intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc xác định các đặc điểm nhân trắc vùng mặt

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:11

Thêm vào BST
Báo xấu
6
lượt xem 4
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Hiện nay, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo trong mọi lĩnh vực của đời sống, nghiên cứu này được thực hiện để đánh giá sự chính xác, độ tin cậy khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong xác định các đặc điểm và chỉ số đo nhân trắc trên khuôn mặt của một nhóm người Việt Nam trưởng thành.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc xác định các đặc điểm nhân trắc vùng mặt

  1. TẠP CHÍ Y HỌC VIỆT NAM TẬP 539 - THÁNG 6 - SỐ CHUYẤN ĐỀ - 2024 ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) TRONG VIỆC XÁC ĐỊNH CÁC ĐẶC ĐIỂM NHÂN TRẮC VÙNG MẶT Hồ Nguyễn Anh Tuấn2, Nguyễn Duy Phương2, Nguyễn Thanh Vân1, Phạm Đăng Diệu2, Nguyễn Minh Triều3, Nguyễn Trường Thịnh3 TÓM TẮT 32 luận: Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong việc xác Đặt vấn đề: Hiện nay, cùng với sự phát triển định các mốc và đo đạc các kích thước nhân trắc mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo trong mọi lĩnh vực khuôn mặt là một phương pháp chính xác, tin của đời sống, nghiên cứu này được thực hiện để cậy, giảm đáng kể thời gian và chi phí thực hiện. đánh giá sự chính xác, độ tin cậy khi ứng dụng trí Từ khóa: trí tuệ nhân tạo, đặc điểm nhân tuệ nhân tạo trong xác định các đặc điểm và chỉ trắc, vùng mũi mặt. số đo nhân trắc trên khuôn mặt của một nhóm người Việt Nam trưởng thành. Phương pháp: SUMMARY Nghiên cứu xác định 10 điểm mốc và 9 kích ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) thước nhân trắc vùng mũi mặt của 202 sinh viên APPLICATION IN trường Đại học Y khoa Phạm Ngọc Thạch bằng 2 ANTHROPOMETRIC phương pháp là đo trực tiếp trên khuôn mặt và sử IDENTIFICATION OF FACIAL dụng trí tuệ nhân tạo nhận diện các điểm và kích FEATURES thước này qua ảnh chuẩn hóa. Mỗi phương pháp Background: Nowadays, with the dramatic đều được tiến hành 2 lần. Kết quả: Qua 2 lần development of 4.0 technology, artificial thực hiện, tỉ lệ trùng khớp các điểm mốc nhân intelligence (AI) has become more popular in trắc của phương pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo lần many aspects. In this study, we apply AI to lượt là 93,9% và 92,3% so với phương pháp xác anthropometric identification and evaluate its định trực tiếp. Thời gian xử lý và nhận diện ảnh accuracy and reliability in comparison with direct trung bình của 2 lần thực hiện lần lượt là 150 và identification. Methods: We defined 10 178 giây. Hệ số tương quan r và chỉ số ICC ở tất landmarks and 9 dimensions of facial cả các kích thước nhân trắc đều từ mức trung anthropometric features of 202 students studying bình đến rất cao. Khi đánh giá độ tin cậy của trí at the Pham Ngoc Thach University of Medicine. tuệ nhân tạo giữa 2 lần thực hiện, hệ số r đều từ We collected these anthropometric landmarks 0,9 trở lên cũng như hệ số ICC đều > 0,75. Kết and dimensions by direct measurement of the face as well as AI recognition through