Nghiên cứu ứng dụng của học máy để tái tạo khuôn mặt từ dữ liệu 3d có vết thương

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN

NGUYỄN QUỐC DƯƠNG

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CỦA HỌC MÁY
ĐỂ TÁI TẠO KHUÔN MẶT TỪ DỮ LIỆU 3D CÓ

VẾT THƯƠNG

ĐỀ ÁN THẠC SĨ KHOA HỌC DỮ LIỆU ỨNG DỤNG

Bình Định - Năm 2023

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN

NGUYỄN QUỐC DƯƠNG

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CỦA HỌC MÁY
ĐỂ TÁI TẠO KHUÔN MẶT TỪ DỮ LIỆU 3D CÓ

VẾT THƯƠNG

ĐỀ ÁN THẠC SĨ KHOA HỌC DỮ LIỆU ỨNG DỤNG
Ngành : Khoa học dữ liệu ứng dụng
Mã số : 8904648

Người hướng dẫn 1 : GS. TS. Nguyễn Xuân Hùng

Người hướng dẫn 2 : PGS. TS. Lê Cơng Trình

Bình Định - Năm 2023

i

Lời cam đoan

Tôi xin cam đoan nội dung trong luận văn "Nghiên cứu ứng dụng của học máy
để tái tạo khn mặt từ dữ liệu 3D có vết thương" là do bản thân thực hiện theo
logic riêng dưới sự hướng dẫn của GS.TS. Nguyễn Xuân Hùng và PGS.TS. Lê Cơng Trình.
Các nội dung và kết quả sử dụng trong đề án đều có trích dẫn và chú thích nguồn gốc rõ
ràng.

Bình Định, ngày ... tháng 11 năm 2023
Tác giả

Nguyễn Quốc Dương

ii

Mục lục

Lời cam đoan i

Danh sách bảng iv

Danh sách hình vẽ vi

Mở đầu 1

1 Giới thiệu về dữ liệu 3D và công nghệ in 3D 7

1.1 Các kiểu dữ liệu hình dạng 3D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

1.2 Sự phát triển của công nghệ in 3D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

2 Mơ hình học sâu để tái tạo khuôn mặt 3D và một số vấn đề liên quan 13
2.1 Một số thuật ngữ liên quan đến học sâu hình học . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1.1 Đồ thị . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1.2 Lưới (grids) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.1.3 Nhóm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.1.4 Trắc địa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.1.5 Lưới (mesh) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.2 Mô hình tích chập đồ thị hai luồng để phân vùng vết thương trên khuôn
mặt 3D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.2.1 Luồng C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.2.2 Luồng N . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

iii

2.2.3 Tích hợp các tính năng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.3 Mơ hình tái tạo vết thương trên khuôn mặt 3D . . . . . . . . . . . . . . . 31

2.3.1 vcConv và vcTransConv . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.3.2 vdPool, vdUnpool, vdUpRes và vdDownRes . . . . . . . . . . . . . 33

3 Ứng dụng mơ hình học máy để tái tạo khn mặt trên dữ liệu 3D có vết

thương 36

3.1 Thu thập và tạo lập dữ liệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

3.1.1 Tạo khuôn mặt 3D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

3.1.2 Tiền xử lý dữ liệu được tạo lập . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.1.3 Mô phỏng đa dạng các vết thương trên khuôn mặt 3D . . . . . . . 39

3.2 Phát hiện và phân vùng vết thương trên khuôn mặt 3D . . . . . . . . . . . 43

3.3 Tái tạo khuôn mặt 3D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

3.4 Trích xuất phần cần lấp đầy trên khuôn mặt . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

3.5 Sử dụng công nghệ in 3D để minh họa kết quả tái tạo khuôn mặt . . . . . 52

Kết luận 54

Danh mục cơng trình khoa học đã cơng bố 55

Tài liệu tham khảo 56

iv

Danh sách bảng

3.1 Kết quả đào tạo của mơ hình TSGCNet với các hàm loss tương ứng. . . . 47
3.2 Các chỉ số thống kê hiệu suất của mơ hình tái tạo khn mặt 3D. . . . . . 50

