Ứng dụng phương pháp monte carlo mô phỏng mô hình da hỗ trợ chẩn đoán sức khỏe da

ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP MONTE CARLO MÔ PHỎNG MÔ HÌNH DA HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN SỨC KHỎE DA Lưu Đinh Đại Đức1, Phan Đình Khánh1, Nguyễn Thế Nhân1, Kiều Thị Phượng1, Nguyễn Thanh Thiên2, Ngu[.]

ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP MONTE CARLO MÔ PHỎNG MÔ HÌNH DA HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN SỨC KHỎE DA

Lưu Đinh Đại Đức1, Phan Đình Khánh1, Nguyễn Thế Nhân1, Kiều Thị Phượng1, Nguyễn Thanh Thiên2, Nguyễn Thanh Minh2, Phạm Văn Tuấn1,2, Nguyễn Thị Anh Thư1,2* [1] Khoa Khoa học Công nghệ tiên tiến, Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng

[2] Công ty TNHH MTV L.Y.D.I.N.C Email: ducluu2201@gmail.com, phandinhkhanh14@gmail.com, thenhan144@gmail.com, nkkieuphuong232@gmail.com, thiennguyenthanh257@gmail.com, minh151197@gmail.com, pvtuan@dut.udn.vn, ntathu@dut.udn.vn

Tóm tắt - Ngày nay, phục vụ nhu cầu chữa trị và chăm

sóc da ngày càng tăng, việc chẩn đoán sức khỏe của da trở

nên cấp thiết Một số phương pháp chẩn đoán dấu hiệu và

tình trạng của da bao gồm đo sự mất nước qua các tầng da

và kỹ thuật chụp đèn Wood Ngoài ra, có thể kể đến phương

pháp không xâm lấn tiềm năng là chụp ảnh quang học Nhờ

sự phát triển của khoa học máy tính với các công cụ mô

phỏng để xây dựng các mô hình xác suất, phương thức chẩn

đoán này có thể được thực hiện một cách nhanh chóng và

chính xác hơn Trong nghiên cứu này, chúng tôi áp dụng

phương pháp Monte Carlo để mô phỏng mô hình da người

với ba lớp da Kết quả mô phỏng được so khớp với hai

nguồn dữ liệu thực tế - dữ liệu ứng với người da trắng từ

Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ (NIST), và

dữ liệu ứng với người da vàng được nhóm nghiên cứu tự thu

thập bằng thiết bị quang phổ Khoảng cách Euclid trung

bình lần lượt là 0.0259 và 0.0105 ứng với dữ liệu của Viện

NIST và dữ liệu tự thu thập Kết quả này cho thấy sự phù

hợp của mô hình toán học ba lớp cũng như sự tin cậy của

mô hình mô phỏng Monte Carlo Kết quả này là tiền đề để

nhóm sẽ tiến hành mô phỏng dữ liệu lớn về độ phản xạ ánh

sáng của da, kết hợp với trí tuệ nhân tạo và thực hiện chẩn

đoán thông số sức khỏe da nhằm hướng đến phát triển ứng

dụng chẩn đoán da trên điện thoại thông minh

Từ khóa - Chẩn đoán sức khỏe da, Chụp ảnh quang phổ,

Mô phỏng Monte Carlo, Phản xạ khuếch tán, Chẩn đoán

không xâm lấn

I GIỚI THIỆU

Da là cơ quan quan trọng của con người Nó đóng

vai trò như một lớp bảo vệ, chứa thụ thể cảm ứng để tiếp

nhận thông tin từ bên ngoài và là một phần không thể

thiếu để tạo nên vẻ đẹp con người Tuy nhiên, do những

vấn đề như ô nhiễm môi trường, biến đổi khí hậu, chế độ

ăn uống không lành mạnh đã khiến cho những bệnh về da

ngày càng trở nên phổ biến với các mức độ ảnh hưởng

khác nhau Trong một cuộc khảo sát tại Bình Thuận, số

ca bệnh da liễu do nắng nóng trong năm 2020 tăng gấp 6

lần so với các năm [1]

Các bệnh da liễu thường không gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến tính mạng nhưng có tỉ lệ mắc bệnh cao

