HỆ THỐNG NHẬN DẠNG VÀ PHÂN LOẠI ẢNH XUẤT HUYẾT NÃO TRÊN NỀN TẢNG XỬ LÝ DỮ LIỆU LỚN PHÂN HỆ 2: NHẬN DẠNG XUẤT HUYẾT NÃO CẬN THỜI GIAN THỰC DỰA TRÊN CHỈ SỐ HOUNSFIELD

Abstract

Trong đề tài “Hệ thống nhận dạng và phân loại ảnh xuất huyết não trên nền tảng xử lý dữ liệu lớn”, chúng tôi đề xuất phương pháp sử dụng chỉ số Hounsfield và áp dụng các thuật toán máy học để nhận dạng và phân loại xuất huyết não từ các hình ảnh CT/MRI. Phương pháp dựa trên nền tảng xử lý dữ liệu lớn và cận thời gian thực. Kết quả nghiên cứu cho thấy, phương pháp này giúp rút ngắn khá nhiều thời gian cho bác sĩ trong việc chẩn đoán xuất huyết não, từ đó phát hiện sớm căn bệnh và có hướng điều trị kịp thời cho bệnh nhân. Mặt khác, đề tài đã có đóng góp tích cực về mặt khoa học trong lĩnh vực nghiên cứu do những nghiên cứu trước đây chỉ tập trung nhiều về việc phân loại mà chưa thực sự dựa trên nền tảng dữ liệu lớn. Ngoài ra, do hệ thống có thể phát triển theo mô hình lớn trên nhiều bệnh viện ở nhiều vùng miền nên có ý nghĩa đối với xã hội nói chung và lĩnh vực y tế cộng đồng nói riêng.