v

Danh sách hình vẽ

1 Hỗ trợ điều trị một số bộ phận trên cơ thể người bằng công nghệ in 3D. . . 2
2 Một số nghiên cứu về hỗ trợ điều trị bệnh nhân ngoại chấn thương. . . . . 3
3 Xây dựng mơ hình tái tạo khn mặt từ dữ kiệu 3D có vết thương. . . . . 4
1.1 Các cách biểu diễn khác nhau cho dữ liệu 3D. . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2 Các dấu mốc phát triển của công nghệ in 3D tại Việt Nam. . . . . . . . . 10
2.1 Lưới hình tam giác. Ví dụ về đa tạp (2 hình trên) và khơng đa tạp (2 hình

dưới). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.2 Hình học đằng sau công thức Cotang. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.3 Ánh xạ theo điểm của các tế bào mèo/chó (trái) và hàm ánh xạ của các chi

chung của mèo/chó (phải). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.4 Kiến trúc của mơ hình mạng tích chập đồ thị hai luồng. . . . . . . . . . . 27
3.1 Mô tả về kiến trúc của mơ hình MICA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.2 Một số minh họa về đầu vào và kết quả đầu ra của mơ hình MICA. . . . . 38
3.3 Tiền xử lý dữ liệu. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.4 Một số khn mặt 3D được mơ phỏng từ q trình tạo sẹo thực tế. . . . . 42
3.5 Sử dụng mơ hình TSGCNet để phân vùng vết thương trên khuôn mặt 3D. 43
3.6 Minh họa về tập dữ liệu khuôn mặt 3D có vết thương và nhãn tương ứng. . 45
3.7 Kiến trúc hoạt động của mô hình tái tạo khn mặt 3D. . . . . . . . . . . 49
3.8 Kết quả của mơ hình tái tạo khn mặt 3D. . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

vi

3.9 Giá trị hàm loss tương ứng sau mỗi epoch. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.10 Minh họa trích xuất phần lấp đầy vết thương trên khuôn mặt. . . . . . . . 51

3.11 Một mẫu được chọn in 3D để lấp đầy vết thương. . . . . . . . . . . . . . . 52
3.12 Mô hình nghiên cứu ứng dụng được đề xuất trong đề án này. . . . . . . . . 53
3.13 Tổng quan việc áp dụng phương pháp đề xuất sử dụng công nghệ in 3D để

tái tạo mô mềm giả ở mặt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

1

Mở đầu

Công nghệ in 3D xuất hiện vào cuối những năm 1980 đã trở thành một trong những
xu hướng công nghệ quan trọng và chủ chốt của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ
tư. Hiện nay, các ứng dụng của công nghệ in 3D đang ngày càng phát triển rộng rãi, nó
thâm nhập sâu vào các lĩnh vực như y tế, giáo dục, xây dựng, kiến trúc, nghệ thuật, thời
trang,. . . . Cụ thể, trong ngành công nghiệp điện tử và công nghiệp sản xuất, công nghệ in
3D đã được sử dụng để chế tạo các bộ phận phức tạp từ các chất liệu khác nhau và đem
lại rất nhiều lợi ích. Điển hình như khả năng sản xuất các mơ hình có hình dạng phức
tạp, tạo nhanh sản phẩm thử nghiệm theo yêu cầu, mở ra tiềm năng về lợi thế chi phí
sản xuất, cải tiến quy trình và sản phẩm cho các nhà cung cấp. Hơn nữa, khác với quy
trình truyền thống, các mơ hình khi được chế tạo theo quy trình in 3D có thể bỏ qua thao
tác làm đồ gá, khuôn. Trong trường hợp có sự thay đổi nhỏ ở mẫu in, với phương pháp
đổ khn truyền thống thì phải tạo lại khn mới hoặc gia công thêm khi dùng khuôn
cũ. Trong khi đó, với cơng nghệ in 3D thì chỉ cần thay đổi thiết kế là có thể hồn thành
nhiệm vụ. Điều này giúp cơng đoạn chế tạo, sản xuất có thể giảm thiểu tối đa chi phí vận
hành, cơng sức. Trong giáo dục, in 3D có những ứng dụng rất thiết thực, đặc biệt là liên
quan đến các môn học khoa học, cơng nghệ, kỹ thuật và kỹ năng tốn học. Sinh viên có
thể thiết kế, sản xuất các sản phẩm trong lớp học và có cơ hội thử nghiệm các ý tưởng,
vừa học vừa làm với máy in 3D. Trong y tế, công nghệ in 3D đã và đang được ứng dụng
để sản xuất các mơ hình giải phẫu bộ phận cơ thể con người (xương, răng, tai giả,. . . ).
Công nghệ này cũng đã được sử dụng để hỗ trợ các thử nghiệm về phương pháp và công

nghệ y tế mới, tăng cường nghiên cứu y khoa, giảng dạy và đào tạo đội ngũ y, bác sĩ. Đặc