ở nhóm người trẻ và ảnh hưởng nhiều đến tâm lý người bệnh cũng như chất lượng cuộc sống Theo nghiên cứu hồi cứu trên hồ sơ của 3740 bệnh nhân mắc bệnh đến khám tại bệnh viện trường Đại học Y Dược Huế, bệnh nhân ở độ tuổi từ 16 - 30 chiếm tỉ lệ cao nhất (55.4%) [2] Bên cạnh đó, một nghiên cứu khác được thực hiện tại Bệnh viện Da liễu Trung ương Việt Nam trên 430 người cho thấy lo lắng/ trầm cảm là vấn đề phổ biến nhất ở bệnh nhân mắc bệnh ngoài da, chiếm 71,8% [3]

Tuy nhiên, sự hạn chế của nhịp sống và làm việc nhanh của phần lớn người khiến việc đến gặp một bác sĩ

da liễu trở nên rất khó khăn Điều này làm cho rất nhiều người tốn một khoảng thời gian rất lâu để nhận thấy da của mình có vấn đề Vì vậy nhu cầu cho một phương pháp nhanh và tiện để chẩn đoán sức khỏe da đang trở nên bức thiết hơn bao giờ hết

Đó là lý do ra đời của nhiều nghiên cứu về đề tài này như kỹ thuật chụp đèn Wood [4], kỹ thuật đo hàm lượng nước trong da thông qua điện dung và độ dẫn điện [5], kỹ thuật đo sự mất nước qua các tầng da [5] Các phương pháp này đã tạo ra một số sản phẩm trên thị trường gồm: máy MoistureMap (Courage & Khazaka, Cologne, Germany), máy Skicon® (IBS Co., Hamamatsu, Japan), máy DermaLab® (Cortex Technology ApS, Hadsund, Denmark) [5] Tuy nhiên những phương pháp trên tốn khá nhiều thời gian, chi phí cho máy móc, chẩn đoán và nhân lực thực hiện Từ thực trạng trên, nhóm nghiên cứu tiếp cận kỹ thuật chẩn đoán không xâm lấn, cụ thể là ứng dụng ánh sáng để chẩn đoán tình trạng của da bằng việc cho ánh sáng đi qua da và thu thập phản xạ khuếch tán để phân tích định lượng tình trạng lớp da

Phần tiếp theo của bài báo lần lượt trình bày phương pháp nghiên cứu mô hình da được sử dụng, ứng dụng Monte Carlo để thực hiện mô phỏng, sau cùng là phân tích, đánh giá kết quả thu được và kết luận

(1) [8]

1 Mô hình da

Da người được cấu thành bởi nhiều lớp khác nhau với

một cấu trúc phức tạp, được chia thành 3 lớp chính:

biểu bì, trung bì, và dưới da Ba lớp chính này có thể

được chi tiết thành 9 lớp con, theo thứ tự: sừng, gai, đáy,

trung bì nông, trung bì dưới, mạng lưới mạch máu trung

bì trên, trung bì sâu, mạng lưới mạch máu trung bì dưới,

mỡ dưới da [6] Mô hình da 9 lớp có cấu trúc phức tạp

với nhiều thông số tác động Trong nghiên cứu này,

chúng tôi sử dụng mô hình mô hình da với 3 lớp chính

(như trình bày trong hình 1) nhưng vẫn đảm bảo được các

cấu trúc và các thông tin chủ yếu của da

Hình 1: Sơ đồ cấu trúc da [6]

Lớp biểu bì: là lớp bên ngoài của da, không có mao

mạch và tĩnh mạch Lớp này có độ dày trung bình khoảng

20 – 150 𝜇m [7], được cấu thành bởi 90% là lớp sừng, có

vai trò như một hàng rào ngăn các chất nguy hiểm xâm

nhập vào cơ thể Các chất này chủ yếu được đào thải qua

da, 10% còn lại là tế bào melanin đóng vai trò sản xuất

và phân phối melanin Melanin là loại protein tạo tế bào

sắc tố cho da và bảo vệ khỏi tia UV

Lớp trung bì: có độ dày khoảng từ 1 – 4 mm [7] Cấu

trúc lớp này bao gồm các mô liên kết, nước, hemoglobin

và chủ yếu là collagen Hemoglobin được chia làm 2 loại:

