Luận án TS Đặng Nguyễn Ngọc An: Ước lượng & tái tạo ảnh 3D cấu trúc hấp thụ NIR

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẶNG NGUYỄN NGỌC AN ƯỚC LƯỢNG THÔNG TIN VÀ TÁI TẠO HÌNH ẢNH CẤU TRÚC HẤP THỤ ÁNH SÁNG TRONG KHÔNG GIAN BA CHIỀU TỪ MỘT ẢNH HAI CHIỀU THU ĐƯỢC KHI ÁNH SÁNG HỒNG NGOẠI GẦN TRUYỀN QUA MÔI TRƯỜNG TÁN XẠ LUẬN ÁN TIẾN SĨ TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2024 VIETNAM UNIVERSITY- HCMC HO CHÍ MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY DANG NGUYEN NGOC AN ESTIMATING INFORMATION AND RECONSTRUCTING IMAGE OF LIGHT-ABSORBING STRUCTURES IN THREE-DIMENSIONAL SPACE FROM AN OBSERVED TWO-DIMENSIONAL IMAGE OBTAINED WHEN NEAR-INFRARED LIGHT TRANSMITTED THROUGH THE SCATTERING MEDIUM Ph.D THESIS INFORMATION HO CHI MINH CITY - 2024 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẶNG NGUYỄN NGỌC AN ƯỚC LƯỢNG THÔNG TIN VÀ TÁI TẠO HÌNH ẢNH CẤU TRÚC HẤP THỤ ÁNH SÁNG TRONG KHÔNG GIAN BA CHIỀU TỪ MỘT ẢNH HAI CHIỀU THU ĐƯỢC KHI ÁNH SÁNG HỒNG NGOẠI GẦN TRUYỀN QUA MÔI TRƯỜNG TÁN XẠ Chuyên ngành: Vật Lý Kỹ Thuật Mã chuyên ngành: 9520401 Phản biện độc lập 1: Phản biện độc lập 2: Phản biện: PGS.TS LÂM QUANG VINH Phản biện: PGS.TS TRẦN VIỆT CƯỜNG Phản biện: PGS.TS PHẠM TRUNG KIÊN NGƯỜI HƯỚNG DẪN: 1.

TRẦN TRUNG NGHĨA 2. NGUYỄN VĂN CHINH LỜI CAM ĐOAN Tôi là Đặng Nguyễn Ngọc An, hiện là nghiên cứu sinh khóa 2019, ngành Vật lý Kỹ thuật – Khoa Khoa Học Ứng Dụng – Trường Đại học Bách khoa – ĐHQG - HCM, tôi xin cam đoan: Đây là đề tài tiến sĩ do tôi thực hiện dưới sự hướng dẫn của GVC. Trần Trung Nghĩa và PGS. Trong nghiên cứu có sử dụng lại hình ảnh từ các thí nghiệm động vật được thực hiện bởi GVC.

Trần Trung Nghĩa tại Đại học Hokkaido, Nhật Bản. Các thí nghiệm này tuân thủ các quy định về đạo đức về nghiên cứu y sinh học và được sự cho phép của Đại học Hokkaido, Nhật bản. Các hình ảnh thí nghiệm này được sử dụng để thử nghiệm và đánh giá hiệu quả của các phương pháp và kỹ thuật mà tác giả đề xuất. Các kết quả nghiên cứu trình bày trong luận án này là trung thực, khách quan và không sao chép từ bất kỳ một nguồn nào và dưới bất kỳ hình thức nào.

Việc tham khảo các nguồn tài liệu đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định. TÁC GIẢ LUẬN ÁN Đặng Nguyễn Ngọc An i TÓM TẮT LUẬN ÁN Trong những năm gần đây, việc sử dụng phương pháp truyền qua để theo dõi bệnh lý của các cơ quan con người đã nhận được nhiều sự quan tâm, nhờ vào những tiến bộ mới trong công nghệ nguồn sáng, cảm biến, cũng như các kết quả lý thuyết, thực nghiệm và lâm sàng. Ánh sáng hồng ngoại gần, với bước sóng trong khoảng 700 nm – 1200 nm, rất hữu ích trong nhiều ứng dụng y sinh học và sinh trắc học, cũng như trong các thí nghiệm trên động vật. Tuy nhiên, kỹ thuật này hiện chưa được sử dụng rộng rãi do các giới hạn về độ phân giải, “độ sâu quan sát” và ảnh thu được bị mờ, chủ yếu do sự tán xạ mạnh mẽ của mô sinh học.

