Phương Pháp Tự Động Xác Định Vòng Đầu Thai Nhi Sử Dụng Ảnh Siêu Âm 2D

Khóa luận tốt nghiệp nghiên cứu tốt nghiệp khoa học máy tính phương pháp xác định vòng đầu tự động trong quá trình ước tính chu vi, vận dụng lý thuyết vào thực tế, đề xuất giải

Chuyên ngành

Khoa học máy tính

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

khóa luận tốt nghiệp

2021

113
2
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CÁM ƠN

1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU

1.1. Đặt vấn đề

1.2. Thách thức, mục tiêu và kế hoạch

1.3. Cấu trúc khóa luận

2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN

2.1. Phát biểu bài toán

2.2. Một số nghiên cứu liên quan

3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

3.1. Giới thiệu về Artificial Neural Network

3.2. Kiến trúc của ANN

3.3. Binary Cross Entropy (BCE)

3.4. Mean Square Error (MSE)

3.5. Thuật toán tối ưu

3.5.1. Thuật toán Gradient Descent

3.5.2. Thuật toán Momentum

3.5.3. Thuật toán Adam

3.6. Huấn luyện ANN

3.7. Convolution Neural Network

3.7.1. Kiến trúc của CNN

3.7.2. Fully-connected layer

3.8. Tăng cường dữ liệu

4. CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN

4.1. Phương pháp Regression

4.2. Phương pháp Segmentation

5. CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM

5.1. Phương pháp Regression

5.2. Phương pháp Segmentation

5.3. Tổng kết phương pháp

5.4. Tổng kết thực nghiệm

6. CHƯƠNG 6: HƯỚNG PHÁT TRIỂN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Phương Pháp Tự Động Xác Định Vòng Đầu Thai Nhi Qua Ảnh Siêu Âm 2D

Phương pháp tự động xác định vòng đầu thai nhi qua ảnh siêu âm 2D là một kỹ thuật mới trong lĩnh vực y học, giúp bác sĩ có thể xác định chính xác vòng đầu của thai nhi mà không cần phải thực hiện thủ công.

1.1. Giới Thiệu Về Ảnh Siêu Âm 2D

Ảnh siêu âm 2D là một loại hình ảnh y khoa được sử dụng để theo dõi sức khỏe của thai nhi trong suốt quá trình mang thai. Loại hình ảnh này được tạo ra bằng cách sử dụng sóng siêu âm để tạo ra hình ảnh của cơ thể con người.

1.2. Ưu Điểm Của Phương Pháp Tự Động Xác Định Vòng Đầu Thai Nhi

Phương pháp tự động xác định vòng đầu thai nhi qua ảnh siêu âm 2D có nhiều ưu điểm so với phương pháp thủ công, bao gồm độ chính xác cao, tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót.

II. Cơ Sở Lý Thuyết Của Phương Pháp Tự Động Xác Định Vòng Đầu Thai Nhi

Cơ sở lý thuyết của phương pháp tự động xác định vòng đầu thai nhi qua ảnh siêu âm 2D dựa trên việc sử dụng các thuật toán phân đoạn hình ảnh và kỹ thuật Attention Gates để xác định vùng đầu của thai nhi.

2.1. Thuật Toán Phân Đoạn Hình Ảnh

Thuật toán phân đoạn hình ảnh là một kỹ thuật được sử dụng để phân chia hình ảnh thành các vùng khác nhau dựa trên các đặc điểm của hình ảnh.

2.2. Kỹ Thuật Attention Gates

Kỹ thuật Attention Gates là một kỹ thuật được sử dụng để tập trung vào các vùng quan trọng của hình ảnh và bỏ qua các vùng không quan trọng.

III. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Phương Pháp Tự Động Xác Định Vòng Đầu Thai Nhi

Phương pháp tự động xác định vòng đầu thai nhi qua ảnh siêu âm 2D có nhiều ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực y học, bao gồm việc theo dõi sức khỏe của thai nhi và phát hiện các bất thường trong quá trình mang thai.