oxy-hemoglobin có oxy và deoxy-hemoglobin không có

oxy Collagen trong lớp này chiếm đến 90% tổng số

collagen của toàn bộ cơ thể người Bên trong lớp collagen

là các kênh bạch huyết, mạch máu, các sợi dây thần kinh

và các tế bào cơ

Lớp dưới da: có độ dày từ 1 – 5 mm [8] Lớp dưới

da bao gồm các lớp mô liên kết (dạng xốp) xen kẽ với các

tế bào mỡ chứa năng lượng Những tế bào mỡ này được

giữ lại và kết thành từng nhóm bởi các sợi collagen Lớp

dưới da xếp xen kẽ với các mạch máu, đảm bảo cung cấp

nhanh chóng dinh dưỡng cần thiết cho cơ thể

Các lớp của da bị ảnh hưởng bởi các đặc tính quang

học chủ yếu như độ dày, hệ số hấp thụ, hệ số tán xạ,…

Tỉ lệ và tính chất hấp thụ của các chất trong da ảnh hưởng đến hệ số hấp thụ photon ở mỗi lớp

Nói một cách khác, với mỗi lớp da được mô hình hóa,

độ hấp thụ của lớp đó là tổng độ hấp thụ của các thành phần chính cấu tạo nên lớp gồm: nước, collagen, melanin

và máu

Gọi µ𝑎𝑖 là hệ số hấp thụ của sắc tố thứ 𝑖 có thể tích 𝐶𝑖,

công thức thể hiện hệ số hấp thụ của một lớp được biểu

diễn ở dạng tuyến tính như sau:

𝑛

𝑖=1

+ (1 − ∑ 𝐶𝑖

𝑛

𝑖=1 ) 𝜇𝑎𝑏𝑎𝑠𝑒 với ∑𝑛 𝐶𝑖

𝑖=1 < 100%

Trong đó, 𝑛 là tổng lượng sắc tố có trong lớp; 𝜇𝑏𝑎𝑠𝑒

là độ hấp thụ của phần da không có bất kỳ sắc tố nào, theo phát hiện của Jacques vào năm 1996 [9]

Tuy nhiên, khi 𝑛 quá lớn và ∑𝑛 𝐶𝑖

𝑖=1 vượt quá 100% điều kiện sẽ không còn được thỏa mãn Để tránh trường hợp trên, công thức được điều chỉnh với phần thể tích bị dư:

𝑖−1

𝑗=1 𝑛

𝑖=1

+ ∏(1 − 𝐶𝑖)𝜇𝑎𝑏𝑎𝑠𝑒 𝑛

𝑖=1

(2) Ánh sáng khi đi qua lớp biểu bì được hấp thụ chủ yếu bởi melanin, ngoài ra là nước và phần da không chứa sắc

tố Tại đây, melanin có 2 loại với đặc tính và độ hấp thụ khác nhau: 𝜇𝑎𝑒𝑢 là hệ số của eumelanin có sắc tố nâu hoặc đen và 𝜇𝑎𝑝ℎ𝑒𝑜 là của pheomelanin có sắc tố đỏ hoặc vàng Ngoài ra, độ hấp thụ ở lớp biểu bì còn ảnh hưởng bởi nước Độ hấp thụ ở lớp trung bì chủ yếu do hemoglobin trong máu, gồm oxyhemoglobin và deoxyhemoglobin có hệ số hấp thụ khác nhau Phần còn lại là do nước và phần không chứa sắc tố Cuối cùng, lớp dưới da bao gồm máu, chất béo, nước và phần da không chứa sắc tố Độ hấp thụ của lớp này tương tự với lớp trung bì, bổ sung thêm độ hấp thụ của chất béo

Vậy, từ công thức đã được điều chỉnh ở (2), độ hấp thụ ánh sáng của các lớp biểu bì, trung bì và lớp dưới da lần lượt là:

𝜇𝑎𝑒𝑝𝑖= 𝐶𝑚∗ (𝜇𝑎𝑝ℎ𝑒𝑜∗ 𝛽 + 𝜇𝑎𝑒𝑢∗ (1 − 𝛽)) + 𝐶𝑤𝑒𝑝𝑖

∗ 𝜇𝑎𝑒𝑝𝑖+ (1 − 𝐶𝑚− 𝐶𝑤𝑒𝑝𝑖) ∗ 𝜇𝑎𝑏𝑎𝑠𝑒

(3)

𝜇𝑎𝑑𝑒𝑟 = 𝐶𝑏𝑑𝑒𝑟∗ (𝜇𝑎𝑜𝑥𝑦∗ 𝑆 + 𝜇𝑎𝑑𝑒𝑜𝑥𝑦∗ (1 − 𝑆))

