Nghiên cứu mô hình học sâu faster R-CNN để phát hiện và phân loại các tổn thương khu trú thường gặp ở gan trên ảnh chụp cắt lớp vi tính

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Tấn Phát Cao, Quốc Thanh Dương, Đăng Khoa Huỳnh, Quốc Trường Mai, Hoàng Thái Nguyễn, Thanh Hùng Nguyễn, Trí Nghĩa Phù, Thị Bích Phương Trần

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 610 Medicine and health

Thông tin xuất bản: Y Dược học Cần Thơ, 2023

Mô tả vật lý: 80-87

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 444058

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Tóm tắt
Chủ đề

Thu thập dữ liệu, xây dựng, huấn luyện mô hình Faster R-CNN để phát hiện, phân loại các tổn thương khu trú thường gặp ở gan
Kiểm thử, đánh giá hiệu quả mô hình theo tiêu chí về thời gian, độ chính xác. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Bộ dữ liệu ảnh chụp cắt lớp vi tính tiêm thuốc cản quang vùng bụng có tổn thương gồm nang gan, u mạch máu, ung thư tế bào gan nguyên phát
Áp dụng mô hình Faster R-CNN để phát hiện, phân loại tổn thương. Kết quả: Bộ dữ liệu thu thập tại Bệnh viện Trường Đại học Y Dược Cần Thơ gồm 51 người bệnh có tổn thương khu trú thường gặp ở gan, với 2828 ảnh, 2836 vùng tổn thương được xác định bởi bác sĩ chẩn đoán hình ảnh. Trong đó, 11 người bệnh thuộc nhóm nang gan (440 vùng), 18 người bệnh thuộc nhóm u mạch máu (648 vùng), 21 người bệnh thuộc nhóm ung thư tế bào gan nguyên phát (1748 vùng) và 01 người bệnh có cả nang và u mạch máu
Mô hình Faster R-CNN cho kết quả độ chính xác mAP là 94%, thời gian huấn luyện 583 phút và thời gian xử lý 0,13 giây. Kết luận: Bộ dữ liệu đã thu thập là nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo
Mô hình Faster R-CNN có thời gian huấn luyện ngắn, thời gian xử lý nhanh, độ chính xác cao, phù hợp và có thể áp dụng để triển khai các ứng dụng thực tế.

Tạo bộ sưu tập với mã QR