ỨNG DỤNG HỌC SÂU ĐỂ CHẨN ĐOÁN U NÃO TRÊN ẢNH MRI

Abstract

Đề tài “Ứng dụng học sâu để chẩn đoán u não trên ảnh MRI” được thực hiện với mục đích tạo ra một ứng dụng có khả năng xác định vị trí khối u não (nếu có) trên ảnh MRI, giúp nâng cao tốc độ và độ chính xác trong chẩn đoán u não. Trong hệ thống này, kiến trúc U-net được sử dụng để tiến hành phân đoạn các hình ảnh MRI não. Bộ dữ liệu được lấy từ Cơ quan Lưu trữ Hình ảnh Ung thư Quốc gia Hoa Kỳ (TCIA) và mặt nạ phân đoạn bất thường FLAIR được kiểm chứng bởi bác sĩ X quang và được hội đồng chứng nhận tại Đại học Duke phê duyệt. Bộ dữ liệu bao gồm 110 thư mục với 7858 hình ảnh, trong đó 3929 hình ảnh MRI, 3929 hình ảnh mặt nạ. Thư viện ImageDataGenerator do keras cung cấp được sử dụng để tăng số lượng hình ảnh trong tập huấn luyện nhằm cải thiện độ chính xác của hệ thống. Kết quả kiểm tra trên 550 hình ảnh cho thấy chỉ số recall 77.28%, precision 85.64%, f1-score 79.28% và iou-score 74.03%.