+ (1 − 𝐶𝑏𝑑𝑒𝑟) ∗ 𝐶𝑤𝑑𝑒𝑟∗ 𝜇𝑎𝑤 + (1 − 𝐶𝑏𝑑𝑒𝑟) ∗ (1 − 𝐶𝑤𝑑𝑒𝑟) ∗ 𝜇𝑎𝑏𝑎𝑠𝑒

(4)

(5)

(6) [15]

𝜇𝑎𝑠𝑢𝑏= 𝐶𝑏𝑠𝑢𝑏∗ (𝜇𝑎𝑜𝑥𝑦∗ 𝑆 + 𝜇𝑎𝑑𝑒𝑜𝑥𝑦∗ (1 − 𝑆))

+ (1 − 𝐶𝑏𝑠𝑢𝑏) ∗ 𝐶𝑓𝑎𝑡∗ 𝜇𝑎𝑓𝑎𝑡 + (1 − 𝐶𝑏𝑠𝑢𝑏) ∗ (1 − 𝐶𝑓𝑎𝑡) ∗ 𝐶𝑤𝑠𝑢𝑏

∗ 𝜇𝑎𝑤+ (1 − 𝐶𝑏𝑠𝑢𝑏) ∗ (1 − 𝐶𝑓𝑎𝑡)

∗ (1 − 𝐶𝑤𝑠𝑢𝑏) ∗ 𝜇𝑎𝑏𝑎𝑠𝑒 Trong đó, các hệ số và ký hiệu được mô tả ở bảng bên

dưới:

Bảng 1: Ký hiệu, mô tả và phạm vi về các thông số trong da

𝐶𝑚 Nồng độ của melanin ở

lớp biểu bì

1.3-43% [9]

𝐶𝑤𝑒𝑝𝑖 Nồng độ của nước ở lớp

biểu bì

10-20% [8]

𝐶𝑏𝑑𝑒𝑟 Nồng độ của máu ở lớp

trung bì

0.2-7% [10]

𝐶𝑤𝑑𝑒𝑟 Nồng độ của nước ở lớp

trung bì

40-90% [8]

𝐶𝑏𝑠𝑢𝑏 Nồng độ của máu ở lớp

dưới da

5-20% [8]

𝐶𝑤𝑠𝑢𝑏 Nồng độ của nước ở lớp

dưới da

40-90% [8]

𝐶𝑓𝑎𝑡 Nồng độ của mỡ ở lớp

dưới da

40-70% [8]

𝜇𝑎𝑚 Độ hấp thụ của melanin 1.70 x 10-12 nm-3.48

𝜇𝑎𝑤 Độ hấp thụ của nước 10-4 - 9.9 x 10-5

cm-1

𝜇𝑎𝑜𝑥𝑦 Độ hấp thụ của

oxyhemoglobin

0.5 - 1.26cm-1

deoxyhemoglobin

0.1 - 3.7cm-1

𝜇𝑎𝑓𝑎𝑡 Độ hấp thụ của mỡ 0.3 - 13.1m-1

β Tỉ lệ giữa pheomelanin

và eumelanin

4.9-36% [11]

S Độ bão hòa của oxy

trong máu

50-95% [12]

Ngoài sự hấp thụ, hiện tượng tán xạ còn xảy ra liên

tục bên trong da Tán xạ Rayleigh và tán xạ Mie có thể sử

dụng để xác định hiện tượng này trong quang học da

Tán xạ Rayleigh là sự tán xạ ánh sáng bởi các phần tử

có bán kính nhỏ hơn khoảng 1/10 so với bước sóng của

bức xạ Ánh sáng từ sự tán xạ này gần như có cùng bước

sóng với ánh sáng tới [14]

Tán xạ Mie là sự tán xạ ánh sáng bởi các phần tử có

đường kính bằng hoặc lớn hơn so với bước sóng của ánh

sáng tới Một số phần tử tiêu biểu là collagen, nhân và ti thể [14]

Hệ số tán xạ được tính bằng công thức:

500(𝑛𝑚))

−4 + (1 − 𝑓𝑟𝑎𝑦)

∗ ( 𝜆 500(𝑛𝑚))

−𝑏𝑚𝑖𝑒 ) Trong đó:

𝑓𝑟𝑎𝑦 : phần tán xạ Rayleigh

1 − 𝑓𝑟𝑎𝑦 : phần tán xạ Mie

𝑏𝑚𝑖𝑒 : công suất tán xạ thu được bằng các dữ liệu đo được [9]

