Nghiên Cứu Trích Xuất Đặc Trưng Từ Hình Ảnh Đơn Thuốc Trong Luận Văn Thạc Sĩ Khoa Học Máy Tính

Bài viết này tập trung vào việc trích xuất đặc trưng từ hình ảnh đơn thuốc, một lĩnh vực đang ngày càng trở nên quan trọng trong thời đại số hóa và thương mại điện tử. Sự gia tăng nhu cầu về mua thuốc trực tuyến, đặc biệt trong bối cảnh dịch bệnh Covid-19, đã thúc đẩy việc phát triển các hệ thống tự động đọc và phân tích đơn thuốc. Mục tiêu của nghiên cứu là phát triển một framework hiệu quả để nhận diện hình ảnh và xử lý thông tin từ các đơn thuốc, từ đó giúp người tiêu dùng dễ dàng tìm kiếm và mua thuốc mà không cần đến hiệu thuốc. Nghiên cứu cũng sẽ xem xét các mô hình học sâu và những cải tiến có thể thực hiện để nâng cao độ chính xác của việc trích xuất thông tin.

Nghiên cứu này dựa trên các mô hình và phương pháp đã được phát triển trong lĩnh vực phân tích hình ảnh và nhận diện ký tự. Cụ thể, các bài báo như U2-Net và DBNet đã chỉ ra rằng việc phân đoạn đối tượng trong ảnh là bước quan trọng để xác định các thông tin cần thiết từ đơn thuốc. Việc sử dụng các mô hình học sâu không chỉ giúp tăng độ chính xác mà còn cải thiện tốc độ xử lý. Hệ thống sẽ được xây dựng từ các mô hình này, với các bước từ phân đoạn thông tin quan trọng đến nhận diện và trích xuất tên thuốc cùng số lượng. Việc nghiên cứu các mô hình này giúp xác định những hạn chế và cơ hội cải tiến trong việc trích xuất thông tin từ hình ảnh đơn thuốc.

Framework được đề xuất bao gồm năm phần chính: phân đoạn thông tin quan trọng trong ảnh, phát hiện ký tự, nhận diện ký tự, trích xuất tên thuốc và số lượng, và cuối cùng là tìm kiếm tên thuốc trong cơ sở dữ liệu. Mô hình phân đoạn sẽ giúp loại bỏ các phần không cần thiết, tập trung vào tên thuốc được kê đơn. Sau đó, các ký tự sẽ được phát hiện và nhận diện để trích xuất thông tin cần thiết. Kết quả cuối cùng sẽ là danh sách các tên thuốc cùng số lượng tương ứng, giúp người tiêu dùng dễ dàng tìm kiếm và mua thuốc. Việc áp dụng các mô hình học sâu trong từng bước của framework sẽ giúp tăng cường độ chính xác và hiệu quả của quá trình trích xuất thông tin.

Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng các mô hình học sâu như U-Net và DBNet đã mang lại những cải tiến đáng kể trong việc trích xuất thông tin từ hình ảnh đơn thuốc. Các thử nghiệm cho thấy độ chính xác trong việc nhận diện tên thuốc và số lượng đã được cải thiện rõ rệt so với các phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế cần được khắc phục, bao gồm việc xử lý các hình ảnh có chất lượng thấp hoặc bị mờ. Nghiên cứu cũng đề xuất các phương pháp cải tiến trong tương lai, bao gồm việc sử dụng các mô hình học sâu mới hơn và cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào. Những kết quả này không chỉ có giá trị trong nghiên cứu mà còn có ứng dụng thực tiễn trong việc phát triển các hệ thống hỗ trợ người tiêu dùng trong việc mua thuốc trực tuyến.