TRA CỨU
thông tin biểu ghi
  • Luận án, Luận văn
  • Ký hiệu PL/XG: 616.612 H1111
    Nhan đề: Xây dựng hệ thống chẩn đoán hình ảnh sỏi thận qua mô hình học sâu :
DDC 616.612
Tác giả CN Hồ, Sĩ Nhật
Nhan đề 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
Thông tin xuất bản Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2025
Mô tả vật lý xiv, 56 tr. : hình ảnh; bảng ; 29 cm.
Tóm tắt 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.
Từ khóa tự do Hệ thống chẩn đoán
Từ khóa tự do Chẩn đoán hình ảnh
Từ khóa tự do Mô hình học sâu
Từ khóa tự do Sỏi thận
Khoa Khoa Công nghệ Thông tin
Tác giả(bs) CN Nguyễn, Kim Quốc
Tác giả(bs) CN Cao, Văn Kiên
Địa chỉ 300Q12_Kho Luận án, luận văn(1): 099715
000 00000nam#a2200000u##4500
00157041
0023
0042540E043-4D0C-47C0-8AA4-529B66381A3C
005202510100913
008250921s2025 vm vie
0091 0
039|a20251010091313|bbacntp|c20251007114405|dbacntp|y20250921105022|zbacntp
040 |aNTT
041 |avie
044 |avm
082 |a616.612|bH1111
100 |aHồ, Sĩ Nhật
245 |aXây dựng hệ thống chẩn đoán hình ảnh sỏi thận qua mô hình học sâu : |bĐề án Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Mã ngành:8480201 / |cHồ Sĩ Nhật; Nguyễn Kim Quốc, Cao Văn Kiên hướng dẫn
260 |aTp.Hồ Chí Minh : |bĐại học Nguyễn Tất Thành, |c2025
300 |axiv, 56 tr. : |bhình ảnh; bảng ; |c29 cm.
502 |aThư mục: Tr.54 - 56
520 |aĐề 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.
541 |aNộp lưu chiểu
653 |aHệ thống chẩn đoán
653 |aChẩn đoán hình ảnh
653 |aMô hình học sâu
653|aSỏi thận
690 |aKhoa Công nghệ Thông tin
691 |aCông nghệ thông tin
700 |aNguyễn, Kim Quốc|cTS|eHướng dẫn
700|aCao, Văn Kiên|cTS|eHướng dẫn
852|a300|bQ12_Kho Luận án, luận văn|j(1): 099715
8561|uhttp://elib.ntt.edu.vn/documentdata01/3 luanvanluanan/anhbiasach_2025/57041_xaydunghethongchandoanhinhanhsoithanquamohinhhocsauthumbimage.jpg
890|a1|b0|c0|d0
Dòng Mã vạch Nơi lưu S.gọi Cục bộ Phân loại Bản sao Tình trạng Thành phần Đặt chỗ
1 099715 Q12_Kho Luận án, luận văn 616.612 H1111 Sách mượn tại chỗ 1 Chưa sẵn sàng

Không có liên kết tài liệu số nào