Dựa vào các công thức để mô hình hóa da với các đặc tính quang học ở trên, chúng tôi mô phỏng việc ánh sáng được lan truyền trong da và phản xạ trên bền mặt da thông qua thuật toán Monte Carlo [8]

2 Mô Phỏng Monte Carlo

Với một mô hình da được xác định rõ ràng như trên, phương pháp Monte Carlo (MC) được áp dụng để xây dựng mô hình có thể tái tạo lại độ phản xạ khuếch tán của

da Quá trình mô phỏng Monte Carlo được thực hiện theo

sơ đồ trong hình 2 dưới đây:

Hình 2: Sơ đồ mô phỏng Monte Carlo [8]

Quá trình này mô phỏng lại quá trình chiếu các tia

photon vuông góc vào da Những lớp da trong mô phỏng

này được giả định là những lớp da rộng vô hạn Các lớp

được mô tả bằng các chỉ số như: độ dày, chiết suất, hệ số

hấp thụ 𝜇𝑎, hệ số tán xạ 𝜇𝑠, hệ số dị biến 𝑔 Trong đó hệ

số tán xạ là tỷ lệ mà photon bị tán xạ trong một đơn vị

khoảng cách, hệ số khúc xạ là tỷ lệ photon bị hấp thụ

trong một đơn vị khoảng cách Từ đó, ta có được hệ số

tương tác μt bằng tổng hệ số hấp thụ và hệ số tán xạ Hệ

số dị biến g là giá trị cosine trung bình của góc lệch (hình

3)

Trong quá trình này, photon được cho lan truyền trong

không gian 3 chiều và lượng photon bị hấp thụ được ghi

lại Mô phỏng này sử dụng lấy mẫu ngẫu nhiên biến đổi

từ các phân phối xác suất Để mô phỏng sự lan truyền,

chúng ta sẽ lặp lại ngẫu nhiên một biến số dựa trên bộ tạo

số giả ngẫu nhiên 𝜉

Hình 3: Cách photon di chuyển trong mô phỏng Monte Carlo

[8]

Trước hết, chương trình tiến hành xác định vị trí hiện

tại của photon bằng hệ tọa độ Descartes (𝑥, 𝑦, 𝑧) Lúc

này, các photon sẽ bắt đầu phóng đi Trước khi phóng đi,

mỗi photon đều có trọng lượng 𝑊 Bằng cách sử dụng dữ

liệu ngẫu nhiên, kích thước bước thông qua lấy mẫu phân

bố xác suất cho đường đi tự do của photon được tính toán

Trong mỗi bước, các photon có thể có khả năng va

chạm vào thành biên của da hoặc tiếp tục lan truyền Nếu

photon va chạm vào thành biên, chúng ta sẽ kiểm tra

photon sẽ bị phản xạ hay thoát ra khỏi ra Việc kiểm này

dự trên bộ số giả ngẫu nhiên 𝜉 và hệ số phản xạ toàn phần

𝑅(𝛼𝑖)

Tiếp đó, photon bắt đầu di chuyển bên trong mô với

trọng lượng được cập nhật liên tục Sau mỗi bước, quá

trình mô phỏng bắt đầu tính toán sự suy giảm của photon

do sự hấp thụ trong mô Photon tiếp tục bị tán xạ và

hướng của nó sẽ bị thay đổi Sự thay đổi này phụ thuộc

vào 2 góc là góc lệch 𝜃 ∈ [0, 𝜋) và góc phương vị 𝜓 ∈

[0,2𝜋), được quyết định dựa trên giá trị ngẫu nhiên

Sự thay đổi liên tục về trọng lượng này nghĩa là một

số photon mất đi quá nhiều trọng lượng trong quá trình di

chuyển, dẫn đến việc chúng không thể mang lại đủ thông tin Kỹ thuật Roulette được sử dụng để kết thúc quá trình

di chuyển của những photon này, giúp đảm bảo sự bảo toàn năng lượng và không làm sai lệch sự phân bố của lắng đọng photon

Phương pháp này cho phép photon tiếp tục di chuyển với trọng lượng 𝑚𝑊 Nếu trọng lượng photon giảm xuống dưới ngưỡng quy định, trọng lượng sẽ được giảm xuống bằng 0 và kết thúc quá trình của photon này

