Ứng dụng DEEP LEARNING trong xử lý ảnh y tế
Xử lý ảnh y tế (medical image
analysis) là một trong những lĩnh vực mà học sâu đạt thành công vang dội. Từ
X-quang, CT, MRI, PET, đến siêu âm, khối lượng dữ liệu hình ảnh khổng lồ được tạo
ra mỗi ngày. Những ảnh này đóng vai trò quan trọng trong chẩn đoán, theo dõi,
và lập kế hoạch điều trị. Tuy nhiên, phân tích thủ công bởi bác sĩ vừa tốn thời
gian vừa dễ sai sót do yếu tố chủ quan.
Học sâu, đặc biệt là CNN, U-Net,
GAN và gần đây là Vision Transformer (ViT), đã thay đổi cục diện.
Các hệ thống AI có thể đạt độ chính xác ngang hoặc thậm chí vượt chuyên gia
trong một số nhiệm vụ cụ thể.
1. Chẩn đoán hình ảnh (Medical Image Diagnosis)
1.1 X-quang (Chest X-ray,
Mammogram)
- Phát hiện viêm phổi, COVID-19: CNN được huấn
luyện trên hàng trăm nghìn ảnh X-quang có thể phát hiện dấu hiệu bệnh
nhanh hơn bác sĩ.
- Ung thư vú: CAD cho nhũ ảnh giúp nhận diện
vi vôi hóa và khối u nhỏ, giảm tỷ lệ bỏ sót.
- Bệnh lao (TB): AI hỗ trợ sàng lọc bệnh lao ở
các nước đang phát triển nơi bác sĩ X-quang còn thiếu.
1.2 CT (Computed Tomography)
- Ung thư phổi: mô hình CNN phát hiện nốt phổi
nhỏ (lung nodule) – dấu hiệu sớm của ung thư.
- Đột quỵ: AI phân tích CT não để xác định
vùng thiếu máu não, hỗ trợ quyết định can thiệp.
- Chấn thương sọ não: AI nhận diện xuất huyết
nội sọ.
1.3 MRI (Magnetic Resonance
Imaging)
- Khối u não: U-Net phân vùng khối u trong MRI
não, giúp lập kế hoạch xạ trị.
- Bệnh thoái hóa thần kinh: học sâu nhận diện
teo não trong Alzheimer.
- Chấn thương dây chằng: AI phân tích MRI khớp
gối để phát hiện rách dây chằng chéo trước (ACL).
1.4 PET (Positron Emission
Tomography) và siêu âm
- PET: AI giúp tăng độ phân giải, giảm liều
phóng xạ cần thiết.
- Siêu âm: CNN phân tích tim thai, phát hiện dị
tật tim bẩm sinh.
2. Phân vùng ảnh y tế (Image
Segmentation)
Phân vùng (segmentation) là quá
trình xác định ranh giới của cấu trúc trong ảnh y tế (ví dụ: gan, phổi, khối
u). Đây là bước thiết yếu trong chẩn đoán, lập kế hoạch phẫu thuật, và theo dõi
bệnh.
2.1 U-Net – Kiến trúc kinh điển
- U-Net (2015): mạng CNN đặc biệt cho phân
vùng y tế, với cấu trúc encoder–decoder và skip connections.
- U-Net có thể hoạt động tốt ngay cả với tập dữ liệu
nhỏ, nhờ tính đối xứng và chia sẻ thông tin giữa encoder và decoder.
2.2 Ứng dụng
- MRI não: phân vùng khối u (glioma,
meningioma).
- CT bụng: tách gan, thận, tụy để hỗ trợ phẫu
thuật.
- Siêu âm tim: phân vùng buồng tim để tính
phân suất tống máu (ejection fraction).
2.3 Biến thể của U-Net
- 3D U-Net: xử lý dữ liệu y tế 3D (MRI, CT).
