I. Hệ thống phát hiện bất thường
Hệ thống phát hiện bất thường là một ứng dụng công nghệ cao trong lĩnh vực y tế, đặc biệt là trong chẩn đoán hình ảnh. Hệ thống này sử dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo và học máy để phân tích và phát hiện các bất thường trên ảnh X quang lồng ngực. Mục tiêu chính của hệ thống là hỗ trợ các bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh lý một cách nhanh chóng và chính xác, giảm thiểu sai sót và áp lực công việc.
1.1. Phát hiện bất thường y tế
Phát hiện bất thường y tế là quá trình sử dụng các công nghệ tiên tiến để nhận diện các dấu hiệu bệnh lý trên hình ảnh y tế. Trong khóa luận này, hệ thống tập trung vào việc phát hiện 14 loại bệnh khác nhau trên ảnh X quang lồng ngực. Các thuật toán như CNN, Faster R-CNN, và YOLOv5 được áp dụng để tối ưu hóa quá trình phát hiện và khoanh vùng các bất thường.
1.2. Xử lý ảnh y tế
Xử lý ảnh y tế là một bước quan trọng trong hệ thống, bao gồm các kỹ thuật như tiền xử lý ảnh, tăng cường dữ liệu, và trích xuất đặc trưng. Các kỹ thuật này giúp cải thiện chất lượng hình ảnh đầu vào, từ đó nâng cao độ chính xác của quá trình phát hiện bất thường. Các thư viện như Pytorch và scikit-learn được sử dụng để thực hiện các bước xử lý này.
II. Ảnh X quang lồng ngực
Ảnh X quang lồng ngực là một công cụ chẩn đoán hình ảnh phổ biến trong y học, được sử dụng để phát hiện các bệnh lý liên quan đến phổi, tim, và xương. Trong khóa luận này, bộ dữ liệu bao gồm 15.000 ảnh X quang được thu thập và gán nhãn bởi các bác sĩ chuyên khoa. Hệ thống được xây dựng để phân tích và khoanh vùng các bất thường trên những hình ảnh này.
2.1. Chẩn đoán hình ảnh
Chẩn đoán hình ảnh là quá trình sử dụng các công nghệ để phân tích và đưa ra kết luận về tình trạng bệnh lý dựa trên hình ảnh y tế. Hệ thống trong khóa luận này hỗ trợ các bác sĩ trong việc chẩn đoán các bệnh lý trên ảnh X quang lồng ngực thông qua việc khoanh vùng và gán nhãn các bất thường.
2.2. Công nghệ y tế
Công nghệ y tế đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả chẩn đoán và điều trị. Hệ thống phát hiện bất thường trên ảnh X quang lồng ngực là một ví dụ điển hình của việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy trong y học hiện đại, giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ chẩn đoán.
III. Khóa luận tốt nghiệp
Khóa luận tốt nghiệp này tập trung vào việc xây dựng một ứng dụng web để phát hiện bất thường trên ảnh X quang lồng ngực. Ứng dụng được phát triển bằng các công nghệ như Python, Flask, và YOLOv5, cho phép người dùng tải lên hình ảnh và nhận kết quả phân tích một cách nhanh chóng. Khóa luận cũng đánh giá hiệu quả của các thuật toán khác nhau trong việc phát hiện bất thường.
3.1. Nghiên cứu y học
Nghiên cứu y học là một phần quan trọng của khóa luận, tập trung vào việc đánh giá hiệu quả của các thuật toán trong việc phát hiện bất thường trên ảnh X quang lồng ngực. Các kết quả nghiên cứu cho thấy YOLOv5 là thuật toán tối ưu nhất với độ chính xác cao và tốc độ xử lý nhanh.
3.2. Hệ thống hỗ trợ chẩn đoán
Hệ thống hỗ trợ chẩn đoán được xây dựng trong khóa luận này không chỉ giúp các bác sĩ phát hiện bất thường mà còn cung cấp các thông tin chi tiết về vị trí và loại bệnh lý. Điều này giúp cải thiện quy trình chẩn đoán và điều trị trong y học hiện đại.