W ← {0 𝑖𝑓 𝜉 > 1/𝑚 𝑚𝑊 𝑖𝑓 𝜉 ≤ 1/𝑚 Nếu đó là photon cuối cùng, quá trình mô phỏng sẽ dừng lại Ngược lại, quá trình mô phỏng sẽ tiếp tục với một photon mới

III KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ

1 So sánh kết quả mô phỏng với bộ dữ liệu thực nghiệm NIST

Quá trình mô phỏng Monte Carlo được tuỳ biến tuỳ thuộc vào các thông số liên quan đặc tính của từng loại

da, theo cấu trúc da được đề xuất bởi Lihong Wang [20] Căn cứ vào các khoảng giá trị của các thông số da được thu thập ở bảng 1, chúng tôi đã thực hiện mô phỏng với các thông số da của người da trắng như sau: 𝐶𝑚 = 5%,

𝐶𝑤𝑒𝑝𝑖= 15%, 𝐶𝑏𝑑𝑒𝑟 = 4%, 𝛽 = 21%, 𝜇𝑎𝑜𝑥𝑦= 0.88𝑐𝑚−1, 𝜇𝑎𝑑𝑒𝑜𝑥𝑦= 1.9𝑐𝑚−1

Cơ sở dữ liệu phổ phản xạ của Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ (NIST) [16] đã được sử dụng để đo phổ phản xạ thực bằng một máy đo quang phổ thương mại Cơ sở này được xây dựng từ 100 mẫu gồm những dải bước sóng từ 250 đến 2500 nm với mỗi bước tăng 3 nm Phát triển từ nghiên cứu trước, chúng tôi tái định hình dữ liệu bằng cách sử dụng thuật toán nội suy và hạn chế phạm vi từ 430 đến 1700 nm Từ đó, chúng tôi

đã định dạng lại các mẫu trong chương trình Monte Carlo

và nhận được một phổ phản xạ mô phỏng ở hình dưới đây

Hình 4: Kết quả so sánh phổ phản xạ của người da trắng

Kết quả trình bày trong hình 4 cho ta thấy phổ phản xạ nhận được gần sát với bộ dữ liệu thực công bố bởi

Viện NIST Sự chênh lệch giữa kết quả mô phỏng và kết

quả đo thực đến từ việc điều chỉnh các thông số của lớp

biểu bì và hạ bì Đồng thời, mô hình da ba lớp được chúng

tôi sử dụng có cấu trúc ít phức tạp hơn so với mô hình da

chín lớp và da thực Tuy nhiên biểu đồ phổ phản xạ vẫn

có thể giữ được hình dạng tương đối đồng nhất và đặc

trưng

Kết quả thực nghiệm cho thấy phổ phản xạ có xu

hướng tăng trên miền bước sóng 430 - 700 nm Điều này

có thể do hệ số hấp thụ của melanin trong khoảng này

giảm dần một cách ổn định, và nồng độ của melanin quá

lớn, chiếm ưu thế hơn so với các chất còn lại trong tầng

trung bì [8] Giá trị này tỉ lệ nghịch với hệ số hấp thụ của

máu và [8], theo đó, dựa vào hình 4 và hình 5, khi nồng

độ của hemoglobin và oxy-hemoglobin tăng trong

khoảng 510 - 550 nm, hệ số phản xạ giảm Mặt khác, do

ảnh hưởng của độ bão hòa oxy trong máu [8], hệ số phản

xạ của da tăng từ 550 - 575 nm và tăng mạnh trong

khoảng 600 - 700 nm

Hình 5: Phổ hệ số hấp thụ của các chất [17]

Trong khoảng bước sóng từ 700 - 1700 nm, phổ phản

xạ có xu hướng giảm Điều này là do ảnh hưởng của độ

hấp thụ của nước trong da, bởi vậy, hình dáng phổ phản

xạ thay đổi đồng nhất và nghịch đảo so với sự biến thiên

hệ số hấp thụ của nước Ở miền bước sóng này, hệ số của

melanin và máu không còn đóng góp nhiều trong phổ

phản xạ của da

Khoảng cách Euclide trung bình giữa chỉ số mô phỏng

và chỉ số đo thực của NIST thu được là 0.0259 Trong

đó, độ chênh lệch lớn nhất là 0.0567 tại bước sóng 703

nm và độ chênh lệch bé nhất là 0.0002 tại bước sóng

1009 nm

2 So sánh kết quả mô phỏng với bộ dữ liệu thực

nghiệm tự xây dựng

Dựa trên những nghiên cứu trước, nhóm cũng đã mô

phỏng được một mô hình da người phương Đông Trong

đó chúng tôi có thể lấy 𝐶𝑚= 12% [8], độ dày của lớp

biểu bì là 0.0728 nm, và hạ bì là 1.0943 nm [18] Bên cạnh

đó, chúng tôi cũng tìm được tỉ lệ giữa pheomelanin và eumelanin là 𝛽 = 6.2125 [19]