2

biệt, với in 3D các mơ sinh học, người ta cịn kỳ vọng có thể sản xuất ra các bộ phận cơ
thể người phục vụ cho việc thay thế và cấy ghép các cơ quan bị hỏng. Từ những lợi ích
được nêu trên, cơng nghệ in 3D có thể được xem là tương lai của ngành chế tạo và chăm
sóc sức khỏe. Tuy nhiên, phương pháp này có thể vẫn cịn q đắt đỏ, tốn thời gian và
khó giám sát. Chính vì điều này, các nhà nghiên cứu đã kết hợp AI với cơng nghệ in 3D
để tạo ra một quy trình sản xuất hồn hảo và kì vọng sẽ khai thác được nhiều kết quả
nghiên cứu ứng dụng vào trong đời sống.

Hình 1: Hỗ trợ điều trị một số bộ phận trên cơ thể người bằng công nghệ in 3D.
Hiện nay, những người thương tích do tai nạn giao thơng, tai nạn nghề nghiệp, khuyết
tật bẩm sinh, bệnh tật đã làm cho họ bị khuyết đi một phần của cơ thể. Rất nhiều nghiên
cứu đã cố gắng tái tạo những cấu trúc hư hỏng để giúp cho bệnh nhân phục hồi được
chúng tơi minh họa trong Hình 1 và Hình 2. Việc tái cấu trúc những bộ phận trên cơ
thể người được chia thành ba hướng nghiên cứu chính bao gồm tái cấu trúc body, tái cấu
trúc tứ chi và tái cấu trúc phần đầu [1–8]. Trong đó, tái cấu trúc xương tứ chi được nhiều

3

Hình 2: Một số nghiên cứu về hỗ trợ điều trị bệnh nhân ngoại chấn thương.
nghiên cứu thực hiện hơn so với những khu vực cịn lại trên cơ thể bởi vì khu vực này
dễ thực hiện, dễ lắp ráp và ít nguy hiểm cho bệnh nhân. Tái cấu trúc tứ chi bao gồm tái
cấu trúc xương tay [9–13] và cấu trúc xương chân [14–16]. Tương tự, tái cấu trúc khu vực
body thường được chia thành tái cấu trúc xương sống [17–23] và xương lồng ngực [24–26].
Nghiên cứu tái cấu trúc phần đầu bao gồm hai nhóm chính là tái tạo cấu trúc khn mặt
[27–29] và tái tạo phần xương sọ [30, 31]. Ngược lại so với hai hướng nghiên cứu trên, tái
cấu trúc phần đầu dễ gây nguy hiểm nhất cho con người, đa phần các chấn thương ở khu

vực đầu đều có thể gây tỷ lệ tử vong cao hơn so với những khu vực khác. Chính vì vậy,
nghiên cứu về tái tạo ở khu vực đầu thường ít hơn rất nhiều so với những khu vực khác
trên cơ thể người.

Hiện nay, với sự hỗ trợ của các mơ hình học máy và cơng nghệ in 3D, các nghiên cứu
về tái tạo khuôn mặt 3D cho con người đã phát triển mạnh mẽ. Tuy nhiên, những nghiên
cứu đó vẫn còn một số khuyết điểm làm cho kết quả của việc tái tạo chưa thật sự hoàn
hảo bao gồm: (1) tập dữ liệu có vết thương trên khn mặt cịn thiếu bởi vì tính đạo đức
trong nghiên cứu liên quan đến y học; (2) q trình tái tạo khn mặt cịn chưa chính
xác bởi vì những khuyết tật trên khuôn mặt cần được lấp đầy phải bỏ bớt bằng cách thực

4

hiện thủ công; (3) các ứng dụng của nghiên cứu tái tạo khn mặt cịn chung chung và
rời rạc, chưa hướng đến một đối tượng nghiên cứu cụ thể. Xuất phát từ thực tế trên, tác
giả muốn tiếp cận bài toán học máy trong lĩnh vực y tế với đề tài “Nghiên cứu ứng
dụng của học máy để tái tạo khuôn mặt từ dữ liệu 3D có vết thương”. Hình 3
mơ tả cho cơng việc chính của nghiên cứu này. Các kỹ thuật học máy được sử dụng trong
nghiên cứu này sẽ được xem xét và đánh giá kỹ càng nhằm sử dụng những kỹ thuật mới
nhất cho việc tái tạo vết thương [32, 33]. Tác giả kỳ vọng sẽ đóng góp thêm một số kết
quả nhất định từ nghiên cứu này để có thể mang lại cho những bệnh nhân bị thương ở
các khu vực mặt một phương pháp hỗ trợ điều trị mới mẻ, an toàn và tiện dụng với sự
kết hợp của AI và công nghệ in 3D.

