Nghiên cứu và đánh giá một số phương pháp học sâu trong việc phát hiện những dấu hiệu bất thường ở phổi dựa trên ảnh X-quang

Hội thảo Khoa học Quốc gia về Công nghệ thông tin và Ứng dụng trong các lĩnh vực lần thứ 11 (CITA-2022); Chủ đề: Xử lý ảnh và ngôn ngữ tự nhiên; từ trang 211-220.

Bewaard in:

Bibliografische gegevens
Hoofdauteurs:	Đinh, Công Tùng, Quản, Quốc Việt
Formaat:	Bài viết
Taal:	Vietnamese
Gepubliceerd in:	Nhà Xuất bản Đà Nẵng 2022
Onderwerpen:	Học sâu CNN ResNet VGG16 X-quang
Online toegang:	http://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/2308
Tags:	Voeg label toe Geen labels, Wees de eerste die dit record labelt!

Thư viện lưu trữ:	Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt Hàn - Đại học Đà Nẵng

id	oai:elib.vku.udn.vn:123456789-2308
record_format	dspace
spelling	oai:elib.vku.udn.vn:123456789-23082023-09-25T22:30:57Z Nghiên cứu và đánh giá một số phương pháp học sâu trong việc phát hiện những dấu hiệu bất thường ở phổi dựa trên ảnh X-quang Đinh, Công Tùng Quản, Quốc Việt Học sâu CNN ResNet VGG16 X-quang Hội thảo Khoa học Quốc gia về Công nghệ thông tin và Ứng dụng trong các lĩnh vực lần thứ 11 (CITA-2022); Chủ đề: Xử lý ảnh và ngôn ngữ tự nhiên; từ trang 211-220. Ảnh X-quang đã được ứng dụng nhiều trong chẩn đoán bất thường ở phổi, nếu được chẩn đoán nhanh có thể giúp giảm tỷ lệ tử vong do các bệnh từ phổi gây ra. Do đó việc tự động phát hiện những bất thường ở phổi để đưa ra phương pháp điều trị sớm là cần thiết. Để thực hiện điều này, có nhiều phương pháp đã được đề xuất. Những năm gần đây, các phương pháp dựa trên kỹ thuật học sâu (deep learning) được quan tâm nhiều do chúng có thể đạt được hiểu quả cao cũng như tiết kiệm chi phí trong việc phát hiện bất thường ở phổi thông qua hình ảnh X-quang lồng ngực. Tuy nhiên không phải mô hình nào cũng cho kết quả chính xác cao với các loại ảnh. Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu và đánh giá ba mô hình học sâu phổ biến (VGG-16, ResNet50 và ResNet101-V2) ứng dụng để phân loại những dấu hiệu bất thường ở phổi do COVID-19 gây ra so với bệnh viêm phổi thông thường. Với mỗi mô hình, chúng tôi thiết kế mạng học sâu để xác định các đặc trưng và từ đó phân loại được những trường hợp bất thường ở phổi. Các mô hình được thực hiện trên cùng một tập dữ liệu gồm 1088 ảnh X-quang, gồm các trường hợp bất thường do viêm phổi, bất thường do nhiễm COVID-19 và phổi bình thường. Kết quả thực nghiệm cho thấy cả ba mô hình học sâu trên đều có thể áp dụng để phát hiện những dấu hiệu bất thường ở phổi, với độ chính xác cao, trong đó, mô hình sử dụng VGG-16 cho kết quả tốt nhất, với khả năng phát hiện bất thường đạt 91.3%. 2022-08-16T07:36:38Z 2022-08-16T07:36:38Z 2022-07 Working Paper 978-604-84-6711-1 http://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/2308 vi application/pdf Nhà Xuất bản Đà Nẵng
institution	Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt Hàn - Đại học Đà Nẵng
collection	DSpace
language	Vietnamese
topic	Học sâu CNN ResNet VGG16 X-quang
spellingShingle	Học sâu CNN ResNet VGG16 X-quang Đinh, Công Tùng Quản, Quốc Việt Nghiên cứu và đánh giá một số phương pháp học sâu trong việc phát hiện những dấu hiệu bất thường ở phổi dựa trên ảnh X-quang
description	Hội thảo Khoa học Quốc gia về Công nghệ thông tin và Ứng dụng trong các lĩnh vực lần thứ 11 (CITA-2022); Chủ đề: Xử lý ảnh và ngôn ngữ tự nhiên; từ trang 211-220.
format	Working Paper
author	Đinh, Công Tùng Quản, Quốc Việt
author_facet	Đinh, Công Tùng Quản, Quốc Việt
author_sort	Đinh, Công Tùng
title	Nghiên cứu và đánh giá một số phương pháp học sâu trong việc phát hiện những dấu hiệu bất thường ở phổi dựa trên ảnh X-quang
title_short	Nghiên cứu và đánh giá một số phương pháp học sâu trong việc phát hiện những dấu hiệu bất thường ở phổi dựa trên ảnh X-quang
title_full	Nghiên cứu và đánh giá một số phương pháp học sâu trong việc phát hiện những dấu hiệu bất thường ở phổi dựa trên ảnh X-quang
title_fullStr	Nghiên cứu và đánh giá một số phương pháp học sâu trong việc phát hiện những dấu hiệu bất thường ở phổi dựa trên ảnh X-quang
title_full_unstemmed	Nghiên cứu và đánh giá một số phương pháp học sâu trong việc phát hiện những dấu hiệu bất thường ở phổi dựa trên ảnh X-quang
title_sort	nghiên cứu và đánh giá một số phương pháp học sâu trong việc phát hiện những dấu hiệu bất thường ở phổi dựa trên ảnh x-quang
publisher	Nhà Xuất bản Đà Nẵng
publishDate	2022
url	http://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/2308
_version_	1849204833287929856

Nghiên cứu và đánh giá một số phương pháp học sâu trong việc phát hiện những dấu hiệu bất thường ở phổi dựa trên ảnh X-quang

Gelijkaardige items