I. Tổng Quan Về Phân Loại Bệnh Da Người Bằng Ảnh
Bệnh da người là một vấn đề sức khỏe toàn cầu, ảnh hưởng đến mọi lứa tuổi và giới tính. Việc chẩn đoán và điều trị sớm là vô cùng quan trọng để giảm thiểu tác động tiêu cực đến sức khỏe và chất lượng cuộc sống. Các phương pháp phân loại bệnh da truyền thống thường tốn thời gian và đòi hỏi chuyên môn cao. Do đó, việc ứng dụng công nghệ phân tích cấu trúc ảnh và học sâu đang ngày càng được quan tâm, hứa hẹn mang lại giải pháp nhanh chóng, chính xác và hiệu quả hơn. Theo thống kê năm 2017, bệnh ngoài da chiếm khoảng 1,79% so với các bệnh khác [1], nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp chẩn đoán tiên tiến.
1.1. Tầm Quan Trọng Của Chẩn Đoán Bệnh Da Sớm
Việc phát hiện sớm bệnh da có ý nghĩa then chốt trong việc ngăn ngừa các biến chứng nguy hiểm, đặc biệt là ung thư da. Các phương pháp phân tích cấu trúc ảnh giúp các bác sĩ chẩn đoán nhanh chóng, chính xác hơn. Các nghiên cứu gần đây tập trung vào việc sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) để phân loại bệnh da dựa trên hình ảnh, mang lại kết quả đầy hứa hẹn. Theo tài liệu gốc, các phương pháp tăng cường hình ảnh y tế trước khi phân đoạn để nhận dạng hoặc phân loại hình ảnh đã được áp dụng rộng rãi [2]. Việc kết hợp công nghệ và y học giúp cải thiện đáng kể hiệu quả chẩn đoán và điều trị.
1.2. Các Phương Pháp Phân Loại Bệnh Da Hiện Nay
Hiện nay, có nhiều phương pháp phân loại bệnh da, từ truyền thống đến hiện đại. Các phương pháp truyền thống dựa vào kinh nghiệm và kiến thức của bác sĩ, trong khi các phương pháp hiện đại sử dụng công nghệ xử lý ảnh và học máy. Các kỹ thuật như Ma trận đồng xuất hiện mức xám (GLCM), Phân tích LBP, và mạng nơ-ron đang được ứng dụng rộng rãi. Việc so sánh và đánh giá hiệu quả của các phương pháp khác nhau là rất quan trọng để lựa chọn phương pháp phù hợp nhất cho từng trường hợp cụ thể.
II. Thách Thức Trong Phân Tích Ảnh Bệnh Da Chính Xác
Mặc dù có nhiều tiềm năng, việc phân tích cấu trúc ảnh để phân loại bệnh da vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Sự đa dạng về hình dạng, kích thước và màu sắc của các tổn thương da, cũng như sự hiện diện của nhiễu trong ảnh, có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của quá trình phân loại. Các yếu tố như ánh sáng, góc chụp và chất lượng hình ảnh cũng cần được xem xét. Việc thu thập và chuẩn hóa dữ liệu hình ảnh bệnh da là một yêu cầu quan trọng để đảm bảo tính khách quan và tin cậy của các kết quả nghiên cứu. Theo tài liệu gốc, hình ảnh được chụp từ các nguồn khác nhau và luôn tồn tại những loại nhiễu khác nhau.
2.1. Vấn Đề Về Chất Lượng Hình Ảnh Và Nhiễu
Chất lượng hình ảnh đóng vai trò then chốt trong quá trình phân tích cấu trúc ảnh. Nhiễu, ánh sáng không đều và các yếu tố khác có thể làm giảm độ chính xác của các thuật toán phân loại. Các phương pháp tiền xử lý ảnh, như lọc nhiễu và tăng cường độ tương phản, cần được áp dụng để cải thiện chất lượng hình ảnh trước khi tiến hành phân tích. Các bộ lọc thông cao kết hợp Gaussian và Butterworth đã được áp dụng [5, 6] trong miền tần số để loại bỏ nhiễu không mong muốn trong một ảnh và làm sắc nét nó.
