3.2 Mô tả dữ liệu thử nghiệm
- Dữ liệu các frame ảnh được trích xuất từ nhiều video nội soi đại tràng khác nhau.
- Dữ liệu có sẵn công khai:
+ CVC ClinicDB: 612 frame (384 × 288 pixels)
- Các frame này đều có các vùng có polyp. Ngoài các frame, bộ dữ liệu cung cấp “giá trị thật dữ liệu” - ground truthcho các polyp. Ground Truth này bao gồm một mặt nạ tương ứng với vùng được che phủ bởi polyp trong ảnh.
- Cơ sở dữ liệu bao gồm hai loại hình ảnh khác nhau: 1) Hình ảnh gốc: original/frame_number.png 2) Mặt nạ polyp: ground truth/frame_number.png
Hình 3.2 Ví dụ về cấu trúc thư mục tập dữ liệu ảnh nội soi đại tràng.
3.3 Xây dựng chương trình thử nghiệm
Các thuật toán được cài đặt thử nghiệm trên ngôn ngữ lập trình Python. Thư viện OpenCV là thư viện nguồn mở hàng đầu cho Computer Vision và Machine Learning. OpenCV có một cộng đồng người dùng khá hùng hậu hoạt động trên khắp thế giới bởi nhu cầu cần đến nó ngày càng tăng theo xu hướng chạy đua về sử dụng computer vision của các công ty công nghệ. OpenCV hiện được ứng dụng rộng rãi toàn cầu, với cộng đồng hơn 47.000 người, với nhiều mục đích và tính năng khác nhau từ interactive art, đến khai thác mỏ, khai thác web map hoặc qua robotic cao cấp.
Hình 3.3 Mô hình phát hiện đối tượng trong ảnh.
Mô hình phát hiện Polyp bao gồm một số bước cơ bản: ü Bước 1: Tiền xử lý dữ liệu
ü Bước 2: Trích xuất đặc trưng
ü Bước 3: Huấn luyện mô hình
v Bước huấn luyện: