NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP MÁY HỌC CHO PHÁT HIỆN BỆNH VIÊM PHỔI

Abstract

Luận văn này trình bày nghiên cứu về ứng dụng kỹ thuật máy học để phát hiện bệnh viêm phổi tự động dựa trên hình ảnh x-quang ngực. Nghiên cứu tập trung vào phân tích so sánh ba mô hình học sâu là mạng thần kinh tích chập (CNN), VGG16 và ResNet50V2 để kiểm tra tính hiệu quả của chúng trong việc xác định chính xác các trường hợp viêm phổi. Động lực của nghiên cứu này xuất phát từ nhu cầu cấp thiết về chẩn đoán viêm phổi nhanh chóng và chính xác một cách tự động so với những hạn chế của các phương pháp thủ công truyền thống. Phương pháp nghiên cứu sẽ bao gồm thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình và đánh giá. Một tập dữ liệu đa dạng về hình ảnh X-quang ngực sẽ được sử dụng để huấn luyện các mô hình CNN, VGG16 và ResNet50V2 sau đó thực hiện kiểm tra trên tập dữ liệu test và đưa ra các đánh giá dựa trên độ chính xác, thời gian huấn luyện,… Kết quả của luận văn này sẽ đóng góp đáng kể vào việc chẩn đoán bệnh viêm phổi và có ý nghĩa thực tiễn đối với xã hội, giúp đỡ các bác sĩ và bệnh nhân đang phải chiến đấu với căn bệnh này.