Báo cáo về phân loại tổn thương da bằng mạng nơ-ron tích chập (CNN)

• Tác giả: Nguyễn Tuấn Anh
• Người hướng dẫn: ThS. Ngô Thị Thanh Hòa
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghiệp Hà Nội
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Phân Loại Tổn Thương Da Bằng CNN
• Loại tài liệu: báo cáo học phần đồ án chuyên ngành
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 1.1. Giới thiệu về lý do chọn đề tài
• 1.2. Tổng quan về trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence)
• 1.3. Tổng quan về ảnh và một số kỹ thuật xử lý ảnh
• 1.3.1. Tổng quan về ảnh
• 1.3.1.1. Một số khái niệm cơ bản
• 1.3.1.2. Một số dạng ảnh
• 1.3.2. Một số kỹ thuật xử lý ảnh
• 1.3.2.1. Lược đồ ảnh (Histogram)
• 1.3.2.2. Nhị phân hóa ảnh
• 1.3.3. Trích chọn và biểu diễn đặc trưng hình ảnh
• 1.3.3.1. Đặc trưng ảnh
• 1.3.3.1.1. Đặc trưng màu sắc
• 1.3.3.1.2. Đặc trưng kết cấu
• 1.3.3.1.3. Đặc trưng hình dạng
• 1.3.3.2. Một số phương pháp trích chọn đặc trưng đơn giản
• 1.3.3.2.1. Trích chọn đặc trưng ảnh dựa trên màu sắc
• 1.3.3.2.2. Trích chọn đặc trưng ảnh dựa trên kết cấu
• 1.3.3.2.3. Trích chọn đặc trưng ảnh dựa trên hình dạng
• 2. CHƯƠNG 2: KỸ THUẬT HỌC SÂU CNN TRONG CHẨN ĐOÁN BỆNH
• 2.1. Giới thiệu về bộ dữ liệu
• 2.2. Mạng neural học sâu sử dụng trong nhận dạng
• 2.3. Giới thiệu về mô hình CNN
• 2.4. Cấu trúc mô hình CNN
• 2.4.1. Lớp tích chập
• 2.4.2. Hàm kích hoạt ReLU
• 2.4.3. Lớp Fully Connected
• 2.5. Môi trường thực nghiệm và cài đặt các thư viện
• 2.5.1. Giới thiệu về môi trường colab
• 2.5.2. Các thư viện được sử dụng
• 3. THỰC NGHIỆM, KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 3.1. Làm sạch dữ liệu
• 3.2. Phân tích dữ liệu
• 3.2.1. Trực quan hóa sự phân bố của 7 loại tổn thương da khác nhau
• 3.2.2. Trực quan hóa sự phân bổ của 4 loại xác thực kỹ thuật khác nhau (dx_type)
• 3.2.3. Trực quan hóa sự phân bố của những vị trí tổn thương da khác nhau (localization)
• 3.2.4. Trực quan hóa sự phân bố tuổi (age)
• 3.2.5. Trực quan hóa sự phân bố giới tính (sex)
• 3.3. Thay đổi kích thước hình ảnh
• 3.4. Một vài mẫu theo từng loại tổn thương da
• 3.5. Mã hóa one–hot Encoding
• 3.6. Tách Features và Target
• 3.7. Tạo các lớp và định nghĩa các hàm
• 3.7.1. Tạo lớp ‘TimeHistory(Callback)’ để theo dõi quá trình training của model
• 3.7.2. Hàm tính RMSE
• 3.7.3. Hàm tính toán độ chính xác, mất mát của tập dữ liệu training, validation
• 3.7.4. Hàm tính toán độ chính xác, mất mát của tập dữ liệu testing
• 3.7.5. Hàm tính toán lớp thực tế và lớp dự đoán
• 3.7.6. Hàm trả về báo cáo các lớp phân loại
• 3.8. Huấn luyện mô hình và so sánh kết quả giữa các thuật toán
• 3.8.1. Huấn luyện mô hình
• 3.8.2. So sánh kết quả giữa các mô hình
• 3.8.3. Một số kết quả trên tập data test
• 3.8.4. Kiến trúc mạng và tham số thực hiện
• 4. CHƯƠNG 4: KIỂM THỬ CHƯƠNG TRÌNH
• 4.1. Khái niệm về kiểm thử
• 4.2. Các loại kiểm thử và mức độ kiểm thử
• 4.2.1. Các loại kiểm thử
• 4.2.2. Mức độ kiểm thử
• 4.3. Phương pháp kiểm thử thực hiện
• 4.4. Thực hiện kiểm thử
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về phân loại tổn thương da bằng CNN

Phân loại tổn thương da là một lĩnh vực quan trọng trong y học, đặc biệt trong việc chẩn đoán và điều trị các bệnh lý liên quan đến da. Việc áp dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) trong phân loại tổn thương da đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc cải thiện độ chính xác và tốc độ chẩn đoán. CNN có khả năng tự động học và trích xuất các đặc trưng từ hình ảnh, giúp phát hiện các dấu hiệu bất thường trên da một cách hiệu quả.

