Các công nghệ AI phân đoạn tổn thương trong hình ảnh y tế

Các công nghệ AI phân đoạn tổn thương đang thể hiện rất tốt trong lĩnh vực hình ảnh y tế. Học sâu, CNN, SVM và rừng ngẫu nhiên là một trong những kỹ thuật AI tiên phong đã cho thấy nhiều hứa hẹn trong việc phân chia các tổn thương một cách chính xác và hiệu quả.

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Học thạc sĩ giáo dục online 2024 cần điều kiện gì?
• Top 5 trung tâm đào tạo trực tuyến công nghệ thông tin uy tín
• Hệ thống đào tạo trực tuyến LMS là gì? Cách học online mới cho các bạn đi làm
• Hệ thống đào tạo trực tuyến elearning nào ở Việt Nam được tin cậy

Các công nghệ AI phân đoạn tổn thương đang thể hiện rất tốt trong lĩnh vực hình ảnh y tế. Học sâu, CNN, SVM và rừng ngẫu nhiên là một trong những kỹ thuật AI tiên phong đã cho thấy nhiều hứa hẹn trong việc phân chia các tổn thương một cách chính xác và hiệu quả.

Một số công nghệ AI phân đoạn tổn thương trong hình ảnh y tế

Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đã cách mạng hóa lĩnh vực hình ảnh y tế, đặc biệt là trong lĩnh vực phân chia tổn thương. Phân đoạn tổn thương đề cập đến quá trình xác định và phân định các khu vực hoặc tổn thương bất thường trong hình ảnh y tế, chẳng hạn như những vùng thu được từ tia X, quét CT hoặc MRI. Phân đoạn tổn thương chính xác và hiệu quả là rất quan trọng để chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và theo dõi các tình trạng bệnh lý khác nhau. Trong những năm gần đây, một số công nghệ AI tiên phong đã xuất hiện, đưa ra các giải pháp đầy hứa hẹn cho việc phân chia tổn thương trong hình ảnh y tế.

Deep learning (học sâu)

Một trong những công nghệ AI phân đoạn tổn thương đáng chú ý nhất là học sâu. Học sâu là một tập hợp con của học máy sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo để phân tích và giải thích các mẫu phức tạp trong dữ liệu. Nó đã cho thấy thành công đáng kể trong các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh khác nhau, bao gồm cả phân đoạn tổn thương. Các mô hình học sâu được đào tạo trên bộ dữ liệu lớn gồm các hình ảnh y tế có chú thích, cho phép chúng tìm hiểu các đặc điểm và đặc điểm của các loại tổn thương khác nhau. Sau khi được đào tạo, những mô hình này có thể phân đoạn chính xác các tổn thương trong hình ảnh y tế mới với độ chính xác và tốc độ cao.

CNN

Một công nghệ AI phân đoạn tổn thương khác đã thu hút được sự chú ý là mạng lưới thần kinh tích chập (CNN). CNN là một loại mô hình học sâu được thiết kế đặc biệt để phân tích hình ảnh. Chúng bao gồm nhiều lớp tế bào thần kinh nhân tạo được kết nối với nhau thực hiện các phép toán tích chập để trích xuất các đặc điểm liên quan từ hình ảnh đầu vào. CNN đã chứng minh hiệu suất vượt trội trong nhiệm vụ phân đoạn tổn thương, vượt trội so với các kỹ thuật xử lý hình ảnh truyền thống. Họ có thể nắm bắt được các chi tiết phức tạp và các biến thể tinh tế trong ranh giới tổn thương, dẫn đến kết quả phân đoạn chính xác hơn.

Một số công nghệ AI phân đoạn tổn thương khác

Ngoài học sâu và CNN, các công nghệ AI phân đoạn tổn thương khác như máy vectơ hỗ trợ (SVM) và rừng ngẫu nhiên cũng đã được khám phá. SVM là các mô hình học có giám sát, phân loại dữ liệu thành các danh mục khác nhau dựa trên các tính năng của chúng. Chúng đã được áp dụng thành công để phân đoạn các tổn thương trong hình ảnh y tế bằng cách tìm hiểu các đặc điểm của các mô bình thường và bất thường. Mặt khác, rừng ngẫu nhiên là các phương pháp học tập tổng hợp kết hợp nhiều cây quyết định để đưa ra dự đoán. Họ đã thể hiện sự hứa hẹn trong việc phân chia các tổn thương bằng cách tận dụng kiến thức tổng hợp của từng cây.

Những thách thức còn tồn tại

Bất chấp những tiến bộ trong công nghệ AI để phân đoạn tổn thương, vẫn còn những thách thức cần giải quyết. Một thách thức lớn là thiếu bộ dữ liệu có chú thích lớn để đào tạo và đánh giá các mô hình AI. Việc tạo ra các hình ảnh y tế có chú thích rất tốn kém và mất thời gian, hạn chế tính sẵn có của dữ liệu đào tạo chất lượng cao. Một thách thức khác là khả năng diễn giải của các mô hình AI. Đặc biệt, các mô hình deep learning thường được coi là hộp đen, khiến việc hiểu lý do đằng sau các quyết định phân khúc của chúng trở nên khó khăn. Giải quyết những thách thức này đòi hỏi nỗ lực hợp tác giữa các nhà nghiên cứu, bác sĩ lâm sàng và chuyên gia trong ngành.

Kết luận

Tóm lại, các công nghệ AI phân đoạn tổn thương đang thể hiện rất tốt trong lĩnh vực hình ảnh y tế. Học sâu, CNN, SVM và rừng ngẫu nhiên là một trong những kỹ thuật AI tiên phong đã cho thấy nhiều hứa hẹn trong việc phân chia các tổn thương một cách chính xác và hiệu quả. Những công nghệ này có khả năng nâng cao độ chính xác của chẩn đoán, cải thiện kế hoạch điều trị và tạo điều kiện thuận lợi cho việc theo dõi các tình trạng y tế khác nhau. Tuy nhiên, cần nghiên cứu và phát triển thêm để vượt qua những thách thức như sự sẵn có của bộ dữ liệu có chú thích và khả năng diễn giải của các mô hình AI. Với những tiến bộ không ngừng, công nghệ AI để phân đoạn tổn thương đã sẵn sàng cách mạng hóa lĩnh vực hình ảnh y tế và cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/pioneering-ai-technologies-for-lesion-segmentation-in-medical-imaging/)

Tin liên quan:

• Tìm hiểu về học tăng cường nghịch đảo (Inverse Reinforcement Learning)
• Vai trò của Cơ sở dữ liệu đồ thị AI trong khoa học và phân tích dữ liệu
• Khám phá sức mạnh của việc kết hợp AI và khoa học dữ liệu
  
• Giới thiệu về AI Học xếp hạng (AI Learning to Rank)
• Vai trò của AI trong quản lý tiêu thụ năng lượng tại các tòa nhà
• AI và hệ thống lưu trữ dữ liệu: Cơ hội cho các doanh nghiệp
• Vai trò của học máy trong thiết kế CAD
• Vai trò của AI trong tăng cường chăm sóc người cao tuổi
• Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về hệ thống thông tin AI
• Tác động của AI trong quản lý kế hoạch dinh dưỡng cá nhân
• Tìm hiểu về Điện toán phân tán AI