Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/94331
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorNguyễn, Thanh Hải-
dc.contributor.authorHoàng, Thị Thanh Hà-
dc.date.accessioned2024-01-05T03:47:19Z-
dc.date.available2024-01-05T03:47:19Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.otherB1910216-
dc.identifier.urihttps://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/94331-
dc.description58 Trvi_VN
dc.description.abstractXử lý hình ảnh y khoa đang là lĩnh vực nghiên cứu thu hút nhiều sự quan tâm và xử lý hình ảnh khối u não cũng là một trong số đó. Đề tài này chủ yếu tập trung nghiên cứu các phương pháp nhận diện vùng có khối u trong não. Bộ dữ liệu nghiên cứu của đề tài lần này được lấy từ nhiệm vụ 1 của thử thách BraTS năm 2021. Nhiệm vụ đầu tiên của nghiên cứu là chia nhỏ hình ảnh MRI để tối ưu hóa quá trình xử lý và sau đó trích xuất đặc trưng hình ảnh từ các phần nhỏ này. Các giải thuật hồi quy và phân lớp sẽ được áp dụng để nhận diện các vùng não có khối u dựa trên toàn bộ voxel của hình ảnh và dựa trên các đặc trưng đã trích xuất. Quá trình đánh giá sẽ sử dụng các chỉ số R-squared, MSE và MAE để đánh giá hiệu xuất của các mô hình hồi quy và các chỉ số Accuracy, AUC để đánh giá hiệu xuất của các mô hình phân lớp. Sau đó đề tài sẽ tiến hành trực quan hóa hình ảnh MRI đã nhận diện để hỗ trợ cho việc quan sát vùng bất thường. Các kết quả đạt được từ đề tài này mong muốn có thể đóng góp vào lĩnh vực nhận diện cũng như trích xuất đặc trưng của hình ảnh y khoa và tạo ra những tiến bộ quan trọng trong việc chẩn đoán và điều trị các khối u não.vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.publisherTrường Đại Học Cần Thơvi_VN
dc.subjectCÔNG NGHỆ THÔNG TINvi_VN
dc.titlePHƯƠNG PHÁP NHẬN DIỆN VÙNG BẤT THƯỜNG VÀ TRỰC QUAN 3D ẢNH MRI NÃOvi_VN
dc.title.alternativeAN APPROACH FOR ANOMALY DETECTION AND 3D VISUALIZATION IN BRAIN MRIvi_VN
dc.typeThesisvi_VN
Appears in Collections:Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
3.32 MBAdobe PDF
Your IP: 3.142.212.225


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.