Thành công khi nghiên cứu và cho ra đời “Ứng dụng Phát hiện Covid-19 qua xử lý ảnh phim chụp X-quang và CT”, các nhà khoa học của Đại học (ĐH) Duy Tân mong muốn góp sức mình vào công tác kiểm soát dịch bệnh Covid-19.
TS Dương Tuấn Linh (ảnh trên) cùng các cán bộ của Trung tâm CSE - ĐH Duy Tân nghiên cứu thử nghiệm ứng dụng |
Chứng kiến sự đảo lộn trong sinh hoạt, việc làm cũng như sức khỏe người dân bị ảnh hưởng nghiêm trọng trong những ngày đầu dịch Covid-19 bùng phát ở Việt Nam, TS Dương Tuấn Linh - cán bộ nghiên cứu của ĐH Duy Tân đã đưa ra ý tưởng cho ra đời “Ứng dụng Phát hiện Covid-19 qua xử lý ảnh phim chụp X-quang và CT” - CO2C dựa trên nền tảng Trí tuệ nhân tạo, để góp phần trợ giúp các bác sĩ chẩn đoán Covid-19. Từng có kinh nghiệm trong nghiên cứu về mạng thần kinh tích chập sâu EfficientNet, TS Dương Tuấn Linh đã thu thập các bài báo khoa học để có thêm các dữ liệu ảnh X-quang và CT sau đó đưa ra cách thức để triển khai ý tưởng này.
“Trong quá trình nghiên cứu, tôi nhận thấy rằng nếu dùng nguyên bản mạng EfficientNet, hiệu năng của mô hình chỉ phân loại được các ảnh X-quang hay CT theo 2 nhóm là có bệnh và không có bệnh. Đây thực sự là một vấn đề lớn… nhưng sau khi tìm cách thay đổi các lớp cuối cùng, gọi là ‘fully connected layer’ có tác dụng phân loại chi tiết và phải trải qua rất nhiều thí nghiệm khác nhau khi thay ra, thêm vào, tinh chỉnh thông số,… tôi mới tìm ra được cách đưa vào mạng cơ bản (backbone) các lớp thần kinh mới để tăng hiệu suất phân loại các tác nhân khác nhau gây viêm phổi.
Kết quả là mô hình cho một ứng dụng dựa trên AI của chúng tôi có thể phân loại được ảnh X-quang hay CT có biểu hiện bệnh Covid-19, Lao phổi hay Viêm phổi xuất phát từ các tác nhân nào như: nhiễm vi khuẩn, virus, COPD, SARS-CoV-1, hay MERS-CoV (SARS-CoV-1 và MERS-CoV đều là bệnh gây ra bởi tác nhân là Corona virus, giống như SARS-CoV-2 hay ta thường gọi là Covid-19) so với ảnh phổi của người không bị bệnh”, TS Dương Tuấn Linh cho biết.
Hình ảnh thu được dự đoán người bệnh có nhiễm hay không nhiễm bệnh và cụ thể tác nhân gây bệnh |
Kết quả đạt được:
- Đối với phim X-quang, ứng dụng đạt độ chính xác tổng quát (accuracy) trên tập ảnh kiểm tra độc lập là ~97%.
- Đối với ảnh CT vùng ngực, ứng dụng đạt độ chính xác tổng quát (accuracy) trên tập ảnh kiểm tra độc lập là ~99,28%.
Đã có một số công bố quốc tế ISI/Scopus của nhóm nghiên cứu liên quan tới việc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo vào nghiên cứu phát triển ứng dụng này.
Nghiên cứu của TS Dương Tuấn Linh đã được TS Lê Nguyên Bảo - Hiệu trưởng trường ĐH Duy Tân ủng hộ và phối hợp nhóm thiết kế phần mềm cùng triển khai ứng dụng. Tham khảo ý kiến các bác sĩ tại bệnh viện và TS-BS Hoàng Hà - bác sĩ tại trường ĐH Duy Tân về sự cần thiết và khả thi của ý tưởng, nhóm nghiên cứu đã xây dựng một mô hình máy học để triển khai lên web và ứng dụng mobile.
• Đối với nền tảng web, nhóm nghiên cứu đã sử dụng ngôn ngữ Java để xây dựng phần lõi xử lý; HTML, CSS và Javascript để xây dựng giao diện người dùng.
