Luận văn tập trung nghiên cứu và đề xuất các phương pháp học sâu nhằm nâng cao hiệu quả xử lý ảnh tế bào trong lĩnh vực y sinh. Cụ thể, nghiên cứu khảo sát các kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) tiên tiến như U-Net, ResNet và các biến thể của chúng cho các bài toán phân đoạn, phân loại và phát hiện bất thường trên ảnh tế bào. Luận văn tiến hành thu thập và tiền xử lý dữ liệu ảnh tế bào từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó xây dựng và huấn luyện các mô hình học sâu tương ứng. Kết quả thực nghiệm cho thấy các mô hình đề xuất đạt độ chính xác cao trong việc tự động phát hiện và phân loại tế bào, vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Nghiên cứu cũng phân tích các thách thức như sự thiếu hụt dữ liệu gán nhãn và tính biến thiên cao của hình thái tế bào, từ đó đề xuất các kỹ thuật tăng cường dữ liệu và học chuyển giao phù hợp. Kết quả của luận văn có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ chẩn đoán bệnh tự động, giảm tải công việc cho các chuyên gia y tế.