facial standard pictures of these students. Each method 1 Trường Y Dược Đại học Trà Vinh was performed twice. Results: After performing 2 Trường Đại học Y khoa Phạm Ngọc Thạch each method twice, the precision of AI 3 Đại học Kinh Tế Thành phố Hồ Chí Minh recognition reached 93.9% and 92.3%, Chịu trách nhiệm chính: Nguyễn Thanh Vân respectively, compared with direct identification. Email: tsbsthanhvan@tvu.edu.vn The mean working times of the two times Ngày nhận bài: 14/05/2024 performances were 150 and 178 seconds, Ngày phản biện khoa học: 20/05/2024 respectively. The correlation coefficient (r) and Ngày duyệt bài: 31/05/2024 229
  2. HỘI NGHỊ KHOA HỌC TOÀN QUỐC THƯỜNG NIÊN HỘI HÌNH THÁI HỌC VIỆT NAM - 2024 ICC index ranged from average to high values. sinh cấp 2. Năm 2010, Kilwan Han và cộng We also evaluated the reliability of AI sự thực hiện nghiên cứu so sánh phương identification of all anthropometric landmarks pháp đo nhân trắc khuôn mặt người Hàn and dimensions between two times the Quốc trên ảnh chuẩn hóa và đo trực tiếp, performance. All correlation coefficients were nhóm tác giả kết luận rằng độ lặp trong xác above 0.9, and ICC reached 0.75 and above. định các điểm nhân trắc trên ảnh chuẩn hóa Conclusions: Using artificial intelligence in khuôn mặt là rất cao giữa các lần đo và có identifying landmarks and measuring facial 45,83% các chỉ số nhân trắc tương đương khi anthropometric dimensions is an accurate, xác định bằng phương pháp trực tiếp.2 Tại reliable method, significantly reducing Việt Nam, Hồ Nguyễn Anh Tuấn và cộng sự implementation time and costs. tiến hành đánh giá các đặc điểm nhân trắc Keywords: Artificial intelligence, vùng mũi - mặt bằng cách xác định các điểm anthropometric features, facial area. và chỉ số đo nhân trắc trên hình chụp khuôn mặt chuẩn hóa nhằm khắc phục những nhược I. ĐẶT VẤN ĐỀ điểm của phương pháp đo thủ công trực tiếp Nhân trắc học là một lĩnh vực được do sự tiếp xúc của những dụng cụ đo lên nghiên cứu rất phổ biến trên thế giới, đặc biệt khuôn mặt, đặc biệt là những vùng da nhạy ở những quốc gia đang phát triển. Việc xác cảm như mũi, mắt, môi… dẫn đến những sai định các đặc điểm nhân trắc của một quần số về mặt kết của của phương pháp này.3 thể dân số, của một chủng tộc, một quốc gia, Thêm vào đó, việc tiếp xúc trực tiếp của các vùng lãnh thổ hoặc một khu vực nào đó cung dụng cụ đo đạc với khuôn mặt có thể làm lây cấp rất nhiều thông tin hữu ích trong nhiều truyền các tác nhân gây bệnh cho người được lĩnh vực đời sống, xã hội. Trong chuyên đo. Tuy nhiên phương pháp đo trên ảnh ngành phẫu thuật thẩm mỹ hoặc phẫu thuật chuẩn hóa cũng phụ thuộc vào rất nhiều yếu tạo hình, việc xác định các đặc điểm nhân tố có thể ảnh hưởng đến kết quả như: vị trí trắc học ở vùng mặt là một bước quan trọng của người ngồi, tư thế vùng đầu mặt, góc và bắt buộc nhằm giúp các phẫu thuật viên chụp… đòi hỏi người đo phải có nhiều kinh lên kế hoạch cho cuộc phẫu thuật, giải thích nghiệm trong quá trình chụp ảnh chuẩn hóa. cho khách hàng hoặc người bệnh dựa trên Một nhược điểm nữa của phương pháp đo những mô hình được tái tạo thực tế dựa vào trực tiếp