Hình 3: Xây dựng mơ hình tái tạo khn mặt từ dữ kiệu 3D có vết thương.
Ngồi phần mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo, nội dung chính của đề án thạc sĩ
bao gồm có 3 Chương.
Chương 1: Giới thiệu về dữ liệu 3D và công nghệ in 3D
Trong Chương này, chúng tơi trình bày về các loại biểu diễn của dữ liệu 3D và ứng
dụng của công nghệ in 3D trong một số lĩnh vực của đời sống.

5

Chương 2: Mơ hình học sâu để tái tạo khn mặt 3D và một số vấn đề liên
quan

Trong Chương này, chúng tơi trình bày một số thuật ngữ liên quan đến học sâu hình
học (geometric deep learning), mơ hình mạng neural tích chập hai luồng được sử dụng để
phân vùng vết thương trên khn mặt 3D, mơ hình tái tạo khuôn mặt trên dữ liệu lưới.

Chương 3: Ứng dụng mơ hình học máy để tái tạo khn mặt trên dữ liệu 3D
có vết thương

Trong Chương này, chúng tơi trình bày cách thu thập và tạo lập bộ dữ liệu khn mặt
3D có vết thương; thực nghiệm sử dụng mơ hình tích chập đồ thị hai luồng để phát hiện
và phân vùng vết thương trên khn mặt 3D; sử dụng mơ hình bộ mã hóa giải mã lưới
kết hợp hồn tồn để tái tạo khn mặt; đề xuất phương pháp trích xuất phần cần lấp
đầy trên khuôn mặt và in 3D để minh họa cho kết quả tái tạo.

Đề án được thực hiện và hoàn thành tại Trường Đại học Quy Nhơn dưới sự hướng dẫn
của GS.TS. Nguyễn Xuân Hùng và PGS.TS Lê Cơng Trình. Tác giả muốn bày tỏ lịng
biết ơn chân thành đến hai Thầy đã định hướng, tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất và cho
tôi những nhận xét q báu để tơi có thể hồn thành đề án với hiệu quả cao nhất.

Tác giả gửi lời cảm ơn chân thành đến quý Thầy, Cô đã giảng dạy lớp Khoa học dữ
liệu ứng dụng tại trường Đại học Quy Nhơn cũng như toàn thể q Thầy, Cơ Khoa Tốn
và Thống kê, trường Đại học Quy Nhơn, những người đã cho tôi kiến thức, quan tâm,
động viên, nhiệt tình giúp đỡ tơi trong suốt q trình học tập cũng như trong thời gian
thực hiện đề tài. Đặc biệt, tác giả xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến TS. Lê Thanh Bính và
TS. Nguyễn Văn Vũ, hai Thầy đã có những lời khun bổ ích trong suốt thời gian học tập

tại Khoa Toán và Thống kê.

Tác giả gửi lời cảm ơn đến bạn Lê Phương Thảo (học viên lớp cao học Khoa học dữ
liệu ứng dụng khóa 24B) đã cùng đồng hành, giúp đỡ nhau trong học tập từ bậc đại học
đến cao học tại khoa Toán và Thống kê, trường Đại học Quy Nhơn.

6

Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn tới tất cả bạn bè, đồng nghiệp và gia đình, những người
luôn dõi theo, động viên và tạo mọi điều kiện tốt nhất để em hoàn thành đề án này.

Mặc dù tác giả đã rất cố gắng học hỏi, tìm tịi và nghiên cứu trong q trình hoàn
thành đề án, nhưng do hạn chế về thời gian và trình độ nên trong đề án vẫn khơng tránh
khỏi những thiếu sót. Rất mong nhận được sự góp ý của quý Thầy, Cô và bạn đọc để đề
án được hoàn thiện hơn.

