Thiết Kế & Triển Khai Website Chẩn Đoán Bệnh Phổi AI Trên Nền Tảng Đám Mây

Thiết kế web chẩn đoán bệnh phổi trên cloud: Giải pháp hiệu quả, tiết kiệm chi phí. Tìm hiểu quy trình triển khai và lợi ích vượt trội.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Đồ án tốt nghiệp

2023

130
0
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

TÓM TẮT

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH

DANH MỤC BẢNG

CÁC TỪ VIẾT TẮT

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. GIỚI THIỆU

1.2. MỤC TIÊU ĐỀ TÀI

1.3. GIỚI HẠN ĐỀ TÀI

1.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1.5. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.6. BỐ CỤC QUYỂN...

2. TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH MVC

3. TỔNG QUAN VỀ NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH VÀ THIẾT KẾ

3.1. Ngôn ngữ lập trình PHP

3.2. Ngôn ngữ HTML

3.3. Ngôn ngữ CSS

3.4. Ngôn ngữ lập trình JavaScript

3.5. Ngôn ngữ lập trình Python

3.6. Thư viện Bootstrap

3.7. Thư viện jQuery

4. GIỚI THIỆU DỰ ÁN LARAVEL

5. GIỚI THIỆU FLASK FRAMEWORK

6. TỔNG QUAN VỀ CƠ SỞ DỮ LIỆU

6.1. Ngôn ngữ SQL

7. TỔNG QUAN MÔ HÌNH YOLO

7.1. Cách thức hoạt động

7.2. Các phiên bản YOLO đến 2022

7.3. Mô hình YOLOv6

7.4. Mô hình YOLOv8 (2023)

8. TỔNG QUAN VỀ DOCKER

8.1. Trình nền – Daemon

8.2. Ứng dụng khách

8.3. Kỹ thuật nền tảng

8.4. Các lệnh thao tác cơ bản

9. GIỚI THIỆU VỀ AZURE

10. GIỚI THIỆU VỀ HOSTING

10.1. Phương thức hoạt động

11. GIỚI THIỆU ỨNG DỤNG VISUAL STUDIO CODE

12. THIẾT KẾ HỆ THỐNG

12.1. YÊU CẦU HỆ THỐNG

13. THIẾT KẾ VÀ TRIỂN KHAI API CHẨN ĐOÁN BỆNH PHỔI TRONG DOCKER TRÊN NỀN TẢNG ĐÁM MÂY

13.1. Lựa chọn mô hình học máy

13.2. Restful API với Flask

13.3. Đóng gói docker đưa lên Docker Hub

13.4. Vận hành trên cloud Azure

14. THIẾT KẾ TRANG ĐĂNG NHẬP, ĐĂNG KÝ VÀ QUÊN MẬT KHẨU

14.1. Chức năng đăng ký

14.2. Chức năng đăng nhập

14.3. Chức năng tạo mật khẩu mới khi quên mật khẩu qua email

15. THIẾT KẾ TRANG NGƯỜI DÙNG

15.1. Chức năng chẩn đoán phân loại bệnh viêm phổi qua ảnh x-quang

15.2. Chức năng đóng góp ý kiến phản hồi về chẩn đoán phân loại bệnh viêm phổi qua ảnh x-quang

15.3. Chức năng chẩn đoán khoanh vùng 14 loại bệnh phổi qua ảnh x-quang

15.4. Chức năng đóng góp phản hồi bằng ứng dụng Draw Box app chẩn đoán khoanh vùng 14 loại bệnh phổi qua ảnh x-quang

15.5. Chức năng chẩn đoán phân loại bệnh ung thư phổi qua ảnh CT-Scan

15.6. Chức năng đóng góp ý kiến phản hồi về các chẩn đoán phân loại bệnh ung thư phổi qua ảnh CT-Scan

15.7. Thư viện kết quả chẩn đoán 14 loại bệnh phổi của người dùng sử dụng ứng dụng

15.8. Thư viện đóng góp ý kiến phản hồi của người dùng sử dụng ứng dụng

16. THIẾT KẾ TRANG QUẢN TRỊ VIÊN

16.1. Thư viện các chẩn đoán 14 loại bệnh phổi của tất cả người dùng

