BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Nguyễn Thành Trung NGHIÊN CỨU XỬ LÝ ẢNH SPECT TIM TRONG HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH ĐỘNG MẠCH VÀNH LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Hà Nội - 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Nguyễn Thành Trung NGHIÊN CỨU XỬ LÝ ẢNH SPECT TIM TRONG HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH ĐỘNG MẠCH VÀNH Ngành: Kỹ thuật Điện tử Mã số: 9520203 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1 TS NGUYỄN THÁI HÀ 2 GS TS NGUYỄN ĐỨC THUẬN Hà Nội - 2021 i Lời cam đoan Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, không sao chép của bất kỳ người nào Các số liệu kết quả nêu trong luận án là hoàn toàn trung thực và chưa từng được tác giả khác công bố T/M tập thể giáo viên hướng dẫn Hà Nội, ngày tháng năm Tác giả TS Nguyễn Thái Hà NCS Nguyễn Thành Trung ii Lời cảm ơn Tôi xin chân thành cảm ơn TS Nguyễn Thái Hà và GS.TS Nguyễn Đức Thuận, những người đã nhiệt tình hướng dẫn và giúp đỡ tôi rất nhiều trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành Luận án Tôi cũng xin chân thành cảm ơn Bộ môn Công nghệ Điện tử và Kỹ thuật Y sinh, Phòng Đào tạo, Viện Điện tử -Viễn thông, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo điều kiện thuận lợi để tôi hoàn thành nhiệm vụ nghiên cứu của mình Tôi cũng xin chân thành cảm ơn tới khoa Y học Hạt nhân, bệnh viện Trung ương Quân đội 108; viện Công nghệ Thông tin, viện Khoa học và Công nghệ Quân sự đã hỗ trợ, cộng tác, tạo điều kiện để tôi hoàn thành nhiệm vụ nghiên cứu của mình Tôi cũng bày tỏ lòng biết ơn đến Gia đình tôi, vợ và con tôi, các anh chị em, đồng nghiệp và bạn bè những người đã ủng hộ và động viên giúp đỡ tôi trong thời gian làm Luận án MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN………………………………………………………………………………….i LỜI CẢM ƠN………………………………………………………………………………… …ii MỤC LỤC……………………………………………………………………………………… iii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ………………………………………………………………… vi DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU……………………………………………………………… ix DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ………………………………………………………… … x MỞ ĐẦU 1 Lý do chọn đề tài, mục đích nghiên cứu……………………………………………………… 1 2 Đối tượng, phương pháp và phạm vi nghiên cứu của luận án……………………… …… …4 3 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án………………………………………………………5 4 Các đóng góp của luận án…………………………… ……………………………………… 6 5 Bố cục của luận án………………………………………………………………….………… 7 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP XẠ HÌNH TƯỚI MÁU CƠ TIM BẰNG MÁY SPECT…………………………………………………………………………………… 8 1.1 Bệnh lý động mạch vành……………………………………………………………….… 8 1.1.1 Giải phẫu tim và bệnh lý mạch vành………………………………… …….…….8 1.1.2 Các phương pháp chẩn đoán bệnh mạch vành…………………………………….9 1.2 Xạ hình tưới máu cơ tim bằng máy SPECT…………………………………………….