Các phương pháp xử lý ảnh hiện nay kết hợp các bộ lọc yêu cầu kinh nghiệm thiết lập và không phù hợp với các điều kiện tán xạ khác nhau. Việc áp dụng hàm sáng điểm phụ thuộc độ sâu để xử lý ảnh của các cấu trúc hấp thụ ánh sáng đòi hỏi phải giải chập từng bước theo độ sâu, dẫn đến quá trình xử lý phức tạp và tốn tài nguyên. Hơn nữa, kết quả giải chập không hoàn hảo vì phụ thuộc vào số lần lặp, một chỉ số thường được lựa chọn dựa trên kinh nghiệm. Luận án này đề xuất phương pháp cải thiện hiệu quả khử mờ tán xạ trên các ảnh truyền qua của các cấu trúc hấp thụ phức tạp (như mạch máu và chuột) được chụp bằng ánh sáng hồng ngoại gần, với độ sâu từ 0,1 mm đến 100 mm.

Đồng thời, luận án đề xuất các giải pháp ước lượng thông tin cấu trúc hấp thụ và tái tạo hình ảnh quan sát ba chiều của các cấu trúc này. Mục tiêu là tái tạo cấu trúc hấp thụ từ một hoặc vài ảnh thu được, nhằm cải thiện quá trình thu nhận và xử lý hình ảnh. Các kỹ thuật được đề xuất trong luận án đã được thử nghiệm với ảnh mô phỏng, ảnh thực nghiệm từ mô sinh học giả lập và thử nghiệm trên chuột. Kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu suất, hiệu quả và khả năng xử lý của các mạng học sâu đối với ảnh các cấu trúc hấp thụ có độ sâu lớn hơn 15 mm.

Nghiên cứu cũng đề xuất một kỹ thuật quét từng điểm ảnh kết hợp với các mô hình học sâu để tái tạo ảnh khử mờ cấu trúc hấp thụ và ước lượng thông tin từng điểm ảnh liên quan đến cấu trúc này. Ảnh tái tạo từ phương pháp đề xuất có sự tương quan khoảng 95% so với cấu trúc gốc. ii Điều này cho thấy khả năng sử dụng chỉ một mạng học sâu để tạo ra ảnh khử mờ, ước lượng thông tin và biểu diễn góc nhìn ba chiều của cấu trúc đã khử mờ chỉ từ một ảnh duy nhất. Kết quả từ các phương pháp đề xuất trong nghiên cứu này cho thấy ảnh cấu trúc thu được rõ nét hơn và tương đồng với cấu trúc thực trong các thí nghiệm.

Các kết quả từ giải pháp học sâu cũng khẳng định tính khả thi của việc phát triển các ứng dụng thực tế. Luận án đã chứng minh hiệu quả của các giải pháp đề xuất cho ảnh truyền qua của các cấu trúc hấp thụ phức tạp và tính khả thi khi áp dụng trên ảnh thu được từ mô sinh học. Đồng thời, nghiên cứu này góp phần vào sự phát triển của các nghiên cứu tiếp theo, hỗ trợ thiết kế, chế tạo thiết bị và thực hiện các khảo sát lâm sàng trong tương lai. iii ABSTRACT In recent years, the use of transillumination techniques to monitor the pathology of human organs has garnered significant attention due to advancements in light source technology, sensors, and theoretical, experimental, and clinical result Near-infrared light, with wavelengths ranging from 700 nm to 1200 nm, is particularly useful in various biomedical and biometric applications, as well as in animal experiment However, this technique is not widely used due to limitations in resolution, "observation depth", and image blurriness, primarily caused by the strong scattering of biological tissues.

Current image processing methods that combine filters require expertise for proper setup and do not adapt well to varying scattering conditions. Applying depth-dependent point spread functions to process images of light-absorbing structures necessitates deconvolution at each depth step, resulting in complex and resource-intensive processing. Additionally, deconvolution results are imperfect, depending on the number of iterations, which is often selected based on experience. This dissertation proposes methods to improve the effectiveness of scattering blur removal in transillumination images of complex absorbing structures (such as blood vessels and mice) captured with near-infrared light, at depths ranging from 0.1 mm to 100 mm.

