NHẬN DẠNG SỎI THẬN DỰA TRÊN MÔ HÌNH VISION TRANSFORMER

Abstract

Ngày nay, bệnh sỏi thận là một trong những vấn đề sức khỏe phổ biến nhất. Do đó việc hiểu được thông tin và phát hiện bệnh sớm từ ảnh y khoa sẽ giúp ích rất lớn trong việc chẩn đoán bệnh lý và đưa ra giải pháp điều trị nhanh chóng cho người bệnh. Trong nghiên cứu này, sử dụng mô hình học sâu Vision Transformer (ViT) để học và phân tích các dữ liệu hình ảnh y khoa, đặt biệt là áp dụng vào bài toán phát hiện bệnh sỏi thận qua ảnh X-quang phổi. Mô hình huấn luyện với tập dữ liệu gồm 1799 hình ảnh với 2 loại nhãn: có sỏi và bình thường. Kết quả thu được trong quá trình huấn luyện cho thấy mô hình này phù hợp với bài toán phát hiện sỏi thận với độ chính xác 96.6% và có thể phát triển và ứng dụng vào chẩn đoán bệnh trong thực tiễn.