… 11 1.2.1 Nguyên lý của phương pháp chụp xạ hình tưới máu cơ tim ……………….… 11 1.2.2 Giá trị của phương pháp xạ hình tưới máu cơ tim bằng máy SPECT……… ….13 1.2.3 Các yếu tố ảnh hưởng tới độ chính xác kết quả chẩn đoán………………… … 15 1.3 Giải pháp xử lý ảnh SPECT tim trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh động mạch vành …… …….17 1.3.1 Tình hình nghiên cứu các giải pháp trong nước …………………………… ….17 1.3.2 Tình hình nghiên cứu các giải pháp ngoài nước …………………………….… 18 1.3.3 Nhận xét, đánh giá các giải pháp đã khảo sát và đề xuất giải pháp của tác giả… 23 1.4 Kết luận chương 1……………………………………………………………… ……… 25 iii CHƯƠNG 2 XÂY DỰNG BỘ CƠ SỞ DỮ LIỆU SPECT TIM…………………………… 27 2.1 Vấn đề nghiên cứu … …………………….……………………………………………….27 2.2 Quy trình thu thập dữ liệu …………………… ……………………………… ………….32 2.2.1 Cơ sở y học hạt nhân tiến hành thu thập dữ liệu……………………………… 32 2.2.2 Quy trình xạ hình tưới máu cơ tim……………………………………… …….34 2.2.2.1 Quy trình thực hành theo từng vị trí……………………………….……34 2.2.2.2 Quy trình thực hiện kỹ thuật xạ hình tưới máu cơ tim bằng máy SPECT36 2.2.3 Tiêu chuẩn loại trừ mẫu………………………………………………………… 37 2.3 Quy trình xử lý, chuẩn hoá dữ liệu………………………………………………………….38 2.3.1 Quy trình chuẩn hoá dữ liệu hình ảnh……………………………………………38 2.3.2 Quy trình chuẩn hoá dữ liệu thông tin lâm sàng…………………………………40 2.4 Quy trình gắn nhãn dữ liệu………………………………………………………………….41 2.5 Xây dựng các tính năng bộ cơ sở dữ liệu………………………………………………… 44 2.6 Phân bố dữ liệu, tính cỡ mẫu ……………………………………………………… …….46 2.7 Nhận xét, đánh giá bộ cơ sở dữ liệu………….………………………………………… …47 2.7 Kết luận chương 2.……………………………………………………………………… …50 CHƯƠNG 3 XÂY DỰNG BỘ LỌC NHIỄU SUY GIẢM SỬ DỤNG MẠNG DEEP 52 LEARNING 3.1 Vấn đề nghiên cứu … ………………………………………………….…………….52 3.2 Xây dựng mô hình lọc nhiễu suy giảm cho ảnh SPECT MPI……………………… …56 3.2.1 Các mô hình CAE, GAN, U-net…………………………………………… …56 3.2.2 Các thước đo ………………………………………………………………….…68 3.2.3 Dữ liệu thử nghiệm………………………………………………………………71 3.2.4 Đề xuất mô hình 3D Convolutional Auto-Encoder (3D-CAE) trong hiệu chỉnh nhiễu suy giảm ……………………………………………………………………….……73 3.2.4.1 Mô hình đề xuất……………………………………………… …… 73 3.2.4.2 Thử nghiệm và kết quả………………………………………………… 75 3.2.5 Đề xuất mô hình 3DUnet-GAN hiệu chỉnh nhiễu suy giảm…………… ……….77 3.2.5.1 Mô hình đề xuất…………………………………………………………77 3.2.5.2 Hàm mục tiêu…………………………………………………….…… 79 3.2.5.3 Thiết lập thử nghiệm……………………………………………….……83 3.2.5.4 Kết quả thử nghiệm mô hình……………………………………….……85 iv 3.2.6 Kết quả thực nghiệm……………………………………………………… ……85 3.3 Kết luận chương 3…………………………………………………………………… …88 CHƯƠNG 4 PHÁT TRIỂN GIẢI PHÁP HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH MẠCH VÀNH88 4.1 Vấn đề nghiên cứu… …………………………… ……………………………………90 4.2 Đề xuất giải pháp hỗ trợ chẩn đoán nâng cao chất lượng hình ảnh cho các máy SPECT thông thường………………………………………………………………………… …93 4.2.1 Thu thập dữ liệu thực nghiệm……………………………………………………93 4.2.2 Hiệu chỉnh suy giảm bằng mô hình 3D Unet GAN………………………… …94 4.2.3 Tập dữ liệu………………………………………………………………….