Liên hiệp các hội khoa học và kỹ thuật Bình Định

https://bidiusta.binhdinh.gov.vn

Công trình "Nghiên cứu xây dựng mô hình Gan, xác định thể tích và phát hiện bất thường của vùng Gan theo chỉ định dựa trên hình ảnh y khoa Chụp cắt lớp vi tính ổ bụng"

Công trình nghiên cứu xây dựng mô hình Gan, xác định thể tích và phát hiện bất thường của vùng Gan theo chỉ định dựa trên hình ảnh y khoa Chụp cắt lớp vi tính (Computed Tomography - CT) ổ bụng đoạt giải khuyến khích Giải thưởng Sáng tạo Khoa học Công nghệ Việt Nam năm 2022
Công trình "Nghiên cứu xây dựng mô hình Gan, xác định thể tích và phát hiện bất thường của vùng Gan theo chỉ định dựa trên hình ảnh y khoa Chụp cắt lớp vi tính ổ bụng"
  Giới thiệu:
Chủ nhiệm đề tài: TS. Lê Thị Kim Nga.
Cơ quan chủ trì đề tài: Trường Đại Học Quy Nhơn.
Thời gian thực hiện: Từ 10/2018 đến 08/2021.
1.Mục tiêu:
Dựa trên các kỹ thuật tính toán, xử lý ảnh, mô hình học máy và các kỹ thuật dựng mô hình 3D hiện đại kết hợp với khai phá dữ liệu y học để xây dựng phần mềm xử lý ảnh chuyên sâu hỗ trợ chẩn đoán và điều trị các bệnh về Gan với các chức năng: mô hình Gan, tính toán thể tích vùng Gan theo chỉ định và phát hiện các bất thường trên Gan dựa vào dữ liệu hình ảnh y khoa chụp cắt lớp vi tính (CT) ổ bụng.
2.  Tính mới và sáng tạo:
- Phần mềm tích hợp các chức năng quan trọng trong hỗ trợ tính toán và hỗ trợ chẩn đoán và điều trị một số trường hợp bệnh gan (u gan).
- Chức năng tách gan với độ chính xác xấp xỉ 75% trên dữ liệu thực tế, độ chính xác trung bình hơn 90% trên dữ liệu thử nghiệm. Kết quả này có thể so sánh được với kỹ thuật hiện có trên thế giới và tại Việt Nam.
- Chức năng tách u gan với độ chính xác trên dữ liệu thực tế xấp xỉ 70%, độ chính xác hơn 90% trên dữ liệu thử nghiệm. Kết quả này có thể so sánh được với kỹ thuật hiện có trên thế giới và tại Việt Nam.
- Chức năng dựng mô hình 3D được đánh giá bởi chuyên gia bác sĩ có thể chấp nhận được.  Kết quả này có thể hỗ trợ tính toán trên vùng gan theo chỉ định, tính toán khối lượng.
- Chức năng tính toán thể tích vùng gan, vùng u gan theo chỉ định một cách tự động được đánh giá bởi chuyên gia bác sĩ có thể chấp nhận được.  Kết quả này có thể hỗ trợ tính toán trên vùng gan theo chỉ định, tính toán khối lượng.
- Chức năng so sánh sự thay đổi của vùng tổn thương (u gan) qua các lần chụp khác nhau nhằm đánh giá sự phát triển của khối u, hay giảm sự phát triển của khối u. Kết quả này có thể hỗ rất tốt trong tiên đoán và đánh giá việc điều trị cho bệnh nhân.
- Cơ sở dữ liệu gan, u gan có khả năng liên kết với các thông tin cơ sở dữ liệu chuyên ngành khác liên quan. Cơ sở dữ liệu được đánh giá kỹ lưỡng bởi chuyên gia bác sĩ, có thể dùng phục vụ cho công tác nghiên cứu.
3. Kết quả nghiên cứu:
- Tạo ra nhóm nghiên cứu có nhiều lĩnh vực, nhiều nội dung khác nhau thể hiện sự liên kết, tích hợp các lĩnh vực khác nhau: Xử lý ảnh, phát hiện đối tượng, nhận dạng, truyền thông mạng và cơ sở dữ liệu, chẩn đoán hình ảnh y khoa, giải phẫu học bệnh gan.
