Ứng Dụng Kỹ Thuật Machine Learning Để Trích Xuất Thông Tin Từ Ảnh Đơn Thuốc

• Tác giả: Nguyen Quoc Vuong - 20522172
• Người hướng dẫn: TS. Doan Duy
• Trường học: Đại Học Quốc Gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Máy Tính
• Đề tài: Ứng Dụng Kỹ Thuật Machine Learning Trong Trích Xuất Thông Tin Đơn Thuốc
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI
• 1.1. Một số công trình nghiên cứu liên quan
• 1.2. Mục tiêu của đề tài
• 1.3. Phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Phương pháp tiếp cận bài toán
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
• 2.1. Mô hình trí tuệ nhân tạo là gì
• 2.2. Mô hình máy học là gì
• 2.3. Mô hình Deep learning là gì
• 2.4. Phát hiện vùng chứa đơn thuốc trên ảnh chụp
• 2.5. Các mô hình trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong bài toán phát hiện đối tượng
• 2.6. Lý do lựa chọn mô hình Yolov8-seg loại n cho bài toán phát hiện vùng chứa đơn thuốc trên ảnh chụp
• 2.7. Xác định vùng chứa chữ và trích xuất thông tin
• 2.8. Các mô hình trí tuệ nhân tạo được sử dụng cho bài toán nhận diện và trích xuất
• 2.9. Lý do chọn Yolov8 cho bài toán phát hiện vùng chứa chữ và nhận dạng, phân loại ký tự (text detection, text recognition)
• 2.10. Hệ quản trị cơ sở dữ liệu và SETVT
• 2.11. Hệ quản trị cơ sở dữ liệu là gì
• 2.12. Lý do lựa chọn MongoDB để làm hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• 2.13. Lý do cần phải khai thác cơ sở dữ liệu tên thuốc
• 2.14. Lý do lựa chọn FastAPI để làm server API
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN
• 3.1. Xây dựng kiến trúc hệ thống
• 3.2. Bài toán xác định vùng chứa thuốc trên ảnh chụp
• 3.3. Xây dựng bộ dữ liệu để chuẩn bị cho việc huấn luyện mô hình
• 3.4. Phương pháp huấn luyện mô hình Yolov8-seg loại n
• 3.5. Bài toán xác định chữ và trích xuất thông tin
• 3.6. Xây dựng bộ dữ liệu đầu vào cho bài toán phát hiện vùng chứa chữ (Text Detection)
• 3.7. Huấn luyện mô hình phát hiện vùng chứa chữ (Text Detection)
• 3.8. Xây dựng bộ dữ liệu đầu vào cho bài toán nhận dạng, phân loại ký tự (Text Recognition)
• 3.9. Huấn luyện mô hình nhận dạng, phân loại ký tự (Text Recognition)
• 3.10. Kết hợp các mô hình và xử lý thông tin
• 3.11. Xây dựng hệ quản trị cơ sở dữ liệu và thiết kế SETVT
• 3.12. Xây dựng hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• 3.13. Xây dựng cơ sở dữ liệu tên thuốc
• 3.14. Thiết kế server API
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 4.1. Kết quả bài toán phát hiện vùng chứa đơn thuốc trên ảnh chụp
• 4.2. Kết quả huấn luyện các mô hình Yolov8-seg loại n trên Google Colab
• 4.3. Kết quả huấn luyện các mô hình trên ảnh thật
• 4.4. Kết quả bài toán xác định chữ và trích xuất thông tin
• 4.5. Kết quả huấn luyện mô hình phát hiện vùng chứa chữ (Text Detection)
• 4.6. Kết quả huấn luyện mô hình nhận dạng, phân loại ký tự (Text Recognition)
• 4.7. Kết quả thực tế khi chạy các mô hình trên ảnh thật
• 4.8. Kết quả xây dựng hệ quản trị cơ sở dữ liệu và thiết kế server
• 4.9. Kết quả của xây dựng hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• 4.10. Kết quả của xây dựng cơ sở dữ liệu tên thuốc
• 4.11. Kết quả của thiết kế server API
• 4.12. Xây dựng ứng dụng để kiểm tra hệ thống
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Kết quả đạt được
• 5.2. Ưu điểm và nhược điểm của đề tài
• 5.3. Hướng phát triển của đề tài
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

I. Tổng Quan Về Ứng Dụng Kỹ Thuật Machine Learning Trong Trích Xuất Thông Tin Đơn Thuốc

Trong bối cảnh y tế hiện đại, việc trích xuất thông tin từ đơn thuốc là một nhiệm vụ quan trọng. Machine Learning đã mở ra những khả năng mới trong việc tự động hóa quy trình này. Hệ thống có thể nhận diện và trích xuất tên thuốc từ ảnh chụp đơn thuốc, giúp người dùng dễ dàng quản lý thông tin y tế của mình. Việc áp dụng kỹ thuật máy học không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác trong việc nhận diện thông tin.

