Skip to content

Chúc mừng sinh viên đã có bài báo khoa học đăng Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Thái Nguyên

Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Thái Nguyên (ISSN 1859-2171, 2374-9098; e-ISSN 2615-9562) là một tạp chí học thuật đa ngành có bình duyệt của Đại học Thái Nguyên. Tạp chí đã được lập chỉ mục ACI từ năm 2020

Trường Đại học Công nghệ Thông tin xin được chúc mừng sinh viên Võ Thị Một - 16520756 - PMCL 2016.2  với bài báo: “Trích chọn đặc trưng và phân loại ảnh X-quang phổi. TNU Journal ò Science and Technology, T. 226, S. 07 (2021) được chấp nhận đăng tại hội nghị này. Bài báo được thực hiện dưới sự hướng dẫn của ThS Võ Duy Nguyên.

COVID-19 - đại dịch toàn cầu gây ra những ảnh hưởng, thiệt hại về sức khỏe con người, các hệ lụy về kinh tế xã hội cho nhân loại. Tổ chức y tế thế giới WHO cảnh báo mức độ nguy hiểm của COVID-19 đạt mức báo động, là mối đe dọa của hầu hết các quốc gia trên thế giới. Với số lượng bệnh nghi nhiễm bệnh tăng cao như hiện nay, việc xác nhận kết quả bệnh là vô cùng khó khăn về trang thiết bị và thời gian. Trong đó, sàng lọc và chẩn đoán bệnh trên ảnh X-quang là một trong những phương pháp mang tính hỗ trợ chuyên gia, bác sĩ có thể tiết kiệm thời gian trong quá trình phát hiện bệnh. Đã có rất nhiều nghiên cứu liên quan đến đề tài này. Đó cũng là động lực để em thực hiện nghiên cứu phân loại bệnh ảnh X-quang phổi bằng máy học. Trong nghiên cứu này, em thực hiện khảo sát các đặc trưng học sâu trên ảnh X-Quang phổi. Tiến hành rút trích các đặc trưng học sâu VGG19, Densenet 121, EfficentB1 sau đó sử dụng các phương pháp máy học truyền thống bao gồm k-Nearest-Neighbours (k-NN), Support Vector Machines (SVM), Logistic Regression cho bài toán phân loại ảnh X-Quang vào 3 lớp covid-19, pneumonia, normal. Kết quả đánh giá trên bộ dữ liệu gồm 3423 ảnh X-quang phổi được tổng hợp từ 4 bộ dữ liệu COVID-19 Radiography Database, Covid-19 Image Dataset, COVID-19 PatientsLungs X Ray Images 10000, COVID19 High quality images công bố năm 2020. Thông qua nghiên cứu này, em muốn thể hiện sự quan tâm của mình về ứng dụng nghiên cứu khoa học vào việc hỗ trợ quá trình chẩn đoán và phát hiện bệnh.

Mọi thông tin chi tiết xem tại: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage

Hạ Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghẹ Thông tin