Phân tích hình 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 tinh vi và mô hình học máy để giúp các chuyên gia chăm sóc sức khỏe diễn giải các hình ảnh quét phức tạp như X-quang, Chụp cắt lớp vi tính (CT) và Chụp cộng hưởng từ (MRI). Mục tiêu chính là nâng cao độ chính xác của 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 hiện đại trong Chăm sóc Sức khỏe . Bằng cách tự động hóa việc phát hiện và định lượng các bất thường, các công cụ này đóng vai trò là công cụ hỗ trợ đắc lực cho các bác sĩ X-quang và bác sĩ lâm sàng, giảm thiểu sai sót của con người và đẩy nhanh quá trình chăm sóc bệnh nhân.

Nó hoạt động như thế nào

Quá trình bắt đầu bằng việc thu thập hình ảnh kỹ thuật số, thường ở các định dạng như DICOM ( Hình ảnh Kỹ thuật số và Truyền thông trong Y học ), lưu trữ cả hình ảnh và siêu dữ liệu của bệnh nhân. Những hình ảnh này sau đó được xử lý trước để cải thiện chất lượng thông qua các kỹ thuật như giảm nhiễu và chuẩn hóa . Tiếp theo, một mô hình AI đã được đào tạo, thường là Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN) , sẽ phân tích 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: Phác thảo hình dạng và kích thước chính xác của một cơ quan hoặc bất thường. Các kiến trúc như U-Net rất hiệu quả cho nhiệm vụ này.
• Phân loại: Phân loại hình ảnh hoặc vùng quan tâm, ví dụ như ác tính hay lành tính.

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

Ứng dụng AI/ML trong thế giới thực

1. Phát hiện khối u trong chụp cắt lớp não: Các mô hình phát hiện đối tượng , bao gồm các kiến trúc tiên tiến như Ultralytics YOLO11 , có thể được đào tạo trên các tập dữ liệu như tập dữ liệu Khối u não để xác định và định vị khối u trong ảnh chụp MRI. Bằng cách tự động làm nổi bật các vùng nghi ngờ, các hệ thống này giúp các bác sĩ X quang ưu tiên các trường hợp và tập trung sự chú ý 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 CT: Việc xác định cục máu đông trong phổi (thuyên tắc phổi) trên chụp CT mạch máu là một nhiệm vụ cấp bách và đầy thách thức. Các mô hình AI có thể phân tích hàng trăm lát cắt hình ảnh trên mỗi bệnh nhân để đánh dấu 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 rất quan trọng đối với các tình trạng đe dọa tính mạng. Viện Y tế Quốc gia (NIH) đang tích cực hỗ trợ nghiên cứu các ứng dụng như vậy.

Phân biệt từ các thuật ngữ liên quan

• Thị giác Máy tính (CV): Phân tích Hình ảnh Y tế là một ứng dụng chuyên biệt cao trong lĩnh vực thị giác máy tính rộng lớn hơn. Trong khi CV bao gồm tất cả các hình thức hiểu biết trực quan (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 đặc thù của nó, chẳng hạn như tuân thủ quy định và yêu cầu độ chính xác cực cao.
• Phân đoạn hình ảnh: Đây là một nhiệm vụ cụ thể thường được thực hiện trong phân tích hình ảnh y tế. Phân đoạn hình ảnh bao gồm việc phân chia hình ảnh thành các phân đoạn có ý nghĩa (ví dụ: tách thận khỏi mô xung quanh). Mặc dù là một kỹ thuật cơ bản, nhưng nó chỉ là một thành phần của quy trình phân tích hình ảnh y tế hoàn chỉnh, bao gồm phân loại, phát hiện và ghi nhận.
• Phân tích dữ liệu: Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực rộng 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 số liệu hiệu suất của mô hình hình ảnh y tế, nhưng về bản chất, nó không mang tính 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 khối xây dựng. 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 đào tạo các mô hình tùy chỉnh trên các tập dữ liệu y tế, quản lý các thí nghiệm và chuẩn bị triển khai mô hình . Các mô hình hiệu quả phụ thuộc vào việc tăng cường dữ liệu mở rộng và tinh chỉnh siêu tham số cẩn thận. Các tập dữ liệu công khai từ các nguồn như The Cancer Imaging Archive (TCIA) rất quan trọng cho việc đào tạo và xác thực. Cuối cùng, tất cả các giải pháp dành cho mục đích lâm sàng phải tuân thủ các hướng dẫn nghiêm ngặt từ các cơ quan quản lý như Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) .