- Xây dựng được CSDL 100 ca bệnh về gan, thông tin hình ảnh tích hợp.
- Các chức năng của phần mềm QNULIPS1.0 có thể tích hợp với hệ thống PACS (Pictures Archiving and Communication Systems) nhằm hỗ trợ tối đa việc sử dụng trong chẩn đoán hình ảnh, đặc biệt liên quan đến bệnh gan.
- Đào tạo sinh viên, học viên cao học với các nội dung liên quan đến đề tài.
4. Sản phẩm:
4.1. Sản phẩm khoa học (Các chuyên đề và các bài báo)
  1. Các chuyên đề khoa học (11 chuyên đề khoa học)
  1. Xây dựng quy trình và chương trình dán nhãn cho dữ liệu CT Gan.
  2. Nghiên cứu và đề xuất kỹ thuật tăng cường chất lượng ảnh CT.
  3. Nghiên cứu và đề xuất kỹ thuật trích chọn đặc trưng ảnh y tế CT Gan.
  4. Nghiên cứu và đề xuất kỹ thuật phân đoạn Gan từ dữ liệu ảnh CT ổ bụng.
  5. Nghiên cứu và một số thuật toán học máy trong phân tích ảnh y tế.
  6. Nghiên cứu một số kỹ thuật phát hiện và nhận dạng bất thường trên Gan dựa vào dữ liệu ảnh y tế CT.
  7. Nghiên cứu các kỹ thuật dựng mô hình 3D dựa trên Cinematic Rendering và ứng dụng dựng mô hình 3D Gan.
  8. Nghiên cứu kỹ thuật tính toán thể tích vùng Gan chỉ định tối ưu.
  9. Nghiên cứu kỹ thuật Image Registration cho đánh giá sự tăng trưởng của bất thường trên Gan.
  10. Phân tích đối chứng với kết quả lâm sàng
  11. Đánh giá kết quả hệ thống phần mềm xây dựng mô hình Gan, tính toán và phát hiện bất thường trên ảnh CT Gan
  1. Các bài báo khoa học (06 bài báo đăng trên Tạp chí trường Đại học Quy Nhơn; Tạp chí KHCN Bình Định)
[1]. Nga Le Thi Kim, Canh Dinh Thi My (2019), “A Technique for Training Data Selection based on Clustering”, Tạp chí Trường Đại học Quy Nhơn.
[2]. Nga Le Thi Kim, Xuong Doan Thi (2020), “A Technique of Identifying the Contour point to assess The change of Abnormal areas on Medical imaging”, Số 5, Tập 14, Tr. 43-49, Tạp chí Trường Đại học Quy Nhơn.
[3]. Nga Le Thi Kim, Xuong Doan Thi (2020), “A Technique to Detect Liver Tumor based on Texture Model”, Số 5, Tập 14, Tr. 51-58, Tạp chí Trường Đại học Quy Nhơn.
[4]. Nga Le Thi Kim, Xuong Doan Thi (2021), A sampling technique for light display, Số 3, Tập 15, Tr., Tạp Chí Trường Đại học Quy Nhơn.
[5]. Lê Thị Kim Nga, Nguyễn Lâm Sinh, “Kỹ thuật phát hiện U Gan dựa trên mô hình chất liệu”, Số 7/2021, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Bình Định.
[6]. Lê Thị Kim Nga, Đặng Kỳ Duyên, “Xác định điểm bao để đánh giá sự thay đổi của vùng bất thường trên ảnh y khoa”, Số 8/2021, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Bình Định.
4.2 Sản phẩm đào tạo (02 đề tài luận văn cao học về lĩnh vực khoa học của đề tài của các thành viên tham gia nghiên cứu)
1. Luận văn Cao học:Nghiên cứu một số kỹ thuật xử lý ảnh trong dựng mô hình 3D gan từ dữ liệu ảnh CT”, Học viên Đoàn Thị Xương, ngành KHMT, Khóa học 2018- 2020, Trường Đại học Quy Nhơn;