3.1. Theo Dõi Sức Khỏe Của Thai Nhi

Phương pháp tự động xác định vòng đầu thai nhi qua ảnh siêu âm 2D giúp bác sĩ có thể theo dõi sức khỏe của thai nhi một cách chính xác và kịp thời.

3.2. Phát Hiện Các Bất Thường Trong Quá Trình Mang Thai

Phương pháp tự động xác định vòng đầu thai nhi qua ảnh siêu âm 2D giúp bác sĩ có thể phát hiện các bất thường trong quá trình mang thai và đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời.

IV. Kết Luận

Phương pháp tự động xác định vòng đầu thai nhi qua ảnh siêu âm 2D là một kỹ thuật mới và hiệu quả trong lĩnh vực y học, giúp bác sĩ có thể xác định chính xác vòng đầu của thai nhi và theo dõi sức khỏe của thai nhi một cách chính xác.

V. Hướng Phát Triển

Phương pháp tự động xác định vòng đầu thai nhi qua ảnh siêu âm 2D có thể được phát triển và cải tiến trong tương lai để trở thành một công cụ hỗ trợ đắc lực cho các bác sĩ trong lĩnh vực y học.

10/07/2025
Khóa luận tốt nghiệp khoa học máy tính phương pháp xác định vòng đầu tự động trong quá trình ước tính chu vi đầu của thai nhi sử dụng ảnh siêu âm 2 chiều

Trích đoạn nội dung tài liệu

Mở đầu 1. Dat vấn đề Chẩn đoán hình ảnh (Diagnostic Imaging) 1a một trong những chuyên ngành quan trọng bậc nhất của hệ thống y tế: Phương pháp chân đoán bệnh thông qua hình ảnh này ứng dụng các kết quả cua ngành khơa hoe Kỹ thuật như sóng siêu âm, tia X, từ trường, -:. dé thé hiện cau trúc cơ thé con người bằng hình-ảnh theo quy ước, nhằm cung cấp các thông tin lâm sàng cho bác sĩ: Thông qua các kết quả hình ảnh này, bác sĩ sẽ có được các thông tin về sức khỏe, chan đoán bệnh chính xác và đưa ra những phác đồ điều trị bệnh lý hiệu quả (Hình 1:1). Với sự phát triển của y học hiện đại, hiện nay có rất nhiều phương pháp dé chan đoán hình anh.

Trong đó, siêu âm (Ultrasound) là phương pháp cận lâm sàng phổ biến, hiệu quả và hỗ trợ đắc lực cho các bác sĩ trong quá trình chan đoán (Hình 1. Kỹ thuật siêu âm sử dụng đâu dò vừa có chức năng phát sóng siêu âm (chùm sóng siêu âm dùng trong ! Nguồn: _ https://primefeed.in/news/572573/europe—pacs—and-ris—market—is—expected—to—reach—us—1329-87— million—by—2027—with—cagr—of—7—0/ chân đoán thường có tần số IMHz đến 10MHz, cường độ 5 — 10 milliwatt cho mỗi cm), vừa có chức năng thu nhận sóng phan xạ lại. Chùm sóng siêu âm được phát ra di xuyên qua cơ thé sẽ gặp những bộ phận có trở kháng âm (còn gọi là độ dẫn truyền) khác nhau và sẽ cho những âm phản xa trở về tác dụng lên đầu dò siêu âm thành những tín hiệu điện, tín hiệu này được khuếch đại và truyền vào vi xử lý của máy siêu-âm dưới dạng những xung điện. Các đỉnh xung này được biéu thị bằng các điểm sáng có cường độ tỉ lệ thuận với cường độ của chùm sóng phản hồi về đầu đò.

