Sức khỏe [ Đăng ngày (20/05/2023) ]
Nghiên cứu mô hình học sâu FASTER R-CNN để phát hiện và phân loại các tổi thương khu trú thường gặp ở gan trên ảnh chụp cắt lớp vi tính
Nghiên cứu do tác giả nhóm Nguyễn Hoàng Thái , Phù Trí Nghĩa, Dương Quốc Thanh, Nguyễn Thanh Hùng, Mai Quốc Trường, Trần Thị Bích Phương, Cao Tấn Phát, Huỳnh Đăng Khoa - Trường Đại học Y Dược Cần Thơ nghiên cứu nhằm Thu thập dữ liệu, xây dựng, huấn luyện mô hình Faster R-CNN để phát hiện, phân loại các tổn thương khu trú thường gặp ở gan; Kiểm thử, đánh giá hiệu quả mô hình theo tiêu chí về thời gian, độ chính xác.

Việc phát hiện và phân loại sớm tổn thương gan nhằm đưa ra giải pháp điều trị đúng đắn là vô cùng cần thiết. Để đánh giá chi tiết các tổn thương gan thì kỹ thuật chụp cắt lớp vi tính có tiêm thuốc cản quang là một lựa chọn hoàn hảo. Tuy nhiên, kết quả chẩn đoán phụ thuộc nhiều vào tính tỉ mỉ, nhãn quan và kinh nghiệm của bác sĩ. Xuất phát từ thực tiễn, nghiên cứu ứng dụng mô hình học sâu để phát hiện và phân loại các tổn thương khu trú thường gặp ở gan trên ảnh chụp cắt lớp vi tính cần được triển khai thực hiện. Các đề tài ứng dụng máy học, đặc biệt là kỹ thuật học sâu để xử lý ảnh chụp cắt lớp vi tính có tiêm thuốc cản quang liên quan đến các tổn thương gan đã được nhiều nhà khoa học tham gia nghiên cứu. Năm 2017, nhóm tác giả Changjian Sun đề xuất mô hình mạng học sâu kết nối đầy đủ đa kênh để vẽ đường biên bao quanh tổn thương [9]. Năm 2018, nhóm tác giả Sang-gil Lee sử dụng mô hình Grouped Single Shot MultiBox Detector để phát hiện các tổn thương gan [5]. Năm 2018, nhóm tác giả Dong Liang đề xuất mô hình Residual Convolutional Neural Networks để trích xuất đặc trưng và sử dụng thuật toán máy học véc tơ hỗ trợ để phân loại các tổn thương [6]. Đầu năm 2021, nhóm tác giả Jiarong Zhou sử dụng ba mô hình Faster R-CNN với mạng rút trich đặc trưng FPN riêng biệt để phân loại các tổn thương gan.

Đối tượng tập trung vào việc phát hiện và phân loại các tổn thương khu trú thường gặp ở gan. Các hình ảnh chụp cắt lớp vi tính có tiêm thuốc cản quang vùng bụng liên quan đến ba loại tổn thương gồm nang gan, u mạch máu và ung thư tế bào gan nguyên phát được thu thập tại Bệnh viện Trường Đại học Y Dược Cần Thơ làm dữ liệu cho quá trình huấn luyện và kiểm thử trên mô hình học sâu là Faster R-CNN với mạng rút trích đặc trưng ResNet-101 . phương pháp nghiên cứu: Bộ dữ liệu ảnh chụp cắt lớp vi tính tiêm thuốc cản quang vùng bụng có tổn thương gồm nang gan, u mạch máu, ung thư tế bào gan nguyên phát; Áp dụng mô hình Faster R-CNN để phát hiện, phân loại tổn thương. Kết quả  Bộ dữ liệu thu thập tại Bệnh viện Trường Đại học Y Dược Cần Thơ gồm 51 người bệnh có tổn thương khu trú thường gặp ở gan, với 2828 ảnh, 2836 vùng tổn thương được xác định bởi bác sĩ chẩn đoán hình ảnh. Trong đó, 11 người bệnh thuộc nhóm nang gan (440 vùng), 18 người bệnh thuộc nhóm u mạch máu (648 vùng), 21 người bệnh thuộc nhóm ung thư tế bào gan nguyên phát (1748 vùng) và 01 người bệnh có cả nang và u mạch máu; Mô hình Faster R-CNN cho kết quả độ chính xác mAP là 94%, thời gian huấn luyện 583 phút và thời gian xử lý 0,13 giây