Thiết bị Texas Instruments DLP NIRscan Nano Evaluation Module (EVM) được sử dụng để tạo cơ sở dữ liệu phổ phản xạ của da Nhóm đã thực hiện đo trên 3 tình nguyện viên người da vàng trong phạm vi bước sóng từ

900 – 1700 nm Sau khi xây dựng mô hình da, chúng tôi cho chạy Monte Carlo trong phạm vi bước sóng này để

so khớp với dữ liệu thu được từ thiết bị quang phổ trên

Hình 6: Kết quả so sánh phổ phản xạ của người da vàng

Nhìn vào hình 6, ta thấy được phổ phản xạ nhận được

từ kết quả mô phỏng có hình dạng gần giống với phổ phản xạ thu được từ kết quả đo thực Tuy nhiên, có sự biến thiên mạnh trong khoảng từ 1100 - 1300nm

Sự chênh lệch này có thể đến từ việc điều chỉnh thông

số của lớp biểu bì, hạ bì và mô hình da ba lớp Bên cạnh

đó, chúng ta có thể thấy rằng từ bước sóng 1000nm không tồn tại hemoglobin và deoxyhemoglobin mà chỉ có nước

và melanin Đồng thời trong khoảng đó melanin cũng trong đà giảm mạnh dẫn đến việc chương trình bị nhiễu sóng và chúng ta cũng thấy sự hấp thụ của nước ở mức

1100 nm tăng lên mạnh Vì vậy phổ phản xạ của da thật

và da mô phỏng đều có dấu hiệu giảm mạnh Trong khoảng bước sóng này nước trở thành giá trị chiếm nồng

độ ở trong tầng, do đó đã dẫn đến sự biến thiên đó

Khoảng cách Euclide trung bình giữa chỉ số mô phỏng

và chỉ số đo được là 0.0105 Trong đó, độ chênh lệch lớn nhất là 0.0316 tại bước sóng 1125 nm và độ chênh lệch

bé nhất là 0.0001 tại bước sóng 1689 nm

3 Đánh giá hai bộ dữ liệu mô phỏng

Nhìn vào kết quả mô phỏng trong khoảng 900 - 1700

nm của hai bộ dữ liệu da trắng và da vàng ở hình 4 và hình 6, ta nhận thấy sự tương đồng trong hình dạng phổ thu được từ cả hai bộ dữ liệu Mặc dù giá trị các thông số

mô phỏng là khác nhau, xu hướng biến thiên của phổ không có sự chênh lệch Điều này chứng minh được tính

ổn định trong kết quả mô phỏng của nhóm

IV KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Nghiên cứu này đã thực hiện mô phỏng cấu trúc da

