Chẩn Đoán Bệnh Ngoài Da Bằng Phương Pháp Học Sâu

Khóa luận tốt nghiệp nghiên cứu tốt nghiệp hệ thống thông tin ứng dụng phương pháp học sâu trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh ngoài da, vận dụng lý thuyết vào thực tế, đề xuất giải pháp

Chuyên ngành

Cử nhân ngành Hệ thống Thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Khóa luận tốt nghiệp

2024

116
5
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

1. TÓM TẮT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

2. TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

2.1. Lý do chọn đề tài. Phát biểu bài toán và các thách thức. Mục tiêu và phạm vi đề tài. Bố cục của báo cáo khóa luận

2.2. Cơ sở lý thuyết và các hướng nghiên cứu liên quan

2.2.1. Các khái niệm về bệnh ngoài da, ung thư da và các loại bệnh ngoài da, ung thư da phổ biến

2.2.2. Hướng tiếp cận liên quan đến bài toán

2.2.2.1. Hướng tiếp cận theo phương pháp học máy truyền thống
2.2.2.2. Hướng tiếp cận dựa trên học sâu

2.2.3. Một số phương pháp phân lớp hình ảnh dựa trên mạng nơ-ron tích chập

3. KIẾN TRÚC TỔNG QUAN. HUẤN LUYỆN VÀ KẾT QUẢ

4. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

4.1. Giới thiệu về tập dữ liệu

4.2. Tiền xử lý dữ liệu và phương pháp thực hiện

4.3. Phương pháp thực nghiệm

4.4. Các tiêu chí đánh giá

4.5. Kết quả thực nghiệm, đánh giá và bàn luận

4.5.1. Kết quả chung

4.5.2. Kết quả từng trên từng bệnh lý

5. CHƯƠNG 5. THỬ NGHIỆM CẢI TIẾN VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ

5.1. Những quan sát và thử nghiệm cải tiến

5.2. Thực nghiệm, kết quả và đánh giá các thực nghiệm

5.3. Kết quả chung

5.4. Kết quả từng trên từng bệnh lý

6. XÂY DỰNG CÔNG CỤ CHẨN ĐOÁN CÁC BỆNH NGOÀI DA

6.1. Mô tả ứng dụng

6.2. Môi trường cài đặt và các thư viện sử dụng

6.3. Ngôn ngữ lập trình Python

6.4. Một số màn hình chức năng của ứng dụng

6.4.1. Chức năng chẩn đoán bệnh ngoài da và ung thư da

6.4.2. Chức năng cung cấp thông tin chi tiết về tình hình bệnh lý

7. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Ứng Dụng Phương Pháp Học Sâu Trong Chẩn Đoán Bệnh Ngoài Da

Bệnh ngoài da là một trong những vấn đề sức khỏe phổ biến, ảnh hưởng đến hàng triệu người trên toàn thế giới. Việc chẩn đoán chính xác các bệnh lý này là rất quan trọng để đảm bảo điều trị kịp thời và hiệu quả. Phương pháp học sâu đã mở ra những cơ hội mới trong việc phân tích và chẩn đoán bệnh ngoài da, giúp cải thiện độ chính xác và giảm thiểu sai sót trong quá trình chẩn đoán.

1.1. Khái Niệm Về Bệnh Ngoài Da Và Tầm Quan Trọng Của Chẩn Đoán

Bệnh ngoài da bao gồm nhiều loại bệnh lý khác nhau, từ viêm da đến ung thư da. Việc chẩn đoán sớm giúp nâng cao khả năng điều trị và giảm thiểu biến chứng. Theo WHO, ung thư da đang gia tăng nhanh chóng, đòi hỏi sự chú ý đặc biệt từ cộng đồng y tế.

1.2. Phương Pháp Học Sâu Là Gì

Phương pháp học sâu là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, sử dụng mạng nơ-ron để phân tích và nhận diện hình ảnh. Công nghệ này đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực, bao gồm y tế, giúp cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán bệnh.

II. Những Thách Thức Trong Chẩn Đoán Bệnh Ngoài Da

Chẩn đoán bệnh ngoài da gặp nhiều thách thức, bao gồm sự đa dạng về hình thái và triệu chứng của các bệnh lý. Các bác sĩ thường phải dựa vào kinh nghiệm và kiến thức cá nhân, điều này có thể dẫn đến sai sót. Hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bằng máy tính có thể giúp giảm thiểu những vấn đề này.

