, phương pháp và cách tính toán của từng khối để có được kết quả, phương pháp dùng để đánh giá kết quả và thiết kế giao diện. Chương 4: Kết quả, đánh giá và nhận xét Trình bày kết quả thu được, so sánh với những mô hình huấn luyện khác.
Trình bày giao diện và hướng dẫn sử dụng phân loại và tính kích thước khối u não Đưa ra nhận xét và đánh giá về kết quả sau khi hoàn thành. Chương 5: Kết luận và hướng phát triển Trình bày những nội dung đã thực hiện được, những hạn chế của đề tài cần được giải quyết, đối chiếu với mục tiêu và đề ra hướng phát triển. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP - Y SINH 3 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương 2.1 MÔ TẢ VỀ BỆNH U NÃO 2.1 Khái quát về u não U não là một tập hợp số lượng lớn các tế bào não phát triển bất thường vượt ngoài tầm kiểm soát của cơ thể.
Các u não có thể bắt đầu trực tiếp các tế bào não, tế bào đệm của hệ thần kinh trung ương, hoặc cũng có thể bắt đầu từ các bộ phận khác, rồi theo máu đến não, được gọi là u di căn não. Cơ chế hình thành: Thông thường, từ lúc sinh ra đến lúc mất đi, không có thêm tế bào thần kinh nào được sinh thêm ra nữa. Khi có đột biến không rõ nguyên nhân trong DNA khiến các tế bào phân chia mất kiểm soát thì sẽ hình thành nên u não. Ảnh hưởng: Tốc độ phát triển cũng như vị trí của u não quyết định mức độ nghiệm trọng và tầm ảnh hưởng của nó đến chức năng hệ thần kinh, thậm chí là đe doạ đến tính mạng nếu không được chẩn đoán, theo dõi và chữa trị kịp thời.
Mức độ phổ biến: U não chiếm 2% trong tổng số các ca ung thư từ mọi nhóm tuổi. Trong số các trường hợp tử vong do ung thử ở trẻ em dưới 15 tuổi và nhóm từ 20 – 39 tuổi, bệnh u não là nguyên nhân gây tử vong cao thứ 2. Người ngoài 85 tuổi có tỉ lệ bị u não cao nhất. Có khoảng 120 loại u não khác nhau, hầu hết là các khối u trong mô não, ngoài ra là u ở màng não, tuyến yên, dây thần kinh sọ não,.
Bất cứ dạng u não nào cũng có thể gây nguy hiểm cho người bệnh. Các khối u ở mô não hoặc u não lành tính thường tiến triển chậm, các triệu chứng của u não trong trường hợp này cũng sẽ xuất hiện chậm và diễn biến âm ỉ hơn. Ngược lại, nếu u não phát triển nhanh, người bệnh sẽ thầy các triệu chứng rõ rệt hơn cả về tần suất và mức độ [5].2 Phân loại bệnh u não Chia u não theo 4 cấp độ (hay còn gọi 4 giai đoạn) từ giai đoạn 1 đến giai đoạn 4. Để xác định cấp độ (giai đoạn) của khối u, bác sĩ sẽ căn cứ theo đặc điểm hình dạng của tế bào khối u quan sát được dưới kính hiển vi.
Hình BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP - Y SINH 4 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT dạng mẫu tế bào u trông càng bình thường (giống với tế bào khoẻ mạnh) thì cấp độ u não càng thấp [5]. Hiện nay, có 03 loại khối u não thường gặp là: Glioma – U thần kinh đệm, Meningioma – U màng não, Pituitary – U tuyến yên. - U não loại Glioma U thần kinh đệm là những khối u nguyên phát bắt nguồn từ nhu mô não.
Các triệu chứng rất đa dạng và thay đổi theo vị trí, biểu hiện như thiếu sót thần kinh khu trú, bệnh não hoặc co giật. Chẩn đoán chủ yếu dựa trên MRI, bao gồm cả hình ảnh chuẩn theo trọng số T1 và T2. Tế bào thần kinh đệm được phân thành nhiều loại khác nhau, bao gồm nhiều tế bào hình hạt, tế bào hình sao và tế bào đệm. Các loại u thần kinh đệm khác nhau sẽ được đặt tên dựa trên vị trí tế bào mà chúng phát sinh, ví dụ như u tế bào hình sao, u nguyên bào thần kinh đệm, u tế bào thần kinh đệm hoặc u ác [6].
u tế bào hình sao u nguyên bào u tế bào thần kinh đệm Hình 2.1: Ảnh MRI u não loại Glioma - U não loại Meningioma U màng não là loại u nội sọ lành tính thường gặp nhất. Khi khối u phát triển lớn có thể gây triệu chứng thần kinh hoặc đe doạ tới tính mạng bệnh nhân. Vì vậy, người bệnh cần được chẩn đoán u màng não sớm đếm được điều trị kịp thời, hiệu quả. U màng não là một loại u nguyên phát của hệ thần kinh trung ương, u phát triển từ màng cứng hay màng nhện – lớp màng mỏng phủ lên nhu mô não và tuỷ sống.
U màng não phát triển chậm, không thầm nhiễm (xâm lấn) và đẩy các tổ chức lân cận. Phần lớn các trường hợp mắc u màng não là lành tính. Tuy BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP - Y SINH 5 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT nhiên, chúng có thể phát triển tới kích thước rất lớn và ở một vài vị trí đặc biệt, có thể gây các triệu chứng thần kinh (yếu liệt nửa người, rối loạn thị giác, rối loạn tri giác),… hoặc đe doạ tính mạng bệnh nhân [7].2: Ảnh MRI u não loại Meningioma - U não loại Pituitary U tuyến yên là khối u tăng trưởng bất thường phát triển trong tuyến yên.
