Luận án Tiến sĩ: Trích xuất mạch vành và phát hiện bất thường trên mạch vành hỗ trợ trong chẩn đoán

Bệnh động mạch vành (CAD) là một trong những mối đe dọa sức khỏe hàng đầu và nguyên nhân gây tử vong chính trên toàn cầu. Việc chẩn đoán sớm và chính xác các bất thường trên mạch vành là cực kỳ quan trọng nhưng lại đòi hỏi nhiều thời gian và chuyên môn cao từ các bác sĩ.

Nghiên cứu sinh, giảng viên, chuyên gia trong lĩnh vực khoa học máy tính, xử lý ảnh y tế và chẩn đoán hình ảnh, đặc biệt là những người quan tâm đến ứng dụng học sâu trong y học.

Luận án này tập trung giải quyết hai bài toán chính trong chẩn đoán bệnh động mạch vành (CAD) thông qua ảnh chụp X-quang: (1) phân đoạn mạch vành và (2) phát hiện các bất thường trên mạch vành. Bệnh CAD là nguyên nhân gây tử vong hàng đầu, và việc xác định các vùng bất thường như phình hoặc hẹp trên mạch máu là rất quan trọng. Tuy nhiên, quá trình này phức tạp do sự đa dạng về kích thước và tính chất của các cấp độ mạch vành, từ mạch chính có độ tương phản cao đến mạch thứ cấp mỏng và độ tương phản thấp, cùng với các đoạn mạch nhỏ có thể bị ngắt kết nối. Để giải quyết những thách thức này, luận án đề xuất một cách tiếp cận từ thô đến mịn sử dụng các mô hình học sâu khác nhau cho bài toán phân đoạn mạch vành. Phương pháp này đã thành công trong việc phân đoạn mạch vành trên dữ liệu phức tạp với kích thước và vị trí mạch vành biến động. Dựa trên kết quả phân đoạn, luận án tiếp tục phát triển các thuật toán duyệt trên thành mạch vành đã được phân đoạn và các mô hình học sâu để phát hiện các vùng bất thường. Các kết quả nghiên cứu của luận án đã được công bố trên 05 bài báo khoa học tại các tạp chí và hội nghị quốc tế uy tín, khẳng định tính hiệu quả và đóng góp của công trình.