Dự đoán xuất huyết nội sọ

Giới thiệu hệ thống

Xuất huyết nội sọ (Intracranial Hemorrhage – ICH) là tình trạng chảy máu trong não do đột quỵ, chấn thương đầu hoặc vỡ mạch máu. Đây là một trong những nguyên nhân chính gây tử vong và tàn tật. CT Scan là phương pháp phổ biến nhất để chẩn đoán xuất huyết nội sọ, nhưng đánh giá thủ công có thể dẫn đến sai sót do phụ thuộc vào kinh nghiệm của bác sĩ. Hệ thống AI dự đoán xuất huyết nội sọ được phát triển nhằm hỗ trợ bác sĩ xác định chính xác vị trí, phân loại và đo lường thể tích khối xuất huyết trên hình ảnh CT. Mô hình Viola U-Net được ứng dụng để tự động nhận diện và phân đoạn vùng xuất huyết, giúp tăng độ chính xác và giảm thời gian chẩn đoán.

Chức năng chính của hệ thống

Tải lên hình ảnh CT Scan của bệnh nhân

Hệ thống cho phép bác sĩ hoặc kỹ thuật viên tải trực tiếp ảnh CT Scan sọ não của bệnh nhân lên phần mềm. Dữ liệu có thể là một ảnh đơn hoặc một tập hợp ảnh CT nhiều lớp cắt, giúp hỗ trợ phân tích toàn diện hơn. Hệ thống đảm bảo bảo mật dữ liệu y tế, tuân thủ các quy định về lưu trữ và bảo vệ thông tin bệnh nhân.

Phân đoạn tự động vùng xuất huyết bằng AI

Sau khi tải ảnh lên, mô hình Viola U-Net sẽ phát hiện và phân đoạn vùng xuất huyết nội sọ. Công nghệ học sâu (deep learning) giúp hệ thống xác định chính xác vị trí tổn thương trong não. Việc tự động nhận diện giúp giảm thiểu sai sót do đánh giá chủ quan của con người, đặc biệt với các trường hợp xuất huyết khó phát hiện.

Ước tính thể tích khối máu tụ

Hệ thống tính toán thể tích khối xuất huyết dựa trên các lớp cắt CT, cung cấp thông tin định lượng giúp bác sĩ đánh giá mức độ nghiêm trọng của tổn thương.
Thể tích xuất huyết được biểu diễn dưới dạng thông số số học và hình ảnh 3D, giúp bác sĩ dễ dàng so sánh và theo dõi diễn biến bệnh.

Hiển thị và lưu trữ dữ liệu

Hệ thống có giao diện trực quan, hiển thị hình ảnh CT gốc, vùng xuất huyết được phân đoạn và các thông số phân tích. Bác sĩ có thể lưu trữ dữ liệu bệnh nhân để theo dõi tiến triển của bệnh, so sánh kết quả giữa các lần chụp. Cho phép truy xuất dữ liệu nhanh chóng khi cần tham khảo hoặc hội chẩn với các chuyên gia khác.

Phương pháp nghiên cứu

Thu thập dữ liệu

Được thu thập từ Bệnh viện Đa khoa tỉnh Bình Định, gồm hình ảnh CT Scan sọ não của nhiều bệnh nhân, những trường hợp bị xuất huyết nội sọ và những trường hợp không có dấu hiệu xuất huyết. Ảnh được chuẩn hóa và gán nhãn bởi các chuyên gia y tế làm tập huấn luyện cho mô hình.

Tiền xử lý dữ liệu

Chuẩn hóa hình ảnh: Điều chỉnh độ phân giải, tăng cường độ tương phản để cải thiện khả năng phát hiện xuất huyết. Loại bỏ nhiễu: Sử dụng các thuật toán xử lý ảnh để làm sạch dữ liệu. Gán nhãn dữ liệu: Mỗi ảnh CT được đánh dấu vùng xuất huyết để giúp mô hình học chính xác.

Huấn luyện mô hình

Viola U-Net được sử dụng để phân đoạn vùng xuất huyết. Quá trình huấn luyện sử dụng GPU tăng tốc, giúp rút ngắn thời gian xử lý. Kiểm tra mô hình bằng các chỉ số đánh giá như Dice Similarity Coefficient (DSC), Hausdorff Distance (HD), Normalized Surface Dice (NSD).