Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/93726
Toàn bộ biểu ghi siêu dữ liệu
Trường DCGiá trị Ngôn ngữ
dc.contributor.advisorNguyễn, Thanh Hải-
dc.contributor.advisorBùi, Đăng Hà Phương-
dc.contributor.authorNguyễn, Tiến Đạt-
dc.date.accessioned2023-12-15T03:08:20Z-
dc.date.available2023-12-15T03:08:20Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.otherB1910206-
dc.identifier.urihttps://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/93726-
dc.description116 Trvi_VN
dc.description.abstractTrong nền công nghiệp hiện đại ở Việt Nam nói riêng và trên thế giới nói chung, đã và đang đạt những thành tựu vô cùng to lớn với nhiều nghiên cứu và đóng góp to lớn của các nhà khoa học trong lĩnh vực y tế. Việc ứng dụng kết hợp khoa học công nghệ vào lĩnh vực y tế đã và đang trở thành xu thế chung của các quốc gia trên thế giới trong đó việc kết hợp các mô hình khoa học như trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) vào trong chẩn đoán trên ảnh y khoa đã trở nên nổi bật trong những năm gần đây. Nếu như trước đây việc chẩn đoán bệnh trên ảnh y khoa là việc rất khó đối với những người thiếu chuyên môn, còn đối với bác sĩ thì đòi hỏi phải có chuyên môn cao trong lĩnh vực thì ngày nay với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) thì việc chẩn đoán đã trở nên dễ dàng và độ chính xác đem lại cũng rất cao. Vì thế đề tài đã ra đời và đánh giá trên những tập dữ liệu khác nhau như tập dữ liệu ung thư mô tuyến vú, tập dữ liệu phân lớp bệnh trên ảnh xray phổi, và tập dữ liệu nhiễm trùng phổi covid-19 ở cơ thể người. Các tập dữ liệu được nêu trên được phân lớp thông qua các kiến trúc Transfer learning như Xception, Resnet và Vgg16 mục đích để tìm ra được kiến trúc phù hợp với tập dữ liệu nhất. Ngoài ra việc tìm được vùng bệnh thông qua các mô hình, kiến trúc học sâu là việc cần thiết và quan trọng của đề tài, đánh giá trên mô hình như là Unet, Unet++, Unet3+ để tìm ra được mô hình phù hợp với tập dữ liệu cũng là một phần của bài toán. Các vùng nhiễm trùng phổi sẽ được các mô hình làm nổi bật và có thể khoan được vùng đó mà không sử dụng quá nhiều kiến thức chuyên môn.vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.publisherTrường Đại Học Cần Thơvi_VN
dc.subjectCÔNG NGHỆ THÔNG TINvi_VN
dc.titleHỆ THỐNG QUẢN LÝ ĐĂNG KÝ KHÁM VÀ HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH THÔNG QUA HÌNH ẢNHvi_VN
dc.title.alternativeA MANAGEMENT INFORMATION SYSTEM FOR HEALTH EXAMINATION REGISTRATION INTEGRATED DISEASE DIAGNOSIS BASED ON IMAGESvi_VN
dc.typeThesisvi_VN
Bộ sưu tập: Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
_file_
  Giới hạn truy cập
6.98 MBAdobe PDF
Your IP: 3.143.115.168


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.