cũng như đo trên ảnh chuẩn hóa là các đặc điểm nhân trắc của chính họ cũng tiêu tốn khá nhiều thời gian, chi phí và nhân như đánh giá kết quả về mức độ thành công lực để thực hiện. của phẫu thuật. Trên thế giới và tại Việt Xuất phát từ các cơ sở trên, cùng với xu Nam, việc xác định các đặc điểm nhân trắc hướng phát triển của khoa học hiện đại ngày vùng mặt được các bác sĩ và nhà nghiên cứu nay, chúng tôi đã tiến hành xây dựng thuật tiến hành bằng nhiều phương pháp. Tác giả toán trí thông minh nhân tạo (AI) thông qua Giao Hạ và cộng sự thực hiện nghiên cứu quy trình học máy (deep learning) để nhận “Nghiên cứu số đo và chỉ số nhân trắc của dạng các điểm mốc và đo đạc các kích thước học sinh vùng Đồng bằng sông Cửu Long”,1 nhân trắc vùng mũi mặt. Chúng tôi sử dụng trong nghiên cứu này các chỉ số nhân trắc hệ thống Faster R-CNN với hệ thống phân được tiến hành đo trực tiếp trên nhóm học tích điểm ảnh từng vùng (Region Proposal 230
  3. TẠP CHÍ Y HỌC VIỆT NAM TẬP 539 - THÁNG 6 - SỐ CHUYẤN ĐỀ - 2024 Network – RPN) cho quá trình tìm kiếm và ứng dụng trí tuệ nhân tạo cũng thực hiện đo 2 lựa chọn (Search Selection Process) giúp cho lần → k = 4 quá trình nhận diện và xác định các điểm ▪ ρ: hệ số ICC nhân trắc trở nên nhanh hơn. Sau quá trình ▪ d: sai số của ICC huấn luyện với hơn 9000 ảnh chụp khuôn → Do chưa có nghiên cứu nào thực hiện mặt thì ứng dụng đã có thể thực hiện nhận để đánh giá độ chính xác và độ tin cậy của diện và đo các kích thước nhân trắc vùng ứng dụng này nên nghiên cứu chúng tôi chọn mũi mặt một cách nhanh chóng và hiệu quả.4 hệ số ICC = 0,8 với d = 0,04 (5%). Từ đó, nghiên cứu này được thực hiện nhằm → Cỡ mẫu tính được là 187. Thực tế xác định độ chính xác và độ tin cậy của việc nghiên cứu đã tiến hành đo nhân trắc trên nhận dạng các điểm mốc và đo đạc một số 202 sinh viên. kích thước nhân trắc vùng mũi mặt của ứng Kỹ thuật chọn mẫu: Sử dụng kỹ thuật dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo. chọn mẫu thuận tiện trên sinh viên đang học tại trường Đại học Y khoa Phạm Ngọc Thạch II. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU tại thời điểm nghiên cứu theo tiêu chí chọn Thiết kế nghiên cứu: mô tả cắt ngang mẫu cho đến khi đủ mẫu. Đối tượng nghiên cứu: Nghiên cứu chọn + Tiêu chuẩn chọn vào: là người Việt, khảo sát nhân trắc trên sinh viên đang học tại tuổi từ 18 trở lên, không đeo kính thường trường Đại học Y khoa Phạm Ngọc Thạch. xuyên, chưa có can thiệp phẫu thuật trên mũi Cỡ mẫu và không bị biến dạng, u bướu hay bất Sử dụng công thức tính cỡ mẫu để ước thường về giải phẫu vùng mặt. tính đồng thuận dựa vào ICC: + Tiêu chí loại ra: sinh viên đã chích các chất làm đầy vào vùng đỉnh mũi, bị rối loạn chuyển hóa mỡ hoặc hội chứng Cushing (qua Trong đó: phiếu sàng lọc trước đo nhân trắc). ▪ α: xác suất sai lầm loại I, với α = 0,05 Phương pháp nghiên cứu → Z(1-2) = 1,96 Để xác định tính chính xác và độ tin cậy ▪ k: số người đánh giá → Khi đo trực của ứng dụng trí tuệ nhân tạo, chúng tôi chọn tiếp chúng tôi có 2 người đo khác nhau và xác định 10 điểm mốc và 9 kích thước nhân trắc cơ bản vùng mũi mặt như sau: Bảng 1: Định nghĩa một số điểm mốc