Ứng dụng kỹ thuật học sâu trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh viêm phổi thông qua ảnh chụp X-Quang
Tác giả: Vo Duc Quang
Tạp chí Khoa học Trường Đại học Vinh
Quyển: NT24 Trang: NT24
Năm xuất bản: 12/2021
Tóm tắt
Trong khung cảnh dịch bệnh COVID-19 đang bùng phát tại Việt Nam
và trên toàn thế giới, một ứng dụng học máy hỗ trợ chẩn đoán bệnh viêm phổi có độ
chính xác cao sẽ giúp tiết kiệm chi phí về thời gian, nhân lực cho ngành y tế, giúp các
bệnh nhân được chữa trị kịp thời, giảm nguy cơ tăng nặng. Bài báo này trình bày về
đặc trưng của các kiến trúc mạng học sâu hiện đại dựa trên mạng nơ-ron tích chập như
ResNet50, VGG16, Inception, DenseNet và thử nghiệm đánh giá các mô hình này
trong bài toán chẩn đoán viêm phổi sử dụng bộ dữ liệu Chest-Xray. Kết quả thử
nghiệm chỉ ra rằng mô hình học sâu sử dụng kiến trúc mạng học sâu VGG16 cho tỷ lệ
chính xác cao nhất. Đây là cơ sở để đề xuất xây dựng ứng dụng hỗ trợ chẩn đoán viêm
phổi dựa trên ảnh chụp X-Quang hiệu quả
Từ khóa
Deep learning, Covid19, VGG16, CNN, X-ray images
