Bằng cách tích hợp các model Ultralytics YOLO vào Pixelabs AI-Engine, Pixelabs đã có thể tự động hóa các quy trình xử lý hình ảnh. Chẳng hạn, trong chẩn đoán hình ảnh võng mạc để phát hiện sớm Alzheimer, giải pháp này cải thiện tính nhất quán khi xác định các dấu hiệu, với recall đạt tới 95%.
Ngày nay, nhiều quy trình công nghiệp, vận hành và nghiên cứu vẫn phụ thuộc vào việc con người xem xét hình ảnh thủ công để kiểm tra quy trình hoặc phát hiện mẫu. Khi lượng dữ liệu tăng lên, công việc này nhanh chóng trở nên chậm chạp, thiếu nhất quán và khó mở rộng.
Điều này đặc biệt đúng trong các môi trường nghiên cứu như chẩn đoán hình ảnh võng mạc để phát hiện sớm Alzheimer, nơi việc xác định những dấu hiệu nhỏ trong ảnh có thể khó khăn và tốn thời gian.
Pixelabs giải quyết vấn đề này bằng Pixelabs AI-Engine, một nền tảng AI thị giác được thiết kế để phân tích hình ảnh và video theo thời gian thực. Sử dụng các model thị giác máy tính như các model Ultralytics YOLO, nền tảng giúp tự động hóa quy trình xử lý hình ảnh, cải thiện tính nhất quán và mở rộng quy mô phân tích dễ dàng hơn.
Ứng dụng thị giác máy tính để tự động hóa quy trình thực tế#
Pixelabs phát triển các giải pháp AI thị giác giúp doanh nghiệp tự động hóa và cải thiện quy trình hiện có bằng thị giác máy tính. Có trụ sở tại Madrid, cùng các văn phòng ở Barcelona và Vương quốc Anh, công ty tập trung xây dựng các công cụ AI thiết thực có thể ứng dụng trong nhiều ngành.
Đặc biệt, nền tảng Pixelabs AI-Engine cho phép phân tích hình ảnh và video theo thời gian thực để thực hiện các tác vụ như phát hiện đối tượng, xác định lỗi, phân tích bề mặt và nhận dạng ký tự quang học (OCR). Những khả năng này giúp người dùng xử lý dữ liệu hình ảnh hiệu quả hơn và giảm phụ thuộc vào việc kiểm tra thủ công.
Nền tảng được thiết kế để tích hợp vào các hệ thống hiện có, giúp tổ chức dễ dàng áp dụng thị giác máy tính mà không làm gián đoạn hoạt động. Tính linh hoạt này cho phép Pixelabs hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng và mở rộng giải pháp khi nhu cầu tăng lên.
Thách thức khi tích hợp và mở rộng quy mô thị giác máy tính#
Trong nhiều ngành, hoạt động hằng ngày vẫn phụ thuộc vào quy trình thủ công và mức độ tự động hóa hạn chế. Nhân viên vận hành, kỹ sư và nhà nghiên cứu thường phải xem xét hình ảnh bằng tay, xác thực kết quả và quản lý dữ liệu trên nhiều công cụ.
Điều này khiến quy trình chậm hơn, khó chuẩn hóa hơn và dễ phát sinh thiếu nhất quán hơn, đặc biệt khi khối lượng dữ liệu tăng. Ngay cả khi tổ chức muốn áp dụng thị giác máy tính, quá trình chuyển đổi cũng không phải lúc nào diễn ra suôn sẻ.
Việc tích hợp AI vào các hệ thống hiện có có thể đòi hỏi thay đổi quy trình làm việc đã thiết lập, bổ sung hạ tầng hoặc tăng khối lượng kỹ thuật. Vì vậy, nhiều giải pháp khó mở rộng quy mô hoặc duy trì theo thời gian.
Ví dụ, trong môi trường nghiên cứu như chẩn đoán hình ảnh võng mạc để phát hiện sớm Alzheimer, những thách thức này trở nên phức tạp hơn. Các nhà nghiên cứu cần phát hiện những đặc điểm rất nhỏ, quản lý tập dữ liệu hình ảnh lớn và đảm bảo kết quả luôn nhất quán trong các điều kiện khác nhau.
Hình 1. Ảnh ví dụ về chẩn đoán hình ảnh võng mạc ở mắt chuột.
Nếu không có cách hợp lý hóa việc phân tích, quản lý dữ liệu và tạo đầu ra, sẽ khó mở rộng các quy trình này và duy trì kết quả đáng tin cậy.
Tự động hóa phân tích ảnh võng mạc bằng các model Ultralytics YOLO#
Pixelabs giải quyết những thách thức này bằng cách tích hợp các model Ultralytics YOLO vào Pixelabs AI-Engine. Nền tảng này đóng vai trò cốt lõi trong các giải pháp AI thị giác của công ty, giúp phân tích hình ảnh và video theo thời gian thực trên nhiều ứng dụng một cách liền mạch hơn mà không làm gián đoạn quy trình hiện có.
Nền tảng hỗ trợ nhiều tác vụ, bao gồm phát hiện đối tượng và lỗi, phân tích bề mặt và kết cấu, quản lý màu sắc cũng như OCR. Vì không phụ thuộc phần cứng và được thiết kế để tích hợp thông qua API, nền tảng có thể được triển khai trong nhiều môi trường và mở rộng quy mô.
Phương pháp này được áp dụng trong một dự án hợp tác gần đây với nhóm nghiên cứu Alzheimer của CIBIR, trong đó Pixelabs phát triển hệ thống hỗ trợ phát hiện sớm Alzheimer ở chuột bằng hình ảnh võng mạc. Mục tiêu là xác định các dấu hiệu nhỏ, chẳng hạn như lắng đọng amyloid beta, vốn có thể báo hiệu giai đoạn đầu của bệnh.
