TAILIEUCHUNG - Phát hiện tổn thương phổi bằng kỹ thuật học sâu trong môi trường xử lý song song Spark

Bài viết đề xuất phương pháp phát hiện một số tổn thương phổi thường gặp bằng kỹ thuật học sâu trong môi trường xử lý song song Spark được phát triển dựa trên hai kiến trúc mạng VGG-16 & ResNet-50, giúp chẩn đoán chính xác và tự động các tổn thương phổi thông qua các hình ảnh chụp X-quang. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIV về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR TP. HCM ngày 23-24 12 2021 DOI PHÁT HIỆN TỔN THƯƠNG PHỔI BẰNG KỸ THUẬT HỌC SÂU TRONG MÔI TRƯỜNG XỬ LÝ SONG SONG SPARK Phan Anh Cang1 Phan Thượng Cang2 Trần Hồ Đạt1 1 Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vĩnh Long 2 Khoa Công nghệ thông tin và truyền thông Trường Đại học Cần Thơ cangpa@ ptcang@ datth@ TÓM TẮT Hiện nay số người bị các bệnh liên quan đến phổi chiếm tỷ lệ cao và xảy ra ở hầu khắp mọi độ tuổi giới tính nhất là trẻ nhỏ người già có sức đề kháng yếu. Để chẩn đoán chính xác các bệnh lý liên quan tới bệnh phổi các bác sĩ thường sử dụng các phương pháp kiểm tra thể trạng căn cứ vào các triệu chứng lâm sàng và cận lâm sàng. Trong đó chụp X-quang phổi là một trong những kỹ thuật được sử dụng nhiều trong y khoa giúp bác sĩ có thể đánh giá phát hiện những triệu chứng tổn thương của phổi đặc biệt là các tổn thương do virus Corona gây ra. Tuy nhiên nếu chỉ dựa trên kinh nghiệm của các bác sĩ kiểm tra hình ảnh X-quang rất khó để chẩn đoán chính xác nhanh chóng các vùng tổn thương phổi với số lượng bệnh nhân đông. Do đó trong bài báo này chúng tôi đề xuất phương pháp phát hiện một số tổn thương phổi thường gặp bằng kỹ thuật học sâu trong môi trường xử lý song song Spark được phát triển dựa trên hai kiến trúc mạng VGG-16 amp ResNet-50 giúp chẩn đoán chính xác và tự động các tổn thương phổi thông qua các hình ảnh chụp X-quang. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất đạt được độ tin cậy 96 với thời gian huấn luyện mô hình được rút ngắn giảm 57 so với trường hợp không xử lý song song và phân tán. Phương pháp đề xuất có thể hỗ trợ các bác sỹ lâm sàng đưa ra chẩn đoán sơ bộ các tổn thương phổi một cách nhanh chóng để có hướng điều trị kịp thời. Từ khóa mạng nơron tích chập tổn thương phổi VGG-16 Resnet-50. I. GIỚI THIỆU A. Giới thiệu bài toán Phổi là cơ quan hô hấp quan trọng trong cơ

• Cơ sở dữ liệu
• Mạng nơron tích chập
• Kỹ thuật học sâu
• Môi trường xử lý song song Spark
• Kiến trúc mạng VGG 16
• Tổn thương phổ
• Phân lớp ảnh trái cây
• Mạng Nơron tích chập sâu
• Hệ thống mạng nơron tích chập sâu
• Thiết kế hệ thống mạng nơron tích chập sâu
• Phân lớp dữ liệu
• Mạng nơron học sâu
• Nhận dạng ký tự viết tay
• Ký tự viết tay
• Cơ sở dữ liệu ký tự mẫu viết tay
• Luận văn Thạc sĩ Kỹ Thuật
• Khoa học máy tính
• Bài toán nhận dạng biển số xe
• Thị giác máy tính
• Mạng nơron nhân tạo
• Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Kỹ Thuật
• Nhận diện khuôn mặt
• Mạng nơ ron tích chập
• Mạng nơ ron tích chập xếp chồng
• Mô hình FaceNet
• Thuật toán đặc trưng khuôn mặt
• Phân loại mã độc
• Phân tích tĩnh
• Tệp tin ASM
• Tệp tin dưới dạng chuỗi điểm ảnh
• Hàm kích hoạt
• Huấn luyện CNN
• Phương pháp học sâu
• Hàm Leaky ReLU
• Nhận dạng khuôn mặt
• Tiềm năng ứng dụng
• Công nghệ DeepFace
• Phương pháp sinh trắc học
• Tìm kiếm ảnh
• Phương pháp sinh mã nhị phân
• Mã nhị phân
• Bài toán tìm kiếm ảnh
• Phát hiện người đeo khẩu trang
• Đeo khẩu trang nơi công cộng
• Thư viện mã nguồn mở như OpenCV
• Xuất huyết não
• Chẩn đoán xuất huyết não
• Chỉ số Hounsfield
• Phân loại xuất huyết não
• Truy vấn ảnh dựa trên ngữ nghĩa
• Phân lớp ảnh
• Phương pháp tìm kiếm
• Câu lệnh SPARQL
• Mạng nơron tích chập đa nhiệm
• Nhận dạng biểu cảm khuôn mặt
• Hệ thống quản lý học tập trực tuyến
• Mô hình CNN đa nhiệm
• Đếm số người
• Mạng học sâu
• Mạng tích chập
• Convolutional neural network
• Bài toán phát hiện đối tượng
• Mô hình mạng nơron
• Mô hình phân tách giọng hát
• Hỗn hợp âm nhạc
• Phép biến đổi Fourier
• Tín hiệu giọng hát
• Mô hình mạng Faster R CNN
• Nhận dạng hình ảnh thực phẩm
• Kiến trúc mạng AlexNet
• Kiến trúc mạng VGGNet
• Thuật toán nhận diện khuôn mặt
• Kỹ thuật học sâu với mạng CGAN
• Kỹ thuật học sâu với mạng SRGAN
• Kỹ thuật SVM
• Máy học vector hỗ trợ
• Mạng nơron tích chập học sâu
• Phân loại ảnh sâu bệnh
• Mô hình mạng EfficientNet
• Xác minh chữ ký
• Bài toán xác minh chữ kí
• Mô hình học sâu
• Mạng song song
• Phân loại nhị phân
• Xử lý hình ảnh
• Nhận dạng ký tự
• Phân loại hình ảnh
• Nhận dạng các biển số xe
• Nhận dạng gai động kinh
• Các dạng sóng nhọn
• Tín hiệu điện não đồ
• Bệnh nhân động kinh
• Thiết kế chatbot
• Thuật toán khoảng cách levenshtein
• Thuật toán khoảng cách levenshtein trên raspberry
• Thuật toán tìm kiếm
• Sử dụng học sâu
• Bài toán xác định tâm làn đường
• Thiết bị tự hành
• Hệ thống hỗ trợ lái
• Trí tuệ nhân tạo
• Mạng nơron tích chập CNN