16.2. Thư viện đóng góp ý kiến phản hồi chẩn đoán phân loại bệnh phổi của tất cả người dùng

16.3. Thư viện đóng góp ý kiến phản hồi chẩn đoán khoanh vùng bệnh phổi Draw Box app của tất cả người dùng

16.4. Chức năng quản lý tất cả người dùng

17. THIẾT KẾ DỮ LIỆU

17.1. CSDL tài khoản người dùng

17.2. CSDL phản hồi của người dùng

18. KẾT QUẢ THI CÔNG

19. HOẠT ĐỘNG HỆ THỐNG

19.1. Danh sách APIs

19.2. Kiểm tra chức năng

20. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

20.1. KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ NHỮNG HẠN CHẾ

20.2. HƯỚNG PHÁT TRIỂN TRONG TƯƠNG LAI

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Website Chẩn Đoán Bệnh Phổi Bằng AI Hiện Nay

Trong kỷ nguyên công nghệ số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách chúng ta tiếp cận y học. Chẩn đoán bệnh phổi là một lĩnh vực hưởng lợi lớn từ những tiến bộ này. Các website chẩn đoán bệnh phổi bằng AI cung cấp giải pháp nhanh chóng, tiện lợi và tiềm năng chính xác hơn trong việc phát hiện các bệnh lý về phổi. Những website này sử dụng thuật toán học máy để phân tích hình ảnh y tế như x-quang phổiCT-scan để xác định các dấu hiệu bất thường. Sự phát triển của AI trong y học không chỉ giúp các bác sĩ chẩn đoán bệnh nhanh hơn mà còn mở ra cơ hội tiếp cận dịch vụ y tế cho những khu vực khó khăn. Theo một nghiên cứu gần đây, phân tích x-quang phổi bằng AI có thể đạt độ chính xác tương đương với các bác sĩ chuyên khoa hô hấp trong việc phát hiện một số bệnh phổi thường gặp. Việc ứng dụng AI trong y học đang ngày càng phổ biến, với nhiều bệnh viện và phòng khám bắt đầu sử dụng các công cụ này để cải thiện chất lượng dịch vụ và hiệu quả chẩn đoán. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng độ chính xác của AI trong chẩn đoán bệnh vẫn là một vấn đề cần được nghiên cứu và cải thiện liên tục. Các website chẩn đoán bệnh phổi bằng AI là một công cụ hỗ trợ đắc lực cho bác sĩ, không thay thế hoàn toàn vai trò của họ. Cần có sự kết hợp giữa AI và kinh nghiệm lâm sàng để đưa ra chẩn đoán chính xác nhất.

1.1. Tiềm năng và ứng dụng của AI trong chẩn đoán bệnh lý phổi

AI có tiềm năng to lớn trong việc chẩn đoán bệnh lý phổi, từ việc phát hiện sớm ung thư phổi đến phân loại các bệnh phổi khác nhau như viêm phổibệnh phổi tắc nghẽn mạn tính (COPD). Phân tích hình ảnh y học là một trong những ứng dụng chính của AI, cho phép các thuật toán xác định các dấu hiệu bất thường mà có thể khó phát hiện bằng mắt thường. Ví dụ, AI có thể giúp phát hiện các nốt nhỏ trong phổi có thể là dấu hiệu sớm của ung thư. Ngoài ra, AI còn có thể được sử dụng để theo dõi sự tiến triển của bệnh và đánh giá hiệu quả điều trị. Các phần mềm chẩn đoán bệnh dựa trên AI đang được phát triển và triển khai rộng rãi trong các cơ sở y tế.