2.1. Độ Chính Xác Thấp Trong Chẩn Đoán Truyền Thống

Chẩn đoán bệnh ngoài da truyền thống thường phụ thuộc vào kinh nghiệm của bác sĩ, dẫn đến độ chính xác không cao. Nhiều trường hợp có thể bị chẩn đoán sai, ảnh hưởng đến quá trình điều trị.

2.2. Khó Khăn Trong Việc Phân Biệt Các Loại Bệnh

Nhiều bệnh ngoài da có triệu chứng tương tự nhau, gây khó khăn trong việc phân biệt. Việc sử dụng công nghệ học sâu có thể giúp nhận diện chính xác hơn các loại bệnh này.

III. Phương Pháp Học Sâu Trong Chẩn Đoán Bệnh Ngoài Da

Các phương pháp học sâu như ResNet-50, VGG-19, và EfficientNet-V2 đã được áp dụng để phân loại hình ảnh bệnh ngoài da. Những mô hình này cho phép phân tích hình ảnh với độ chính xác cao, giúp hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán.

3.1. Mô Hình ResNet 50 Trong Phân Loại Hình Ảnh

ResNet-50 là một trong những mô hình học sâu phổ biến, giúp cải thiện độ chính xác trong việc phân loại hình ảnh bệnh ngoài da. Mô hình này sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron sâu để nhận diện các đặc điểm quan trọng trong hình ảnh.

3.2. Ứng Dụng VGG 19 Trong Chẩn Đoán Bệnh Da

VGG-19 là một mô hình học sâu khác, nổi bật với khả năng nhận diện hình ảnh tốt. Mô hình này đã được áp dụng để phân loại các loại bệnh ngoài da, cho kết quả khả quan trong nhiều nghiên cứu.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Về Ứng Dụng Học Sâu

Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng các phương pháp học sâu trong chẩn đoán bệnh ngoài da đã mang lại những kết quả tích cực. Độ chính xác của các mô hình này thường cao hơn so với phương pháp truyền thống, giúp cải thiện khả năng chẩn đoán và điều trị.

4.1. Đánh Giá Hiệu Suất Của Các Mô Hình Học Sâu

Các mô hình học sâu như EfficientNet-V2 đã cho thấy hiệu suất vượt trội trong việc phân loại hình ảnh bệnh ngoài da. Kết quả thực nghiệm cho thấy độ chính xác đạt trên 89%, cho thấy tiềm năng lớn trong ứng dụng thực tiễn.

4.2. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Chẩn Đoán

Hệ thống chẩn đoán bệnh ngoài da dựa trên học sâu đã được triển khai tại một số cơ sở y tế, giúp bác sĩ đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn trong việc điều trị bệnh nhân.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Phương pháp học sâu đang mở ra những cơ hội mới trong chẩn đoán bệnh ngoài da. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ có nhiều tiến bộ hơn nữa, với sự phát triển của công nghệ và dữ liệu lớn.

5.1. Tiềm Năng Phát Triển Của Học Sâu Trong Y Tế

Học sâu có tiềm năng lớn trong việc cải thiện chẩn đoán và điều trị bệnh lý. Việc phát triển các mô hình mới và cải tiến hiện tại sẽ giúp nâng cao hiệu quả trong chăm sóc sức khỏe.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Nghiên cứu trong lĩnh vực học sâu cần tiếp tục mở rộng, đặc biệt là trong việc thu thập và phân tích dữ liệu lớn từ các nguồn khác nhau để cải thiện độ chính xác và khả năng ứng dụng.

10/07/2025
Khóa luận tốt nghiệp hệ thống thông tin ứng dụng phương pháp học sâu trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh ngoài da

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan đề tài. Giới thiệu tong quan về bài toán nghiên cứu, đặt vân đê và mục tiêu đặt ra của khóa luận. Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan. Tìm hiểu, nghiên cứu các khái niệm cơ bản về bệnh ngoài da, kiến thức y học về phân lớp bệnh ngoài da và ung thư da, tổng hợp các nghiên cứu liên quan đến đề tài.

Chương 3: Một số phương pháp phân lớp hình ảnh dựa trên phương pháp học sâu. Trình bày một cách chỉ tiết các phương pháp học sâu tiên tiến để áp dụng phân lớp bệnh ngoài da, ung thư da. Chương 4: Thực nghiệm và đánh giá. Mô tả quy trình thực nghiệm các phương pháp trên bộ dữ liệu sử dụng và đánh giá kết quả đạt được từ các phương pháp đã thực nghiệm.