Đi chuyên đầu dò trên bề mặt vùng da và ghi lại những điểm sáng trên mặt phẳng quét thì sẽ xây dựng và thể hiện được Hình 1. Ảnh mình họa cho quá trình siêu âm được thực hiện bởi bác sĩ siêu dm? Anh siêu âm (ultrasound images) là phương tiện hình ảnh y khoa cơ bản đầu tiên được các bác sĩ chuyên khoa dùng đề đánh giá bản chất, hình thái của một cơ quan. Đặc biệt là trong sản khoa, siêu âm ngày càng phát huy được vai trò chủ đạo (Hình 1. Ảnh siêu âm được sử dụng dé theo dõi sức khỏe thai nhi trong suốt quá trình mang thai bởi tính an toàn cho người mẹ và em bé vì hình thức này không có sự phơi nhiễm bức xạ như chụp X—quang (Conventional Radiology), cắt lớp vi tính (Computed Tomography — CT), 2 Nguồn: https://www.com/articles/245491#Concept.

Dựa vào ảnh siêu âm, các bác sĩ có thé ước tính tudi thai (Gestational Age — GA) [2] và theo dõi su phát triển của thai nhi [3] thông qua các thông số sinh trắc học của bào thai: chiêu dài xương đùi (Femur Length — FL), chiêu dài đầu — mông (Crown Rump Length — CRL), đường kính lưỡng đỉnh (Biparietal Diameter — BPD), chu vi đầu (Head Circumference — HC),. Anh minh hoa‘cho việc sử dụng nh siêu âm dé theo dõi quá trình mang thai * Chu vi đầu (Head Cireumference - HC) là một-trong-những thông số quan trọng, có tầm ảnh hưởng trong quá trình theo dõi sức khỏe thai nhi: HC và các thông số sinh trắc học khác còn được sử dụng đề đánh giá các trường:hợp rồi loại sự tăng trưởng của thai nhi [4] bao gồm: thai to, thai chết lưu và thai tăng trưởng chậm. Đồng thời, các bác sĩ có thé chân đoán được các di tật [5] của thai nhỉ: não ung thủy, thoát vi não — màng não, hội chứng Dandky,. Trong quá trình ước tính HC hiện nay, công đoạn xác định vòng đầu vẫn còn được thực hiện thủ công bởi các bác sĩ siêu âm.

Đề đạt được độ chính xác nhất định thì công đoạn này chiêm khá nhiêu thời gian trong quá trình siêu âm. Đặc điêm của ảnh siêu âm hai chiêu (two dimensional — 2D) thai nhi là hình ảnh phang, màu trắng đen, có bóng mờ, 3 Nguồn: https://houseofdebt.org/how—much-does—an-ultrasound—cost—hout—an—insurance/ không rõ nét, dẫn đến những khó khăn trong quá trình xác định rõ các đặc điểm trên cơ thé em bé. Siêu âm thai còn bị ảnh hưởng bởi những yếu tổ bat lợi khác: hướng xoay của em bé trong lúc siêu âm, các cơ quan của thai nhi chưa hình thành rõ, ảnh giả, cạm bẫy anh,. Đồng thời việc xác định đúng các mặt cắt và Vòng đầu đề đo được HC phụ thuộc rất nhiều vào chuyên môn, kinh nghiệm của bác sĩ cận lâm sàng chuyên-ngành siêu âm.

Đặc biệt, với một bác sĩ mới ra trường, chưa có nhiều kinh nghiện thì những yếu tố trên lại càng gây trở ngại trong quá trình xác định vòng đầu thủ công. Những khó khăn trong việc thực hiện thủ công kế trên đã đặt ra câu hâu hỏi thực tiễn là: “Liệu có thể tự động hóa quá trình xác định vòng đầu của thai nhỉ trong quá trình siêu âm dé ước tính chư vi dau hay khôn#?”: Đề tìm câu trả lời cho câu hỏi:nghiên cứu nêu trên, nhóm tác giả đã tiền hành tìm hiểu, nghiên cứu va thực hiện dé tài: “Phương pháp xác định vòng đầu tự động trong quá trình ước tính chu vi đầu của thai nhi sử dụng ảnh siêu âm hai chiêu”. - Thách thức, mục tiêu và phạm vi 1. Thách thức Trong quá trình tìm hiệu, nghiên cứu và thực hiện khóa luận tốt nghiệp, nhóm tác giả đã gặp một số khó khăn chính như sau: e Tinh chuyên môn của các kiến thức Y học liên quan đến vấn đề thực tiễn gây trở ngại cho nhóm tác giả trong quá trình tìm hiểu và thực hiện bài toán nghiên cứu.