- Attention U-Net: dùng cơ chế attention để tập
trung vào vùng bất thường.
- Nested U-Net (U-Net++): cải thiện độ chính
xác trong segmentation đa lớp.
3. Phát hiện và phân loại tổn
thương (Lesion Detection & Classification)
3.1 Detection bằng CNN
- YOLO, Faster R-CNN: thích nghi cho ảnh y tế,
phát hiện vị trí bất thường.
- Ứng dụng: nốt phổi, tổn thương gan, xuất huyết
não.
3.2 Multi-task learning
Hệ thống học sâu có thể vừa phát
hiện (detection) vừa phân loại (classification).
Ví dụ: phát hiện và phân loại khối u vú là lành tính hay ác tính.
3.3 Hiệu quả lâm sàng
- Giảm thời gian đọc ảnh.
- Tăng độ nhạy (sensitivity) trong phát hiện bất thường
nhỏ.
- Hỗ trợ sàng lọc cộng đồng quy mô lớn.
4. Tái tạo và nâng cao chất lượng
ảnh (Image Reconstruction & Enhancement)
4.1 CT và MRI tốc độ nhanh
- Low-dose CT: GAN và CNN tái tạo ảnh chất lượng
cao từ CT liều thấp, giúp giảm phơi nhiễm phóng xạ.
- MRI nhanh: deep learning tái tạo MRI từ dữ
liệu ít hơn, rút ngắn thời gian quét.
4.2 Khử nhiễu và siêu phân giải
- Denoising autoencoder: loại bỏ nhiễu trong ảnh
siêu âm hoặc MRI.
- Super-resolution CNN: tăng độ phân giải ảnh
y tế, giúp quan sát tổn thương nhỏ.
4.3 Image-to-image translation
- CT ↔ MRI: GAN chuyển đổi giữa các loại ảnh,
giúp tránh phải chụp nhiều lần.
- PET giả lập: mô hình deep learning tạo ảnh
PET từ MRI + dữ liệu lâm sàng, giảm nhu cầu dùng chất phóng xạ.
5. Vision Transformer (ViT)
trong ảnh y tế
Sau CNN, Vision Transformer
(ViT) nổi lên với khả năng học quan hệ toàn cục trong ảnh.
- Ứng dụng: phân loại ung thư da, phát hiện tổn
thương võng mạc.
- Ưu điểm: học phụ thuộc dài hạn, linh hoạt với
ảnh đa kích thước.
- Thách thức: cần dữ liệu rất lớn, thường phải
kết hợp với CNN (Hybrid ViT).
6. Thách thức trong xử lý ảnh
y tế bằng học sâu
- Dữ liệu hạn chế: ảnh y tế được gán nhãn bởi
bác sĩ, tốn kém.
- Giải pháp: transfer learning, data augmentation,
GAN.
- Mất cân bằng dữ liệu: bệnh hiếm có ít ảnh →
dễ gây bias.
- Khả năng giải thích: bác sĩ cần thấy AI dựa
vào đâu để quyết định (Grad-CAM, saliency map).
- Tích hợp vào lâm sàng: workflow bệnh viện phức
tạp, cần AI “plug-and-play”.
- Đạo đức & pháp lý: nếu AI sai, trách nhiệm
thuộc về ai?
✅ Tóm lại, học sâu đã biến
đổi lĩnh vực xử lý ảnh y tế ở bốn hướng chính:
- Chẩn đoán hình ảnh: từ X-quang đến MRI.
- Segmentation: tách cơ quan, khối u chính
xác.
- Detection & classification: phát hiện bất
thường nhỏ.
- Reconstruction: giảm liều, tăng chất lượng,
rút ngắn thời gian chụp.
AI trong xử lý ảnh y tế hiện nay
không thay thế bác sĩ, nhưng trở thành “trợ lý siêu tốc độ và siêu chính xác”,
nâng cao hiệu quả chăm sóc bệnh nhân.
Post a Comment