Chương 5: Thử nghiệm cải tiến và đánh giá kết quả. Trinh bày các thử nghiệm các cải tiền nhằm nâng cao độ chính xác và hiệu suất của mô hình phân lớp các bệnh ngoài da và ung thư đa và đánh giá kết quả thu được. Chương 6: Xây dựng ứng dụng chân đoán các bệnh ngoài da. Trình bày quá trình xây dựng ứng dụng chân đoán bệnh ngoài da và ung thư đa nhúng mô hình máy học đã được đào tạo.

11 Chương 7: Kết luận và hướng phát triển. Tổng kết những kết quả đạt được từ quá trình thực hiện tìm hiểu, nghiên cứu và đề xuất hướng phát triển cho giai đoạn tiếp theo của đề tài phân lớp bệnh ngoài da và ung thư da. CƠ SỞ LÝ THUYET VÀ CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2. Các khái niệm về bệnh ngoài da, ung thư da và các loại bệnh ngoài da, ung thư da phố biến 2.

Bệnh ngoài da và ung thư da 2. Bệnh ngoài da Da là bộ phận lớn bao phủ toàn bộ cơ thể, là một trong 5 giác quan chính của cơ thể. Da có nhiều chức năng quan trọng như: ngăn ngừa mat nước; tránh xa các vi khuẩn, vi rút; cân bằng nhiệt độ cơ thể; tổng hợp vitamin D;. Bệnh ngoài da là tình trạng gây nên những ảnh hưởng đến da, bao gồm tất cả các tình trạng làm tắc nghẽn, kích ứng và viêm da.

Trong đó, một số tổn thương da có thé là do di truyền, trong khi các yếu tố lối sống có thê gây ra những tinh trạng khác [11]. Các triệu chứng, dau hiệu của bệnh lý ngoài da có thé ké đến như [12]: - Dau, đặc biệt là đau nhức và bong rat các tại vùng da đang chịu tôn thương. - Ngứa, có thé là ngứa từng cơn hoặc ngứa dai dang không dứt, ngứa cục bộ trên một vùng nhỏ hoặc ngứa diện rộng toàn thân. - Thay đổi cau trúc da, hinh thành các khuyết tật các chức năng cụ thé.1: Hình ảnh mô phỏng một số bệnh lý v da! Các dau hiệu về bệnh ngoài da có thé được xác định từ các vùng da tổn thương hoặc phát ban lan rộng.

Sự phân bé trên da, kết cấu bề mặt, màu sắc, hình thái va những thay đôi thứ cấp có thé hữu ích trong việc chan đoán bệnh [12]. Ung thư da 13 Ung thư da là một căn bệnh da liễu nguy hiểm, được xác định là sự phát triển một cách bat thường của các tế bào mô trên da. Các tế bào sẽ già đi và được thay thé bởi các tế bào mới. Vì một số lý do, có thé khiến quá trình thay đổi tế bào không hoạt động như bình thường, chăng hạn như sau khi tiếp xúc với tia cực tím (UV) từ mặt trời các tế bào sẽ phát triển nhanh hơn.

Những tế bào này có thé là các tế bào lành tính, không lây lan hoặc gây hại, tuy nhiên cũng có thể là ung thư ác tính [13]. Ung thư da bao gồm các dạng chính như sau: - Ung thư biểu mô tế bào đáy: là dang ung thư hình thành trong các tế bào đáy ở phần dưới của lớp biêu bì. Ung thư biểu mô tế bào đáy thường xảy ra ở những vùng tiếp xúc với ánh năng mặt trời trên cơ thé, chăng hạn như cổ hoặc mặt [13], [15].2: Hình ảnh minh hoa về ung thư biểu mô tế bào đáy ! - Ung thư biểu mô tế bao vay: dang ung thư thường hình thành trong các tế bào vảy ở lớp bên ngoài của da. Ung thư biểu dạng này xuất hiện ở những vùng tiếp xúc với trực tiếp với ánh nang mặt trời, có thé kế đến như vùng mặt, lỗ tai và bàn tay [15].

14 (© MAYO FOUNDATION FOR MEDICAL EDUCATION AND RESEARCH. ALL RIGHTS RESERVED Hình 2.3: Hình anh minh họa về ung thư biểu mô tế bào vảy ! - _ Khối u ác tính: dang ung thư hình thành trong các tế bào hắc tố. Tế bào hắc tố sản xuất melanin, một sắc tố màu nâu mang lại màu sắc cho làn da và bảo vệ chống lại một số tia UV có hại của mặt trời. Đây là dạng tôn thương da liễu nghiêm trọng nhất vì nó có thé di căn các khu vực khác trên cơ thể [13], [15].

