Bài viết "Một thử nghiệm học chuyển giao trong bài toán phân lớp ảnh siêu âm vú" trình bày một thử nghiệm học chuyển giao cho bài toán phân lớp ảnh y khoa là ảnh siêu âm vú. Kết quả thử nghiệm cho thấy, với học chuyển giao từ ResNet50 cho kết quả tốt nhất đạt được là 88%, đồng thời ở mô hình chuyển giao này, hàm tối ưu RMSprop là phù hợp nhất với bài toán. Mời các bạn cùng tham khảo! | MỘT THỬ NGHIỆM HỌC CHUYỂN GIAO TRONG BÀI TOÁN PHÂN LỚP ẢNH SIÊU ÂM VÚ 1st Nguyễn Thị Hương Lý Khoa Công nghệ Thông tin Trường Đại học Nha Trang TP Nha Trang Việt Nam lynth@ Abstract Bài báo cáo này tôi trình bày một thử nghiệm học B. Học chuyển giao transfer learning chuyển giao cho bài toán phân lớp ảnh y khoa là ảnh siêu âm vú. Sự phụ thuộc vào dữ liệu là một trong những vấn đề Kết quả thử nghiệm cho thấy với học chuyển giao từ ResNet50 nghiêm trọng nhất trong học sâu. Học sâu phụ thuộc rất nhiều cho kết quả tốt nhất đạt được là 88 đồng thời ở mô hình chuyển giao này hàm tối ưu RMSprop là phù hợp nhất với bài vào dữ liệu huấn luyện khổng lồ so với các phương pháp học toán. máy truyền thống vì nó cần một lượng lớn dữ liệu để hiểu được các mẫu dữ liệu tiềm ẩn. Dữ liệu đào tạo không đủ là Keywords học chuyển giao VGG16 ResNet50 một vấn đề không thể tránh khỏi trong một số lĩnh vực ứng dụng đặc biệt. Việc thu thập dữ liệu phức tạp và tốn kém khiến I. DẪN NHẬP việc xây dựng một bộ dữ liệu chất lượng và quy mô lớn là vô Ung thư vú là một trong những nguyên nhân phổ biến nhất cùng khó khăn. gây ra tử vong cho phụ nữ trên toàn thế giới. Phát hiện sớm Học chuyển giao là một kỹ thuật học máy theo đó một mô giúp giảm số lượng những trường hợp tử vong sớm. hình được đào tạo và phát triển cho một nhiệm vụ và sau đó Đã có nhiều nghiên cứu được thực hiện phân loại hình ảnh được sử dụng lại cho nhiệm vụ liên quan thứ hai theo đó y khoa trong đó có hình ảnh siêu âm vú. Chính vì vậy tôi chọn những gì đã học được trong một cài đặt này được khai thác để nghiên cứu và phân lớp cho tập dữ liệu siêu âm vú Breast cải thiện hiệu quả trong cài đặt khác 6 . Quá trình Transfer ultrasound images dataset - 2019 1 . learning sẽ tận dụng lại các đặc trưng được học từ pre-trained model. II. HỌC CHUYỂN GIAO Kiến trúc mô hình sử dụng transfer learning bao gồm 2 A. Học sâu và mạng neuron tích chập phần Học sâu gần đây đã nhận được sự quan tâm ngày càng Một mạng Based network- BN Hình 2 .
