Phân tích ảnh y tế

Phân tích hình ảnh y tế là một lĩnh vực chuyên biệt của thị giác máy tính (CV) và trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu hình ảnh y tế. Lĩnh vực này tận dụng các thuật toán phức tạp và các mô hình học máy để giúp các chuyên gia chăm sóc sức khỏe giải thích các kết quả quét phức tạp như tia X, chụp cắt lớp vi tính (CT) và chụp cộng hưởng từ (MRI). Mục tiêu chính là nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán, hợp lý hóa quy trình làm việc và cho phép lập kế hoạch điều trị cá nhân hóa, tạo thành nền tảng của AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe hiện đại. Bằng cách tự động hóa việc phát hiện và định lượng các bất thường, những công cụ này đóng vai trò là một trợ giúp đắc lực cho các bác sĩ радиологи và bác sĩ lâm sàng, giảm thiểu sai sót do con người và đẩy nhanh quá trình chăm sóc bệnh nhân.

Cách thức hoạt động

Quy trình bắt đầu bằng việc thu thập hình ảnh kỹ thuật số, thường ở các định dạng như DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine), lưu trữ cả hình ảnh và siêu dữ liệu bệnh nhân. Sau đó, những hình ảnh này được tiền xử lý để cải thiện chất lượng của chúng thông qua các kỹ thuật như giảm nhiễu và chuẩn hóa. Tiếp theo, một mô hình AI đã được huấn luyện, thường là một Mạng nơ-ron tích chập (CNN), phân tích các hình ảnh để thực hiện các tác vụ cụ thể:

• Phát hiện: Xác định sự hiện diện và vị trí của các bất thường, chẳng hạn như khối u hoặc tổn thương, thường bằng cách vẽ một hộp giới hạn xung quanh chúng.
• Phân đoạn (Segmentation): Phác thảo hình dạng và kích thước chính xác của một cơ quan hoặc bất thường. Các kiến trúc như U-Net có hiệu quả cao cho nhiệm vụ này.
• Phân loại: Phân loại một hình ảnh hoặc một vùng quan tâm, ví dụ: ác tính hoặc lành tính.

Kết quả đầu ra của mô hình sau đó được trực quan hóa, thường bằng cách phủ các phát hiện hoặc phân đoạn trực tiếp lên bản quét gốc, cung cấp cho các bác sĩ lâm sàng một báo cáo trực quan và có thể hành động.

Các ứng dụng AI/ML thực tế

1. Phát hiện khối u trong ảnh chụp não: Các mô hình phát hiện đối tượng, bao gồm các kiến trúc hiện đại như Ultralytics YOLO11, có thể được huấn luyện trên các bộ dữ liệu như bộ dữ liệu khối u não để xác định và định vị các khối u trong ảnh chụp MRI. Bằng cách tự động làm nổi bật các vùng đáng ngờ, các hệ thống này giúp các bác sĩ радиолог ưu tiên các trường hợp và tập trung sự chú ý của họ vào các khu vực quan trọng, có khả năng dẫn đến chẩn đoán sớm hơn và chính xác hơn. Nghiên cứu được công bố trên các tạp chí như Radiology: Artificial Intelligence liên tục chứng minh tiềm năng của các công cụ này.
2. Phát hiện Thuyên tắc phổi trong Chụp cắt lớp vi tính (CT): Xác định cục máu đông trong phổi (thuyên tắc phổi) trên chụp mạch CT là một nhiệm vụ cấp bách và đầy thách thức. Các mô hình AI có thể phân tích hàng trăm lát ảnh trên mỗi bệnh nhân để gắn cờ các thuyên tắc tiềm ẩn với độ chính xác cao. Điều này đóng vai trò như một "người đọc thứ hai", cải thiện tỷ lệ phát hiện và giảm thời gian chẩn đoán, điều này rất quan trọng đối với một tình trạng đe dọa tính mạng. Viện Y tế Quốc gia (NIH) tích cực hỗ trợ nghiên cứu về các ứng dụng như vậy.

Phân biệt với các thuật ngữ liên quan

• Thị giác máy tính (CV): Phân tích hình ảnh y tế là một ứng dụng có độ chuyên môn cao trong lĩnh vực thị giác máy tính rộng lớn hơn. Trong khi CV bao gồm tất cả các hình thức hiểu biết về hình ảnh (ví dụ: cho xe tự hành hoặc phân tích bán lẻ), phân tích hình ảnh y tế chỉ tập trung vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và những thách thức riêng của nó, chẳng hạn như tuân thủ quy định và nhu cầu về độ chính xác cực cao.
• Phân vùng Ảnh (Image Segmentation): Đây là một tác vụ cụ thể thường được thực hiện trong phân tích hình ảnh y tế. Phân vùng ảnh (Image Segmentation) bao gồm việc phân vùng một hình ảnh thành các phân đoạn có ý nghĩa (ví dụ: tách một quả thận khỏi các mô xung quanh). Mặc dù nó là một kỹ thuật cơ bản, nhưng nó chỉ là một thành phần của một quy trình phân tích hình ảnh y tế hoàn chỉnh, bao gồm cả phân loại, phát hiện và đăng ký.
• Phân tích dữ liệu: Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn hơn nhiều, liên quan đến việc trích xuất thông tin chi tiết từ bất kỳ loại dữ liệu nào, không chỉ hình ảnh. Trong bối cảnh chăm sóc sức khỏe, phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để dự đoán kết quả của bệnh nhân dựa trên hồ sơ sức khỏe điện tử hoặc để phân tích các chỉ số hiệu suất của mô hình chụp ảnh y tế, nhưng nó không vốn dĩ là trực quan.

Công cụ và Đào tạo

Việc phát triển và triển khai các giải pháp phân tích hình ảnh y tế mạnh mẽ đòi hỏi các công cụ chuyên biệt. Các thư viện nền tảng như PyTorch và TensorFlow cung cấp các nền tảng cơ bản. Các thư viện chuyên biệt như MONAI và SimpleITK cung cấp các thành phần được xây dựng sẵn cho quy trình làm việc hình ảnh y tế.

Các nền tảng như Ultralytics HUB hợp lý hóa quy trình huấn luyện các mô hình tùy chỉnh trên bộ dữ liệu y tế, quản lý các thử nghiệm và chuẩn bị cho triển khai mô hình. Các mô hình hiệu quả dựa vào tăng cường dữ liệu mở rộng và điều chỉnh siêu tham số cẩn thận. Các bộ dữ liệu công khai từ các nguồn như The Cancer Imaging Archive (TCIA) rất quan trọng để huấn luyện và xác thực. Cuối cùng, tất cả các giải pháp dành cho sử dụng lâm sàng phải tuân thủ các nguyên tắc nghiêm ngặt từ các cơ quan quản lý như U.S. Food and Drug Administration (FDA).