Trong thực tiễn y tế, việc xử lý và phân tích hình ảnh X-quang là một bước quan trọng trong chẩn đoán viêm phổi. Đề tài này tập trung vào việc nghiên cứu ứng dụng mạng Generative Adversarial Networks (GANs) để cải thiện chất lượng hình ảnh X-quang, từ đó nâng cao độ chính xác của quá trình phân vùng tổn thương. Mục tiêu của đề tài là xây dựng và triển khai hệ thống dựa trên GANs nhằm cung cấp hỗ trợ kỹ thuật cho bác sĩ trong việc phát hiện và đánh giá các bệnh lý liên quan đến viêm phổi. Phương pháp nghiên cứu bao gồm cả tiếp cận lý thuyết về mạng GANs và thực nghiệm với các bộ dữ liệu X-quang. Kết quả dự kiến mang lại giá trị to lớn trong việc tăng cường khả năng chẩn đoán và điều trị viêm phổi, đồng thời đóng góp cho sự phát triển của công nghệ thông tin trong y học.