Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Bài báo - Tạp chí
(2023) Trang: 88-96
Tạp chí: Hội thảo khoa học quốc gia về Công nghệ Thông tin và Ứng dụng trong các lĩnh vực - lần thứ 12 (CITA 2023), tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt Hàn (VKU) - Đại học Đà Nẵng, từ ngày 28-29/07/2023

Tóm tắt. Nghiên cứu này thử nghiệm hướng tiếp cận mô hình học máy CNN và SVM cho hệ thống phân loại bệnh U phổi, Viêm phổi và Tràn khí màng phổi nhằm gia tăng độ chính xác trong chẩn đoán bệnh. Hệ thống phân loại sử dụng thuật toán HOG (Histogram of Oriented Gradients) để trích đặc trưng dữ liệu ảnh. Kết quả thực nghiệm dựa trên bộ dữ liệu ảnh X-Quang của Bệnh viện đa khoa Sóc Trăng cho thấy mô hình CNN có độ chính xác 96.2%, mô hình SVM có độ chính xác 81.40%.

Từ khóa.  Mạng nơron tích chập (Convolutional Neural Network-CNN), Máy véctơ hỗ trợ (Support Vector Machine-SVM), ảnh X-quang, HOG, U phổi, Viêm phổi và Tràn khí màng phổi.

 


Vietnamese | English






 
 
Vui lòng chờ...