Additionally, the dissertation suggests solutions for estimating the information of absorbing structures and reconstructing three-dimensional images of these structures. The objective is to reconstruct the absorbing structure from one or few captured images, thereby enhancing the image acquisition and processing workflow. The proposed techniques were tested with simulated images, experimental images from phantoms, and in vivo mouse experiment. The results demonstrated significant improvements in the performance, efficiency, and processing capabilities of deep learning networks for images of absorbing structures with depths greater than 15 mm.

The research also introduces a pixel-by-pixel scanning technique combined with deep learning models to reconstruct deblurred images of absorbing structures and estimate iv pixel-level information related to these structures. The reconstructed images from the proposed method showed approximately 95% correlation with the original structures. Mentioned results express the potential to use a single deep learning network to produce deblurred images, estimate information, and provide a three-dimensional representation of the deblurred structure from a single captured image. Results from the proposed methods in this study indicate that the obtained structural images are clearer and more closely aligned with the actual structures in experiment The outcomes from the deep learning approach also confirmed the feasibility of developing practical applications.

The dissertation demonstrates the effectiveness of the proposed solutions for transillumination images of complex absorbing structures and their applicability to images obtained from biological tissues. Additionally, this research contributes to the advancement of future studies, supporting the design, fabrication of devices, and clinical investigations. v LỜI CẢM ƠN Trước hết, Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn và trân trọng cảm ơn GVC. Trần Trung Nghĩa và BS Nguyễn Văn Chinh đã tận tình định hướng và hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện luận án.

Tôi xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc đến Trường Đại học Bách khoa – ĐHQG-HCM, Khoa Khoa học ứng dụng, Phòng thí nghiệm Công nghệ Laser và Phòng Thí nghiệm Vật lý đại cương đã tạo điều kiện và hỗ trợ tôi trong quá trình hoàn thiện các thí nghiệm và hoàn thành báo cáo Luận án Tiến Sĩ. Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến GVC. Trần Anh Tú, Trịnh Trần Hồng Duyên, Phan Văn Tô Ni đã hết lòng hỗ trợ tôi trong quá trình học tập, nghiên cứu tại trường. Tôi cũng xin bày tỏ lòng biết ơn đối với Trường Đại học Y dược Thành phố Hồ Chí Minh, Khoa Điều dưỡng và Kỹ thuật Y học đã hết lòng hỗ trợ, tạo điều kiện cho tôi được học tập, bồi dưỡng nâng cao trình độ.

Để có được những kết quả trình bày trong luận án này, bên cạnh nỗ lực của bản thân, còn có sự giúp đỡ và hỗ trợ từ gia đình, bạn bè, đồng nghiệp và các em học viên, sinh viên ngành Vật lý Kỹ thuật, trường Đại học Bách khoa – ĐHQG-HCM. Tôi xin gửi lời cảm ơn đến gia đình và những người thương yêu đã luôn bên cạnh tôi trong mọi khó khăn. Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến các sinh viên Nguyễn Minh Quang, Huỳnh Hoàng Nhựt, Lê Minh Anh Tuấn, Hà Quý Tân, học viên Ngô Thị Thu An và các đồng tác giả trong các công bố đã cùng tôi nghiên cứu và tạo ra các kết quả được trình bày trong luận án này. vi MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH.x DANH MỤC BẢNG BIỂU .xv CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN .1 Mục tiêu đề tài .2 Nhiệm vụ của đề tài .16 Quang học mô và lan truyền ánh sáng trong mô sinh học .1 Sự phản xạ và khúc xạ .2 Sự hấp thụ .20 Phương trình lan truyền bức xạ (RTE) .21 Hàm sáng điểm phụ thuộc độ sâu .23 CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP – THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU .27 Kỹ thuật chụp ảnh truyền qua và khử mờ tán xạ .1 Kỹ thuật chụp ảnh truyền quang .2 Tạo ảnh của cấu trúc hấp thụ ánh sáng trong kỹ thuật chụp ảnh truyền quang.3 Kỹ thuật khử mờ tán xạ .34 Ước lượng độ sâu hấp thụ của cấu trúc hấp thụ .1 Ước lượng độ sâu của cấu trúc hấp thụ bằng ảnh chụp với các bước sóng khác nhau .