Nhận dạng viêm phổi qua phim chụp X-quang sử dụng kỹ thuật deep learning
Từ khóa:
Viêm phổi, X-quang, Deep Learning, CNN, VGG19, ResNet50V2, Nhận dạng hình ảnh.Tóm tắt
Viêm phổi là một căn bệnh phổ biến và nguy hiểm, có thể gây tử vong và tác động lớn đến sức khỏe cộng đồng. X-quang ngực là một phương pháp chẩn đoán không xâm lấn và phổ biến để xác định viêm phổi. Phát hiện và chẩn đoán viêm phổi một cách chính xác là rất quan trọng để đảm bảo điều trị kịp thời và ngăn chặn sự lây lan của căn bệnh. Trong bối cảnh này, giải thuật học sâu, đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN), đã được áp dụng để nhận dạng viêm phổi qua hình ảnh X-quang. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày kết quả của việc sử dụng hai mô hình Deep Learning phổ biến là VGG19 và ResNet50V2 để nhận dạng viêm phổi trên tập dữ liệu X-quang. Tập dữ liệu huấn
luyện với 5216 hình ảnh, trong đó có: 3875 viêm phổi, 1341 phổi bình thường. Kết quả thử nghiệm cho thấy hiệu suất ấn tượng của hai mô hình này trong việc nhận dạng viêm phổi, với VGG19 đạt 94.50% và ResNet50V2 đạt 97.41%. Nghiên cứu này cung cấp một cái nhìn quan trọng về việc phát triển các mô hình hiệu quả và hiệu suất cao vào việc cải thiện quá trình chẩn đoán và điều trị cho bệnh nhân viêm phổi trong lĩnh vực y học.