! Nguồn: “Skin cancer - Symptoms and causes,” Mayo Clinic. Available: https://www.org/diseases-conditions/skin-cancer/symptoms-causes/syc- 20377605#dialogld27393111 ? Nguon: “Skin cancer - Symptoms and causes,” Mayo Clinic. Available: https://www.org/diseases-conditions/skin-cancer/symptoms-causes/syc- 20377605#dialogId64595346 15 Ung thư da có thể di căn đến các mô lân cận hoặc các khu vực khác trong cơ thé nêu không phát hiện sớm và có phác đồ điều trị, theo nghiên cứu tổng hợp, nếu ung thư da được phát hiện và điều trị ở giai đoạn đầu thì hầu hết đều được chữa khỏi. Vậy nên, việc phân lớp, chân đoán ung thư da từ sớm là một bài toán quan trọng và có tính thiết thực [15].

Cấu trúc của da và một số bệnh ngoài da bao gồm ung thư da phổ biến Da của người trưởng thành chiếm diện tích từ 1. Nó có độ dày thay đổi từ 0.3 đến vai cm. Tổng trọng lượng của da có thé đạt tới 20 kg, chiếm khoảng 16% trên trọng lượng cơ thé [15]. Cau trúc da được chia thành 3 phần chính là: Biểu bi (Epidermis), Trung bì (Dermis) và Hạ bì (Hypodermis) [5].5: Cấu trúc của da bao gom 3 phan chính là: Biểu bì, trung bì và hạ bi? - Biểu bì (Epidermis): Đây là lớp ngoài cùng của da.

Biểu bì bao gồm bốn đến năm lớp tế bào (tùy thuộc vào vị trí trên cơ thé), trong đó lớp ngoài cùng là lớp sừng (stratum corneum), được tạo thành từ các tế bào chết đã được sừng hóa. - Trung bì (Dermis): Nam dưới biểu bi, trung bi chứa các cấu trúc như mạch máu, nang lông, tuyến mồ hôi, và các dây thần kinh. Trung bì có hai lớp chính là lớp nhú (papillary dermis) và lớp lưới (reticular dermis). Lớp nhú chứa các mao mạch 16 nhỏ và các cau trúc thần kinh, trong khi lớp lưới chứa các sợi collagen va elastin, giúp da có độ đàn hồi và sức bền.

- Ha bì (Hypodermis): Còn gọi là lớp dưới da, hạ bì chủ yêu gồm mô mỡ và mô liên kết, giúp cách nhiệt và bảo vệ cơ thể, cũng như gắn kết da với các cơ và xương bên dưới. Đa số bệnh ngoài da đều được nhận biết va phát hiện qua các thay đôi bat thường trên lớp biểu bì của đa. Trong khóa luận này, nhóm đề cập đến một số bệnh ngoài da và ung thư da phổ biến đại diện cho một số vấn đề đặc trưng trên da là: Actinic Keratoses (Chứng dày sừng quang hóa), Basal Cell Carcinoma (Ung thư biểu mô tế bào đáy), Benign Keratosis (Chứng dày sừng tiết bã), Dermatofibroma (U xơ da), Melanoma (Khối u ác tính), Melanocytic Nevi (Not ruồi), Vascular Skin Lesions (Tổn thương mạch máu) [6], [14]. AKIEC (Actinic Keratoses) AKIEC (Actinic Keratoses) - Chứng dày sừng quang hóa (hay được gọi là chứng dày sừng ánh sáng): là tình trạng một mang da bị san sùi, xuất hiện vảy sau nhiều năm làn da tiếp xúc với ánh nắng mặt trời.

Bệnh lý này thường xuất hiện ở các vùng da như: mặt, môi, tai, căng tay, da đầu, cô hoặc mu bàn tay [16]. Chứng dày sừng quang hóa phát triển chậm và thường gặp ở những người trên 40 tuổi. Các mang dày sừng quang hóa có thé được loại bỏ hoàn toàn. Tuy nhiên, nếu không được điều trị, một số mang này có thể tiến triển thành ung thư biểu mô tế bào vay, với ty lệ từ 5% đến 10%.

