Ứng dụng phương pháp ica phát hiện vùng não hoạt hóa trong dữ liệu ảnh cộng hưởng từ chức năng

Vũ Hồng Vinh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 128(14): 49 - 54

49

ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP ICA PHÁT HIỆN VÙNG NÃO HOẠT HÓA

TRONG DỮ LIỆU ẢNH CỘNG HƯỞNG TỪ CHỨC NĂNG

Vũ Hồng Vinh1

, Đinh Thị Nhung1

,

Vương Hoàng Nam1

, Nguyễn Văn Sơn2

, Đào Huy Du3*

1Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2

Viện Đại học Mở Hà Nội 3Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT

Bài báo đã xây dựng được một mô hình xử lý ảnh cộng hưởng từ chức năng fMRI dựa trên

phương pháp ICA (thuật toán FastICA). Phương pháp ICA cho phép phân tách dữ liệu fMRI thành

các thành phần không gian (ảnh) độc lập và phi Gauss. Từ các thành phần độc lập này, chúng ta có

thể xác định những thành phần tín hiệu có ích liên quan đến tác động kích thích cũng như xác định

những khu vực hoạt hóa trong não. Trong phần mô phỏng, chúng tôi sử dụng cơ sở dữ liệu fMRI

được thu thập bởi Institutional Review Board of Johns Hopkins University. Kết quả phân tích cho

phép xác định được các vùng não hoạt hóa chịu tác động bởi kích thích thị giác ở cả bán não bên

trái và bán não bên phải của bệnh nhân.

Từ khóa: ảnh cộng hưởng từ chức năng, phân tích thành phần độc lập, vùng não hoạt hóa, thuật

toán fastICA

GIỚI THIỆU*

Chụp cộng hưởng từ hay MRI (Magnetic

Resonance Imaging) là một kỹ thuật chẩn

đoán y khoa tạo ra hình ảnh giải phẫu của cơ

thể nhờ sử dụng từ trường và sóng radio.

Cộng hưởng từ hình ảnh (MRI) cung cấp hình

ảnh của cấu trúc bên trong cơ thể, trong khi

chức năng cộng hưởng từ hình ảnh fMRI

(funtional MRI ) đánh giá các quá trình trao

đổi chất. MRI có thể được sử dụng bất cứ nơi

nào trong cơ thể, trong khi các nghiên cứu

fMRI tập trung vào não, nơi hình ảnh mà có

thể tiết lộ những thay đổi rất tinh tế trong mức

độ hoạt động đặc biệt quan trọng. MRI có độ

phân giải không gian cao trong khi fMRI có

độ phân giải thời gian. Tuy nhiên, các tín hiệu

đo thu được bởi kỹ thuật cộng hưởng từ chức

năng là một tín hiệu phức hợp có chứa nhiều

thành phần mang thông tin khác biệt từ nhiều

nguồn phần tử khác nhau. Do đó sự tái tạo

ảnh sử dụng dữ liệu thô sẽ không thể hiển thị

được đúng tính chất của nguồn phát sóng do

xung kích thích của sóng điện từ. Để giải

quyết vấn đề này việc tách biệt các tín hiệu

thành phần sẽ là giải pháp. Vào năm 1994, tác

giả Comon đã đề xuất khái niệm về phân tích

* Tel: 0912 347222, Email: [email protected]

các tín hiệu thành phần không tuân theo phân

bố Gauss nghĩa là hoàn toàn độc lập về mặt

thống kê, được đặt tên là Phân tích thành

phần độc lập ICA (Independent Component

Analysis). Sau đó, khái niệm này đã được 2

tác giả Bell và Sejnowski phát triển vào năm

1995 [1].

Ứng dụng phương pháp Phân tích thành phần

độc lập ICA để phân tích ảnh chụp cộng

hưởng từ chức năng fMRI là một hướng khoa

học nghiên cứu đang rất phát triển trên thế

giới trong khoảng hơn mười năm trở lại đây

và đạt được nhiều kết quả triển vọng dùng

cho việc hỗ trợ chẩn đoán trong y tế. Một

trong những hướng nghiên cứu quan trong

phân tích dữ liệu fMRI là việc xác định các

vùng não hoạt hóa. Phương pháp ICA cho

phép phân tách dữ liệu fMRI thành các thành

phần không gian (ảnh) độc lập và phi Gauss.

Từ các thành phần độc lập này, chúng ta có

thể xác định những thành phần tín hiệu có ích

liên quan đến tác động kích thích cũng như

xác định những khu vực hoạt hóa trong não.

Kết quả nghiên cứu thu được có thể triển khai

vào thực tiễn cho phép các bác sĩ xác định các

khu vực não hoạt hóa của người bệnh khi chịu

những tác động kích thích nhất định từ đó

giúp bác sĩ tìm ra những phương án điều trị

tối ưu cho người bệnh.