Ứng dụng mô hình học sâu YOLO trong phát hiện sỏi thận từ ảnh CT Scan
Ảnh CT ScanPhát hiện sỏi thậnYOLOv11.
Tóm tắt
Đồ án ứng dụng kiến trúc YOLOv11 để hỗ trợ chẩn đoán y tế tự động. Hệ thống tập trung vào việc nhận diện vị trí và kích thước sỏi thận từ dữ liệu hình ảnh CT Scan. Quy trình bao gồm các kỹ thuật tiền xử lý ảnh y tế chuyên biệt, gán nhãn vùng tổn thương và tối ưu hóa mô hình. Kết quả thực nghiệm cho thấy tiềm năng lớn trong việc hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán nhanh, chính xác, đồng thời đề xuất hướng triển khai thực tế sử dụng kỹ thuật TensorRT để giảm độ trễ xử lý.
File PDF
Tài liệu tham khảo
- T. Q. Quý, H. T. Thanh, và Đ. T. Phương, Bài giảng Học máy. Thái Nguyên, Việt Nam: Trường Đại học CNTT&TT, 2022. [2] T. Lin, P. Goyal, R. Girshick, K. He, và P. Dollar, “Focal Loss for Dense Object Detection,” in Proc. IEEE ICCV, 2017. [3] N. T. Tuấn, Deep Learning cơ bản. [Online]. Available: [liên kết đáng ngờ đã bị xóa]
Trích dẫn
Nguyễn Văn Bắc. (2024). Ứng dụng mô hình học sâu YOLO trong phát hiện sỏi thận từ ảnh CT Scan. Trường đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên. https://repository.ictu.edu.vn/wp-content/uploads/2026/05/22197-1.pdf.