……95 4.2.4 Phương pháp thực nghiệm………………………………………………….……97 4.2.5 Kết quả thực nghiệm………………………………………………………… …98 4.3 Đề xuất giải pháp hỗ trợ ra quyết định chẩn đoán……………………………….…… 102 4.3.1 Cơ sở dữ liệu …………………… ……………………………….………… 102 4.3.2 Mô hình chẩn đoán…………………………………………………………… 104 4.3.3 Thử nghiệm và kết quả………………………………………… ………… ….106 4.4 Kết luận chương 4………………………………………………………………………110 KẾT LUẬN………………………………………………………………………… …… …111 TÀI LIỆU THAM KHẢO…………………………………………………………….…… …113 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ………………………………… ……….121 v DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Bệnh động mạch vành… ………………………………….…………………………8 Hình 1.2 Mạch máu của tim 1 Xoang ngang 2.Động mạch vành phải 3 Động mạch vành trái 4 Động mạch mũ tim 5 Động mạch liên thất trước ……………………………………9 Hình 1.3 Đặc trưng hình ảnh khuyết xạ trên xạ hình tưới máu cơ tim…………………12 Hình 1.4 Chiến thuật điều trị thiếu máu cơ tim cục bộ dựa trên xạ hình tưới máu cơ tim……15 Hình 1.5 Sự phát triển của học máy trong tim mạch hạt nhân…………………………… …18 Hình 1.6 So sánh đường ROC giữa SVM và 2 bác sĩ trong dò tìm tổn thương cơ tim … …19 Hình 1.7 Độ nhạy, độ đặc hiệu và độ chính xác của thuật toán ML so với TPD và phân tích trực quan của 2 chuyên gia ……………………………………………………………………20 Hình 1.8 Đường cong ROC cho dự đoán biến cố tim bất lợi MACE…………………………21 Hình 1.9 Mô hình DL trong dự đoán tắc nghẽn mạch vành…………………………… ……22 Hình 2.1 Hệ thống máy SPECT: Infinia, Optima, Ventri…………………………………… 30 Hình 2.2 Quy trình xạ hình tưới máu cơ tim bằng máy SPECT………………………………36 Hình 2.3 Ảnh lát cắt và ảnh cực được trình bày theo protocol chẩn đoán ……………… … 39 Hình 2.4 Protocol chuyên lấy ảnh cho học máy………………………………………………39 Hình 2.5 Sơ đồ chuẩn hóa dữ liệu………………………………………………………… …40 Hình 2.6 File trả lời kết quả…………………………………………………………… ……41 Hình 2.7 Ảnh cực được tổng hợp từ các lát cắt……………………………………….………43 Hình 2.8 Phần mềm gắn nhãn dữ liệu bệnh nhân………………………………………… …44 Hình 3.1 Ảnh không hiệu chỉnh suy giảm (NC images) và ảnh có hiệu chỉnh suy giảm (AC images) của cùng một bệnh nhân………………………………………………………………54 Hình 3.2 Mạng nơron tích chập CNN…………………………………………………………57 Hình 3.3 Ma trận kích thước 600 * 800……………………………………………….………58 Hình 3.4 Biểu diễn ma trận điểm màu………………………………………………… ……58 Hình 3.5 Ba ma trận biểu diễn ảnh màu……………………………………………….………59 Hình 3.6 Ảnh mầu là một tensor 3 chiều …………………………………………… …… 59 Hình 3.7 Phép tính tích chập……………………………………………………………… …60 Hình 3.8 Phép tính tích chập cho ảnh màu có 3 kênh red, green, blue………………… ……61 Hình 3.9 Tensor 3 chiều có chiều sâu k………………………………………………….……61 vi Hình 3.10 Lớp gộp kích thước (2,2) …………………………………………………….