DESIGN A CHEST X-RAY-BASED DIAGNOSIS PROGRAM

Tóm tắt

Tình trạng, các thành phần và các cấu trúc lân cận của ngực có thể được đánh giá thông qua chẩn đoán hình ảnh X-quang ngực (XQN). Tuy nhiên, dựa vào hình ảnh XQN để quan sát và rút ra các chẩn đoán chính xác sẽ tốn khá nhiều thời gian dù đã là bác sĩ có nhiều kinh nghiệm. Hơn nữa, để tránh tối đa những sai sót trong chẩn đoán bệnh bởi các yếu tố con người như bác sĩ mệt mỏi khi nhìn quá nhiều hình ảnh XQN trong ngày thì việc tạo ra công cụ thông minh giúp bác sĩ giảm thời gian kiểm tra và chẩn đoán chính xác hình ảnh XQN sẽ tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí chẩn đoán bệnh qua hình ảnh XQN. Bài báo này sẽ nghiên cứu các giải thuật tiên tiến của mạng nơ-ron trong học sâu và ứng dụng các giải thuật này vào bộ dữ liệu lớn các hình ảnh XQN để thiết kế mô hình học sâu cho một số loại bệnh thường gặp. Các mô hình đề xuất giúp cho người dùng có thể tự chẩn đoán hình ảnh XQN của chính mình hay bác sĩ có thể có kênh tư vấn chẩn đoán bệnh nhanh, chính xác và hàng loạt từ các hình ảnh XQN thông qua chương trình chẩn đoán được viết trên nền tảng trình duyệt web.