Nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng các kỹ thuật xử lý ảnh và học sâu để phát hiện khối u trong gan từ ảnh chụp cắt lớp vi tính (CT). Mục tiêu chính là xây dựng một mô hình tự động có khả năng phân đoạn và phân loại tổn thương gan, hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán sớm và chính xác. Luận văn đề xuất quy trình xử lý ảnh bao gồm các bước tiền xử lý như lọc nhiễu, tăng cường độ tương phản và phân đoạn vùng gan. Kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) được cải tiến và huấn luyện trên bộ dữ liệu ảnh y tế chuyên biệt. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đạt độ chính xác cao trong việc phát hiện và khoanh vùng khối u, với các chỉ số đánh giá như Dice coefficient và độ nhạy vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Nghiên cứu khẳng định tiềm năng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế, đặc biệt là hỗ trợ chẩn đoán bệnh lý gan.