……62 Hình 3.11 Các loại lớp gộp……………………………………………………………………63 Hình 3.12 Mạng CAE trong lọc nhiễu…………………………………………………… …63 Hình 3.13 Mô hình mạng U-net………………………………………………………….……65 Hình 3.14 Phép tính transposed convolution…………………………………………….……66 Hình 3.15 Sơ đồ mạng GAN……………………………………………………………… …67 Hình 3.16 Nhóm ảnh lát cắt thành một khối mẫu 3D…………………………………………72 Hình 3.17 Kiến trúc 3D-CAE đề xuất…………………………………………………………73 Hình 3.18 Đầu vào NC, ảnh biến đổi và ảnh đích thật ………………………………………76 Hình 3.19 Kiến trúc 3DUnet-GAN……………………………………………………………78 Hình 3.20 Đồ thị hàm Sigmoid……………………………………………………………… 79 Hình 3.21 Đồ thị hàm mục tiêu trong trường hợp yi = 1…………………………………… 81 Hình 3.21 Đồ thị hàm mục tiêu trong trường hợp yi = 0………………………………….… 81 Hình 3.23 Ảnh đầu vào, ảnh dự đoán và ảnh thật……………………………………… ……84 Hình 4.1 Deep learning neural network, Regression, Random Forests, Support vector machine, Gradient Boosting Machines…………………………………………………………89 Hình 4.2 Trích xuất đặc trưng của học máy và deep learning …………………………… …89 Hình 4.3 Ảnh dự đoán hiệu chỉnh suy giảm GenAC từ mô hình 3D Unet GAN và ảnh chưa hiệu chỉnh suy giảm NC…………………………………………………………………… …92 Hình 4.4 Thứ tự sắp xếp ảnh…………………………………………………….…………….93 Hình 4.5 Phần mềm hỗ trợ đọc kết quả trong thực nghiệm………………………… ……….94 Hình 4.6 Độ chính xác chẩn đoán…………………………………………………………… 96 Hình 4.7 So sánh độ nhạy và độ đặc hiệu…………………………………………… 98 Hình 4.8 Gia tăng tỉ lệ phát hiện bệnh nhân không tổn thương khi dùng GenAC……… … 98 Hình 4.9 Gia tăng tỉ lệ phát hiện các nhánh không tổn thương……………………… 99 Hình 4.10 A Ảnh cắt lát; B Ảnh bản đồ cực……………………………………… … … 100 Hình 4.11 Khuyết xạ tưới máu trên hình ảnh SPECT tim……………………… …………101 Hình 4.12 Kiến trúc VGG gồm 16 lớp CNN………………………………………… ….102 Hình 4.13 Kiến trúc mạng deep-learning sử dụng để chẩn đoán CAD……… ………… 103 Hình 4.14 Kiểm tra chéo 5 đoạn (5-fold cross validation) …………………………….……105 Hình 4.15 Độ chính xác của 2 mô hình sử dụng ảnh cắt lát MPI và ảnh cực trên các tập con105 vii Hình 4.16 Độ chính xác trung bình của 2 mô hình sử dụng ảnh cắt lát MPI và ảnh bản đồ cực………………………………………………………………………………………….…106 Hình 4.17 ROC của 2 mô hình sử dụng ảnh cắt lát MPI và ảnh bản đồ cực…… …………106 viii ... trưng hình ảnh SPECT tim người Việt Nam Đây khơng phục vụ cho nghiên cứu tác giả mà phục vụ nghiên cứu khác xử lý ảnh, hỗ trợ chẩn đoán bệnh động mạch vành ảnh SPECT tim sau  Vấn đề xử lý nhiễu... máu tim máy SPECT? ??…… ….13 1.2.3 Các yếu tố ảnh hưởng tới độ xác kết chẩn đoán? ??……………… … 15 1.3 Giải pháp xử lý ảnh SPECT tim hỗ trợ chẩn đoán bệnh động mạch vành …… …….17 1.3.1 Tình hình nghiên. .. MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Bệnh động mạch vành? ?? ………………………………….…………………………8 Hình 1.2 Mạch máu tim Xoang ngang 2 .Động mạch vành phải Động mạch vành trái Động mạch mũ tim Động mạch liên thất trước ……………………………………9