312.Tìm hiểu mô hình 3D- CNN (Convolutional Neural Network) trong deep learning, áp dụng vào phân loại hoạch ung Thư phổi dựa trên ảnh CT

Chi tiết

Theo như các nghiên cứ, nam giới có nguy cơ mắc ung thư phổi cao hơn nhiều so với nữ vì thói quen thường xuyên hút thuốc lá. Những người hút thuốc có nguy cơ bị ung thư phổi cao hơn rất nhiều lần so với người không hút. 90% bệnh nhân ung thư phổi có hút thuốc lá. Điều quan trọng là người hít phải khói thuốc thụ động cũng chịu tác hại không kém, thậm chí đứng xa 10m cũng vẫn bị chịu ảnh hưởng. Nghiên cứu của WHO cho thấy, khói tỏa ra từ đầu điếu thuốc đang cháy chứa chất độc nhiều gấp 21 lần so với khói thuốc thở ra. Hiện Việt Nam nằm trong nhóm những quốc gia có tỉ lệ hút thuốc lá cao nhất thế giới với 22.5% người trưởng thành sử dụng thuốc lá, tương đương hơn 21 triệu người, ngoài ra tỉ lệ hút thuốc thụ động trong nhà là hơn 53%. Tỉ lệ này ở nơi làm việc là gần 37%, trường học là 16%.

Ung thư phổi được xếp vào nhóm khó chẩn đoán và điều trị khó khăn. Vì vậy nghiên cứu về ung thư phổi nó trở thành 1 vấn đề quan trọng, quen thuộc với nhiều bài báo và tạp chí chuyên ngành. Với đề tài “Tìm hiều mô hình 3D-CNN trong deep learning, áp dụng vào phân loại hạch ung thư phổi dựa trên ảnh CT”, chúng em mong muốn đưa ra cái nhìn tổng quát về ung thư phổi và xây dựng chẩn đoán lâm sàng để tìm ra căn bệnh là ung thư lành tính hay ác tính để mọi người có thể điều trị kịp thời, giảm thiểu tình trạng tử vong ở Việt Nam.

Tóm tắt nội dung văn bản gồm: 4 chương

Chương 1. Tổng quan. Giới thiệu về đề tài ung thư phổi, hướng tiếp cận, khó khăn, thách thức và hướng giải quyết.

Chương 2. Cơ sở lý thuyết. Trình bày các cơ sở lý thuyết của đề tài gồm: Deep Learning, Convolutional Neural Network, 3D- Convolutional Neural Network…

Chương 3. Xây dựng mô hình. Trình bày cách xây dựng mô hình cụ thể cho bài toán.

Chương 4. Ứng dụng thực nghiệm. Trình bày kết quả thực nghiệm và hướng phát triển của đề tài.