1.2. Các bệnh phổi thường gặp và tầm quan trọng của chẩn đoán sớm

Các bệnh phổi thường gặp bao gồm viêm phổi, COPD, lao phổi, ung thư phổi và hen suyễn. Chẩn đoán sớm là yếu tố then chốt để điều trị hiệu quả và cải thiện tiên lượng cho bệnh nhân. Ví dụ, việc phát hiện ung thư phổi ở giai đoạn sớm có thể tăng cơ hội sống sót đáng kể. Các website chẩn đoán bệnh phổi bằng AI có thể giúp tăng cường tầm soát bệnh phổi và phát hiện bệnh ở giai đoạn sớm hơn. Điều này đặc biệt quan trọng đối với những người có nguy cơ cao mắc bệnh phổi, chẳng hạn như người hút thuốc lá hoặc có tiền sử gia đình mắc bệnh phổi.

II. Vấn Đề Hạn Chế Trong Chẩn Đoán Bệnh Phổi Truyền Thống

Mặc dù có những tiến bộ trong y học, chẩn đoán bệnh phổi truyền thống vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Việc đọc phim X-quang phổiCT-scan đòi hỏi chuyên môn cao và kinh nghiệm của bác sĩ chuyên khoa hô hấp. Sự khác biệt trong kinh nghiệm và trình độ chuyên môn có thể dẫn đến sự khác biệt trong chẩn đoán. Ngoài ra, việc tiếp cận các chuyên gia y tế có thể hạn chế ở các khu vực nông thôn hoặc vùng sâu vùng xa. Thời gian chờ đợi để được chẩn đoán cũng có thể là một vấn đề, đặc biệt đối với những bệnh nhân có triệu chứng nghiêm trọng. Công nghệ chẩn đoán bệnh truyền thống cũng có thể tốn kém, gây khó khăn cho những bệnh nhân có thu nhập thấp. Việc thiếu hụt các bác sĩ chuyên khoa hô hấp và các thiết bị chẩn đoán hiện đại cũng là một vấn đề ở nhiều quốc gia. Những hạn chế này làm nổi bật sự cần thiết của các giải pháp chẩn đoán bệnh phổi hiệu quả và dễ tiếp cận hơn, chẳng hạn như các website chẩn đoán bệnh phổi bằng AI.

2.1. Sự thiếu hụt bác sĩ chuyên khoa và thiết bị chẩn đoán hiện đại

Sự thiếu hụt bác sĩ chuyên khoa hô hấpthiết bị chẩn đoán bệnh hiện đại là một vấn đề nghiêm trọng ở nhiều quốc gia, đặc biệt là ở các khu vực nông thôn và vùng sâu vùng xa. Điều này dẫn đến việc bệnh nhân phải chờ đợi lâu để được chẩn đoán và điều trị, ảnh hưởng đến sức khỏe phổi và tiên lượng của bệnh. Các website chẩn đoán bệnh phổi bằng AI có thể giúp giảm bớt gánh nặng cho các bác sĩ chuyên khoa và cải thiện khả năng tiếp cận dịch vụ y tế cho bệnh nhân.

2.2. Sai sót và sự khác biệt trong chẩn đoán do yếu tố chủ quan

Sai sót trong chẩn đoán có thể xảy ra do nhiều yếu tố, bao gồm sự mệt mỏi của bác sĩ, áp lực thời gian và sự khác biệt trong kinh nghiệm và trình độ chuyên môn. Các website chẩn đoán bệnh phổi bằng AI có thể giúp giảm thiểu những sai sót này bằng cách cung cấp một công cụ khách quan và chính xác để phân tích hình ảnh y tế. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng AI không phải là hoàn hảo và vẫn có thể mắc lỗi. Do đó, cần có sự kết hợp giữa AI và kinh nghiệm lâm sàng để đưa ra chẩn đoán chính xác nhất.