nhân trắc vùng mũi mặt Thuật ngữ Kí STT Thuật ngữ tiếng Việt Định nghĩa tiếng Anh hiệu Điểm gốc mũi (điểm Chỗ lõm nhất của mô mềm vùng khớp mũi 1 Nasion n lõm mũi)5 trán theo đường dọc giữa 2 Điểm gù xương6 Điểm nhô cao nhất của xương trên sống mũi Kyphion k Điểm giữa xương và Điểm trên bề mặt mô mềm ngay khớp xương 3 Rhinion r sụn5 sụn trên sống mũi là điểm nằm ở nền của gốc mũi, ở phía trong 4 Điểm hàm trán7 Maxilofrontale mf hơn so với điểm khóe mắt trong, nằm gần với 231
  4. HỘI NGHỊ KHOA HỌC TOÀN QUỐC THƯỜNG NIÊN HỘI HÌNH THÁI HỌC VIỆT NAM - 2024 bờ trong của phần ổ mắt xương trán (nơi tiếp khớp giữa mỏm trán xương hàm trên và phần trán xương mũi) Điểm nằm hai bên cánh mũi ở ngang mức 5 Điểm giữa cánh mũi7 Alare’ al’ điểm giữa của đường cong cánh mũi mỗi bên là điểm trong cùng của khóe mắt, điểm khóe 6 Điểm khóe mắt trong mắt trong trên da nằm hơi lệch ngoài so với Endocanthion en 7 điểm khóe mắt trong trên xương 7 Điểm đỉnh mũi 7 Điểm trước nhất trên đỉnh mũi Pronasale prn 8 Điểm nền cánh7 Điểm bám tận trên mặt của nền cánh mũi Alar curvature ac 9 Điểm trên vành tai7 Điểm cao nhất của bờ tự do vành tai Superaurale sa 10 Điểm dưới vành tai 7 Điểm thấp nhất của bờ tự do của vành tai Subaurale sba Bảng 2: Định nghĩa một số kích thước nhân trắc vùng mũi mặt STT Các kích thước Định nghĩa Kí hiệu 1 Chiều rộng gốc mũi Khoảng cách giữa 2 điểm hàm trán mf – mf Khoảng cách giữa 2 điểm góc mắt trong trái – phải 2 Khoảng cách giữa 2 mắt en – en (en) Khoảng cách giữa điểm gốc mũi (n) và điểm đỉnh 3 Chiều dài sống mũi n – prn mũi (prn) Khoảng cách điểm gốc mũi – Khoảng cách giữa điểm gốc mũi (n) và điểm gù 4 n–k điểm gù xương xương (k) Khoảng cách điểm gù xương Khoảng cách giữa điểm gù xương (k) và điểm giữa 5 k–r – điểm giữa xương và sụn xương và sụn (r) Khoảng cách điểm gốc mũi – Khoảng cách giữa điểm gốc mũi (n) và điểm giữa 6 n–r điểm giữa xương và sụn xương và sụn (r) 7 Độ rộng chóp mũi Khoảng cách của điểm giữa 2 bên cánh mũi (al’) al’ – al’ 8 Chiều rộng mũi giải phẫu Khoảng cách giữa 2 điểm nền cánh (ac) ac – ac Khoảng cách giữa điểm trên vành tai (sa) và điểm 9 Chiều cao vành tai sa – sba dưới vành tai (sba) Việc xác định 10 điểm mốc và 9 kích tuệ nhân tạo để xác định các điểm mốc và thước nhân trắc trên được tiến hành bằng 2 kích thước nhân trắc thông qua ảnh. Phương phương pháp: pháp này cũng được tiến hành 2 lần. + Phương pháp 1: xác định trực tiếp trên Biến số nghiên cứu đối tượng sinh viên 2 lần, bởi 2 người thực + Độ chính xác: được xác định thông hiện khác nhau. qua 2 chỉ số: + Phương pháp 2: chụp ảnh chuẩn hóa a. Độ chính xác trong việc xác định các các sinh viên ở 2 tư thế thẳng trước và điểm mốc nhân trắc: được tính bằng tỉ lệ nghiêng phải, sau đó sử dụng công nghệ trí trùng khớp hoàn toàn các điểm mốc nhân 232