1.1. Lý do chọn đề tài phân loại tổn thương da

Tổn thương da có thể là dấu hiệu của nhiều bệnh lý nghiêm trọng, bao gồm ung thư da. Việc phát hiện sớm và chính xác các tổn thương này có thể cứu sống bệnh nhân. Do đó, nghiên cứu về phân loại tổn thương da bằng CNN là rất cần thiết.

1.2. Tầm quan trọng của CNN trong y tế

CNN đã chứng minh được hiệu quả vượt trội trong việc phân tích hình ảnh y tế. Khả năng tự động học và nhận diện các đặc trưng phức tạp giúp CNN trở thành công cụ hữu ích trong việc phân tích hình ảnh y tế và hỗ trợ chẩn đoán.

II. Thách thức trong phân loại tổn thương da bằng CNN

Mặc dù CNN mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức trong việc phân loại tổn thương da. Các vấn đề như chất lượng dữ liệu, độ chính xác của mô hình và khả năng tổng quát của mô hình là những yếu tố cần được xem xét kỹ lưỡng.

2.1. Chất lượng dữ liệu ảnh

Chất lượng của tập dữ liệu ảnh ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của mô hình CNN. Dữ liệu không đủ đa dạng hoặc có độ phân giải thấp có thể dẫn đến kết quả không chính xác trong việc phân loại.

2.2. Độ chính xác của mô hình

Độ chính xác của mô hình CNN phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm kiến trúc mạng, phương pháp huấn luyện và tập dữ liệu. Việc tối ưu hóa các tham số này là rất quan trọng để đạt được kết quả tốt nhất.

III. Phương pháp phân loại tổn thương da bằng CNN hiệu quả

Để phân loại tổn thương da một cách hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp học sâu với CNN. Các bước như chuẩn bị dữ liệu, tiền xử lý và xây dựng mô hình là rất quan trọng trong quy trình này.

3.1. Chuẩn bị dữ liệu cho mô hình CNN

Chuẩn bị dữ liệu bao gồm việc thu thập, làm sạch và phân loại các hình ảnh tổn thương da. Việc này giúp đảm bảo rằng mô hình CNN có đủ thông tin để học và phân loại chính xác.

3.2. Tiền xử lý dữ liệu hình ảnh

Tiền xử lý dữ liệu hình ảnh bao gồm các bước như thay đổi kích thước, chuẩn hóa và tăng cường dữ liệu. Những bước này giúp cải thiện khả năng tổng quát của mô hình CNN.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn của CNN

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình CNN có khả năng phân loại tổn thương da với độ chính xác cao. Việc áp dụng mô hình này trong thực tiễn có thể giúp cải thiện quy trình chẩn đoán và điều trị bệnh lý da liễu.

4.1. Kết quả phân loại tổn thương da

Mô hình CNN đã đạt được độ chính xác cao trong việc phân loại các loại tổn thương da khác nhau. Kết quả này cho thấy tiềm năng lớn của CNN trong lĩnh vực y tế.

4.2. Ứng dụng thực tiễn của mô hình CNN

Mô hình CNN có thể được tích hợp vào các hệ thống y tế thông minh, giúp bác sĩ chẩn đoán nhanh chóng và chính xác hơn. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai trong phân loại tổn thương da

Báo cáo này đã trình bày tổng quan về việc phân loại tổn thương da bằng CNN. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng CNN có thể cải thiện đáng kể độ chính xác trong chẩn đoán tổn thương da. Hướng phát triển tương lai có thể bao gồm việc tối ưu hóa mô hình và mở rộng ứng dụng trong các lĩnh vực khác.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy CNN là một công cụ mạnh mẽ trong việc phân loại tổn thương da. Việc áp dụng CNN có thể giúp nâng cao hiệu quả chẩn đoán và điều trị.

5.2. Hướng phát triển trong tương lai

Hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm việc cải thiện độ chính xác của mô hình và mở rộng ứng dụng của CNN trong các lĩnh vực y tế khác, từ đó nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe.