Ứng dụng phát hiện Covid-19 qua xử lý phim X-quang hay CT của trường ĐH Duy Tân

Với sự xuất hiện của nhiều biến thể Covid-19 phức tạp, việc tạo ra ứng dụng hỗ trợ các bác sĩ trong việc đưa ra những chẩn đoán nhanh và chính xác là vô cùng cấp thiết để kiểm soát dịch bệnh này.

TS.Dương Tuấn Linh - cán bộ khoa học của Trường ĐH Duy Tân đã đưa ra ý tưởng nghiên cứu “Ứng dụng phát hiện Covid-19 qua xử lý ảnh phim chụp X-quang và CT” dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo (Al), 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 EffcientNet, TS.Dương Tuấn Linh đã thu thập các bài báo khoa học để có thêm dữ liệu ảnh phim X-quang và CT, sau đó đưa ra cách thức để triển khai ý tưởng này.

Trong quá trình nghiên cứu,  TS.Dương Tuấn Linh nhận thấy 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 bệnh. Đây thực sự là 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 qua nhiều thí nghiệm khác nhau khi thay ra, thêm vào, tinh chỉnh thông số…, TS.Dương Tuấn Linh 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 Al của chúng tôi có thể phân loại được ảnh phim chụp 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, 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) so với ảnh phổi của người không bị bệnh” - TS.Dương Tấn Linh chia sẻ.

Đối với ảnh phim X-quang, ứng dụng đạt độ chính xác tổng quát (accuracy) trên tập ảnh kiểm tra độc lập khoảng 97%. Đối với ảnh phim CT vùng ngực, ứng dụng đạt độ chính xác tổng quát trên tập ảnh kiểm tra độc lập đến 99,28%.

Nghiên cứu của TS.Dương Tiến 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.

Sau khi tham khảo thêm ý kiến của nhiều bác sĩ, chuyên gia về sự cần thiết và khả thi của ý tưởng, nhóm nghiên cứu đã xây dựng mô hình máy học để triển khai lên web và ứng dụng trên mobile.

Đối với nền tảng web, nhóm nghiên cứu sử dụng ngôn ngữ Java 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: http://co2c.duytan.edu.vn.

Đối với ứng dụng trên android, người dùng có thể vào CHPlay và tìm kiếm ứng dụng CO2C 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 cho người dùng. Chức năng trên web hoạt động cũng tương tự trên android.

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.

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 bảo mật QR liên quan) giúp các bác sĩ có thể chẩn đoán nhiều hình ảnh cùng một lúc. 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.

Đây là ứng dụng thiết thực, có ý nghĩa to lớn, góp phần tích cực hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán nhanh và chính xác tình trạng bệnh nhân, kiểm soát dịch bệnh Covid-19 hiệu quả hơn.