Hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh viêm phổi của trẻ em từ 1 tuổi đến 5 tuổi, thông qua ảnh X-quang ngực. Nguồn ảnh X-quang ngực được chọn dựa vào tập dữ liệu X-quang trên Kaggle (Kermany, 2018). Dữ liệu được tổ chức thành 2 thư mục và chứa các thư mục con cho từng loại hình ảnh. Tổng cộng là 5856 hình ảnh X-Ray, trong đó có 2 loại (viêm phổi và bình thường). Ngoài ra, nghiên cứu còn ghi nhận kết quả chẩn đoán của 20 ảnh X-quang ngẫu nhiên tại Bệnh viện Nhi Đồng Cần Thơ. Việc học sâu trong chẩn đoán bệnh dựa trên hình ảnh để thu được nhiều kết quả tốt. Tuy nhiên, để tăng độ chính xác trong việc phân loại chúng tôi đã dùng đối sánh đặc trưng và đối sánh mô hình. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất đối sánh đặc trưng bao gồm: Color, Gist, Hog, Deep, Sift. Cuối cùng chúng tôi đối sánh 3 mô hình: CNN, SVM, KNN. Kết quả thực nghiệm mô hình SVM kết hợp với đặc trưng Deep là 96.72% vượt trội so với 2 môn hình còn lại là CNN 95,1%, KNN 95,2%. Từ kết quả này chúng tôi ứng dụng phân loại hình ảnh X-quang ngực để hỗ trợ việc chẩn đoán bệnh viêm phổi.
The objective of this study was to assist doctors in diagnosing pneumonia in children aged 1 to 5 years, through chest X-ray images. The chest X-ray image source was selected from Guangzhou Women's and Children's Medical Center. The data is organized into 2 folders (train, test) and contains subfolders for each image type. There is a total of 5856 X-Ray images, of which there are 2 types (pneumonia and normal). In addition, the researcher also recorded the diagnostic results of 20 random X-ray images at Can Tho Children's Hospital. Deep learning in image-based disease diagnosis was studied to obtain many good results. However, to increase the accuracy of the classification, we used feature matching and model matching. In this study, we propose feature matching which includes: Color, Gist, Hog, Deep, and Sift. Finally, we compared 3 models: CNN, SVM, KNN. The experimental results of the SVM model combined with Deep features are 96.72% superior to the other two models, CNN 95.1%, KNN 95.2%. From this result, we can apply chest X-ray image classification to support the diagnosis of pneumonia.
- Đăng nhập để gửi ý kiến