Dlung - phương pháp định dạng hình ảnh phổi mới có độ chính xác cao
25/01/2024
39 Lượt xem
Nghiên cứu công bố trên Tạp chí của Đại học Thượng Hải (Shanghai Jiao Tong University) đã đề xuất một phương pháp định dạng hình ảnh phổi mới có tên là Dlung. Dlung là một công cụ định dạng hình ảnh phổi có sự khác biệt dựa trên số lượng mẫu rất nhỏ và ít dữ liệu không giám sát, có thể trợ giúp xây dựng các mô hình chuyển động hô hấp dựa trên dữ liệu hạn chế với tốc độ và độ chính xác cao, mang đến một phương pháp hiệu quả hơn đối với mô hình chuyển động hô hấp.
Ảnh Minh Hoạ
Mô hình chuyển động hô hấp là một kỹ thuật thiết yếu trong công nghệ hình ảnh để phân tích các cơ quan lồng ngực như phổi có chuyển động hô hấp. Nó cung cấp các tài liệu tham khảo quan trọng cho việc nhắm đích khối u bằng phương pháp xạ trị, đồng thời tránh làm tổn thương các mô bình thường trong quá trình điều trị ung thư phổi.
Định dạng hình ảnh phổi rất quan trọng đối với mô hình chuyển động hô hấp. Trong số tất cả các phương pháp định dạng hình ảnh phổi hiện nay, phương pháp học không giám sát thu hút được sự quan tâm rất lớn vì chúng có thể tính toán biến dạng mà không cần giám sát.
Tuy nhiên, có hai nhược điểm trong các phương pháp học không giám sát hiện nay: một là chúng không thể xử lý các vấn đề với nguồn dữ liệu rất hạn chế; thứ hai là chúng thiếu các đặc tính khác biệt (bảo toàn cấu trúc liên kết), đặc biệt là khi có biến dạng lớn trong hình ảnh chụp phổi.
Nhằm giải quyết hai vấn đề này, nhóm nghiên cứu đã đề xuất phương pháp Dlung để giải quyết vấn đề hạn chế dữ liệu thông qua kỹ thuật tinh chỉnh và thực hiện định dạng hình ảnh khác biệt bằng phương pháp chia tỷ lệ thông thường. So với các phương pháp cơ bản như Elastix, SyN và VoxelMorph, Dlung đạt được độ chính xác cao nhất với các đặc tính khác biệt khi áp dụng trong định dạng hình ảnh 4D.
“Dlung xây dựng các mô hình chuyển động hô hấp nhanh và chính xác với dữ liệu rất hạn chế. Chúng tôi tin rằng nó có triển vọng ứng dụng lớn trong hướng dẫn xạ trị bằng hình ảnh khi điều trị ung thư phổi trong tương lai”, Peizhi Chen, tác giả của nghiên cứu, cho biết.