Hiện nay, số người mắc các bệnh liên quan đến phổi do hội chứng hậu COVID-19 chiếm tỷ lệ cao và xảy ra ở hầu hết các độ tuổi, giới tính và nguy hiểm nhất là đối với trẻ em, người già có tiền sử bệnh nền. Để chẩn đoán chính xác các bệnh lý liên quan tới phổi, các bác sĩ thường sử dụng các phương pháp kiểm tra thể trạng dựa trên các triệu chứng lâm sàng và cận lâm sàng. Các bác sĩ thường xem xét ảnh X-quang để có thể đánh giá, phát hiện những triệu chứng, tổn thương phổi của bệnh nhân hậu mắc bệnh COVID. 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. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất phương pháp phát hiện và khoanh vùng tổn thương phổi tự động bằng kỹ thuật học sâu giúp chẩn đoán chính xác các vùng tổn thương phổi thông qua các hình ảnh chụp X-quang. Chúng tôi sử dụng các mạng Unet, Densenet, Resnet và VGG-16 để huấn luyện và phân vùng tổn thương phổi. Kết quả thực nghiệm cho thấy, phương pháp đề xuất sử dụng mạng Densenet đạt được độ chính xác 96 %. Phương pháp đề xuất có thể hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán các tổn thương phổi nhanh chóng để có phát đồ điều trị kịp thời.