Trong ngành kỹ thuật y sinh (Medical engineering), đặc biệt trong việc chẩn đoán hình ảnh y khoa, các hình ảnh y khoa như X-quang, chụp cắt lớp (Computed Tomography), chụp cộng hưởng từ (Magnetic Resonance Imaging), ở các bệnh viện, cơ sở y khoa lớn ngày càng nhiều. Việc hiểu được thông tin từ ảnh y khoa sẽ giúp ích rất lớn trong việc chẩn đoán bệnh lý. Việc phân tích tỉ mỉ phát hiện đúng bệnh lý sẽ giúp đưa ra giải pháp điều trị nhanh chóng cho người bệnh. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Huế ngày 07-08 6 2019 DOI KỸ THUẬT HỌC SÂU ĐỂ GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN CHẨN ĐOÁN BỆNH LAO PHỔI Đoàn Thiện Minh 1 Trần Văn Lăng1 2 Văn Đình Vỹ Phương1 Phan Mạnh Thường3 1 Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Lạc Hồng 2 Viện Cơ học và Tin học ứng dụng Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam 3 Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Công nghệ Đồng Nai dtminh@ langtv@ phuong@ phanmanhthuong@ TÓM TẮT Trong ngành kỹ thuật y sinh Medical engineering đặc biệt trong việc chẩn đoán hình ảnh y khoa các hình ảnh y khoa như X-quang chụp cắt lớp Computed Tomography chụp cộng hưởng từ Magnetic Resonance Imaging ở các bệnh viện cơ sở y khoa lớn ngày càng nhiều. Việc hiểu được thông tin từ ảnh y khoa sẽ giúp ích rất lớn trong việc chẩn đoán bệnh lý. Việc phân tích tỉ mỉ phát hiện đúng bệnh lý sẽ giúp đưa ra giải pháp điều trị nhanh chóng cho người bệnh. Để nâng cao hiệu quả phân tích kỹ thuật học sâu Deep Learning thường được chọn bởi vì nó có khả năng huấn luyện máy tính học một lượng lớn dữ liệu được cung cấp để giải quyết những vấn đề cụ thể. Trong đó mô hình mạng nơ-ron tích chập Convolutional Neraul Network - CNN là một trong những mô hình học nhiều tầng có độ chính xác cao phù hợp để học và phân tích các dữ liệu hình ảnh y khoa. Nghiên cứu sử dụng CNN với mô hình Inception V3 và mô hình Inception Resnet V2 thực hiện chẩn đoán bệnh lao phổi với tập dữ liệu ảnh X- quang của Shenzhen Hospital. Kết quả tốt trong quá trình thực nghiệm đã cho thấy hai mô hình này đều khả thi trong việc chẩn đoán bệnh lao phổi trong thực tiễn. Xác suất chẩn đoán cao thể hiện sự phù hợp của mô hình đối với bài toàn đặt ra cũng như khả năng có độ chính xác cao hơn nữa nếu tiếp tục xem xét các yếu tố tác động trong quá trình huấn luyện. Từ khóa Kỹ thuật học sâu kỹ thuật học sâu trong dự đoán ảnh. I. GIỚI THIỆU Trong thời đại ngày nay .
