PHÂN ĐOẠN GAN TRONG ẢNH CT VÙNG BỤNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP MÁY HỌC

Abstract

Phân đoạn gan từ hình ảnh CT vùng bụng giúp cho các bác sĩ nhận dạng được gan tách biệt với các bộ phận khác trong vùng bụng, nó đóng vai trò quan trọng trong việc xác định các chức năng gan và nghiên cứu các bệnh lý trên gan. Tuy nhiên, quá trình phân đoạn thủ công thì tốn rất nhiều thời gian, công sức và đôi khi cho ra kết quả không chính xác. Chính vì lẽ đó, đề tài “Phân đoạn gan trong ảnh CT vùng bụng bằng phương pháp máy học” được đề xuất thực hiện nhằm phân đoạn gan một cách tự động và nhanh chóng. Đề tài được thực hiện dựa trên tập dữ liệu gồm 50 ảnh CT vùng bụng kèm theo 50 mask và được chia làm hai phần. Phần thứ nhất gồm 40 ảnh và 40 mask dùng cho huấn luyện mô hình. Phần thứ hai gồm 10 ảnh và 10 mask dùng cho kiểm thử mô hình. Qua các bước xử lý dữ liệu như khử nhiễu, chuẩn hóa kích thước, chuyển về dạng lát cắt 2D, v.v. thì tiến hành huấn luyện mô hình với kiến trúc U-Net và kiến trúc Dense-UNet. Qua đó, đề tài sẽ đánh giá, kiểm thử và so sánh các kết quả đạt được. Với dữ liệu đầu vào là hình ảnh CT vùng bụng thì mô hình cho kết quả đầu ra là hình ảnh phân đoạn gan. Kết quả đề tài chỉ mang tính thử nghiệm nhằm tạo ra một định hướng nghiên cứu có thể phát triển và triển khai thành các ứng dụng khả thi trong thực tế tại các bệnh viện. Góp phần nâng cao chất lượng chẩn đoán bệnh gan của các bác sĩ.