HỆ THỐNG HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH PHỔI DỰA TRÊN ẢNH X-QUANG

Abstract

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ cua cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y khoa đang là vấn đề được quan tâm hàng đầu. Việc ứng dụng học sâu (Deep Learning) trong lĩnh vực y học để phát hiện bệnh đã đạt được những thành tựu đáng kể, đặc biệt là ứng dụng vào việc phát hiện bệnh phổi dựa trên ảnh X-quang ngực (CXR). Mặc dù vậy, các nghiên cứu thường tập trung vào cải thiện độ chính xác cua mô hình, nhưng chưa chú trọng vào việc làm rõ các chi tiết ảnh X-quang để giúp bác sĩ kết hợp giữa kiến thức y học cua mình và sự hỗ trợ cua mô hình học sâu để cho kết quả chẩn đoán chính xác hơn, cũng như chưa xây dựng hệ thống thông tin quản lý chẩn đoán bệnh phổi trong các bệnh viện ở nước ta. Chính vì vậy, đề tài “Hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bệnh phổi dựa trên ảnh X-quang” được đề xuất, nhằm kết hợp mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN) và giải thuật giải thích mô hình (Grad-CAM) để xây dựng hệ thống hỗ trợ Bác sĩ chẩn đoán các bệnh phổi. Đề tài tập trung nghiên cứu xây dựng các mô hình CNN có độ chính xác cao và cải thiện thời gian chẩn đoán các bệnh phổi bằng cách thử nghiệm các độ đo khác nhau để đánh giá tính hiệu quả cua các mô hình; xây dựng chức năng hỗ trợ làm rõ các chi tiết hình ảnh X-quang để giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh phổi chính xác hơn; và xây dựng hệ thống thông tin quản lý bác sĩ tham gia chẩn đoán, quản lý mô hình học sâu và quản lý các kết quả chẩn đoán cua mô hình và các bác sĩ tham gia chẩn đoán. Hệ thống được xây dựng trên nền Web với các công cụ, ngôn ngữ và công nghệ như sau: Laravel Framework; ứng dụng XAMPP; hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL; ngôn ngữ lập trình PHP, HTML, CSS, Javascript, Bootstrap; Flask Framework tạo server API; ngôn ngữ lập trình Python với các thư viện như: keras, opencv, matplotlib... Ứng dụng một số phương pháp khác như phương pháp học chuyển giao (Transfer Learning), phương pháp tăng cường dữ liệu (Data Augmentation). Kết quả đề tài chỉ mang tính thử nghiệm nhằm tạo ra một định hướng nghiên cứu có thể phát triển và triển khai thành các ứng dụng khả thi trong thực tế tại các bệnh viện, góp phần nâng cao kết quả chẩn đoán bệnh phổi cua bác sĩ.