  5. TẠP CHÍ Y HỌC VIỆT NAM TẬP 539 - THÁNG 6 - SỐ CHUYẤN ĐỀ - 2024 trắc do trí tuệ nhân tạo xác định so với các + Bước 6: Đối tượng được tẩy trang các điểm mốc được xác định trực tiếp. mốc nhân trắc vẽ trên vùng mũi mặt và ra về. b. Độ chính xác trong việc xác định các Xử lý và phân tích số liệu kích thước nhân trắc: được xác định bằng hệ Các số liệu đo trực tiếp được nhập liệu số tương quan (r) và hệ số tương quan nội bộ bằng phần mềm Epidata 3.1, các số đo bằng nhóm (intraclass correlation coefficient trí tuệ nhân tạo được trích xuất từ ứng dụng (ICC)) giữa 2 phương pháp đo (trực tiếp và ra file excel. trí tuệ nhân tạo) ở từng kích thước. Phân tích số liệu bằng phần mềm Stata + Độ tin cậy: được xác định bằng hệ số 14.0. Nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan tương quan (r) và hệ số tương quan nội bộ (r) để so sánh độ chính xác giữa 2 phương nhóm (ICC)) giữa 2 lần thực hiện của pháp đo (trực tiếp và trí tuệ nhân tạo) ở từng phương pháp trí tuệ nhân tạo. kích thước và hệ số tương quan nội bộ nhóm Quy trình thực hiện (ICC) để xác định độ tin cậy giữa 2 lần thực + Bước 1: Thiết kế nơi thu thập số liệu để hiện của phương pháp trí tuệ nhân tạo và thuận tiện cho quá trình khảo sát, đo đạc trực giữa 2 phương pháp (trực tiếp và trí tuệ nhân tiếp và chụp ảnh đối tượng (Khu vực chụp tạo) với nhau. ảnh được thiết kế theo nguyên tắc chuẩn hóa Đạo đức nghiên cứu của Claman và cộng sự8). Tập huấn cho Nghiên cứu được tiến hành với sự đồng ý nhóm điều tra viên về cách đo đạc và chụp của các đối tượng tham gia, việc tham gia ảnh để tăng độ chính xác của các số đo. nghiên cứu đều dựa trên cơ sở tự nguyện. + Bước 2: Đối tượng nghiên cứu được mọi thông tin cá nhân chỉ sử dụng cho mục giải thích cụ thể về mục đích của nghiên cứu, đích nghiên cứu và đảm bảo hoàn toàn được các nội dung sẽ thực hiện, quyền lợi và sự giữ bí mật. bảo mật thông tin khi tham gia. Nếu đồng ý, Nghiên cứu đã được chấp thuận của Hội đối tượng nghiên cứu ký vào phiếu đồng đồng đạo đức trong nghiên cứu y sinh học thuận và bắt đầu khảo sát. Trường Đại học Y khoa Phạm Ngọc Thạch + Bước 3: Đối tượng nghiên cứu được theo Quyết định số 66/HĐĐĐ ngày đánh dấu các mốc nhân trắc trên vùng mũi 10/05/2019. mặt bằng chấm tròn xanh. Việc đánh dấu các mốc nhân trắc được một giảng viên của Bộ III. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU môn Giải phẫu có tìm hiểu và nghiên cứu về Nghiên cứu đã thực hiện đo nhân trắc lĩnh vực nhân trắc học thực hiện. được trên 202 sinh viên, trong đó nữ giới + Bước 4: Đo trực tiếp các kích thước chiếm 55,5%, độ tuổi dao động từ 20 – 26 nhân trắc hai lần, bởi hai người khác nhau. tuổi, chủ yếu là 20 – 23 tuổi chiếm tỉ lệ cao + Bước 5: Chụp ảnh chuẩn hóa đối tượng và không có sự khác biệt về tuổi giữa nam và ở 2 tư thế: thẳng trước và nghiêng phải. nữ (p = 0,574). 233
  6. HỘI NGHỊ KHOA HỌC TOÀN QUỐC THƯỜNG NIÊN HỘI HÌNH THÁI HỌC VIỆT NAM - 2024 Bảng 3: Các kích thước nhân trắc theo từng phương pháp đo (n = 202) Trực tiếp lần 1 Trực tiếp lần 2 AI lần 1 AI lần 2 Kích thước TB ± ĐLC TB ± ĐLC TB ± ĐLC TB ± ĐLC mf – mf 2,48 ± 0,25 2,46 ± 0,26 2,42 ± 0,30 2,49 ± 0,22 en – en 3,60 ± 0,26 3,52 ± 0,28 3,41 ± 0,33 3,43 ± 0,25 n – prn 3,85 ± 0,39 3,95 ± 0,39 4,27 ± 0,43 4,20 ± 0,37 n–k 1,30 ± 0,29 1,31 ± 0,28 1,41 ± 0,32 1,41 ± 0,32 k–r 0,32 ± 0,18 0,32 ± 0,11 0,28 ± 0,46 0,27 ± 0,37 n–r 1,24 ± 0,21 1,24 ± 0,26 1,34 ± 0,26 1,34 ± 0,27 al’ – al’ 2,31± 0,21 2,30 ± 0,22 2,24 ± 0,28 2,33 ± 0,17 ac – ac 3,27 ± 0,32 3,21 ± 0,25 