NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT XỬ LÝ ĐỐI TƯỢNG VÀ MÔ PHỎNG ỨNG DỤNG TRONG Y HỌC
Khoa học máy tính
Luận án này tập trung giải quyết các thách thức trong việc xây dựng ứng dụng tương tác ảo trong y học, đặc biệt là trong bối cảnh thế giới có nhiều biến động và sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo, học sâu và thực tại ảo. Nghiên cứu nhấn mạnh nhu cầu đảm bảo an toàn dữ liệu y tế khi truyền tải qua mạng Internet. Mục tiêu chính của luận án là "Nghiên cứu một số kỹ thuật xử lý đối tượng và mô phỏng ứng dụng trong y học", hướng đến việc mô phỏng và biểu diễn cơ thể ảo hoàn chỉnh, đồng thời bảo mật thông tin y tế trên đường truyền.
Các vấn đề trọng tâm bao gồm nghiên cứu tổng quan và phát triển các kỹ thuật xử lý đối tượng 3D như mô hình hóa, tái tạo, mô phỏng bề mặt, vật liệu; tối ưu hóa mô hình và kỹ thuật đa người dùng trong thực tại ảo 3D từ ảnh y tế (MRI, X-Ray, CT Scan); nghiên cứu kỹ thuật mã hóa dữ liệu y tế trong quá trình truyền giữa các thiết bị; và xây dựng thử nghiệm hệ thống mô phỏng một số bộ phận cơ thể người.
Luận án đã đạt được bốn đóng góp chính: (1) Đề xuất kỹ thuật lựa chọn màu RGB hiệu quả cho cấu trúc đối tượng 3D phức tạp, dựa trên phương pháp gắn thẻ và đánh dấu vùng màu RGB trong hệ thống đồ thị cảnh. Kỹ thuật này sử dụng toàn bộ tập giá trị màu để xác định các vùng giải phẫu chồng lấp, giúp biểu diễn đối tượng phức tạp một cách hiệu quả và rõ nét. (2) Đề xuất kỹ thuật nâng cao hiệu quả tương tác với đa người dùng trong thực tế ảo tăng cường, với các kịch bản người dùng cùng hoặc khác không gian địa lý. Giải pháp này tập trung vào việc xác định, đánh dấu các pin và vị trí tương tác trên các đối tượng 3D, hỗ trợ hiển thị chính xác vị trí mô hình thực tại ảo và cho phép nhiều tương tác đồng thời trên các thiết bị khác nhau với độ trễ thấp. (3) Đề xuất thuật toán Memetic tăng cường mã hóa dữ liệu y tế trên đường truyền trong các hệ thống phân tán dựa trên IoT, kết hợp phép biến đổi DWT. Kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán này hoạt động tốt hơn các phương pháp hiện có về các chỉ số hiệu suất như PSNR, MSE, SSIM, tương quan và BER, đảm bảo tính bảo mật và an toàn cao cho dữ liệu y tế. (4) Ứng dụng các kỹ thuật đề xuất để xây dựng thử nghiệm một hệ thống mô phỏng các hệ cơ quan trong cơ thể người (như hệ xương, cơ, tiêu hóa, tuần hoàn, thần kinh, tim). Hệ thống này cung cấp giao diện tương tác, cho phép người dùng quan sát, tìm kiếm và tra cứu thông tin các bộ phận cơ thể, phục vụ hiệu quả cho công tác giảng dạy, học tập và nghiên cứu giải phẫu học, đồng thời là nền tảng cho các ứng dụng y khoa và telemedicine trong tương lai.