người với bộ thông số phù hợp với từng loại da được đề

xuất trong các nghiên cứu trước đó bằng phương pháp

Monte Carlo Qua đó, chúng tôi tạo dựng được một tập

dữ liệu mô phỏng da người với độ chính xác tương đối,

phù hợp với dữ liệu thực nghiệm được công bố bởi Viện

NIST và dữ liệu tự thu thập thực tế từ thiết bị đo

Bằng việc thay đổi các thông số của da người theo các

tình trạng sức khoẻ khác nhau của da, các dữ liệu mô

phỏng được mức độ phản xạ của da trong các tình huống

tương ứng sẽ được tái tạo Đây chính là tiền đề cho việc

mô phỏng để chẩn đoán sức khỏe da người

Trong các nghiên cứu tiếp theo, ta có thể cải thiện mô

hình da từ 3 lớp thành 9 lớp và hiệu chỉnh độ sai lệch để

đạt được kết quả tốt hơn

Ngoài ra, do quá trình mô phỏng MC mất nhiều thời

gian và cần cấu hình máy tính mạnh nên làm giảm tính

khả thi của quá trình chẩn đoán Do đó, chúng tôi hướng

đến việc huấn luyện mạng neuron nhân tạo để tạo cơ sở

dữ liệu mô phỏng kích thước lớn cũng như tăng tốc độ

chẩn đoán

Đồng thời, chúng tôi sẽ tiến hành xây dựng một hệ

thống tích hợp trên điện thoại thông minh, dùng camera

điện thoại để đo độ phản xạ của da người bằng cách tích

hợp mô hình trí tuệ nhân tạo trên thiết bị biên và thực hiện

phân tích chẩn đoán về tình trạng sức khoẻ của da

LỜI CẢM ƠN

Chúng tôi xin chân thành cảm ơn công ty TNHH

MTV L.Y.D.I.N.C đã hỗ trợ về tài chính, trang thiết bị

nghiên cứu và tư vấn kĩ thuật cho đề tài này, xin cảm ơn

Viện Công nghệ quốc tế DNIIT - Đại học Đà Nẵng đã hỗ

trợ cho mượn thiết bị đo quang phổ cầm tay NIR, xin cảm

ơn Trường Đại học bách khoa - Đại học Đà Nẵng đã hỗ

trợ một phần chi phí nghiên cứu đề tài

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Vân Sơn, “Biến đổi khí hậu khiến bệnh da liễu tăng cao”,

Dân trí, 2020

[2] Cat M., Anh M., “Mô hình bệnh da liễu ở đối tượng trên

15 tuổi tại Phòng khám Da liễu Bệnh viện Trường Đại

học Y Dược Huế”, Tạp chí Y học Lâm sàng Bệnh viện

Trung ương Huế, 2021, 70

[3] Sau H N., et al, “Health-Related Quality of Life

Impairment among Patients with Different Skin

Diseases in Vietnam: A Cross-Sectional Study”, Int J

Environ Res Public Health, 2019, 16(3), 305

[4] Brittanya L., LaVonneBri M., “The Wood’s Light’s

Diagnostic Use in Dermatology,” Journal of the

Dermatology Nurses’ Association, 2017, 9, 4, 211-215

[5] Meha Q., et Panayiotis K., “Review of Modern Techniques for the Assessment of Skin Hydration”,

Cosmetics, 2019, 6, 19

[6] Das, K., et al “Simulated reflectance spectra and point spread functions in database constructed by moderate

grouping of nine layers in skin model”, Opt Rev, 2020,

27, 233–245

physical properties of human skin”, Skin Research and

Technology, 2016, 22, 1, 3-14.

[8] Shiwei L., et al, “Quantitative Analysis of Skin using Diffuse Reflectance for Non-invasive Pigments

Detection,” VISAPP, 2021, 4, 604-614

[9] Jacques, S L, “Origins of tissue optical properties in the

uva, visible, and NIR regions”, Advances in Optical

Imaging and Photon Migration 1996, OPC364

[10] Flewelling R., “Noninvasive Optical Monitoring”, The

Biomedical Engineering Handbook: Second Edition,

Ed Joseph D Bronzino, Boca Raton: CRC Press LLC,

2000

[11] Parsad D., et al, “Eumelanin and pheomelanin contents

of depigmented and repigmented skin in vitiligo

patients”, British Journal of Dermatology, 2003,

149(3):624-6

[12] Angelopoulos E., “Understanding the color of human

skin”, Proc SPIE, 2001, 4299

[13] Baranoski G V and Krishnaswamy A., Light and skin

interactions: simulations for computer graphics

applications, 2010

[14] Iyad S Saidi, et al, “Mie and Rayleigh modeling of

visible-light scattering in neonatal skin”, Applied

Optics, 1995, 34, 31, 7410-8

[15] Jacques S L., “Optical properties of biological tissues:

a review”, Phys Med Biol., 2013, 58(11): R37-61

[16] Catherine C Cooksey, et al, “Reference Data Set of

Human Skin Reflectance”, NIST JRES, 2017, 122: 1-5

[17] Dam J S., “Optical Analysis of biological media -

continuous wave diffuse spectroscopy’’, Lund Reports

in Atomic Physics, 2000, LRAP-265

[18] Lee Y., Hwang K., “Skin thick of Korean adults”,

Surgical and Radiologic Anatomy, 2002,

24(3-4):183-9

[19] Alison H., et al, “Eumelanin and pheomelanin concentrations in human epidermis before and after

UVB irradiation”, Pigment Cell Res., 2005, 18(3):

220-3

[20] Lihong W., et al, “MCML—Monte Carlo modeling of

light transport in multi-layered tissues”, Computer

Methods and Programs in Biomedicine, 1995, 47, 2,

131-146