Dòng Nội dung
1
Xây dựng hệ thống chẩn đoán hình ảnh sỏi thận qua mô hình học sâu : Đề án Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Mã ngành:8480201 / Hồ Sĩ Nhật; Nguyễn Kim Quốc, Cao Văn Kiên hướng dẫn
Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2025
xiv, 56 tr. : hình ảnh; bảng ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 616.612
Đề tài nghiên cứu nhằm xây dựng và đánh giá một hệ thống chẩn đoán hình ảnh sỏi thận sử dụng mô hình học sâu, giúp phát hiện sỏi từ ảnh CT Scanner với độ chính xác cao, hỗ trợ bác sĩ trong quá trình chẩn đoán. Tìm hiểu và tổng hợp các phương pháp chẩn đoán sỏi thận hiện nay, đặc biệt là chẩn đoán bằng hình ảnh CT Scan. Xây dựng bộ dữ liệu ảnh CT Scanner gồm khoảng gần 2000 hình ảnh CT Scanner đã được dán nhãn từ Kaggle, bao gồm các trường hợp có sỏi và không có sỏi. Lựa chọn mô hình học sâu phù hợp để phát hiện sỏi thận, so sánh các kiến trúc CNN phổ biến như InceptionV3, Xception, ResNet50.Huấn luyện và tối ưu hóa mô hình trên bộ dữ liệu thu thập được, cải thiện độ chính xác và giảm thiểu sai sót trong chẩn đoán. Xây dựng giao diện website để hiển thị kết quả chẩn đoán trực quan, dễ sử dụng cho bác sĩ. Gợi ý kết quả cho Bác sĩ tham khảo, kết quả cuối cùng vẫn là của Bác sĩ. Đánh giá hiệu suất của mô hình dựa trên các chỉ số như Accuracy, Precision, Recall, F1-score và so sánh với kết quả chẩn đoán thực tế từ bác sĩ.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)