e Tính bảo mật của hồ sơ khám chữa bệnh (“Luật khám bệnh, chữa bệnh”: Luật sỐ 40/2009/QH12 của Quốc hội *) gây khó khăn trong quá trình kiêm thử hiệu suất mô 4 Nguồn: Văn bản quy phạm pháp luật (chinhphu.vn) hình và xác định tính khả thi của phương pháp trên dữ liệu siêu âm thai nhi ở Việt Nam. e Số lượng các bài báo nghiên cứu khoa học đã được công bố liên quan đến bài toán nghiên cứu tương đối ít. e Học sâu (Deep Learning — DL) bao gồm nhiều thuật toán khác nhau cũng như nhiều thư viện để cài đặt các thuật toán này. Việc lựa chọn thuật toán, thự viện phù hợp cho vấn đề cụ thể cũng là một thách thức.

e Trong mỗi thuật toán DL thì việc lựa chọn kiến trúc phù hợp (số tang, kiểu kiến trúc của từng tầng) sẽ quyết định độ chính-xác của mô hình. Mục tiêu Sau đây là một số .rhục tiêu mà Khóa luận hướng tới: e Tìm hiểu:được các bài báo nghiên cứu khoa hoe liên quan đến các phương pháp sử dụng trong khóa luận. e Ti những kiến thức tìm hiểu được, nghiên cứu và đề xuất phương pháp tự động xác định vòng dau thai nhi trên ảnh 2D. Phạm vi Ảnh siêu âm 2D trong qué trình mang thai thê hiện mặt cắt ngang đôi thị của hộp sọ thai nhi.

Cấu trúc khóa luận Cấu trúc khóa luận được chia thành các chương như sau: e_ Chương 1: giới thiệu van đề, câu hỏi nghiên cứu; trình bày những thách mức, mục tiêu và phạm vi của khóa luận. e Chương 2: giới thiệu về cuộc thi “Head Circumference 18” — cuộc thi có đề bài tương tự bài toán nghiên cứu của khóa luận và các nghiên cứu, bài báo khoa học liên quan. Chương 3: trình bày một số cơ sở lý thuyết về mạng nơ ron nhân tạo và các kiến trúc mạng tìm hiểu được, sử dụng trong quá trình nhóm tác giả thực hiện khóa luận. Chương 4: tông quan về hai phương pháp Regression, Segmentation và các kỹ thuật liên quan trong quá trình xây dựng, huấn luyện mô hình xác định vòng đầu thai nhi sử dụng ảnh siêu âm 2D.

Chương 5: trình bày về các mô-hình, kết qua thu được, thảo luận uu nhược điềm của các thực nghiệm chính được tiến hành trong quá trình nghiên cứu khóa luận. Chương 6: tông kết những kết quả đạt được, đóng góp của khóa luận và đưa ra hướng cải tiên, mở rộng trên hai phương pháp đê xuat đôi với bài toán nghiên cứu. Chương 2: Tổng quan 2. Phát biếu bài toán Thông số HC được đo vòng theo bờ ngoài của xương sọ (hay còn gọi là vòng đầu) dựa theo mặt phăng cắt ngang hộp sọ; mặt cắt chuan (mặt cắt ngang đồi thị) dùng để đo sẽ đi ngang qua doi thi (thalamus), liềm ndo-(falx), vách trong suốt (cavum.

septum pellucium) và không di qua tiéu não (cerebellum) [2] (như mỗ ta ở Hình 2. Mặt cắt ngang đôi thị dùng để ước tính thông số HC Š. Bài toán nghiên cứu được đặt ra đê tra lờicho câu hỏi nghiên cứu được nêu ra ở phan 1.Đặt vân đê của khóa luận. Dữ liệu của bài toán có câu trúc dit liệu đâu vào (input) và dit liệu đầu ra (output) như sau: e Input (Hình 2.2(a)): Ảnh siêu âm 2D trong quá trình mang thai thể hiện mặt cắt ngang đôi thị của hộp sọ thai nhi.

