Một số đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả cho bài toán tổng hợp hình ảnh hỗ trợ chuẩn đoán bệnh thông qua hình ảnh trong y học

Abstract

Trong y học, tổng hợp hình ảnh có ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực chẩn đoán bệnh dựa trên hình ảnh. Tổng hợp hình ảnh y học là quá trình trích rút các đặc trưng quan trọng từ hai hay nhiều hình ảnh y học và kết hợp những đặc trưng đó với nhau để tạo ra một hình ảnh y học duy nhất mang thông tin từ các hình ảnh riêng lẻ. Các loại hình ảnh y học phổ biến được sử dụng trong chẩn đoán hình ảnh bao gồm: ảnh cộng hưởng từ (Magnetic Resonance Image - MRI), ảnh chụp cắt lớp vi tính (Computed Tomography - CT), ảnh chụp cắt lớp phát xạ Positron (Positron Emission Tomography - PET), ảnh chụp cắt lớp vi tính phát xạ đơn Photon (Single-Photon Emission Computed Tomography - SPECT),... Bác sĩ cần phải quan sát thông tin trên nhiều loại hình ảnh, nhiều góc chụp khác nhau để có thể đưa ra được chẩn đoán và phương pháp điều trị chính xác nhất, theo dõi tiến triển của bệnh và hiệu quả của liệu pháp điều trị, hướng dẫn bác sĩ và nhóm phẫu thuật trong việc thực hiện các thủ tục phẫu thuật phức tạp. Do đó, tổng hợp hình ảnh y học từ các loại ảnh khác nhau nhằm giữ lại ưu điểm của từng loại hình ảnh có ý nghĩa khoa học và thực tiễn cao. Những năm gần đây, nhiều cách tiếp cận tổng hợp hình ảnh được đề xuất, tuy nhiên kết quả của một số phương pháp có những nhược điểm như khả năng bảo toàn thông tin, bảo toàn cấu trúc, làm suy giảm độ tương phản và cường độ sáng. Vì vậy, nghiên cứu và đề xuất các giải thuật tổng hợp hình ảnh y học để nâng cao chất lượng hình ảnh và bảo toàn thông tin của hình ảnh tổng hợp là vấn đề nhận được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu. Bài viết tập trung làm rõ vai trò quan trọng của tổng hợp hình ảnh trong lĩnh vực y học. Bài viết đồng thời khám phá các phương pháp tổng hợp hình ảnh như: phương pháp dựa trên miền không gian, phương pháp dựa trên miền biến đổi và phương pháp học sâu. Trên cơ sở phân tích những mặt hạn chế của các phương pháp này, bài viết đề xuất ba hướng tiếp cận nhằm nâng cao hiệu quả tổng hợp hình ảnh hỗ trợ chẩn đoán bệnh trong y học tương ứng với các mục tiêu cụ thể.