Áp dụng mô hình học sâu Faster R-CNN với mạng rút trích đặc trưng ResNet-101 để phát hiện và phân loại tổn thương khu trú thường gặp ở gan với kết quả độ chính xác mAP là 94%, thời gian huấn luyện 583 phút và tốc độ xử lý 0,13 giây. Mô hình Faster R-CNN cho thấy sự phù hợp và có thể được áp dụng để triển khai các ứng dụng thực tế trong tương lai.


ltnanh
Theo Tạp chí y dược học Cần Thơ – số 57/2023
In bài viết  
Bookmark
Ý kiến của bạn

Công nghệ mới  
 
Một số biện pháp nâng cao chất lượng dạy học học phần “Cad trong kỹ thuật” theo dự án cho sinh viên ngành Công nghệ kỹ thuật ô tô, Trường Đại học Vinh
Trong xu hướng hội nhập và phát triển của nền giáo dục nói chung và của đào tạo bậc đại học nói riêng, việc liên tục đổi mới các phương pháp giảng dạy để mang lại hiệu quả tốt nhất là xu hướng tất yếu. Đối với chương trình đào tạo của bậc đại học, các học phần dạy học dự án là các học phần trọng điểm được chú ý đầu tư cả về đội ngũ giảng viên, chương trình đào tạo và cơ sở vật chất. Với mục đích hướng tới việc nâng cao chất lượng đào tạo và đa dạng hóa cách thức triển khai học phần dạy học dự án CAD trong kỹ thuật theo đặc thù của ngành đào tạo Công nghệ Kỹ thuật ô tô, bài báo đã đánh giá các nội dung của học phần và đưa ra một số biện pháp cụ thể nhằm thích nghi với tính chất đặc thù của lĩnh vực đào tạo Kỹ thuật ô tô và nâng cao chất lượng đào tạo, bao gồm: Nâng cao nhận thức cho giảng viên và sinh viên về dạy học dự án; Bồi dưỡng nâng cao năng lực cho giảng viên; Đa dạng hóa phương thức tổ chức dạy học; Đảm bảo các điều kiện hỗ trợ hoạt động giảng dạy.


 

Tiêu điểm

Đại học Harvard công bố 4 loại trái cây giúp hỗ trợ sống 'trường thọ' nên ăn thường xuyên
Can thiệp bào thai bằng Laser đốt thông nối mạch máu, giảm ối cứu sống thành công 2 trẻ song sinh cực non
Lần đầu tiên BV hữu nghị Việt Nam-Cuba Đồng Hới ứng dụng keo dán sinh học trong phẫu thuật mắt
Hội thảo “Thúc đẩy ứng dụng công nghệ thực tế ảo, thực tế ảo tăng cường phục vụ phát triển du lịch thành phố Cần Thơ và vùng đồng bằng sông Cửu Long” sắp diễn ra, với nhiều nội dung hấp dẫn đang chờ đón bạn!
Cần Thơ tham gia Triển lãm Quốc tế sản phẩm, máy móc, thiết bị nông nghiệp Việt Nam - Growtech Vietnam 2024
Sắp diễn ra Triển lãm Quốc tế sản phẩm, máy móc, thiết bị nông nghiệp Việt Nam - Growtech Vietnam 2024
Phát hiện cơn đau bằng AI
Máy tiêm laser cung cấp thuốc trực tiếp
Thiết bị AI Audiologist sàng lọc thính lực
Liệu pháp điều trị loét bàn chân do tiểu đường
Tai nghe laser mới có thể đánh giá nguy cơ đột quỵ
Sử dụng hình ảnh 3D để tái chế rác thải nhựa
Mô hình robot mới đưa ra giải pháp chọn và đặt chính xác trong ứng dụng tự động hóa
Hệ thống lọc không khí thân thiện với môi trường dựa vào nước
Băng điện mới giúp vết thương mau lành hơn 30%

Video




© Copyright 2020 Trung tâm Thông tin Khoa học và Công nghệ - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - Quận Ninh Kiều - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám Đốc Trung tâm Thông tin Khoa học và Công nghệ - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này
-->