BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH KỸ THUẬT Y SINH

CHẨN ĐOÁN BỆNH UNG THƯ VÚ
DỰA TRÊN ẢNH X-QUANG SỬ DỤNG MẠNG HỌC SÂU

GVHD: TS. NGUYỄN THANH TÂM
SVTH: PHẠM ANH TUẤN
PHẠM HỮU THẾ

SKL012458

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 12/2023

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP Y SINH

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH KỸ THUẬT Y SINH
ĐỀ TÀI:

CHẨN ĐOÁN BỆNH UNG THƯ VÚ
DỰA TRÊN ẢNH X-QUANG SỬ DỤNG
MẠNG HỌC SÂU
GVHD: ThS. Nguyễn Thanh Tâm
SVTH:
Phạm Anh Tuấn

MSSV: 19129061

Phạm Hữu Thế

MSSV: 19129051

TP. HỒ CHÍ MINH - 12/2023

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP Y SINH


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH KỸ THUẬT Y SINH
ĐỀ TÀI:

CHẨN ĐOÁN BỆNH UNG THƯ VÚ
DỰA TRÊN ẢNH X-QUANG SỬ DỤNG
MẠNG HỌC SÂU

GVHD: ThS. Nguyễn Thanh Tâm
SVTH:
Phạm Anh Tuấn

MSSV: 19129061

Phạm Hữu Thế

MSSV: 19129051

TP. HỒ CHÍ MINH - 12/2023
i

TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA

KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

VIỆT NAM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

—————————————–

Tp. HCM, ngày 16 tháng 12 năm 2023

NHIỆM VỤ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
Họ tên sinh viên 1: Phạm Anh Tuấn

MSSV: 1912961

Họ tên sinh viên 2: Phạm Hữu Thế

MSSV: 19129051

Chuyên ngành:

Kỹ thuật Y Sinh

Mã Ngành: 7520212D

Hệ đào tạo:

Đại học chính quy

Mã hệ: 1

Khóa:

2019

Lớp: 191290

I. Tên Đề Tài: Chẩn Đoán Bệnh Ung Thư Vú Dựa Trên Ảnh X-quang Sử Dụng
Mạng Học Sâu
II. