Xử lý Tín hiệu Sinh học & Hình ảnh Y tế

Tín hiệu sinh học là các tín hiệu điện được tạo ra bởi cơ thể, ví dụ như điện tim (ECG), điện não (EEG). Chúng chứa thông tin quý giá về tình trạng sức khỏe. Việc xử lý các tín hiệu này giúp loại bỏ nhiễu, trích xuất các đặc trưng quan trọng và hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh chính xác hơn.

AI và học máy có thể tự động phát hiện các dấu hiệu bất thường trong hình ảnh y tế (như khối u trên ảnh MRI, tổn thương trên ảnh X-quang) mà mắt người có thể bỏ sót. Chúng giúp tăng tốc độ chẩn đoán, cải thiện độ chính xác và giảm tải công việc cho các bác sĩ X-quang.

U-Net là một kiến trúc mạng nơ-ron học sâu được thiết kế đặc biệt để "tô màu" hoặc phân đoạn các vùng quan tâm trong ảnh y tế (ví dụ: xác định ranh giới của một khối u). Kiến trúc đối xứng của nó cho phép nắm bắt cả thông tin tổng thể và chi tiết, giúp nó hoạt động rất hiệu quả ngay cả với số lượng ảnh huấn luyện hạn chế.

Cả ba đều là các tín hiệu điện sinh học. ECG (Điện tâm đồ) ghi lại hoạt động điện của tim. EEG (Điện não đồ) ghi lại hoạt động điện của não. EMG (Điện cơ đồ) ghi lại hoạt động điện của cơ bắp.

Biến đổi Fourier giúp chuyển đổi một tín hiệu từ miền thời gian sang miền tần số. Điều này cho phép chúng ta phân tích các thành phần tần số khác nhau của tín hiệu. Ví dụ, trong EEG, các dải tần số khác nhau (alpha, beta, delta) tương ứng với các trạng thái khác nhau của não (thư giãn, tập trung, ngủ sâu).

Lọc kỹ thuật số là một thuật toán dùng để loại bỏ các thành phần không mong muốn khỏi một tín hiệu. Ví dụ, chúng ta có thể sử dụng bộ lọc thông thấp để loại bỏ nhiễu tần số cao khỏi tín hiệu ECG, làm cho các sóng quan trọng trở nên rõ ràng hơn.

DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) là một tiêu chuẩn quốc tế để truyền, lưu trữ, truy xuất, in, xử lý và hiển thị thông tin hình ảnh y tế. Nó đảm bảo rằng hình ảnh y tế từ các thiết bị khác nhau (MRI, CT) có thể được xem và chia sẻ một cách nhất quán.

Phân đoạn là quá trình phân chia một hình ảnh y tế thành nhiều phân đoạn hoặc vùng khác nhau. Mục tiêu thường là để xác định vị trí và ranh giới của các cơ quan, mô hoặc khối u. Đây là một bước quan trọng để phân tích định lượng và lập kế hoạch điều trị.

CAD là các hệ thống sử dụng công nghệ máy tính để giúp các bác sĩ diễn giải hình ảnh y tế. Hệ thống CAD có thể đánh dấu các khu vực đáng ngờ trên hình ảnh để bác sĩ X-quang chú ý, hoạt động như một "con mắt thứ hai" để cải thiện độ chính xác.

Một trong những thách thức lớn nhất là sự cần thiết của dữ liệu lớn, chất lượng cao và được gán nhãn chính xác để huấn luyện các mô hình AI. Ngoài ra, các vấn đề về quyền riêng tư của bệnh nhân, sự chấp nhận của bác sĩ và các quy định pháp lý cũng là những rào cản quan trọng cần được giải quyết.