Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/104151
Title: | XÂY DỰNG ỨNG DỤNG GIẢI ĐOÁN ẢNH ĐIỆN TÂM ĐỒ |
Other Titles: | BUILDING AN APPLICATION TO INTERPRET ECG IMAGES |
Authors: | Nguyễn, Đức Khoa Lưu, Phúc Lợi Lê, Giàu |
Keywords: | CÔNG NGHỆ THÔNG TIN |
Issue Date: | 2024 |
Publisher: | Trường Đại Học Cần Thơ |
Abstract: | Bệnh tim mạch được cho là bệnh không lây nhiễm phổ biến nhất trên toàn thế giới với số lượng thống kê được là 9,1 triệu người vào năm 2019 [30]. Ngoài việc là căn bệnh phổ biến nhất, bệnh tim mạch còn là một trong những nguyên nhân chính gây tử vong trên toàn thế giới và số ca tử vong liên quan đến các bệnh này tăng lên mỗi năm [17]. Nghiên cứu này thực hiện nhằm mục đích phát triển một hệ thống ứng dụng mobile kết hợp với trí tuệ nhân tạo hỗ trợ chẩn đoán bệnh tim dựa trên dữ liệu ECG. Dữ liệu thu thập bao gồm 4000 tín hiệu nhồi máu cơ tim, 4000 tín hiệu rối loạn nhịp tim, 4000 tín hiệu nhịp tim bình thường từ trang web công khai Physionet và 832 ảnh không có đối tượng ECG từ Google. Quá trình xây dựng mô hình bao gồm chuyển đổi tín hiệu sang hình ảnh, chuyển ảnh xám, phân chia tập dữ liệu và đào tạo mô hình Deep Learning để phân loại bệnh tim. Kết quả hiệu suất của mô hình có độ chính xác trên tập huấn luyện là 88% và tập xác thực là 85%. Ứng dụng di động được phát triển trên nền tảng React Native. Giao diện sẽ bao gồm các tính năng như tìm kiếm thông tin bệnh nhân, xem thông tin tài khoản, tạo hồ sơ bệnh nhân, tạo tài khoản cho bệnh nhân giúp tương tác dễ dàng và thân thiện với người dùng. Ứng dụng sử dụng cơ sở dữ liệu đám mây Firebase và server Flask đóng vai trò trung gian giữa ứng dụng di động và mô hình chẩn đoán bệnh tim dựa trên trí tuệ nhân tạo. Từ khóa: nhồi máu cơ tim, rối loạn nhịp tim, Deep Learning, ứng dụng di động, Firebase, React Native, Flask |
Description: | 53 Tr |
URI: | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/104151 |
Appears in Collections: | Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 3.43 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 52.14.49.59 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.