Mạng nơ ron giúp tăng chất lượng hình ảnh chụp mạch máu

Hình ảnh quang học cho phép quan sát các mạch máu - Ảnh: Daniel Razansky
Các nhà khoa học Thụy Sĩ đã sử dụng những phương pháp học máy để huấn luyện mạng nơ ron cải thiện hình ảnh quang học (optoacoustic imaging) – một kỹ thuật hình ảnh y tế mới được phát triển để sử dụng cho các ứng dụng như trực quan hóa mạch máu, nghiên cứu hoạt động của não, các tổn thương da và chẩn đoán ung thư vú.

Theo EurekAlert, các nhà khoa học ở Đại học Zurich và Đại học Kỹ thuật cao cấp Thụy Sĩ đã sử dụng các phương pháp học máy để cải thiện hình ảnh quang học (optoacoustic imaging).

Kỹ thuật hình ảnh y tế mới được phát triển này có thể được sử dụng cho các ứng dụng như trực quan hóa mạch máu, nghiên cứu hoạt động của não, các tổn thương da và chẩn đoán ung thư vú. Tuy nhiên, chất lượng của hình ảnh hiển thị phụ thuộc rất nhiều vào số lượng và sự phân bố các bộ cảm biến được sử dụng trong thiết bị : càng nhiều cảm biến, chất lượng hình ảnh càng tốt. Phương pháp mới được các nhà khoa học Thụy Sĩ phát triển có thể giảm đáng kể số lượng cảm biến mà vẫn thu được chất lượng hình ảnh mong muốn. Điều này cho phép giảm chi phí của thiết bị, tăng tốc độ xử lý hình ảnh hoặc cải thiện chẩn đoán.

Nhóm nghiên cứu do Daniel Razansky, giáo sư hình ảnh y sinh phụ trách, đã tìm ra cách cải thiện chất lượng hình ảnh của các thiết bị thu hình ảnh quang học giá rẻ chỉ với một số ít cảm biến siêu âm. Để làm điều này, họ bắt đầu bằng cách sử dụng máy quét quang học cao cấp do họ tự phát triển có 512 cảm biến, thu được hình ảnh chất lượng cao để huấn luyện mạng nơ ron tìm hiểu các tính năng của hình ảnh chất lượng cao.

Sau khi loại bỏ hầu hết các cảm biến, chỉ còn lại 128 hoặc 32 cảm biến, nhóm nghiên cứu đã nhận được hình ảnh với chất lượng kém với các dạng sọc, nhưng mạng nơ ron được đào tạo trước đó có thể khôi phục đáng kể chất lượng hình ảnh gần với ban đầu khi có 512 cảm biến.

Theo giáo sư Daniel Razansky, trong kỹ thuật hình ảnh quang học (optoacoustic imaging), chất lượng hình ảnh tăng không chỉ với số lượng cảm biến được sử dụng mà còn khi thông tin được thu thập từ càng nhiều hướng càng tốt: khu vực mà các cảm biến được bố trí xung quanh đối tượng càng lớn thì chất lượng càng tốt.

Thuật toán học máy được phát triển cũng thành công trong việc cải thiện chất lượng hình ảnh ghi từ một khu vực thu hẹp. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng lâm sàng, vì các xung laser không thể xâm nhập vào toàn bộ cơ thể con người, do đó, khu vực hình ảnh thường chỉ có thể truy cập từ một hướng.

Vũ Trung Hương


Loading...

BÌNH LUẬN BÀI VIẾT


Bình luận0

Cảm ơn bạn đã gửi ý kiến.

Bạn đã gửi ý kiến cho bài viết này.