Đây là loại ung thư thường không gây nguy hiểm đến tính mạng nếu được phát hiện và điều trị kịp thời [16], [17]. BCC (Basal Cell Carcinoma) Ung thư biéu mô tế bào day (BCC) là một loại ung thư da phổ biến, bắt nguồn từ các tế bào đáy trong da, những tế bào chịu trách nhiệm tạo ra các tế bao da mới khi các tế bào cũ chết đi. Thường thì BCC xuất hiện dưới dạng vết sưng trong suốt nhẹ trên da, nhưng nó cũng có thê biểu hiện dưới nhiều hình thức khác nhau. Tác nhân chính gây nên tình trạng ung thư biéu mô tế bào đáy được cho là thời gian dai tiếp xúc lâu với ánh nang mặt trời, nguồn chứa nhiều tia cực tím (UV) [18], [19].

Sự phát triển của BCC bắt đầu khi các tế bào đáy trong da bị đột biến DNA. Các tế bào này nam ở lớp dưới cùng của biểu bì có nhiệm vụ tạo ra các tế bào da mới thay thế tế bao da cũ. Đột biến trong DNA làm cho các tế bào đáy nhân lên nhanh chóng và tiếp tục sống sót thay vì chết đi như bình thường, dẫn đến sự tích tụ của các tế bao bat thường và hình thành khối u ung thư [18], [19]. 3 Nguồn: “Actinic keratosis - Symptoms & causes - Mayo Clinic.

Available: https://www.org/diseases-conditions/actinic-keratosis/symptoms-causes/syc-20354969 18 Squamous cells Basal cells — Normal epidermis Melanocytes Basal cell Melanoma carcinoma Squamous cell carcinoma Hình 2.7: Hình minh họa về cách phát triển của ung thư biểu mô tế bào day * Như minh hoa trong Hinh 2.7, ung thư da bắt nguồn từ các tế bào hình thành nên lớp ngoài (biểu bì). Các tết bào mới được sinh ra và đây lên trên, chúng dan biến thành các tế bào có vay det, vì vậy, biến chứng của ung thư biểu mô tế bào đáy có thé là dang ung thư da gọi là ung thư biểu mô tế bao vay [18]. BKL (Benign Keratosis) BKL (Benign Keratosis) - Day sừng tiết bã: bệnh lý này là một dạng tăng trưởng da bất thường. Keratoses tiết bã có đặc điểm màu sắc là nâu, đen hoặc rám năng nhẹ.

Các khối u (tốn thương) có kết cau bề mặt trông như sáp hoặc có thé có vay với bề mặt hơi nhô lên. Chúng xuất hiện dan dan, thường ở mặt, cô, ngực hoặc lưng [20]. Chứng day sừng tiết bã không lây nhiễm hoặc gây ung thư. Thời điểm cao điểm để phát triển bệnh dày sừng tiết bã là sau tuổi 50.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu có tiêu đề "Ứng Dụng Phương Pháp Học Sâu Trong Chẩn Đoán Bệnh Ngoài Da" khám phá cách mà các phương pháp học sâu có thể được áp dụng để cải thiện quá trình chẩn đoán các bệnh ngoài da. Tài liệu nhấn mạnh tầm quan trọng của công nghệ học máy trong việc phân tích hình ảnh y tế, giúp tăng độ chính xác và hiệu quả trong việc phát hiện các bệnh lý. Độc giả sẽ tìm thấy những lợi ích rõ ràng từ việc áp dụng các mô hình học sâu, bao gồm khả năng phát hiện sớm và phân loại chính xác các tổn thương da, từ đó hỗ trợ bác sĩ trong việc đưa ra quyết định điều trị.

Để mở rộng kiến thức của bạn về lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo thêm tài liệu "Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật học sâu phân tích tổn thương da hướng tới chuẩn đoán phân loại bệnh", nơi cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách mà học sâu có thể được áp dụng trong phân tích tổn thương da. Ngoài ra, tài liệu "Đồ án tốt nghiệp kỹ thuật y sinh ứng dụng mô hình máy học hỗ trợ phát hiện và phân loại tổn thương da" cũng sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các mô hình máy học trong việc phát hiện và phân loại tổn thương da. Cuối cùng, tài liệu "Khóa luận tốt nghiệp khoa học máy tính xác định khả năng ung thư ác tính trong ảnh tổn thương da" sẽ cung cấp thông tin về việc xác định khả năng ung thư từ hình ảnh tổn thương da, một khía cạnh quan trọng trong chẩn đoán bệnh. Những tài liệu này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về ứng dụng của học sâu trong lĩnh vực y tế.