Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/94698
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorTrần, Công Án-
dc.contributor.authorĐỗ, Tấn An-
dc.date.accessioned2024-01-11T07:20:29Z-
dc.date.available2024-01-11T07:20:29Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.otherB1910182-
dc.identifier.urihttps://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/94698-
dc.description42 Trvi_VN
dc.description.abstractU não là một căn bệnh hiểm nghèo và cần được phát hiện sớm để điều trị. Vì hình dạng của các tế bào ung thư là một trong những yếu tố quyết định độ ác tính của bệnh. 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 điềutrị nhanhchóng cho người bệnh. Trong nghiên cứu này, sử dụng mô hình học sâu U-Net kết hợp với ResNet đểhọc và phân tích các dữ liệu hình ảnh y khoa, đặt biệt là áp dụng vào bài toánpháthiện bệnh u não qua ảnh MRI chụp vùng u não. Mô hình huấn luyện với tập dữ liệu gồm 995 hình ảnh chứa các khối u có hình dạng và vị trí khác nhau. Kết quả thu được trong quá trình huấn luyện cho thấy mô hình này phù hợp với bài toán phát hiện bệnh u não với độ chính xác 80.53% và có thể phát triển và ứng dụng vào chẩn đoán bệnh trong thực tiễn.vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.publisherTrường Đại Học Cần Thơvi_VN
dc.subjectCÔNG NGHỆ THÔNG TINvi_VN
dc.titleNHẬN DIỆN BỆNH U NÃO BẰNG DEEP LEARNINGvi_VN
dc.title.alternativeBRAIN TUMORS DETECTION WITHDEEP LEARNINGvi_VN
dc.typeThesisvi_VN
Appears in Collections:Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
2.35 MBAdobe PDF
Your IP: 3.148.113.180


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