Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/34507
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorTrần, Nguyễn Minh Thư-
dc.contributor.authorNguyễn, Thị Như Quỳnh-
dc.date.accessioned2020-09-17T07:34:43Z-
dc.date.available2020-09-17T07:34:43Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.otherB1607018-
dc.identifier.urihttps://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/34507-
dc.description43 Trvi_VN
dc.description.abstractChụp cộng hưởng từ (MRI) não là một phương pháp tạo hình cắt lớp giúp phát hiện các bệnh lý của não như u nang, xuất huyết, u não và các bất thường của cấu trúc não trong quá trình phát triển. Trong y học, các bác sĩ phát hiện bất thường bằng cách quan sát các hình ảnh chụp MRI não bằng mắt thường kết hợp với kiến thức chuyên môn để đưa ra kết quả về tình hình sức khỏe của não bộ. Trong luận văn này, sử dụng cách tiếp cận dựa trên mạng thần kinh tích chập, mô hình YOLOv4 được sử dụng để phát hiện vùng bất thường trên ảnh MRI não. Hai tập dữ liệu “Brain-mri-images-for-brain-tumor-detection” 1 với 79 ảnh có dạng “.jpg” và “LGG-mri-segmentation” 2 với 655 ảnh dạng “.tif” được sử dụng để huấn luyện mô hình. Kiểm tra đánh giá mô hình bằng tập dữ liệu 150 ảnh Dicom của 7 bệnh nhân Đại học y dược Cần Thơ3 . Kết quả thu được với độ chính xác lên đến 90%.vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.publisherTrường Đại Học Cần Thơvi_VN
dc.subjectCÔNG NGHỆ THÔNG TINvi_VN
dc.titleDEEP LEARNING CHO PHÂN LỚP VÀ PHÁT HIỆN VÙNG BẤT THƯỜNG TRÊN ẢNH MRI SỌ NÃOvi_VN
dc.typeThesisvi_VN
Appears in Collections:Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
1.83 MBAdobe PDF
Your IP: 18.119.123.160


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.