Bình Định, ngày ... tháng 11 năm 2023
Tác giả

Nguyễn Quốc Dương

7

Chương 1
Giới thiệu về dữ liệu 3D và công
nghệ in 3D

1.1. Các kiểu dữ liệu hình dạng 3D

Hình 1.1: Các cách biểu diễn khác nhau cho dữ liệu 3D.

8

Ngày nay, các kiến trúc học sâu trên dữ liệu 2D đã đạt được những thành công đáng
kể trong lĩnh vực thị giác máy tính thơng qua các kết quả ấn tượng trong nhiều nhiệm
vụ như phân loại (classification), phân đoạn (segmentation), phát hiện và xác định vị trí
(detection and localization), nhận dạng và hiểu cảnh (scene understanding),... Sức mạnh
chính của các kiến trúc học sâu nằm ở khả năng học dần dần các đặc trưng phân biệt có
cấu trúc của dữ liệu đầu vào. Hầu hết các kiến trúc học sâu được xây dựng trên dữ liệu
2D đã cho thấy sự cần thiết của lượng lớn dữ liệu huấn luyện. Ngày nay, với sự tiến bộ
trong công nghệ cảm biến 3D và sự gia tăng của các thiết bị thu thập dữ liệu 3D đã làm
cho lượng dữ liệu 3D có sẵn tăng lên đáng kể. Dữ liệu 3D cung cấp thông tin phong phú
và đầy đủ về hình học của các đối tượng 3D. Dưới sự thúc đẩy của những bước tiến đột
phá trong học sâu và sự sẵn có của dữ liệu 3D, cộng đồng thị giác máy tính 3D đã tích
cực nghiên cứu mở rộng các kiến trúc học sâu cho dữ liệu 3D. Dữ liệu 3D có thể có các
biểu diễn khác nhau, trong đó cấu trúc và các thuộc tính hình học thay đổi từ biểu diễn
này sang biểu diễn khác. Trong phần này, chúng tơi trình bày tổng quan về một số biểu
diễn dữ liệu 3D, bao gồm biểu diễn Euclidean và phi Euclidean, như trong Hình 1.1.

Dữ liệu 3D Euclidean có một cấu trúc lưới cơ bản cho phép một tham số hóa tồn cục
và một hệ thống tọa độ chung. Những đặc tính này làm cho việc mở rộng các mơ hình học
sâu 2D hiện có sang dữ liệu 3D trở nên đơn giản, trong đó phép tích chập được duy trì
giống như 2D. Dữ liệu 3D Euclidean thích hợp trong việc phân tích các đối tượng cứng với
biến dạng tối thiểu như dữ liệu voxel cho các đối tượng đơn giản. Ngược lại, dữ liệu 3D
phi Euclidean khơng có cấu trúc mảng lưới, khơng có tham số hóa tồn cầu. Do đó, việc
mở rộng các kỹ thuật học sâu 2D sang các biểu diễn như vậy là một nhiệm vụ khó khăn.
Tuy nhiên, hiểu cấu trúc của những biểu diễn này là quan trọng trong việc phân tích các
đối tượng mềm dẻo cho các ứng dụng khác nhau như nhiệm vụ phân đoạn trên mơ hình
cơ thể con người cùng với sự tương ứng từ điểm này đến điểm khác. Với mục tiêu mở rộng
phạm vi các kiến trúc học sâu và làm cho việc áp dụng các mơ hình học sâu vào dữ liệu

3D dễ dàng hơn, chúng ta cần hiểu về các đặc tính cấu trúc của các biểu diễn khác nhau
của dữ liệu 3D. Chi tiết về sự giống và khác nhau của các biểu diễn dữ liệu 3D này được

9

trình bày chi tiết trong bài báo về sự khảo sát của học sâu trên các đối tượng dữ liệu 3D
[34].

1.2. Sự phát triển của công nghệ in 3D

Cơng nghệ in 3D (3D Printing) hay có tên gọi khác là AM (Additive Manufacturing)
là một trong những công nghệ đang được quan tâm phát triển hàng đầu và có tiềm năng
ứng dụng ngày càng to lớn trong rất nhiều lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, xây dựng,
giao thơng vận tải và xe hơi, công nghiệp sản xuất, điện tử, năng lượng, hàng khơng vũ
trụ và quốc phịng hay những lĩnh vực phục vụ đời sống hàng ngày như hàng tiêu dùng,
thực phẩm,... Nghiên cứu khảo sát toàn diện về vật liệu, phương pháp, ứng dụng và thách
thức của cơng nghệ in 3D có thể được tìm thấy tại [35].