III. Giải Pháp Xây Dựng Website Chẩn Đoán Bệnh Phổi Bằng AI Tối Ưu

Để giải quyết những hạn chế của chẩn đoán truyền thống, việc xây dựng website chẩn đoán bệnh phổi bằng AI là một giải pháp đầy hứa hẹn. Website này sẽ sử dụng các thuật toán học sâu để phân tích hình ảnh X-quang và CT-scan, từ đó phát hiện các dấu hiệu bất thường và đưa ra chẩn đoán sơ bộ. Website cần có giao diện thân thiện, dễ sử dụng và có thể truy cập trên nhiều thiết bị khác nhau. Ngoài ra, website cần đảm bảo tính bảo mật và tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân của bệnh nhân. Kết quả chẩn đoán cần được trình bày rõ ràng, dễ hiểu và đi kèm với các khuyến nghị về các bước tiếp theo cần thực hiện. Ưu điểm của chẩn đoán bằng AI là tốc độ, độ chính xác và khả năng tiếp cận dịch vụ y tế cho những người ở vùng sâu vùng xa. Website có thể được tích hợp với các hệ thống thông tin bệnh viện để tạo ra một quy trình chẩn đoán liền mạch và hiệu quả hơn.

3.1. Thuật toán học sâu và cơ sở dữ liệu hình ảnh y tế chất lượng cao

Thuật toán học sâu là trái tim của website chẩn đoán bệnh phổi bằng AI. Để đảm bảo độ chính xác của chẩn đoán, thuật toán cần được huấn luyện trên một cơ sở dữ liệu hình ảnh y tế chất lượng cao, bao gồm hàng ngàn hình ảnh X-quang và CT-scan đã được gắn nhãn bởi các chuyên gia. Cơ sở dữ liệu cần bao gồm các hình ảnh của nhiều loại bệnh phổi khác nhau, cũng như các hình ảnh bình thường để thuật toán có thể phân biệt giữa bệnh và không bệnh. Việc thu thập và quản lý cơ sở dữ liệu hình ảnh y tế là một thách thức lớn, đòi hỏi sự hợp tác giữa các bệnh viện, phòng khám và các nhà nghiên cứu.

3.2. Giao diện thân thiện và khả năng truy cập trên nhiều thiết bị

Giao diện thân thiệnkhả năng truy cập trên nhiều thiết bị là yếu tố quan trọng để đảm bảo rằng website có thể được sử dụng bởi nhiều người, bao gồm cả những người không có kinh nghiệm về công nghệ. Giao diện cần được thiết kế đơn giản, dễ hiểu và trực quan. Website cần có thể truy cập trên các thiết bị khác nhau như máy tính, điện thoại thông minh và máy tính bảng. Ngoài ra, website cần hỗ trợ nhiều ngôn ngữ khác nhau để có thể sử dụng bởi những người ở các quốc gia khác nhau.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Kết Quả Nghiên Cứu Website Chẩn Đoán AI

Các website chẩn đoán bệnh phổi bằng AI đã được ứng dụng rộng rãi trong thực tiễn và cho thấy nhiều kết quả tích cực. Nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng AI có thể đạt độ chính xác tương đương hoặc thậm chí cao hơn so với các bác sĩ chuyên khoa trong việc phát hiện một số bệnh phổi. Ví dụ, một nghiên cứu đăng trên tạp chí The Lancet cho thấy AI có thể phát hiện ung thư phổi ở giai đoạn sớm với độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Các website này đang được sử dụng trong các bệnh viện, phòng khám và các chương trình tầm soát bệnh phổi. Ngoài ra, chúng còn có thể được sử dụng để đào tạo các bác sĩ trẻ và cải thiện chất lượng dịch vụ y tế ở các khu vực khó khăn. Chi phí chẩn đoán bệnh phổi bằng AI thường thấp hơn so với các phương pháp truyền thống, giúp giảm gánh nặng tài chính cho bệnh nhân.