1.1. Lý Do Cần Thiết Phát Triển Hệ Thống Trích Xuất Thông Tin

Nhu cầu sử dụng thuốc ngày càng tăng cao, nhưng nhiều người không có kiến thức chuyên sâu về thuốc. Việc tự động trích xuất thông tin từ đơn thuốc giúp người dùng dễ dàng hơn trong việc nhận diện và sử dụng thuốc đúng cách.

1.2. Các Công Nghệ Được Sử Dụng Trong Hệ Thống

Hệ thống sử dụng các công nghệ như Yolov8, MongoDB, và FastAPI để tối ưu hóa quy trình trích xuất thông tin. Những công nghệ này giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong việc nhận diện tên thuốc từ ảnh chụp.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Trích Xuất Thông Tin Đơn Thuốc

Mặc dù có nhiều ứng dụng hỗ trợ, nhưng việc trích xuất thông tin từ đơn thuốc vẫn gặp nhiều khó khăn. Các vấn đề như độ chính xác của nhận diện chữ viết tay và sự đa dạng trong cách ghi tên thuốc là những thách thức lớn. Hệ thống cần phải được thiết kế để xử lý những vấn đề này một cách hiệu quả.

2.1. Độ Chính Xác Trong Nhận Diện Thông Tin

Độ chính xác của các mô hình nhận diện chữ viết tay là một yếu tố quan trọng. Việc sử dụng các thuật toán OCR kết hợp với Deep Learning giúp cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc trích xuất thông tin từ đơn thuốc.

2.2. Sự Đa Dạng Trong Cách Ghi Tên Thuốc

Tên thuốc có thể được ghi theo nhiều cách khác nhau, gây khó khăn cho việc nhận diện. Hệ thống cần phải được huấn luyện với một tập dữ liệu phong phú để có thể nhận diện chính xác các tên thuốc khác nhau.

III. Phương Pháp Chính Để Trích Xuất Thông Tin Đơn Thuốc

Để giải quyết các vấn đề nêu trên, hệ thống áp dụng một quy trình gồm nhiều bước. Từ việc tiền xử lý ảnh đến nhận diện và trích xuất thông tin, mỗi bước đều được tối ưu hóa để đạt được kết quả tốt nhất.

3.1. Tiền Xử Lý Ảnh Để Tối Ưu Hóa Chất Lượng

Quá trình tiền xử lý ảnh giúp xác định vùng chứa đơn thuốc, từ đó cắt ra bức ảnh chỉ chứa thông tin cần thiết. Điều này giúp nâng cao chất lượng ảnh và độ chính xác trong bước nhận diện.

3.2. Nhận Diện Ký Tự Và Trích Xuất Thông Tin

Sử dụng các thuật toán OCR kết hợp với Deep Learning, hệ thống sẽ nhận diện và trích xuất thông tin từ các vùng chứa chữ. Điều này đảm bảo dữ liệu thu thập được là chính xác và đáng tin cậy.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Trích Xuất Thông Tin Đơn Thuốc

Hệ thống không chỉ giúp người dùng dễ dàng quản lý thông tin thuốc mà còn có thể tích hợp vào các ứng dụng di động. Điều này tạo ra một công cụ hữu ích cho người dùng trong việc tra cứu và quản lý thông tin y tế.

4.1. Tích Hợp Vào Ứng Dụng Di Động

Hệ thống có thể được tích hợp vào các ứng dụng di động, giúp người dùng dễ dàng truy cập thông tin thuốc mọi lúc mọi nơi. Điều này nâng cao tính tiện lợi và khả năng sử dụng của hệ thống.

4.2. Cải Thiện Chất Lượng Chăm Sóc Sức Khỏe

Bằng cách cung cấp thông tin chính xác và kịp thời, hệ thống góp phần nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe. Người dùng có thể tự tin hơn trong việc sử dụng thuốc và quản lý sức khỏe của mình.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Trong Tương Lai

Hệ thống trích xuất thông tin từ đơn thuốc bằng Machine Learning đã chứng minh được tính khả thi và hiệu quả. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để cải thiện độ chính xác và mở rộng khả năng ứng dụng của hệ thống.

5.1. Đánh Giá Kết Quả Đạt Được

Kết quả đạt được từ hệ thống cho thấy tiềm năng lớn trong việc tự động hóa quy trình trích xuất thông tin. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác.

5.2. Hướng Phát Triển Trong Tương Lai

Cần tiếp tục nghiên cứu để cải thiện các thuật toán và mở rộng khả năng nhận diện. Việc tích hợp thêm các công nghệ mới sẽ giúp hệ thống ngày càng hoàn thiện hơn.