2.2. Sự Đa Dạng Của Các Loại Bệnh Da
Mỗi loại bệnh da có những đặc điểm riêng biệt về hình dạng, kích thước, màu sắc và kết cấu. Điều này đòi hỏi các thuật toán phân loại phải có khả năng nhận diện và phân biệt các đặc điểm này một cách chính xác. Việc xây dựng các bộ dữ liệu huấn luyện đa dạng và phong phú là rất quan trọng để đảm bảo khả năng tổng quát hóa của các mô hình học máy.
III. Phương Pháp GLCM Cho Trích Xuất Đặc Trưng Ảnh Da
Phương pháp Ma trận đồng xuất hiện mức xám (GLCM) là một kỹ thuật mạnh mẽ để trích xuất các đặc trưng kết cấu từ ảnh. GLCM phân tích mối quan hệ không gian giữa các pixel có các giá trị mức xám khác nhau, từ đó cung cấp thông tin về sự phân bố và sự lặp lại của các mẫu kết cấu trong ảnh. Các đặc trưng được trích xuất từ GLCM có thể được sử dụng để phân loại các loại bệnh da khác nhau. Phương pháp GLCM đóng một vai trò quan trọng vì nó có thể chứa thông tin của vùng da bị bệnh [21-24].
3.1. Các Bước Thực Hiện Phân Tích GLCM
Quá trình phân tích GLCM bao gồm các bước sau: (1) Chọn vùng quan tâm (ROI) trong ảnh, (2) Tính toán ma trận đồng xuất hiện mức xám cho ROI, (3) Trích xuất các đặc trưng từ ma trận GLCM, chẳng hạn như độ tương phản, năng lượng, độ đồng nhất và entropy. Các đặc trưng này thể hiện các thuộc tính thống kê của kết cấu trong ảnh.
3.2. Ưu Điểm Và Hạn Chế Của Phương Pháp GLCM
Ưu điểm của phương pháp GLCM là khả năng trích xuất thông tin kết cấu phong phú và dễ dàng triển khai. Tuy nhiên, GLCM cũng có một số hạn chế, chẳng hạn như độ phức tạp tính toán cao và sự nhạy cảm với các tham số như khoảng cách và hướng. Việc lựa chọn các tham số phù hợp là rất quan trọng để đạt được kết quả tốt nhất.
IV. Ứng Dụng Mạng Nơ Ron Phân Loại Bệnh Da Người
Mạng nơ-ron, đặc biệt là mạng nơ-ron nhiều lớp (MLNNs) và mạng nơ-ron tích chập (CNN), đã chứng minh hiệu quả trong việc phân loại bệnh da dựa trên hình ảnh. Các mạng nơ-ron có khả năng học các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu hình ảnh và đưa ra dự đoán chính xác. Việc kết hợp phân tích GLCM với mạng nơ-ron có thể mang lại kết quả phân loại tốt hơn. Đặc biệt, các tác giả đã đề xuất một mạng nơ ron tích chập (CNN) để phân loại các bệnh da bị tổn thương [27].
4.1. Huấn Luyện Và Đánh Giá Mô Hình Mạng Nơ Ron
Quá trình huấn luyện mô hình mạng nơ-ron bao gồm việc cung cấp cho mạng một bộ dữ liệu lớn gồm các hình ảnh bệnh da đã được gán nhãn. Mạng sẽ học cách liên kết các đặc trưng trong hình ảnh với các loại bệnh da tương ứng. Sau khi huấn luyện, mô hình được đánh giá trên một bộ dữ liệu kiểm tra để đánh giá khả năng tổng quát hóa.
