Luận văn tập trung nghiên cứu các thuật toán phát hiện contour (đường biên) và ứng dụng chúng trong hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh X-quang phổi bệnh nhân Covid-19. Mục tiêu chính là xây dựng quy trình xử lý ảnh nhằm phát hiện chính xác các vùng nốt mờ và đám mờ đặc trưng trên phim chụp phổi. Nghiên cứu tiến hành khảo sát, đánh giá hiệu quả của một số thuật toán phát hiện biên kinh điển như Canny, Sobel, Prewitt và các phương pháp nâng cao như Active Contour (Snake) hay Level Set. Qua thực nghiệm trên bộ dữ liệu ảnh X-quang thực tế, luận văn đề xuất cải tiến hoặc lựa chọn thuật toán phù hợp nhất để tự động khoanh vùng tổn thương, hỗ trợ bác sĩ trong việc sàng lọc và đánh giá mức độ nghiêm trọng của bệnh. Kết quả cho thấy khả năng phát hiện các vùng mờ với độ chính xác cao, góp phần giảm tải công việc cho nhân viên y tế và nâng cao hiệu quả chẩn đoán trong đại dịch.