A General Endoscopic Image Enhancement Method Based on Pre-trained Generative Adversarial Networks

Kết Quả Bước Đầu Ứng Dụng Phần Mềm Sinh Ảnh Tăng Cường Trong Nội Soi Đường Tiêu Hoá Trên

“…Đây là một công nghệ mới được phát triển trong thời gian gần đây, kỹ thuật mạng GAN là một nhánh nghiên cứu của mạng nơ-ron tích chập (Convolution neural networks -CNN) cho phép sinh ảnh giả lập với các đặc tính khác biệt so với ảnh ban đầu. Trong lĩnh vực ảnh nội soi, hiện đã có một số công trình cho thấy hiệu quả của GAN như để tái tạo khung hình hỏng hay cải thiện chất lượng ảnh [6]. Chúng tôi thực hiện nghiên cứu này để đánh giá khả năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sinh ảnh nội soi tăng cường hình ảnh nội soi đường Z.…”

“…Các kết quả bước đầu này cho thấy tiềm năng của việc ứng dụng sinh ảnh tăng cường bằng trí tuệ nhân tạo vào nội soi đường tiêu hóa tại Việt Nam trong tương lai. Một số nghiên cứu về ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong xử lý hình ảnh trong nội soi đã cho thấy việc sử dụng mạng GAN nói chung và mạng CycleGAN nói riêng có thể giúp nâng cao chất lượng hình ảnh nội soi cũng như có khả năng sinh ảnh nội soi mới để nâng cao chất lượng của bộ dữ liệu [6], [8]. Việc sử dụng các chế độ sinh ảnh tăng cường có thể giúp hỗ trợ bổ sung dữ liệu hình ảnh cho các nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nội soi đường tiêu hóa đặc biệt là các nghiên cứu liên quan đến phát hiện và khoanh vùng tổn thương.…”