3,37 ± 0,32 3,05 ± 0,19 sa – sba 5,60 ± 0,50 5,67 ± 0,39 5,69 ± 0,47 5,73 ± 0,32 Độ chính xác Bảng 4: Độ chính xác của trí tuệ nhân tạo khi xác định các điểm mốc nhân trắc Lần thực hiện Độ chính xác (%) Thời gian thực hiện (giây/hình) 1 93,9 150 2 92,3 178 Qua 2 lần thực hiện, trí tuệ nhân tạo có độ chính xác trong việc xác định các điểm mốc nhân trắc trùng khớp với phương pháp trực tiếp là 92 – 93% với thời gian thực hiện trung bình khoảng 2 – 3 phút/1 hình. Bảng 5: Hệ số tương quan của các kích thước nhân trắc được đo bằng trí tuệ nhân tạo và đo trực tiếp Hệ số tương quan (r) giữa đo trực tiếp ICC (KTC 95%) giữa đo trực Kích thước và AI tiếp và AI mf – mf 0,78 0,79 (0,73 – 0,84) en – en 0,63 0,62 (0,43 – 0,75) n – prn 0,55 0,55 (0,20 – 0,69) n–k 0,83 0,85 (0,75 – 0,91) k–r 0,65 0,60 (0,40 – 0,68) n–r 0,83 0,80 (0,68 – 0,87) al’ – al’ 0,74 0,72 (0,63 – 0,79) ac – ac 0,91 0,81 (0,12 – 0,88) sa – sba 0,79 0,75 (0,68 – 0,81) Hệ số tương quan (r) và chỉ số ICC ở tất cả các kích thước giữa 2 phương pháp đo dao động từ trung bình đến rất mạnh cho thấy độ chính xác từ trung bình đến rất cao của ứng dụng trí tuệ nhân tạo khi so sánh với kết quả đo trực tiếp. 234
  7. TẠP CHÍ Y HỌC VIỆT NAM TẬP 539 - THÁNG 6 - SỐ CHUYẤN ĐỀ - 2024 Độ tin cậy Bảng 6: Hệ số tương quan của các kích thước nhân trắc giữa 2 lần đo bằng trí tuệ nhân tạo Hệ số tương quan (r) giữa 2 lần đo ICC (KTC 95%) giữa 2 lần đo Kích thước bằng AI bằng AI mf – mf 0,96 0,88 (0,66 – 0,94) en – en 0,92 0,88 (0,84 – 0,91) n – prn 0,92 0,90 (0,82 – 0,93) n–k 0,90 0,90 (0,85 – 0,94) k–r 0,93 0,91 (0,86 – 0,94) n–r 0,91 0,91 (0,88 – 0,93) al’ – al’ 0,94 0,78 (0,52 – 0,88) ac – ac 0,94 0,77 (0,58 – 0,89) sa – sba 0,91 0,84 (0,79 – 0,88) Hệ số tương quan (r) đều lớn hơn 0,9 và điểm chính quan trọng của ảnh. Do quá trình chỉ số ICC đều từ 0,75 trở lên cho thấy độ tin phân giải dữ liệu được tiến hành bởi nhiều cậy từ tốt đến rất tốt của phương pháp đo lớp trong cùng 1 thời điểm nên sẽ rút ngắn này. được thời gian một cách đáng kể. 2. Mạng lưới phân tích điểm ảnh từng IV. BÀN LUẬN vùng sẽ tạo ra khoảng 300 điểm ảnh chất Faster R-CNN là một hệ thống dựa trên lượng cao và được sắp xếp theo đặc điểm của quá trình huấn luyện và học tập của trí thông ảnh ban đầu được đưa vào. minh nhân tạo về các đặc điểm nhân trắc 3. Các điểm ảnh và đặc điểm sắp xếp ảnh được xác định và dán nhãn trên ảnh chụp được đưa vào mạng lưới RoI. Các lớp trộn khuôn mặt. Quá trình này có thể được chia ra (Pooling layers) trong mạng lưới RoI sẽ sắp thành 3 thành phần chính mà chức năng của xếp những điểm ảnh vào ảnh nguồn. Mạng nó được thực hiện theo 3 giai đoạn: lưới RoI sẽ sử dụng phép nội suy gần nhất để 1. Những hình ảnh với kích thước bất kỳ tạo ra vị trí toàn bộ những điểm ảnh và kết sẽ được tiến hành phân giải thông qua hệ hợp vào ảnh gốc. Tuy nhiên sự tái tạo này có thống phân giải các đặc điểm hình ảnh. Hệ khả năng gây ra sự dịch chuyển ít nhất 10 thống này bao gồm các lớp phân giải, các lớp điểm ảnh trong mỗi mục nhỏ của ảnh gốc, chuẩn hóa hình khối và các lớp trộn. Quá điều này dẫn đến những sự sai lệch rất đáng trình xử lý ảnh là một giai đoạn