Phân tích ảnh y tế

Phân tích hình ảnh y tế là một nhánh chuyên biệt của thị giác máy tính (CV) và trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc diễn giải và trích xuất những thông tin có ý nghĩa từ các hình ảnh y tế. Bằng cách tận dụng các thuật toán tiên tiến, lĩnh vực này tự động hóa việc phát hiện các cấu trúc sinh học và các bất thường trong dữ liệu hình ảnh phức tạp, chẳng hạn như tia X, chụp cắt lớp vi tính (CT), chụp cộng hưởng từ (MRI) và siêu âm. Mục tiêu chính là hỗ trợ các bác sĩ X quang và bác sĩ lâm sàng bằng cách cung cấp dữ liệu định lượng chính xác để hỗ trợ các quyết định chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và theo dõi bệnh nhân lâu dài.

Kỹ thuật và phương pháp cốt lõi

Quy trình làm việc thường bắt đầu bằng việc thu nhận hình ảnh độ phân giải cao, thường được lưu trữ ở định dạng DICOM tiêu chuẩn. Để đảm bảo các thuật toán hoạt động tối ưu, các bản quét thô thường trải qua các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu như chuẩn hóa và giảm nhiễu. Phân tích hiện đại dựa nhiều vào các kiến ​​trúc học sâu (DL) , đặc biệt là Mạng thần kinh tích chập (CNN) và Bộ chuyển đổi thị giác (ViT) , để thực hiện các tác vụ cụ thể:

• Phát hiện đối tượng : Quá trình này bao gồm việc xác định các đặc điểm cụ thể, chẳng hạn như nhận diện một nốt sần trong ảnh chụp phổi. Mô hình dự đoán một khung bao quanh vùng quan tâm, làm nổi bật các vấn đề tiềm ẩn để bác sĩ xem xét.
• Phân đoạn ảnh : Một phương pháp chi tiết hơn, trong đó mô hình phân loại từng pixel. Điều này rất quan trọng để xác định ranh giới chính xác, chẳng hạn như tách khối u khỏi mô khỏe mạnh hoặc lập bản đồ các tâm thất của tim bằng cách sử dụng các kiến ​​trúc như U-Net .
• Phân loại hình ảnh : Hệ thống gán nhãn chẩn đoán cho toàn bộ hình ảnh, chẳng hạn như phân loại ảnh quét võng mạc là khỏe mạnh hoặc có dấu hiệu của bệnh võng mạc tiểu đường.

Ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

Phân tích hình ảnh y tế đã chuyển từ nghiên cứu lý thuyết sang ứng dụng thực tiễn tại các bệnh viện và phòng khám.

1. Theo dõi ung thư và khối u: Các mô hình tiên tiến như Ultralytics YOLO26 được sử dụng để detect các khối u ác tính trong ảnh chụp MRI hoặc CT. Ví dụ, sử dụng bộ dữ liệu Phát hiện U não , hệ thống AI có thể xác định các tổn thương với độ chính xác cao, đảm bảo các bất thường nhỏ không bị bỏ sót trong quá trình sàng lọc thường quy.
2. Robot phẫu thuật: Trong các thủ thuật xâm lấn tối thiểu, ước lượng tư thế theo thời gian thực giúp hệ thống robot. track Các dụng cụ phẫu thuật được đặt đúng vị trí so với cấu trúc giải phẫu của bệnh nhân. Điều này giúp cải thiện độ an toàn bằng cách đảm bảo các dụng cụ luôn nằm trong vùng thao tác an toàn, thường được hỗ trợ bởi các nền tảng độ trễ thấp như NVIDIA Holoscan để cung cấp phản hồi tức thì.

Sau đây Python Đoạn mã trên minh họa cách tải một mô hình đã được huấn luyện và thực hiện suy luận trên ảnh chụp y tế để xác định các bất thường:

from ultralytics import YOLO

# Load a custom YOLO26 model trained on medical data
model = YOLO("yolo26n-tumor.pt")

# Perform inference on a patient's MRI scan
results = model.predict("patient_mri_scan.jpg")

# Display the scan with bounding boxes around detected regions
results[0].show()

Những thách thức và cân nhắc

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào y học đặt ra những thách thức riêng biệt so với việc ứng dụng vào hình ảnh nói chung. Bảo mật dữ liệu là một mối quan ngại nghiêm trọng, đòi hỏi phải tuân thủ nghiêm ngặt các khung pháp lý như HIPAA ở Mỹ hoặc GDPR ở châu Âu. Thêm vào đó, các bộ dữ liệu y tế thường bị mất cân bằng về mặt phân loại , trong đó các trường hợp mắc một bệnh cụ thể rất hiếm so với các trường hợp đối chứng khỏe mạnh.

Để khắc phục tình trạng khan hiếm dữ liệu, các nhà nghiên cứu thường sử dụng kỹ thuật tăng cường dữ liệu để mở rộng tập dữ liệu huấn luyện một cách nhân tạo hoặc tạo ra dữ liệu tổng hợp mô phỏng sự biến đổi sinh học mà không làm ảnh hưởng đến danh tính bệnh nhân. Các công cụ như Nền tảng Ultralytics hỗ trợ quản lý các tập dữ liệu này, cung cấp môi trường an toàn cho việc chú thích và huấn luyện mô hình.

Phân biệt các thuật ngữ liên quan

• So với Thị giác máy tính : Mặc dù cả hai đều liên quan đến việc phân tích hình ảnh, thị giác máy tính thường đề cập đến các ứng dụng công nghiệp, chẳng hạn như kiểm tra trên dây chuyền lắp ráp. Phân tích hình ảnh y tế liên quan đến sự biến đổi sinh học và đòi hỏi sự diễn giải xác suất hơn là logic đạt/không đạt.
• So với Hình ảnh Y sinh : Hình ảnh y sinh đề cập đến phần cứng và vật lý của việc tạo ra hình ảnh (ví dụ: chính máy MRI), trong khi phân tích tập trung vào các thuật toán phần mềm để diễn giải dữ liệu thu được.

Các cơ quan quản lý như FDA ngày càng thiết lập các hướng dẫn để đảm bảo các giải pháp trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe này an toàn, hiệu quả và không bị thiên vị thuật toán trước khi được áp dụng cho bệnh nhân.