• Đối với nền tảng mobile, nhóm nghiên cứu sử dụng ngôn ngữ Java (cho Android) và Swift (cho iOS) để xây dựng ứng dụng.
Về phần cài đặt:
- Tiện ích có sẵn ở địa chỉ web: http://co2c.duytan.edu.vn
- Đối với ứng dụng trên Android, người dùng có thể vào CHPlay và tìm kiếm ứng dụng CO2C (CO = Covid, 2C = CT và C-ray) để tải về.
Người dùng có thể sử dụng web hay app bằng cách chọn và upload hình ảnh X-quang/CT lên hệ thống, hệ thống sẽ trả về kết quả dự đoán cho người dùng. Chức năng trên web hoạt động cũng tương tự với chức năng trên Android.
Ứng dụng được thao tác trên máy tính và điện thoại di động |
Các kết quả mà hệ thống trả về là dự đoán một hình ảnh X-quang hay CT có nhiễm bệnh hay không và nếu bị bệnh thì bị nhiễm do tác nhân gì. Với mỗi bệnh nhân chụp CT phổi sẽ cho ra ít nhất 32 ảnh cho tới 256 ảnh (thậm chí nhiều hơn, phụ thuộc vào số dãy của máy chụp CT). Trong khi đó, ứng dụng trên nền tảng web có thể cho ra kết quả chẩn đoán cho từng ảnh cũng như cho cả bệnh nhân (thông qua file PDF có gán mã bảo mật QR liên quan) giúp các bác sĩ có thể chẩn đoán nhiều hình ảnh cùng một lúc. Các bác sĩ cũng có thể kiểm tra chéo các kết quả trước đó mà họ đã chỉ định chụp chiếu cho bệnh nhân trong một khoảng thời gian nào đó, dựa vào mã bệnh nhân hay mã của mỗi ảnh.
Hiện tại, trên thế giới cũng đã có những ứng dụng chẩn đoán Covid-19 như “Chẩn đoán thông qua tiếng ho”, tuy nhiên, chưa có ứng dụng nào tích hợp chẩn đoán Covid-19 và Lao phổi hay chẩn đoán được bằng cả ảnh CT và ảnh X-quang như “Ứng dụng Phát hiện Covid-19 qua Xử lý Ảnh phim chụp X-quang và CT” do nhóm cán bộ của ĐH Duy Tân nghiên cứu. Bởi vậy, thành công trong nghiên cứu và đưa ra thị trường một ứng dụng hữu ích, tiện lợi trong thời điểm dịch bệnh Covid-19 tái bùng phát và phức tạp như hiện nay sẽ thực sự có ý nghĩa, góp phần tích cực hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán nhanh và chính xác tình trạng bệnh lý liên quan đến đường hô hấp như Covid-19 hay viêm phổi, lao phổi,… của bệnh nhân.
Trước đó, ĐH Duy Tân cũng đã nghiên cứu thành công và cho ra mắt:
- Máy thở dtu-VENT được thiết kế “2 trong 1”, tích hợp cả chức năng “thở không xâm nhập” và “thở xâm nhập”, cùng nhiều chức năng khác như:
o Bảng điều khiển cảm ứng có thể điều khiển từ xa,
o Khả năng điều khiển giám sát nhiều máy thở cùng lúc,
o Khả năng cảnh báo để các bác sĩ và y tá xử lý các trường hợp bất thường một cách kịp thời.
Các bạn có thể xem thêm thông tin về ĐH Duy Tân tại đây.
|
ĐẠI HỌC DUY TÂN
- 1 trong 400 ĐH Tốt nhất châu Á năm 2021 theo QS Asian University Rankings.
- ĐH thứ 2 của VN đạt chuẩn kiểm định ABET của Mỹ.
- Xếp thứ 3/4 ĐH của VN (thứ 1659 thế giới) trên bảng xếp hạng các ĐH trên Thế giới - CWUR.
- Xếp thứ 2/12 ĐH của VN (thứ 770 thế giới) trên bảng xếp hạng theo Học thuật - URAP.
- Xếp thứ 2 của VN trên bảng xếp hạng Nature Index 2020.
- Xếp thứ 3 VN, 1466 Thế giới trên Bảng xếp hạng Website các Trường ĐH trên thế giới do Webometrics đánh giá và công bố vào cuối tháng 1.2021.
|
Bình luận (0)