Dự án “Ứng dụng Deep Learning trong chẩn đoán ung thư di căn hạch qua mẫu sinh thiết mô hạch bạch huyết” trong cuộc thi Sáng tạo thanh thiếu niên nhi đồng tỉnh Nghệ An năm 2020

Thứ ba - 22/09/2020 04:13 1.354 0
Theo thống kê của Hiệp hội quốc tế về nghiên cứu ung thư (IARC) trực thuộc Tổ chức y tế thế giới (WHO), có khoảng 9,6 triệu người chết vì ung thư, hơn 18,1 triệu ca mắc ung thư mới vào năm 2018 và dự đoán con số này sẽ lên tới 27,5 triệu vào năm 2040. Cũng theo IARC, tại Việt Nam, mỗi năm có thêm 164.671 ca mắc ung thư và có gần 114.871 ca tử vong do ung thư. Sự gia tăng đáng báo động của số lượng người bị bệnh ung thư đã đặt ra nhu cầu cấp thiết trong việc chẩn đoán căn bệnh quái ác này. Việc chẩn đoán ung thư có vai trò to lớn quyết định đến phương pháp điều trị và tiên lượng bệnh.

Là học sinh chuyên Tin có cơ hội được tiếp xúc với lập trình và các thiết bị thông minh nên hai em Phan Thị Hiền Chi và Hồ Hoàng Trang, lớp 11A2 Trường Trung học phổ thông chuyên Phan Bội Châu dần thích thú, say mê tìm tòi các công nghệ mới hiện đại như trí tuệ nhân tạo. Nhận thức được hiện nay căn bệnh ung thư rất phổ biến và nhu cầu cấp thiết trong việc chẩn đoán nên 2 em nảy sinh ý tưởng sử dụng công nghệ để giải quyết các bài toán thực tế và đề tài “Ứng dụng Deep Learning trong chẩn đoán ung thư di căn qua mẫu sinh thiết mô hạch bạch huyết” ra đời.

Mô hình/sản phẩm “Ứng dụng Deep Learning trong chẩn đoán ung thư di căn hạch qua mẫu sinh thiết mô hạch bạch huyết” của 2 tác giả Phan Thị Hiền Chi và Hồ Hoàng Trang, trường THPT chuyên Phan Bội Châu do thầy giáo Mai Văn Quyền hỗ trợ đạt giải nhì Cuộc thi sáng tạo thanh thiếu niên nhi đồng tỉnh Nghệ An năm 2020.

Sử dụng ứng dụng Deep Learning là một trong những phương pháp tiên tiến nhất trong lĩnh vực xử lý hình ảnh y khoa nhằm phân loại và chẩn đoán bệnh. Ưu  điểm của ứng dụng so với các phương pháp khác chính là khả năng trích xuất đặc trưng của bệnh phẩm để đưa ra kết quả phân loại chính xác. Đây cũng là ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán bệnh ở cấp độ tế bào, là công cụ hỗ trợ đắc lực cho các y bác sĩ,  từ đó đem lại hiệu quả cao hơn trong việc chữa trị cho bệnh nhân.

Lâu nay, khi chẩn đoán các mẫu sinh thiết để xác định có hay không bị ung thư chúng ta thường sử dụng các biện pháp xét nghiệm sinh thiết. Tuy nhiên, khi sử dụng ứng dụng Deep Learning, các mẫu sinh thiết sẽ được phần mềm xử lý tự động và sau 30 phút sẽ cho ra kết quả chính xác để xác định tình trạng của bệnh nhân. Chúng em kỳ vọng đề tài này sẽ góp phần trong việc ứng dụng công nghệ thông tin để hỗ trợ các y bác sĩ chẩn đoán chữa bệnh cho các bệnh nhân ung thư đồng thời cũng phục vụ mục đích giảng dạy trong nhà trường.

Trên cơ sở Kế hoạch và phương pháp lý thuyết, Tìm hiểu về các phương pháp chuẩn đoán ung thư di căn qua hạch bạch huyết hiện nay, tìm ra nhưng ưu nhược điểm của các phương pháp này. Từ đó nghiên cứu các giải pháp khắc phục để phù hợp với các điều kiện ở Việt Nam; Kế hoạch và phương pháp thực nghiệm, đã so sánh được giữa bộ dữ liệu thu thập từ thực tế với bộ dữ liệu mẫu, đánh giá mức độ chính xác. Từ đó, xác định nguyên nhân sai lệch và tìm giải pháp khắc phục.

Trên cơ sở lý thuyết: Sinh thiết hạch bạch huyết; Machine Learning – Deep Learning; Whole slide image (WSI); Convolutional Neural Network (CNN); CAMELYON16 Datasets đã xác định được giải pháp xử lý hình ảnh từ ảnh mẫu hạch bạch huyết để hình cho độ chính xác tốt nhất. Ứng dụng được trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán bệnh ở cấp độ tế bào. Vì vậy, đây sẽ là một công cụ hỗ trợ đắc lực cho các y bác sĩ, từ đó đem lại hiệu quả cao hơn trong việc chữa trị cho bệnh nhân.

Ứng dụng Deep Learning trong chẩn đoán ung thư di căn hạch qua mẫu sinh thiết mô hạch bạch huyết” là ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán bệnh ở cấp độ tế bào, sẽ là công cụ hỗ trợ đắc lực cho các y bác sĩ, từ đó đem lại hiệu quả cao hơn trong việc chữa trị cho bệnh nhân.

Tác giả bài viết: Phương Thúy

Tổng số điểm của bài viết là: 0 trong 0 đánh giá

Click để đánh giá bài viết

  Ý kiến bạn đọc

Thống kê truy cập
  • Đang truy cập139
  • Hôm nay20,372
  • Tháng hiện tại380,345
  • Tổng lượt truy cập13,536,006
Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây