Sử dụng mô hình học sâu trong hỗ trợ xác định vị trí các nốt phổi trên ảnh cắt lớp vi tính

Bài viết trình bày việc tiến hành thử nghiệm các phương pháp xác định vị trí nốt phổi trên ảnh cắt lớp vi tính dựa trên các kiến trúc học sâu tiên tiến, bao gồm Faster R-CNN, YOLOv3 và RetinaNet. Các kết quả thực nghiệm cho thấy sử dụng phương pháp RetinaNet cho kết quả tốt nhất giúp xác định vị trí nốt phổi trên ảnh chụp cắt lớp vi tính.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Sử dụng mô hình học sâu trong hỗ trợ xác định vị trí các nốt phổi trên ảnh cắt lớp vi tínhKỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), Nha Trang, ngày 8-9/10/2020DOI: 10.15625/vap.2020.00209 SỬ DỤNG MÔ HÌNH HỌC SÂU TRONG HỖ TRỢ XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ CÁC NỐT PHỔI TRÊN ẢNH CẮT LỚP VI TÍNH Trần Giang Sơn1,*, Herbreteau Tom1, Nguyễn Chí Cường1, Nghiêm Thị Phương1 Đỗ Oanh Cường1, 2, Nguyễn Huy Đức2 1 ICTLab, Trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam 2 DS Lab - Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Thuỷ Lợi tran-giang.son@usth.edu.vn, herbreteau.tomh@gmail.com, cuongnc@st.usth.edu.vn, nghiem-thi.phuong@usth.edu.vn, cuongdo@tlu.edu.vn, ducnghuy@tlu.edu.vn TÓM TẮT: Ung thư phổi là loại ung thư chiếm hàng đầu về tỷ lệ mắc và tử vong trên toàn thế giới. Tuy nhiên, ung thư phổinếu được phát hiện sớm thì cơ hội chữa khỏi rất cao. Các mô hình học sâu có thể hỗ trợ xác định vị trí các nốt phổi trên ảnh chụpcắt lớp vi tính một cách hiệu quả. Trong bài báo này, chúng tôi tiến hành thử nghiệm các phương pháp xác định vị trí nốt phổi trênảnh cắt lớp vi tính dựa trên các kiến trúc học sâu tiên tiến, bao gồm Faster R-CNN, YOLOv3 và RetinaNet. Các kết quả thực nghiệmcho thấy sử dụng phương pháp RetinaNet cho kết quả tốt nhất giúp xác định vị trí nốt phổi trên ảnh chụp cắt lớp vi tính. Từ khóa: Ung thư phổi, nốt phổi, học sâu, ảnh cắt lớp vi tính. I. GIỚI THIỆU Ung thư phổi (UTP) là bệnh lý ác tính xuất phát từ biểu mô niêm mạc phế quản, phế nang, từ các tuyến của phếquản hoặc từ các thành phần khác của phổi. UTP là loại ung thư chiếm vị trí hàng đầu về tỷ lệ mắc cũng như tỷ lệ tửvong trên toàn thế giới. Theo các thống kê gần đây của hiệp hội quốc tế về nghiên cứu ung thư (IARC) và cơ sở dữ liệuGLOBOCAN 2018 [1], ung thư phổi và ung thư vú ở nữ giới đang dẫn đầu về số ca được chẩn đoán mắc mới; với mỗiloại, ước tính khoảng 2,09 triệu ca mắc mới được phát hiện trong năm 2018, chiếm đến 11,6 % tất cả các loại ung thư.Ung thư phổi cũng là loại ung thư gây tử vong nhiều nhất (1,76 triệu ca tử vong, chiếm 18,4 % tất cả các loại ung thư). Ở Việt Nam, trong năm 2018, ung thư phổi chiếm vị trí số hai cả về số ca mắc mới (23.667 ca, chiếm 14,4 %tổng số ca mới mắc) và số ca tử vong (20.710 ca, chiếm 18,0% tổng số ca tử vong) [1]. Ung thư phổi chia làm hai dạngchính là ung thư phổi tế bào nhỏ, chiếm 15 % và ung thư phổi không tế bào nhỏ, chiếm 85 %. Loại không tế bào nhỏ ởgiai đoạn sớm có tỷ lệ khỏi bệnh cao, 92 % sống 5 năm nếu khối u kích thước dưới 1 cm, 1 % sống sau 5 năm nếu dicăn xa. Tuy nhiên theo đánh giá của giới chuyên môn thì ở nước ta hầu hết các bệnh nhân khi được phát hiện bệnh ungthư phổi đều đã ở những giai đoạn cuối, ít có khả năng chữa khỏi bệnh hoàn toàn. Tuy nhiên, ung thư phổi nếu đượcphát hiện sớm thì cơ hội chữa khỏi rất cao, có thể lên đến 90 %. Chính vì vậy, việc phát hiện và nhận dạng vị trí khối uở giai đoạn đầu là hết sức cần thiết, có thể giảm được tỷ lệ tử vong cho người bệnh. Các mô hình học máy, học sâu đang được coi là công cụ chính hỗ trợ các bác sĩ trong việc phát hiện và nhậndạng vị trí các nốt, khối u phổi trên các phim chụp X quang, cắt lớp vi tính. Phim chụp X quang đã được sử dụng từ lâutrong chẩn đoán ung thư phổi và hiện vẫn đang được sử dụng ở nhiều cơ sở y tế. Tuy nhiên, các bác sĩ X quang rất khócó thể phát hiện và chẩn đoán ung thư phổi do các hình ảnh thu được trên phim X quang phổi thường có nhiều mô nằmchồng lên nhau, sự hiện diện của các khối u ung thư cũng thường bị che khuất bởi xương sườn, phế quản, mạch máu vàcác cấu trúc giải phẫu bình thường khác. Ngoài ra, bóng của các khối u ung thư trên phim chụp X quang cũng thườngmơ hồ và có xu hướng bị bỏ sót [2]. Với ảnh chụp cắt lớp vi tính (CLVT), nốt trong phổi thường được phát hiện vớihình ảnh một “đốm trắng” hoặc một “bóng mờ” trên phổi, có dạng hình tròn và có mật độ chắc hơn so với nhu mô phổibình thường. Các nốt trong phổi thường là các vết sẹo của nhu mô phổi do tình trạng nhiễm trùng không triệu chứng đãtự lành trước đó hoặc do các chất kích thích trong không khí. Nốt trong phổi cũng có thể là biểu hiện của ung thư phổigiai đoạn sớm (với các nốt có kích thước < 30 mm). Với các nốt có kích thước >= 30 mm còn được gọi là khối u phổi.Ảnh chụp CLVT đa dãy lồng ngực được thực hiện với các lát cắt mỏng 3-5 mm, tái tạo và dựng hình, có độ phân giảicao, cho phép phát hiện và chẩn đoán các tổn thương có kích thước nhỏ trên phổi [3]. Điều này đã khiến cho chụpCLVT được sử dụng chính trong chẩn đoán ung thư phổi ở giai đoạn sớm. Việc ứng dụng các mô hình học máy, ...