Hiện nay, các ứng dụng của công nghệ in 3D đang ngày càng phát triển rộng rãi, nó
thâm nhập sâu từ các lĩnh vực cơng nghiệp vĩ mô như hàng không, vũ trụ đến các ngành
cơ bản như y tế, giáo dục, xây dựng, kiến trúc, nghệ thuật và thời trang. Cụ thể, trong
ngành công nghiệp điện tử, máy in 3D đã được sử dụng để chế tạo các bộ phận phức tạp,
đặc biệt từ các chất liệu khác nhau và đã mở ra một trào lưu mới. Trong công nghiệp sản
xuất, máy in 3D được sử dụng ngày càng rộng rãi, nhờ khả năng sản xuất các mơ hình có
hình dạng phức tạp, tạo nhanh sản phẩm thử nghiệm theo yêu cầu... mở ra tiềm năng về
lợi thế chi phí sản xuất, cải tiến quy trình và cả sản phẩm cho các nhà cung cấp. Trong
công nghiệp ô tô, in 3D được sử dụng để sản xuất thử nghiệm các thiết kế, tạo mẫu và
sản xuất một số bộ phận, công cụ lắp ráp đặc biệt. Thậm chí, người ta đã ứng dụng cơng
nghệ in 3D để sản xuất ra những chiếc xe hoàn chỉnh. Trong y tế, công nghệ in 3D đã
được ứng dụng để sản xuất các mơ sinh học, mơ hình giải phẫu bộ phận cơ thể con người

(xương, răng, tai giả. . . ). Công nghệ này cũng được sử dụng để hỗ trợ các thử nghiệm về
phương pháp và công nghệ y tế mới, tăng cường nghiên cứu y khoa, giảng dạy và đào tạo
đội ngũ y, bác sỹ. Đặc biệt, với in 3D các mô sinh học (Bioprinting), người ta cịn kỳ vọng
là có thể sản xuất ra các bộ phận cơ thể người phục vụ cho việc thay thế và cấy ghép các

10

cơ quan bị hỏng. Trong giáo dục, in 3D có những ứng dụng rất thiết thực, đặc biệt liên
quan đến các môn học khoa học, công nghệ, kỹ thuật và kỹ năng tốn học. Sinh viên có
thể thiết kế, sản xuất các sản phẩm trong lớp học và có cơ hội thử nghiệm các ý tưởng,
vừa học vừa làm với máy in 3D. Cách làm này làm giúp tăng hứng thú học tập, làm việc
theo nhóm, tương tác trong lớp học cũng như hỗ trợ khả năng sáng tạo và tư duy 3 chiều
của sinh viên...

Sự cải tiến liên tục đã thúc đẩy phát triển công nghệ in 3D trong hàng loạt các ứng
dụng sản xuất. Các ứng dụng này dự kiến sẽ trở nên phổ biến hơn nữa trong 5 đến 7 năm
tới. Việt Nam cũng không nằm ngồi xu thế đó. Kinh tế nước ta đang phát triển, công
nghệ chiếm tỷ trọng cao là cơ sở cho sự phát triển của công nghệ in 3D. Xuất hiện ở Việt
Nam từ năm 2003 và chủ yếu được ứng dụng trong nghiên cứuu (do chi phí cao), đến nay,
cơng nghệ này đã có mặt ở khá nhiều lĩnh vực như y khoa, kiến trúc, mỹ nghệ, thời trang,
cơ khí, giáo dục,...

Hình 1.2: Các dấu mốc phát triển của công nghệ in 3D tại Việt Nam.
Trong đề án này, chúng tôi muốn nhấn mạnh tiềm năng ứng dụng của công nghệ in
3D trong lĩnh vực y tế. Ưu điểm của in 3D được thể hiện rất rõ trong lĩnh vực y tế và
chăm sóc sức khoẻ với vơ vàn ứng dụng. Cơng nghệ in 3D rất hữu ích trong sản xuất các
mơ hình sinh học (các mơ hình bộ phận con người như xương, răng, tai giả. . . ). Trong