2. Luận văn Cao học: “Nghiên cứu một số kỹ thuật thị giác máy trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh giãn phế quản trên ảnh X-quang”, Học viên Phạm Thị Chi, ngành KHMT, Khóa học 2018 - 2020, Trường Đại học Quy Nhơn;
4.3. Sản phẩm ứng dụng
- Phần mềm QNULIPS1.0 hỗ trợ chẩn đoán bệnh gan và hỗ trợ xử lý, tính toán trên vùng gan theo chỉ định một cách tự động (đĩa CD kèm theo);
- Cơ sở dữ liệu gan và u gan gồm 100 mẫu của 100 ca chụp CT ổ bụng liên quan đến gan và bệnh gan, số lượng hơn 400 ảnh, số khối u từ 1 -10, kích thước tối đa 5cm.
4.4. Các sản phẩm khác
1. Tài liệu hướng dẫn sử dụng phần mềm (Tài liệu hướng dẫn kèm theo).
2. Tài liệu phân tích, thiết kế hệ thống phần mềm hỗ trợ chẩn đoán bệnh gan QNULIPS1.0 (trong phụ lục báo cáo tổng kết đề tài).
5. Hiệu quả, phương thức chuyển giao kết quả nghiên cứu và khả năng áp dụng
Đề tài hướng đến một vấn đề hết sức cấp bách trong ngành y tế Việt Nam hiện nay, đó là ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh và giúp đánh giá việc điều trị bệnh liên quan đến gan tốt hơn. Đề tài cũng đã bổ sung một số kết quả khoa học nhất định trong nghiên cứu phân tích dữ liệu về gan thông qua một số bài báo khoa học. Đây cũng là tiền đề trong việc phát triển các chức năng hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh gan dựa trên cơ sở tích hợp dữ liệu, huấn luyện dữ liệu tăng cường ngày càng tạo ra kết quả chính xác, kết quả phân tích dữ liệu chuyên sâu, phong phú hơn trong nhiều trường hợp. Đề tài có khả năng phát triển ứng dụng cao trong ngành y tế, phục vụ cho công việc khám chữa bệnh hiệu quả, hỗ trợ công tác nghiên cứu và đào tạo.
 Hệ thống được thiết kế đơn giản, chương trình dễ cài đặt chuyển giao, sử dụng dễ dàng. Phạm vi ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh, thị giác máy, 3D trong y khoa rất rộng. Các thuật toán đề xuất áp dụng trong phân đoạn gan, phân đoạn u gan, dựng mô hình 3D, tính toán thể tích, trích chọn đặc trưng trên những vùng bất thường nhằm chuyển đổi hệ quy chiếu khác nhau để so sánh sự tăng trưởng hay không của khối u là những vấn đề hết sức quan trọng và cần thiết. Nghiên cứu và đạo tạo xử lý ảnh y khoa ở nhiều cơ sở y tế và các trường đại học ngành y khoa trên cả nước, các công ty cung ứng các dịch vụ hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh trong khám và điều trị bệnh gan.
Hiện nay, trong và ngoài nước đã có nhiều doanh nghiệp nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực xử lý hình ảnh y khoa, thị giác máy, 3D trong y khoa. Do vậy, khả năng liên doanh, liên kết với các doanh nghiệp trong lĩnh vực Công nghệ thông tin, và xử lý ảnh y khoa là rất lớn. Bênh cạnh đó, có thể tích hợp các chức năng kết quả của đề tài vào các chương trình hỗ trợ đọc kết quả CT scanner. 

Tác giả bài viết: BBT

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây