Trong bối cảnh dịch bệnh toàn cầu của virus SARS-CoV-2, việc phát hiện sớm nốt mờ, đám mờ trên ảnh chụp X-quang là bước đầu tiên quan trọng trong quá trình chẩn đoán và điều trị bệnh nhân mắc Covid-19. Đồ án này tập trung vào việc xây dựng một hệ thống tự động hóa để hỗ trợ bác sĩ trong quá trình phân tích và xác định các dấu hiệu của bệnh qua hình ảnh lâm sàng. Sử dụng phương pháp nghiên cứu lý thuyết kết hợp thực nghiệm, đề tài sẽ áp dụng kỹ thuật xử lý tín hiệu và học máy để phát triển mô hình nhận dạng hiệu quả. Kết quả mong đợi là việc nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán sớm, từ đó góp phần vào quá trình kiểm soát dịch bệnh.