Để thực hiện việc này, Pixelabs xây dựng quy trình kết nối lưu trữ dữ liệu, xử lý ảnh và giao diện người dùng. Ảnh võng mạc, được chụp bằng thiết bị chụp đáy mắt chuyên dụng của phòng thí nghiệm, trước tiên được truyền qua Giao thức truyền tệp an toàn (SFTP) và lưu trữ trong một hệ thống tập trung, giúp quản lý và truy cập các tập dữ liệu lớn dễ dàng hơn.
Tiếp theo, các bước tiền xử lý được áp dụng để xử lý sự khác biệt về chất lượng ảnh và ánh sáng, nhằm đảm bảo kết quả nhất quán. Việc này giúp hệ thống duy trì độ chính xác trên nhiều mẫu và điều kiện khác nhau.
Sau đó, hình ảnh được phân tích bằng các model AI thị giác, bao gồm các model Ultralytics YOLOv8 được huấn luyện tùy chỉnh. Các biến thể cỡ trung bình và lớn của YOLOv8 được sử dụng để cân bằng hiệu năng và độ chính xác.
Trong pipeline này, các model Ultralytics YOLO được dùng để phát hiện đối tượng và phân loại hình ảnh, nhằm xác định và định vị các vùng quan tâm nhỏ như lắng đọng amyloid beta ngay trong ảnh võng mạc.
Hình 2. Các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 có thể giúp phát hiện lắng đọng amyloid beta.
Cuối cùng, kết quả được trình bày trên một nền tảng web, nơi người dùng có thể tải hình ảnh lên, lọc dữ liệu theo các thuộc tính như tuổi, giới tính hoặc kiểu hình, và xem các đặc điểm được phát hiện cùng điểm tin cậy. Nhờ đó, việc chuyển từ dữ liệu ảnh thô sang thông tin chuyên sâu rõ ràng, hữu ích trở nên đơn giản hơn.
Vì sao chọn các model Ultralytics YOLO?#
Với Pixelabs, các model Ultralytics YOLO là lựa chọn hoàn hảo, cung cấp nền tảng thiết thực và linh hoạt để xây dựng giải pháp thị giác máy tính có thể nhanh chóng điều chỉnh cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Các model này dễ huấn luyện và tinh chỉnh, giúp nhóm lặp lại nhanh hơn và đáp ứng yêu cầu mới mà không cần thiết kế lại hệ thống.
Tính linh hoạt này tác động trực tiếp đến tốc độ phát triển. Bằng cách tận dụng YOLO, Pixelabs có thể rút ngắn chu kỳ phát triển và đưa giải pháp vào production nhanh hơn, giảm thời gian đưa ứng dụng mới ra thị trường. Đồng thời, các model mang lại kết quả chính xác và nhất quán hơn.
Đạt recall lên đến 95% đồng thời cải thiện hiệu quả#
Việc tích hợp các model Ultralytics YOLO vào Pixelabs AI-Engine đã giúp cải thiện rõ rệt hiệu năng phân tích. Trong trường hợp sử dụng nghiên cứu Alzheimer, hệ thống đạt recall khoảng 90%, tăng lên đến 95% khi bệnh tiến triển và các dấu hiệu trở nên dễ nhận thấy hơn.
Nhờ đó, các nhà nghiên cứu có thể phát hiện đáng tin cậy hơn những đặc điểm nhỏ như lắng đọng amyloid beta trên các tập dữ liệu hình ảnh lớn. Kết quả là quá trình phân tích trở nên nhất quán hơn, giảm sai khác và giúp đảm bảo không bỏ sót các dấu hiệu quan trọng.
Ngoài trường hợp sử dụng này, Pixelabs cũng liên tục nhận được phản hồi tích cực từ khách hàng sử dụng giải pháp trong nhiều ứng dụng khác nhau. Người dùng ghi nhận những cải thiện trong cách triển khai quy trình, đặc biệt về hiệu quả và độ tin cậy.
Tác động khác nhau tùy theo trường hợp sử dụng cụ thể, thể hiện tính linh hoạt của nền tảng và khả năng thích ứng với nhiều nhu cầu vận hành. Nhìn chung, những cải tiến này giúp quản lý và phân tích dữ liệu hình ảnh ở quy mô lớn dễ dàng hơn, hỗ trợ kết quả đáng tin cậy và quy trình làm việc hiệu quả hơn.
Thúc đẩy AI thị giác trong nhiều ngành#
Pixelabs đang tiếp tục mở rộng năng lực của nền tảng AI thị giác sang các trường hợp sử dụng và ngành mới. Phát huy kinh nghiệm trong các ứng dụng nghiên cứu như phát hiện Alzheimer, nhóm tập trung tinh chỉnh model và thúc đẩy phân tích hình ảnh bằng các công nghệ như model Ultralytics YOLO.
Bằng cách liên tục cải tiến công nghệ, Pixelabs hướng tới giúp các tổ chức tự động hóa quy trình hiệu quả hơn và ứng dụng thị giác máy tính vào nhiều quy trình thực tế hơn.
Bạn muốn tinh giản quy trình làm việc của công ty? Xem kho GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về Vision AI. Khám phá cách các model YOLO thúc đẩy đổi mới trong những lĩnh vực như AI trong y tế và thị giác máy tính trong bán lẻ. Để trực tiếp trải nghiệm YOLO, hãy tìm hiểu cách các tùy chọn cấp phép có thể hỗ trợ dự án của bạn.