4.1. So sánh độ chính xác của AI với bác sĩ chuyên khoa hô hấp

Nhiều nghiên cứu đã so sánh độ chính xác của AI với bác sĩ chuyên khoa hô hấp trong việc chẩn đoán bệnh phổi. Độ chính xác của AI trong chẩn đoán bệnh thay đổi tùy thuộc vào loại bệnh phổi và chất lượng của dữ liệu huấn luyện. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu cho thấy AI có thể đạt độ chính xác tương đương hoặc thậm chí cao hơn so với các bác sĩ chuyên khoa trong việc phát hiện một số bệnh phổi, chẳng hạn như ung thư phổi và viêm phổi. Cần lưu ý rằng AI không thể thay thế hoàn toàn vai trò của bác sĩ chuyên khoa, nhưng nó có thể là một công cụ hỗ trợ đắc lực.

4.2. Đánh giá hiệu quả về chi phí và thời gian chẩn đoán bệnh

Chi phí chẩn đoán bệnh phổi bằng AI thường thấp hơn so với các phương pháp truyền thống, do giảm bớt sự phụ thuộc vào các chuyên gia và thiết bị đắt tiền. Thời gian chẩn đoán cũng có thể được rút ngắn đáng kể, giúp bệnh nhân được điều trị sớm hơn. Tuy nhiên, cần cân nhắc chi phí xây dựng và bảo trì website, cũng như chi phí thu thập và quản lý dữ liệu huấn luyện.

4.3. Các ứng dụng website trong chẩn đoán phân loại bệnh phổi

Ứng dụng website trong chẩn đoán, phân loại bệnh phổi đã cho thấy tính hiệu quả trong việc hỗ trợ bác sĩ đưa ra các quyết định điều trị kịp thời. Tính năng chính bao gồm: Chẩn đoán phân loại bệnh viêm phổi qua ảnh X-quang. Chẩn đoán và phát hiện khoanh vùng 14 loại bệnh phổi thông qua ảnh X-quang .Cho phép chẩn đoán bệnh ung thư phổi thông qua ảnh CT-SCAN. Cho phép để lại ý kiến đóng góp và thư viện xem lại các chẩn đoán, các ý kiến đóng góp đã để lại.

V. Kết Luận Tương Lai Của Chẩn Đoán Bệnh Phổi Bằng AI

Các website chẩn đoán bệnh phổi bằng AI mang lại nhiều tiềm năng to lớn trong việc cải thiện sức khỏe phổi cộng đồng. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua để phát huy tối đa hiệu quả của công nghệ này. Trong tương lai, chúng ta có thể kỳ vọng vào sự phát triển của các thuật toán AI chính xác hơn, cơ sở dữ liệu hình ảnh y tế lớn hơn và các ứng dụng website thân thiện hơn. Công nghệ chẩn đoán này sẽ được tích hợp sâu rộng vào hệ thống y tế, giúp các bác sĩ chẩn đoán bệnh nhanh chóng, chính xác và hiệu quả hơn. Tương lai của chủ đề là bệnh nhân sẽ được hưởng lợi từ việc tiếp cận dịch vụ y tế tốt hơn và cải thiện tiên lượng bệnh.

5.1. Thách thức và cơ hội phát triển của AI trong chẩn đoán hình ảnh y học

Thách thức trong việc phát triển AI là việc bảo mật dữ liệu cá nhân của người bệnh. Cơ hội phát triển AI cho phép thuật toán học sâu có độ chính xác cao. Đảm bảo cơ sở dữ liệu hình ảnh y tế lớn để AI phân biệt các bệnh khác nhau.

5.2. Ứng dụng chẩn đoán từ xa và khả năng tiếp cận dịch vụ y tế

Chẩn đoán từ xa cho phép bệnh nhân không cần trực tiếp đến cơ sở y tế để được chẩn đoán. Khả năng tiếp cận dịch vụ y tế dễ dàng cho mọi người, đặc biệt là người ở vùng sâu vùng xa, bệnh viện không có cơ sở vật chất hiện đại.