5 Nguồn: https://www.com/science/article/abs/pii/S 15216934 18300464 e Output (Hình 2.2(b)): 5 tham số của hình elip (ellipse) trùng khớp nhất với hình anh vòng đầu thai nhi, bao gồm: o Hai tham số x, y là tọa độ tâm ellipse. o Hai tham số a, b (đơn vị mm (millimetre)) là nửa độ dài hai đường chéo của hình ellipse. o Góc lệch (angle) giữa đường chéo:hình ellipse với trục tọa độ tương ứng (hay còn (a) Input bài toán (b) Output bài toán. Hình anh-minh-hoa input và ouput của bài toán lấy từ bộ dữ liệu'[6] với vòng dau màu vàng đo nghiên cứu sinh có kinh nghiệm xác định: 2.

Cuộc thi “Head Circumference 18” ° Cuộc thi “Head Cireumference_18”-được tô chức trên Grand Challenge ’ — một nền tang phat triển-các giải pháp học „máy (Machine Learning — ML) trong xử lý hình ảnh y sinh. Cuộc thi được tổ chức vào năm 2018 với hon 500 tài khoản tham gia nộp bài (submit) đên thời điêm này.org/ 7 Grand Challenge (grand—challenge. Đề bài Một trong những thông số sinh trắc học được ước tính trong quá trình mang thai dé theo dõi sức khỏe thai nhi là HC. Thông số HC được do bằng mặt phăng tiêu chuẩn.

Với bộ dữ liệu cho trước bao gồm các ảnh siêu âm 2D của mặt phang tiêu chuan có thể được sử dung dé đo HC, hãy thiết kế một thuật toán có thé tự động đo chu vi đầu thai nhi trên ảnh siêu âm 2D. Bộ dữ liệu [7] Bộ dữ liệu (dataset) cho €uộc thì gồm tông số 1334 hình ảnh siêu âm 2D của HC đã được thu thập từ ¿ø-sở'đữ liệu (database) của khoa Sản thuộc Trung tâm Y tế Đại học Radboud, Nijmegen, Hà Lan (the Department of Obstetrics of the Radboud University Medical Center, Nijmegen, the Netherlarids). Hình anh trong dataset được lấy từ qua trình siêu âm.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu có tiêu đề "Phương Pháp Tự Động Xác Định Vòng Đầu Thai Nhi Qua Ảnh Siêu Âm 2D" trình bày một phương pháp tiên tiến trong việc xác định vòng đầu thai nhi thông qua hình ảnh siêu âm 2D. Phương pháp này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác trong việc chẩn đoán mà còn tiết kiệm thời gian cho các bác sĩ và nhân viên y tế. Bằng cách áp dụng công nghệ tự động hóa, tài liệu này mở ra cơ hội cho việc nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe cho thai phụ.

Để mở rộng thêm kiến thức về các ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực y tế và xử lý hình ảnh, bạn có thể tham khảo tài liệu Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính phục hồi hình ảnh cũ sử dụng mô hình gans, nơi khám phá các kỹ thuật phục hồi hình ảnh. Ngoài ra, tài liệu Luận văn nghiên cứu xây dựng phần mềm tự động đọc văn bản chữ việt bằng phương pháp tổng hợp format cũng cung cấp cái nhìn sâu sắc về tự động hóa trong xử lý văn bản, có thể liên quan đến việc phát triển phần mềm hỗ trợ trong y tế. Cuối cùng, bạn có thể tìm hiểu thêm về Luận văn research and apply evolutionary computation techniques on automatic text summarization, tài liệu này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các kỹ thuật tóm tắt tự động, có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Những tài liệu này không chỉ mở rộng kiến thức mà còn cung cấp những góc nhìn mới mẻ về ứng dụng công nghệ trong các lĩnh vực khác nhau.