Attention Smooth GAN: Một mô hình chuyển đổi ảnh Mô IHC từ ảnh HE

Nghiên cứu "Attention Smooth GAN: Một mô hình chuyển đổi ảnh Mô IHC từ ảnh HE" đề xuất mô hình học sâu có tên là Attention Smooth GAN chuyển đổi ảnh mô vú HE sang IHC nhằm hỗ trợ bác sỹ phát hiện sớm sự phát triển bất thường của các protetin và cung cấp thông tin chi tiết về biểu hiện protein qua đó giúp chẩn đoán bệnh, kết quả này có thể sử dụng để lập phác đồ điều trị cho bệnh nhân. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Attention Smooth GAN: Một mô hình chuyển đổi ảnh Mô IHC từ ảnh HEKỷ yếu Hội thảo khoa học Khoa Công nghệ thông tin, năm 2024 ATTENTION SMOOTH GAN: MỘT MÔ HÌNH CHUYỂN ĐỔI ẢNH MÔ IHC TỪ ẢNH HE Trần Đình Toàn1,*, Hoàng Thế Anh1, Nguyễn Thị Hồng Quyên1, Trần Xuân Quỳnh Phương1, Lưu Quốc Trung1, Nguyễn Ngô Cường1, Nguyễn Đức Toàn2 Trường Đại học Công Thương Thành phố Hồ Chí Minh 1 2 Công ty Cổ Phần Y Chính Xác * Email: toantd@huit.edu.vn Ngày nhận bài: 02/04/2024; Ngày chấp nhận đăng: 20/05/2024 TÓM TẮT Nghiên cứu này đề xuất mô hình học sâu có tên là Attention Smooth GAN chuyển đổiảnh mô vú HE sang IHC nhằm hỗ trợ bác sỹ phát hiện sớm sự phát triển bất thường của cácprotetin và cung cấp thông tin chi tiết về biểu hiện protein qua đó giúp chẩn đoán bệnh, kếtquả này có thể sử dụng để lập phác đồ điều trị cho bệnh nhân. Dựa vào các nghiên cứu trướcđể tiến hành cải tiến, tạo nên mô hình trên để tăng độ chính xác cho thuật toán. Các thựcnghiệm được tiến hành trên bộ dữ liệu Breast Cancer Immunohistochemical (BCI) đã công bốtại hội nghị CVPR 2022, kết quả đạt được với độ đo PSNR là 20.3616 và SSIM là 0.5468 tốthơn các nghiên cứu trước đó và nghiên cứu của nhóm tác giả đã công bố tại hội nghịFAIR2022.Từ khóa: ATTENTION SMOOTH GAN, BCI, HE, IHC 1. MỞ ĐẦU Theo số liệu thống kê từ tổ chức Y tế Thế giới (WHO) và các nghiên cứu tại Việt Nam,bệnh ung thư vú chiếm tỉ lệ cao trong số các loại ung thư và là một trong những căn bệnh ungthư phổ biến nhất ảnh hưởng đến phụ nữ trên toàn thế giới, và Việt Nam không phải là ngoạilệ [1]. Bên cạnh đó, sự phát triển kinh tế và thay đổi trong cấu trúc dân số cũng ảnh hưởng đếnmôi trường, thay đổi lối sống và sự gia tăng tuổi thọ là các yếu tố làm tăng số lượng nguy cơmắc bệnh này ở phụ nữ. Sự nhận thức về mức độ nguy hiểm của căn bệnh và tầm quan trọngcủa việc khám sàng lọc sớm vẫn đang trong quá trình cải thiện, nhằm giảm tỉ lệ tử vong vàtăng cơ hội điều trị bệnh thành công [2]. Đã có nhiều nỗ lực được thực hiện đa dạng từ tuyêntruyền, tiếp thị để nâng cao nhận thức và cải thiện khả năng tiếp cận các dịch vụ chẩn đoán vàđiều trị bệnh tại Việt Nam. Các chương trình sàng lọc và giáo dục cộng đồng nhằm mục đíchkhuyến khích phụ nữ thực hiện các xét nghiệm sàng lọc định kỳ như siêu âm, chụp nhũ ảnh(mammography) để phát hiện sớm ung thư vú để có cơ hội điều trị khỏi bệnh. Tuy nhiên, việctiếp cận dịch vụ y tế chất lượng cao và chi phí điều trị vẫn là những thách thức đối với