11

ứng dụng này, mơ hình điện tử của bộ phận cơ thể con người được dựng bởi các hình ảnh
3D hoặc một máy qt 3D. Sau đó, mơ hình sinh học được tạo ra từng lớp từng lớp nhờ
vào công nghệ in 3D. Trong ngành giải phẫu, mỗi bệnh nhân là một cá thể riêng biệt và
duy nhất, mơ hình sinh học 3D cho phép bác sỹ thực hiện phẫu thuật thuận lợi hơn do
có được sự hiểu biết sâu hơn về cơ thể bệnh nhân và các chẩn đốn được chính xác hơn.
Nhờ đó, kế hoạch phẫu thuật được chi tiết hơn, các thử nghiệm, diễn tập phẫu thuật hay
hướng dẫn trong ca mổ được đảm bảo về độ chính xác và chất lượng. Cơng nghệ in 3D
cịn hỗ trợ các thử nghiệm phương pháp và công nghệ y tế mới, tăng cường nghiên cứu y
khoa, giảng dạy và đào tạo đội ngũ y bác sỹ. Chẳng hạn như giúp bác sĩ có thể luyện tập
phẫu thuật giả lập bằng các mô nội tạng nhân tạo hoặc chế tạo các dụng cụ trong y học
được sử dụng để đưa hoặc gắn vào trong cơ thể. Ngoài ra, cũng tương tự như việc tạo mơ
hình sinh học, cơng nghệ in 3D cịn được dùng để thiết kế và sản xuất các bộ phận cơ thể
giúp cho phẫu thuật tái tạo và cấy ghép. Các dụng cụ y tế như máy trợ thính, khung đỡ,
mặt nạ, răng giả... đều có thể sản xuất bằng cơng nghệ in 3D theo đúng như kích thước,
hình dạng, đặc điểm của từng bệnh nhân. Một trong những ứng dụng thú vị nhất của
in 3D là chế tạo mô và các cơ quan của con người, mà người ta hay gọi là In sinh học –
Bioprinting. Nhờ vào công nghệ này, hệ thống tế bào mô của con người có thể được in
theo lớp bằng mực sinh học - mực thu được qua xử lý đặc biệt các tế bào con người và
các chất khác. Mặc dù vẫn có một số vấn đề liên quan đến sự ổn định và chức năng cấu
trúc trong in sinh học, nhưng những tiến bộ đáng kể đã được ghi nhận với mô người và
các cơ quan. In sinh học hứa hẹn những cơ hội quý báu cho phát triển thuốc y tế, phương
pháp điều trị thử nghiệm, nghiên cứu y học, chữa lành vết thương, và cả cấy ghép. Nếu
các cơ quan này được tạo ra từ các tế bào gốc của bệnh nhân, nó sẽ ít có nguy cơ bị đào
thải bởi hệ miễn dịch của người đó. Về những ứng dụng của sản phẩm in 3D trong lĩnh
vực ngoại khoa, các sản phẩm in 3D có thể được sử dụng để cấy trực tiếp vào trong cơ
thể người. Ví dụ, do hình dạng của khớp gối rất phức tạp, khi gắn khớp nhân tạo thì chỉ
cần điều chỉnh rất nhỏ về góc độ cũng có thể giúp giảm đáng kể áp lực lên đầu gối bệnh
nhân. Đây chính là lĩnh vực tiềm năng lớn dành cho công nghệ in 3D. In 3D cũng bắt

12

đầu được sử dụng để sản xuất hộp sọ nhân tạo. Cụ thể khi phẫu thuật cắt bỏ u xương ác
tính của bệnh nhân, người ta thay thế phần đã bị cắt bỏ bằng phần sọ nhân tạo đã được
chế tạo bằng máy in 3D. Thông thường trước kia người ta dùng titan để cấy ghép, vấn
đề ở chỗ khi bệnh nhân tái phát rất khó để xác định vị trí phần titan đã được sử dụng.
Nếu sử dụng công nghệ in 3D có thể khắc phục nhược điểm này. In 3D cịn rất hữu dụng
trong giả lập mơ phỏng phẫu thuật. Tương tự, công nghệ in 3D cũng giúp các bác sĩ phẫu
thuật ghép mặt, phẫu thuật thay xương hàm. Để tăng tỷ lệ thành cơng, êkíp phẫu thuật
sử dụng các mơ hình phần đầu giống với kích thước thật của bệnh nhân, được tạo ra nhờ
ảnh chụp CT và công nghệ in 3D. Mơ hình này giúp các bác sĩ nắm rõ cấu trúc giải phẫu
phần mặt của bệnh nhân trước khi tiến hành phẫu thuật. Điều này cũng giúp rút ngắn
thời gian phẫu thuật và có lợi cho bệnh nhân.