U tuyến yên nằm trong số những khối u nội tiết hay gặp nhất, chỉ đứng sau u tuyến giáp. U tuyến yên chiếm khoảng 10% các khối u trong não. Tuyến yên là tuyến hình hạt đậu nhỏ nằm ở đáy não, hơi phía sau mũi và giữa hai tai. Mặc dù có kích thước nhỏ nhưng tuyến ảnh hưởng gần như tất cả các phần của cơ thể.
Các hormone nó tạo giúp điều chỉnh chức năng quan trọng, chẳng hạn như tăng trưởng và sinh sản. U tuyến yên là khối u tăng trưởng bất thường phát triển trong tuyến yên. Những khối u tuyến yên nằm trong số những nội tiết hay gặp nhất, chỉ đứng sau u tuyến giáp. U tuyến yên chiếm khoảng 10% các khối u trong não.3: Ảnh MRI u não loại Pituitary Đại đa số các khối u tuyến yên là khối u lành tính.
Khối u tiên phát thường gặp nhất là u tuyến yên thường lành tính, phát sinh từ tế bào thuỳ trước tuyến yên. U tuyến thường giới hạn trong tuyến yên hoặc các mô hình xung quanh mà không lan sang các bộ phận khác của cơ thể [8]. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP - Y SINH 6 CHƯƠNG 2.2 GIỚI THIỆU VỀ ẢNH MRI MRI (Magnetic Resonance Imaging) còn được gọi là chụp cộng hưởng từ, là một kỹ thuật chẩn đoán y khoa, tạo ra hình ảnh giải phẫu của cơ thể nhờ sử dụng từ trường và sóng radio. Máy MRI là một thiết bị đa năng, cho phép bác sĩ nhìn thấy hình ảnh các lớp cắt của các bộ phận cơ thể từ nhiều góc độ khác nhau.
MRI hiện đang được sử dụng phổ biến trên thế giới trong việc kiểm tra hầu hết các cơ quan trong cơ thể, đặc biệt là chụp ảnh chi tiết não hoặc thần kinh cột sống.4: Máy MRI Nguyên lý cơ bản để tạo ảnh MRI dựa trên hiện tượng cơ học và vô cực từ của hạt điện tử trong hạt nhân của nguyên tử, được xác định như sau: - Tạo tử trường mạnh: Một từ trường mạng được tạo ra bằng cách sử dụng nam châm mạnh. Đây là từ trường nhằm hướng các hạt điện tử trong cơ thể bệnh nhân theo một hướng thích hợp. - Tạo xoắn từ: Một ê - cơ từ được truyền vào cơ thể bệnh nhân để “đánh tan” từ trường mạnh đã tạo. Tín hiệu ê - cơ từ này làm cho các hạt điện tử trong cơ thể tiếp tục chuyển động và xoắn quanh hướng từ trường mới.
- Thu tín hiệu: Khi từ trường mạng được loại bỏ, các hạt điện tử trong cơ thể sẽ trở lại vị trí cân bằng ban đầu. Trong quá trình này, chúng sẽ tạo ra một tín hiệu điện nhỏ được ghi lại bởi các an - ten thu sóng radio nằm gần cơ thể. - Xử lý tín hiệu: Tín hiệu thu được sau đó được xử lý bởi máy quét MRI. Các thuật toán phức tạp được áp dụng để xác định vị trí và sự phân bố của các hạt điện tử trong cơ thể, từ đó tạo ra hình ảnh.
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP - Y SINH 7 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT - Hiển thị hình ảnh: Cuối cùng, hình ảnh MRI được tạo ra với màu sắc, cường độ và độ tương phản khác nhau, tương ứng với sự phân bố của các hạt điện tử trong cơ thể bệnh nhân. Nguyên lý này cho phép tạo ra các hình ảnh rõ nét và chi tiết về cầu trúc, cơ quan và mô trong cơ thể, giúp cho các chuyên gia y tế phát hiện và chẩn đoán các vấn đề sức khoẻ rõ ràng hơn.3 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI U NÃO 2.1 Phương pháp máy vector hỗ trợ Phương pháp phân loại dùng máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine - SVM) là một trong những phương pháp phân loại u não phổ biến. SVM là một thuật toán học máy có khả năng phân loại dữ liệu thành các lớp khác nhau dựa trên sự tách biệt tối đa giữa các điểm dữ liệu.
Phương pháp SVM trong phân loại ảnh u không chỉ mang lại hiệu quả và độ chính xác cao, mà còn có khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến và chống lại Overfitting trong huấn luyện mô hình. Trong kỹ thuật máy vector hỗ trợ, không gian dữ liệu nhập ban đầu sẽ được ánh xạ vào không gian đặc trưng và siêu mặt phẳng phân chia tối ưu sẽ được xác định tập S gồm e các mẫu học: S {(x , y ), (x , y 2 ), (x , y ),.1) 11 2 33 ee Với một vector đầu vào n chiều xi R n thuộc lớp I hoặc lớp II (tương ứng nhãn yi = 1 đối với lớp I và yi = -1 đối với lớp II). Khi đó, với mỗi siêu phẳng nhận được ta có: f(x) ≥ 0 nếu đầu vào x thuộc lớp dương, và f(x) < 0 nếu x thuộc lớp âm.2) j 1 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP - Y SINH 8 CHƯƠNG 2.