cực kỳ quan kể. Để cải thiện vấn đề này, dựa trên nghiên trọng để nhận diện và phân loại hình ảnh. cứu của tác giả Hồ Nguyễn Anh Tuấn và Cấu trúc nhiều lớp phân giải cho phép mỗi cộng sự, chúng tôi sử dụng mạng lưới RoI lớp phân giải khác nhau sẽ xử lý một đặc Align thay cho mạng lưới RoI Pooling. RoI điểm ảnh riêng biệt và cùng lúc, cuối cùng, Align dùng thuật toán nội suy song tuyến để tất cả những đặc điểm đã được xử lý này sẽ kết hợp vị trí của từng điểm ảnh riêng rẽ vào được đưa đến mạng lưới phân tích điểm ảnh trong ảnh gốc qua đó tăng đáng kể độ chính từng vùng. Những lớp trộn (Pooling layers) xác cũng như khả năng xác định được các trong mạng lưới này đảm bảo những đặc mốc nhân trắc rất nhỏ. 235
  8. HỘI NGHỊ KHOA HỌC TOÀN QUỐC THƯỜNG NIÊN HỘI HÌNH THÁI HỌC VIỆT NAM - 2024 Hình 1. Đánh giá kết quả của những sự phối hợp (a) ô giới hạn trong nhóm RoI Pooling và cậy của các kết quả từ máy tính thông qua ảnh thẳng, (b) ô giới hạn trong nhóm RoI việc so sánh giữa kết quả nhận dạng và đo align và ảnh thẳng, (c) ô giới hạn trong nhóm đạc bằng AI với kết quả đo đạc bằng tay RoI align và ảnh khuếch đại cho khả năng hoặc qua ảnh chụp chuẩn hóa. Phương pháp tiên đoán chính xác cao nhất. xác định các điểm mốc bằng tay trên bề mặt Chúng tôi cũng liên tục cải thiện thời khuôn mặt và đo đạc bằng các dụng cụ trực gian nhận dạng các điểm mốc nhân trắc của tiếp là phương pháp khảo sát truyền thống máy tính thông qua việc hiệu chỉnh các ảnh được nhiều nhà khảo cổ và nhân chủng sử chụp, điều chỉnh thuật toán, đặc biệt là sử dụng. Từ thế kỷ 21 trở đi, nhiều tác giả trên dụng số lượng ảnh đủ lớn 9000 bức ảnh để thế giới và trong nước đã đề xuất và chấp đảm bảo tính chính xác của quá trình máy nhận các kết quả đo đạc thông qua ảnh chụp học. chuẩn hóa vì bước đầu khắc phục được Từ kết quả nghiên cứu cho thấy công những hạn chế của phương pháp truyền nghệ trí tuệ nhân tạo để nhận diện và đo đạc thống. Nhiều công trình đã được công bố các đặc điểm nhân trắc học khuôn mặt rất trong nước như của tác giả Trần Thị Xen hiệu quả và đạt đến một độ chính xác rất cao (2018), Nguyễn Thanh Vân (2019), Võ trong một thời gian rất ngắn. Phương pháp Trương Như Ngọc (2019), Trần Tuấn Anh này cho phép tái tạo lại khuôn mặt trong (2019) v.v… cho thấy tính ứng dụng cao của không gian 3 chiều dựa trên những sự kết phương pháp này. Tuy nhiên, phương pháp hợp đặc biệt của các hệ thống. Trên cơ sở này vẫn cần phải có sự xác định các điểm này, các chuyên gia về thẩm mỹ hoặc phẫu mốc nhân trắc trên ảnh chụp (gián tiếp) bởi thuật tạo hình có thể lên kế hoạch tỉ mỉ và con người, và việc xác định này sẽ phụ thuộc hiệu quả cho ca phẫu thuật với mục đích cải nhiều vào năng lực của người nhận dạng. thiện vẻ đẹp khuôn mặt hoặc tái tạo những Việc sử dụng trí thông minh nhân tạo (AI) bộ phận khiếm khuyết trên khuôn mặt do trong việc xác định này có thể khắc phục bẩm sinh hoặc mắc phải. được các hạn chế trên nếu như độ tin cậy và Sau khi xây dựng thành công thuật toán đọ chính xác phù hợp. Qua kết quả nghiên ứng dụng AI trong việc nhận dạng các điểm cứu, chúng tôi ghi nhận tỉ lệ nhận dạng, tốc mốc nhân trắc vùng mũi mắt, chúng tôi đã độ nhận dạng bởi AI ngày càng được rút tiến hành kiểm chứng độ chính xác và độ tin ngắn và ấn tượng. 236
