XÂY DỰNG CÔNG CỤ NHẬN DẠNG THUỐC VIÊN SỬ DỤNG YOLO

Abstract

Phụ huynh thường gặp phải khó khăn khi nhận diện các loại thuốc viên dành cho trẻ em, đặc biệt khi các thuốc có hình dạng, kích thước và màu sắc tương tự nhau, điều này có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng cho sức khỏe của trẻ. Nhằm hỗ trợ giải quyết vấn đề này, đề tài "Xây dựng công cụ nhận dạng thuốc viên sử dụng YOLO" được thực hiện với mục tiêu cung cấp một phương tiện tham khảo giúp phụ huynh nhận diện thuốc viên một cách trực quan và thuận tiện. Giải pháp áp dụng mô hình YOLO để phát hiện vị trí các viên thuốc trong ảnh, sau đó sử dụng các mô hình học sâu như ResNet-50 và DenseNet-121 để phân loại loại thuốc dựa trên đặc trưng hình ảnh. Tập dữ liệu được sử dụng bao gồm 3449 ảnh cho bài toán phát hiện và 9898 ảnh cho bài toán phân loại, tương ứng với 25 loại thuốc viên phổ biến dành cho trẻ em dưới 12 tuổi. Dữ liệu được thu thập từ ảnh thực tế tại các nhà thuốc FPT Long Châu và An Khang, cũng như từ các nguồn ảnh trực tuyến. Bên cạnh đó, một giao diện web đơn giản cũng được xây dựng nhằm thử nghiệm mô hình, cho phép người dùng tải ảnh thuốc viên lên và nhận kết quả gồm tên thuốc và ảnh đã được đánh dấu vị trí. Giao diện dễ sử dụng, không yêu cầu tài khoản đăng nhập. Giải pháp này mang tính chất hỗ trợ tham khảo trong nhận dạng thuốc qua hình ảnh, không thay thế việc sử dụng thuốc theo chỉ định chuyên môn.