6. Điểm:
4.4.KẾT LUẬN VỀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Trong lĩnh vực xử lý ảnh nói chung và bài toán chẩn đoán các bệnh về phổi nói riêng vẫn còn quá rộng lớn và nhiều phương pháp, kỹ thuật để nghiên cứu nên nhóm chúng em có những hướng phát triển sau:
116
o Xử lý các hình ảnh đầu vào bằng việc xác định chính xác vị trí của vùng phổi để việc huấn luyện được chính xác hơn.
o Thu thập thêm dữ liệu đầu vào của các bệnh thoát vị, viêm phổi, phù phổi, xơ hóa, … để cải thiện độ chính xác của mô hình ở những bệnh này.
• Tìm hiểu, nghiên cứu và áp dụng các mô hình mới vào việc chẩn đoán để kết quả cho ra là chính xác nhất nhắm đến mục tiêu ứng dụng thực tiễn hướng đến nền y tế thông minh, tiện lợi.
117
Chương 5: TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Deep Learning Course Link: https://nttuan8.com/
2. VGG16 – Convolutional Network for Classification and Detection, Link: https://neurohive.io/en/popular-networks/vgg16/
3. MobileNetV2 — Light Weight Model (Image Classification)
Link: https://towardsdatascience.com/review-mobilenetv2-light-weight-model-image- classification-8febb490e61c
4. Understanding and visualizing DenseNets,
Link: https://towardsdatascience.com/understanding-and-visualizing-densenets-7f688092391a
5. Multi-layer Perceptron và Backpropagation
Link: https://machinelearningcoban.com/2017/02/24/mlp/ 6. Các phương pháp đánh giá một hệ thống phân lớp
Link: https://machinelearningcoban.com/2017/08/31/evaluation/
7. Diễn giải nghiên cứu tiên lượng: ROC (Receiver Operating Characteristic)
Link: http://timmachhoc.vn/din-gii-nghien-cu-tien-lng-roc-receiver-operating-characteristic/
8. Grad-CAM: Gradient-weighted Class Activation Mapping, Link: http://gradcam.cloudcv.org/
9. Gradient weighted Class Activation Map (Grad-CAM),