  9. TẠP CHÍ Y HỌC VIỆT NAM TẬP 539 - THÁNG 6 - SỐ CHUYẤN ĐỀ - 2024 Hình 2. Đường cong mất dữ liêu trong quá trình huấn luyện và chuẩn hóa sau 28100 chu kỳ lặp lại trong 379 giờ Độ chính xác được xác định thông qua sự tương đồng với các điểm mốc được xác định bằng tay đạt trên 90%. Độ tin cậy giữa các phương pháp đo từ mức trung bình đến cao thông qua các hệ số tương quan R và ICC. Hình 3. Các đặc điểm nhân trắc được nhận diện trên khuôn mặt theo hướng nhìn bên 237
  10. HỘI NGHỊ KHOA HỌC TOÀN QUỐC THƯỜNG NIÊN HỘI HÌNH THÁI HỌC VIỆT NAM - 2024 Hình 4. Các đặc điểm nhân trắc được nhận diện trên khuôn mặt phẳng trán Thuật toán và hệ thống AI nhận dạng các năng học máy thông qua việc cung cấp dữ điểm mốc nhân trắc vùng mặt mà chúng tôi liệu (nguồn ảnh) nhằm tăng cường độ chính xây dựng đạt yêu cầu và có tính ứng dụng xác của phương pháp này. cao. Chúng tôi cần tiếp tục hoàn thiện khả 238
  11. TẠP CHÍ Y HỌC VIỆT NAM TẬP 539 - THÁNG 6 - SỐ CHUYẤN ĐỀ - 2024 V. KẾT LUẬN cephalostat and chair. Journal of Cranio- Công nghệ trí tuệ nhân tạo trong việc Maxillofacial Surgery. 2010/03/01/ 2010; nhận diện và đo đạc các kích thước nhân trắc 38(2):96-107. vùng mũi mặt đã được chứng minh là có độ doi:https://doi.org/10.1016/j.jcms.2009.04.00 chính xác và tin cậy cao, có thể sử dụng rộng 3 rãi trong lĩnh vực nhân trắc và thẩm mỹ. 3. Hồ Nguyễn Anh Tuấn, Nguyễn Trường Ngoài ra, nghiên cứu này còn là tiền đề cho Thịnh, Võ Văn Hải, Phạm Đăng Diệu. Một các nghiên cứu trong tương lai trong việc xây số đặc điểm nhân trắc vùng gốc mũi người dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng Việt trên 18 tuổi. Tạp chí Y học thành phố đo nhân trắc không chỉ vùng mũi mặt mà là Hồ Chí Minh. 2021; 25(4):407-415. toàn bộ cơ thể con người. 4. Tuan HNA, Hai NDX, Thinh NT. The Improved Faster R-CNN for Detecting Small TÀI LIỆU THAM KHẢO Facial Landmarks on Vietnamese Human 1. Nguyen Thi Giao Ha HMT, Pham Viet Face Based on Clinical Diagnosis. Journal of My, Vu Tan Tho, Dang Van Lanh, Thach Image and Graphics. 2022; 10(2) Van Dung, Huynh Hien Dat, Vo Huynh 5. Zimbler M.S, Ham J. Aesthetic facial Trang. Research on some anthropometric analysis. Cummings Otolaryngology 6th Ed; mesurements and indexes in highschool Elsevier Saunders, Philadelphia; 2015. student in Can Tho city from 2019 to 2021. 6. Lazovic G.D, Daniel R.K, Janosevic L.B, Can Tho Jounal of Medicine and Pharmacy. et al. Rhinoplasty: The Nasal Bones – March 2023; 9(05/2023):72-79. Anatomy and Analysis. Aesthetic Surgery doi:https://doi.org/10.58490/ctump.2023i5.6 Journal. 2015; 35(3):255-263. 43 7. Farkas L.G. Anthropometry of the Head and 2. Han K, Kwon HJ, Choi TH, Kim JH, Son Face. vol 2. Raven press New York; 1994. D. Comparison of anthropometry with 8. Claman H, et al. Standardized portrait photogrammetry based on a standardized photography for dental patients. Am J Orthop clinical photographic technique using a dentofac orthop. 1990; 98:197-205. 239
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
15=>0