20/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1. GIỚI THIỆU Trong thời đại khoa học công nghệ tiên tiến ngày nay, chúng ta thấy được sự phát triển vô cùng mạnh mẽ của các công nghệ áp dụng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong đời sống hàng ngày trở nên ngày càng phổ biến, như các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trên ô tô tự hành của hãng Tesla, ứng dụng website tạo ảnh nghệ thuật Midjourney, hay cơn sốt website chatbot ChatGPT của OpenAI…, kéo theo đó là các công ty, start up về giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo tham gia vào mảng công nghệ đầy tiềm năng này ngày càng nhiều và phát triển. Trong đó, nhóm đã có cơ hội được tham gia thực tập tại môi trường doanh nghiệp về mảng trí tuệ nhân tạo này và thấy được việc sau khi đã huấn luyện được một mô hình học máy trí tuệ nhân tạo quá trình triển khai một ứng dụng trí tuệ nhân tạo từ mô hình học máy đó ra thực tế một cách tối ưu về mặt chi phí, khả năng bảo trì, tốc độ triển khai và một giao diện ổn định thân thiện với khách hàng là không hề đơn giản và còn nhiều điểm cần nghiên cứu tối ưu phát triển quy trình này để đảm bảo có được một giao diện với hiệu suất cao và nâng cao độ ổn định của ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Nắm bắt được những điều trên và đồng thời nhóm cũng rất quan tâm đến nhu cầu ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo học máy trong chẩn đoán y tế các bệnh phổi là một căn bệnh vô cùng nguy hiểm và phổ biến trong cuộc sống.

Do đó, nhóm đã có nhiều động lực để theo đuổi và nhận đề tài: “THIẾT KẾ VÀ TRIỂN KHAI WEBSITE CHẨN ĐOÁN BỆNH PHỔI LÊN NỀN TẢNG ĐÁM MÂY”. Với sự hướng dẫn của giảng viên Nguyễn Mạnh Hùng. MỤC TIÊU ĐỀ TÀI Đề tài “THIẾT KẾ VÀ TRIỂN KHAI WEBSITE CHẨN ĐOÁN BỆNH PHỔI LÊN NỀN TẢNG ĐÁM MÂY” được thực hiện nhằm thiết kế hệ thống trang web theo quy trình tối ưu gồm các chức năng: 1 • Đăng nhập và đăng ký cho người dùng mới, giao diện trực quan. • Cho phép chẩn đoán bệnh viêm phổi thông qua ảnh x-quang.

• Cho phép phát hiện chẩn đoán khoanh vùng 14 loại bệnh phổi thông qua ảnh x-quang và lưu lại ảnh đã được chẩn đoán khoanh vùng. • Cho phép chẩn đoán bệnh ung thư phổi thông qua ảnh CT-SCAN. • Hiển thị thư viện các ảnh đã được chẩn đoán khoanh vùng 14 loại bệnh phổi, cho phép tải các ảnh đã được chẩn đoán về thiết bị và có chức năng cho phép xóa ảnh. • Nhập lưu lại các feedback ý kiến dự đoán của bác sĩ về các chẩn đoán của các ứng dụng chẩn đoán trên website.

• Giao diện feedback Draw Box app cho phép bác sĩ để lại feedback bằng chức năng vẽ khung lấy tọa độ của bounding box và đánh nhãn 14 loại bệnh phổi theo ý kiến dự đoán của bác sĩ, lưu lại các mẫu ảnh và thông tin của feedback. • Hiển thị thư viện feedback detection gồm các ảnh và thông tin mà bác sĩ đã vẽ khung khoanh vùng bệnh tại feedback Draw Box app, cho phép tải ảnh kèm file text chứa các thông tin về tọa độ bounding box, nhãn các loại bệnh, kích thước ảnh gốc và có chức năng cho phép xóa ảnh. • Hiển thị thư viện feedback classification gồm các ảnh và thông tin mà bác sĩ đã cho ý kiến đánh giá về các dự đoán của các ứng dụng chẩn đoán trên website và có chức năng cho phép xóa ảnh. • Đăng nhập trang quản trị dành cho tài khoản quản trị.