một sốbệnh nhân, đặc biệt là những người sống ở vùng nông thôn hoặc có hoàn cảnh kinh tế khókhăn [3]. Khi phát hiện bệnh ở giai đoạn sớm và được xử lý kịp thời, việc chữa trị bệnh ung thư vúcó thể đạt được kết quả tích cực, tùy thuộc vào việc lựa chọn và áp dụng một phác đồ điều trịphù hợp với từng giai đoạn cụ thể của bệnh. Trường hợp ung thư vú biểu hiện thụ thể estrogen(ER) hoặc progesterone (PR), bệnh nhân có thể nhận phản ứng tích cực từ liệu pháp điều trị 70Trần Đình Toàn và CSbằng hormon như tamoxifen hoặc các ức chế aromatase, ngược lại những trường hợp khôngcó biểu hiện ER hoặc PR, liệu pháp hóa trị là phương án điều trị chính. Bên cạnh đó, thụ thểHER2, một gen quan trọng trong sự phát triển của ung thư vú nó sản xuất protein HER2(HER2/neu). Nếu bệnh nhân có HER2 dương tính có thể được điều trị bằng liệu pháp sinh họcnhư trastuzumab. Tuy nhiên, việc kiểm tra biểu hiện của HER2 phải sử dụng phương pháp hóamô miễn dịch IHC - Immunohistochemical để nhuộm và xác định sự hiện diện của proteinHER2 hoặc hormone trong mô ung thư vú. Hiện nay, việc áp dụng kỹ thuật IHC trong chẩnđoán và điều trị cho bệnh nhân ung thư vú đòi hỏi một khoản chi phí khá lớn và thời gian chờđợi lâu cho cả bệnh nhân và bác sĩ điều trị [4]. Điều này đã tạo ra một thách thức lớn để cácnhà quản lý, các nhà khoa học tìm kiếm giải pháp nhằm giảm chi phí y tế và giảm bớt khốilượng công việc cũng như thời gian cần thiết cho cả bệnh nhân và đội ngũ y bác sĩ. 2. CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN Trước đây, đã có rất nhiều nghiên cứu liên quan đến quá trình chuyển đổi ảnh ứng dụngGAN [5–10], tuy nhiên chưa có nhiều nghiên cứu về sinh ảnh trong lĩnh vực y khoa. Đến năm2022 bắt đầu có các nghiên cứu về sinh ảnh trong y khoa như sinh ảnh mô ung thư vú để hỗtrợ lập phác đồ điều trị mới xuất hiện có thể kể đến như tác giả Shengjie Liu cùng cộng sự đãcông bố tập dữ liệu BCI và đề xuất phương pháp sinh ảnh pix2pix giúp chuyển ảnh HE sangảnh IHC [11]. Aydogan Ozcan cùng cộng sự đã đề xuất sử dụng phương pháp học sâu để thựchiện kỹ thuật nhuộm mô IHC ảo, phương pháp này huấn luyện mạng thần kinh đã cách mạnghóa các kỹ thuật nhuộm mô tạo ra các vết mô học kỹ thuật số, cung cấp các giải pháp thay thếnhanh chóng, tiết kiệm chi phí và độ chính xác [12]. Tác giả Fangda Li cùng cộng sự đã pháthiện do thiếu các cặp ảnh cơ bản HE-IHC hoàn hảo về pixel nên hầu hết các phương pháp hiệntại đều phải dựa vào chú thích của chuyên gia, nên đề xuất giải pháp học sâu trong đó xâydựng hàm mất mát Adaptive Supervised PatchNCE (ASP) kết hợp điều chỉnh trọng số mạngđộng và giảm nhiễu để xử lý trực tiếp đầu vào nhằm mục tiêu giám sát toàn bộ quá trình chuyểnđổi từ ảnh HE sang IHC [13]. Nhóm tác giả [14] đã đề xuất WMD cGan (Wavelet MultiDomain conditional GAN) để chuyển đổi ảnh HE sang IHC kết quả đạt được khá tốt. Tác giảToan Tran và nhóm nghiên cúu đã đề xuất mô hình với Denoising Diffusion Probability Model(DDPM) trong sinh ...