4.2. Các Loại Mạng Nơ Ron Phổ Biến Trong Phân Loại Da
Có nhiều loại mạng nơ-ron khác nhau có thể được sử dụng để phân loại bệnh da, bao gồm MLNNs, CNNs, và mạng nơ-ron tái phát (RNNs). CNNs đặc biệt phù hợp với việc xử lý dữ liệu hình ảnh do khả năng tự động học các đặc trưng không gian. Các mô hình CNN [31] hoặc mô hình phân loại dựa trên học tập sâu nhỏ gọn với mạng nơ-ron tích chập có thể phân tách [32], DNN hiện đại [33] đã được sử dụng.
V. Kết Quả Nghiên Cứu Và Ứng Dụng Thực Tế Phân Loại
Nghiên cứu về phân tích cấu trúc ảnh và học sâu để phân loại bệnh da đã mang lại nhiều kết quả hứa hẹn. Các mô hình được huấn luyện có thể đạt được độ chính xác cao trong việc phân loại các loại bệnh da khác nhau. Các ứng dụng thực tế bao gồm hỗ trợ bác sĩ trong chẩn đoán bệnh da, sàng lọc bệnh da trên quy mô lớn và phát triển các ứng dụng di động cho phép người dùng tự kiểm tra da tại nhà. Thanh-Hai Nguyen, Ba-Viet Ngo, “ROI-based Features for Classification of Skin Diseases Using a Multi-Layer Neural Network”, Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, ACCEPTED, 2021
5.1. Độ Chính Xác Và Hiệu Quả Của Mô Hình
Độ chính xác và hiệu quả của mô hình phân loại phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm chất lượng dữ liệu huấn luyện, kiến trúc mạng nơ-ron và các tham số huấn luyện. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng các phương pháp tiền xử lý ảnh và lựa chọn đặc trưng phù hợp có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình.
5.2. Ứng Dụng Trong Chẩn Đoán Và Điều Trị Bệnh Da
Các mô hình phân loại bệnh da dựa trên hình ảnh có thể được sử dụng để hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh, đặc biệt là trong các trường hợp khó khăn. Chúng cũng có thể được sử dụng để sàng lọc bệnh da trên quy mô lớn, giúp phát hiện sớm các trường hợp cần điều trị. Ứng dụng trong chẩn đoán và điều trị bệnh da giúp các bác sĩ đưa ra quyết định điều trị sớm cho bệnh nhân.
VI. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Của Nghiên Cứu
Việc phân tích cấu trúc ảnh và học sâu để phân loại bệnh da là một lĩnh vực nghiên cứu đầy tiềm năng. Trong tương lai, chúng ta có thể kỳ vọng vào sự phát triển của các mô hình phân loại chính xác hơn, hiệu quả hơn và có khả năng ứng dụng rộng rãi hơn trong thực tế. Các hướng phát triển tiềm năng bao gồm tích hợp thêm thông tin lâm sàng, sử dụng các kỹ thuật học sâu tiên tiến hơn và phát triển các ứng dụng di động thông minh cho phép người dùng tự kiểm tra da tại nhà.
6.1. Những Bước Tiến Mới Trong Lĩnh Vực Nghiên Cứu
Các nghiên cứu gần đây tập trung vào việc phát triển các mô hình học sâu có khả năng xử lý dữ liệu đa phương thức, bao gồm cả hình ảnh và thông tin lâm sàng. Điều này hứa hẹn sẽ mang lại kết quả phân loại chính xác hơn và cung cấp cho bác sĩ cái nhìn toàn diện hơn về tình trạng bệnh nhân.
6.2. Tiềm Năng Ứng Dụng Rộng Rãi Trong Y Học
Các ứng dụng tiềm năng của phân tích cấu trúc ảnh và học sâu trong y học là rất lớn. Chúng có thể được sử dụng để chẩn đoán và theo dõi nhiều loại bệnh khác nhau, từ bệnh da đến bệnh tim mạch và ung thư. Việc phát triển các công cụ chẩn đoán thông minh dựa trên công nghệ này có thể giúp cải thiện đáng kể chất lượng chăm sóc sức khỏe và giảm chi phí điều trị.