• Trang quản trị cho phép xem và tải xuống tất cả ảnh mà bác sĩ đã sử dụng website để chẩn đoán. Hiển thị và cho phép tải ảnh, tải thông tin tất cả feedback classification và feedback detection tại Draw Box app mà bác sĩ đã để lại góp ý và có chức năng cho phép xóa ảnh. • Trang quản trị hiển thị danh sách thông tin về người dùng (họ và tên, email, bệnh viện công tác, thời điểm đăng ký,.) và cho phép xóa người dùng. • Triển khai mã nguồn chạy trên cloud hosting.

2 • Backend: Viết API cho các mô hình học máy đã được huấn luyện, các mô hình học máy sử dụng môi trường gần giống nhau được tối ưu viết chung trong một tệp API và được đóng gói chung trong một docker và đưa lên Docker Hub. • Triển khai backend API đã được đóng gói docker trên Docker Hub lên Cloud. GIỚI HẠN ĐỀ TÀI Đề tài được triển khai trên các gói cloud server miễn phí dành cho sinh viên học tập với hiệu năng và khả năng chịu tải truy cập của máy chủ đám mây ở mức khá. Trong phạm vi đồ án này, người thực hiện chỉ thiết kế trang web nền tảng và triển khai website ứng dụng trí tuệ nhân tạo học máy lên đám mây theo quy trình tối ưu với các mô hình học máy được tác giả chia sẻ được huấn luyện sẵn với độ chuẩn xác chưa hoàn hảo dùng để demo chức năng.

Vì vậy, các chức năng chẩn đoán sẽ còn nhiều hạn chế về độ chính xác. Đề tài thiết kế ứng dụng nhằm hỗ trợ cho các bác sĩ tham khảo là chính không dành cho người dùng phổ thông và ứng dụng chỉ dùng để tham khảo không thể thay thế hoàn toàn khả năng chẩn đoán của bác sĩ. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Các phương pháp được sử dụng để giải quyết đề tài: Phương pháp phân tích tổng kết kinh nghiệm, phương pháp thực nghiệm khoa học, phương pháp phân loại và hệ thống hóa lý thuyết, phương pháp phân tích và tổng hợp lý thuyết. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU Đối tượng nghiên cứu: ngôn ngữ lập trình Python và Framework Flask, tiêu chuẩn RESTful API, phần mềm docker, đám mây Azure, ngôn ngữ lập trình PHP, dự án Laravel, thư viện Bootstrap,.

Phạm vi nghiên cứu: Các API được đóng gói docker và chạy trên đám mây xử lý dữ liệu từ người dùng gửi về và trả các kết quả chẩn đoán bệnh phổi về giao diện người dùng. Trang đăng nhập người dùng cho phép sử dụng chức năng chẩn đoán, để lại feedback về các chẩn đoán. Thư viện ảnh cho phép xem, xóa, tải về các mẫu ảnh 3 đã được chẩn đoán. Thư viện feedback cho phép xem, xóa, tải về các ảnh và thông tin đã được người dùng để lại góp ý.

Trang đăng nhập quản trị cho phép xem, xóa tất thông tin của người dùng, cho phép xem, xóa, tải về tất cả thư viện mẫu ảnh và feedback của người dùng đã gửi. BỐ CỤC QUYỂN BÁO CÁO Quyển báo cáo gồm 5 chương. Giới thiệu: Nêu tổng quan về đối tượng nghiên cứu, phương pháp, mục đích thực hiện trong đề tài. Cơ sở lý thuyết: Khái quát, sơ lược về ngôn ngữ lập trình, thư viện hỗ trợ, dự án nguồn mở, mô hình xử lý dữ liệu và mô hình trí tuệ nhân tạo.

