Dự án AI giúp phát hiện bệnh ung thư sớm của hai sinh viên

Giải pháp AI đột phá

Dự án “Kết hợp đặc trưng cục bộ và toàn cục với học tương phản và giám sát sâu cho bài toán phân đoạn khối u” hay còn gọi là DOLG-CNet, thành quả nghiên cứu của Nguyễn Mậu Trọng Hiếu và Phù Thị Kim Trang là một mô hình được thiết kế chuyên biệt cho nhiệm vụ phân đoạn polyp trong hình ảnh nội soi.

"Đến với dự án này, chúng mình quyết định chọn đề tài về phân đoạn polyp để xem như là kết tinh của những kiến thức, nghiên cứu trước đó về AI cũng như xử lý ảnh y tế”, Trọng Hiếu chia sẻ về lựa chọn đầy tâm huyết của nhóm.

Theo nhóm cho biết, mục tiêu của dự án là nâng cao độ chính xác phân đoạn polyp, tối ưu hóa quá trình huấn luyện và đặc biệt là ứng dụng vào thực tiễn nhằm hỗ trợ chẩn đoán sớm ung thư đại trực tràng. Đây là một vấn đề cấp thiết, bởi ung thư đại trực tràng là căn bệnh phổ biến thứ ba và có tỷ lệ tử vong đứng thứ hai trên thế giới. Việc phát hiện sớm polyp, vốn là tiền thân của ung thư, có thể cải thiện đáng kể tỷ lệ sống sót của bệnh nhân.

Điểm đột phá của DOLG-CNet nằm ở việc giải quyết những hạn chế của các phương pháp truyền thống như CNN (khó nắm bắt thông tin toàn cục) và Transformer (khó xử lý chi tiết cục bộ, tốn tài nguyên). Mô hình của nhóm tích hợp module "Deep Orthogonal Fusion" (Hợp nhất trực giao sâu), cho phép duy trì, kết hợp và làm giàu thông tin của cả đặc trưng cục bộ và toàn cục mà không bị lấn át lẫn nhau.

Nguyễn Mậu Trọng Hiếu (thứ hai, từ trái sang) và Phù Thị Kim Trang được vinh danh tại trường.

Cùng với đó, sự kết hợp giữa học tương phản và giám sát sâu giúp cải thiện khả năng học biểu diễn và nhận diện đặc trưng toàn cục. Kiến trúc đơn giản nhưng hiệu quả theo kiểu one-stage giúp giảm độ phức tạp mà vẫn đảm bảo hiệu quả phân đoạn vượt trội.

Thành quả này không chỉ mang lại điểm khóa luận tuyệt đối 10/10 mà còn được phát triển thành bài báo khoa học, vinh dự nhận giải "Best Paper Award" tại Hội nghị quốc tế uy tín ‘SOICT 2024’.

Khát vọng cống hiến

Để đạt được thành công này, Hiếu và Trang đã trải qua một hành trình nghiên cứu đầy tâm huyết, bắt đầu tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo từ năm thứ hai và dành trọn 10 tháng cho riêng dự án “DOLG-Cnet”. Nhóm đối mặt không ít thách thức, từ chất lượng dữ liệu hình ảnh, sự đa dạng của hình ảnh nội soi, đến việc kết hợp hiệu quả hai loại đặc trưng, thiếu hụt tài nguyên GPU và áp lực thời gian khi vừa học vừa làm.

"Một trong những thử thách lớn là việc cân bằng thời gian và tối ưu nguồn tài nguyên GPU hạn chế ở trường. Chúng mình đã phải rất nỗ lực sắp xếp, thậm chí chọn những khung giờ ít người sử dụng để huấn luyện mô hình”, Kim Trang bộc bạch.

Khi biết tin nhóm giành giải Nhì tại Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka 2024, cả hai tự hào, hạnh phúc. Trọng Hiếu bày tỏ: "Giải thưởng này, cùng với thành công tại SOICT, là minh chứng cho sự nỗ lực không chỉ của chúng mình mà còn của các thầy cô hướng dẫn và sự hỗ trợ từ nhà trường. Đây là động lực lớn để nhóm tiếp tục theo đuổi các dự án nghiên cứu tiếp theo”. Nhóm kỳ vọng giải thưởng Euréka sẽ mở ra cơ hội học hỏi, giao lưu và hợp tác, nhận được các góp ý từ các chuyên gia và cộng đồng khoa học để cải thiện dự án.

Dự án giành giải Nhì tại Giải thưởng sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka 2024.

Nhìn về tương lai, Hiếu và Trang đặt mục tiêu tiếp tục tối ưu hóa kiến trúc mô hình và quan trọng hơn là ứng dụng thực tiễn vào hệ thống hỗ trợ chẩn đoán nội soi, đồng thời cân nhắc mở rộng nghiên cứu sang các bài toán y tế khác.

Ngọc Ánh