PHÁT HIỆN BỆNH MÙ VÕNG MẠC TIỂU ĐƯỜNG DỰA TRÊN MÔ HÌNH HỌC SÂU

Abstract

Ngày nay, bệnh mù võng mạc tiểu đường được xemlà nguyênnhânhàngđầu gây mù lòa ở những người trong độ tuổi lao động (20-60 tuổi). Để phát hiệnvàđiều trị kịp thời là một vấn đề cấp thiết để ngăn chặn sự chuyển biến xấucủabệnh.Tuy nhiên việc chẩn đoán thông qua hình ảnh y khoa thường tốn nhiềuthời gianvàchi phí. Để nâng cao hiệu quả phân tích hình ảnh, mô hình học sâu là một lựachọnphù hợp để nhận dạng các giai đoạn của bệnh mù võng mạc tiểu đường. Cụthểlàsửdụng mô hình Vision Transformer để nhận dạng bệnh thông qua hình chụpmàuđáymắt. Dựa trên tập dữ liệu “Diabetic retinopathy resize” gồm35108 hìnhvới 5loạinhãn: bình thường, nhẹ, vừa, nặng và tăng sinh được đăng tải trên Kaggle. Môhìnhđã giải quyết được bài toán phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường và đạt đượckếtquả khả quan với độ chính xác 80.68% và giảm thiểu được sự học lệchtrêntậpdữliệu này.