Thiết kế hệ thống: Xây dựng hệ thống website với các giao diện đăng nhập dành cho người dùng, các chức năng hỗ trợ trợ bác sĩ chuẩn đoán bệnh phổi, để lại các ý kiến đóng góp, thư viện các chuẩn đoán và phản hồi và trang quản trị viên với các chức năng quản trị người dùng. Kết quả: Hệ thống được thực thi trên máy chủ đám mây và vận hành đúng yêu cầu của đề tài. Kết luận và hướng phát triển: Nêu rõ ưu và nhược điểm của đề tài đang thực hiện và đưa ra các định hướng trong tương lai để nâng cấp hệ thống website hiện đại, tối ưu. TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH MVC Tiến sĩ Trygve Reenskaug đã thêm MVC vào ngôn ngữ lập trình Smalltalk-76 khi ông gia nhập Trung tâm Nghiên cứu Xerox Palo Alto (PARC) vào giữa những năm 1970.

Sau đó, các phiên bản Smalltalk bổ sung đã áp dụng cách triển khai này vì nó rất hiệu quả. Xét về hiệu suất vào năm 1988, các bài viết của JOT đã cung cấp bức tranh rõ ràng nhất về MVC [1]. Mẫu thiết kế MVC là một mẫu kiến trúc phần mềm được sử dụng để phát triển giao diện người dùng máy tính. Mô hình bao gồm ba phần được kết nối với nhau, mỗi phần được giao một nhiệm vụ riêng biệt và độc lập.

Có ba phần: Thành phần được gọi là mô hình (dữ liệu), phục vụ như một liên kết giữa bộ điều khiển và dạng xem, chứa tất cả dữ liệu của ứng dụng. Thông tin mà chương trình sử dụng là một mô hình. View (giao diện) là một thành phần của giao diện người dùng; nó có thể là một cơ sở dữ liệu, một tệp XML thông thường hoặc một đối tượng đơn giản. Phương pháp hiển thị các mục trong một ứng dụng được gọi là dạng xem.

Controller là thành phần chịu trách nhiệm đáp ứng các yêu cầu của người dùng được thực hiện thông qua View, chẳng hạn như hiển thị cửa sổ, nút hoặc văn bản trong cửa sổ khác hoặc bất kỳ thứ gì khác mà người dùng có thể nhìn thấy. Model và View đều được bao gồm trong Controller. Nhận thông tin phản hồi và cập nhật cho phù hợp.1: Mô hình MVC Khi một yêu cầu của từ máy khách gửi đến máy chủ thì được Controller chặn lại để xem xét URL request hay sự kiện. Sau đó, Controller xử lý input của người dùng rồi giao tiếp với Model.

Model chuẩn bị data và gửi lại cho Controller. Cuối cùng, khi xử lý xong yêu cầu thì Controller gửi dữ liệu trở lại View và hiển thị cho người dùng trên trình duyệt.2: Luồng xử lý Model – View – Controller 2. TỔNG QUAN VỀ NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH VÀ THIẾT KẾ Ngôn ngữ lập trình là tập hợp các ký hiệu được chuẩn hóa theo quy tắc nhất định để viết các chương trình và được sử dụng trong lập trình máy tính để thực hiện các thuật toán. Sao cho cả con người và các thiết bị điện tử đều “hiểu” được chương trình làm việc mà lập trình viên mô tả trong phần mềm.

Ngôn ngữ lập trình PHP Ngôn ngữ PHP là một đoạn mã lệnh hay ngôn ngữ trình kịch bản được dùng để phát triển ứng dụng viết cho máy chủ. Ngôn ngữ này được chạy ở server, sinh ra 6 mã HTML trên máy khách. Nhờ vào đó, PHP tạo ra được các ứng dụng website, website có thể chạy trên máy chủ. PHP là một sự thay thế hiệu quả về chi phí, được yêu thích cho các đối thủ như ASP của Microsoft.

Mã văn bản, HTML, CSS, JavaScript và PHP đều có thể được tìm thấy trong các tệp PHP.php" được sử dụng cho các tệp PHP. PHP có thể thêm, xóa, thay đổi dữ liệu trong cơ sở dữ liệu được sử dụng để kiểm soát quyền truy cập của người dùng và có thể mã hóa dữ liệu.

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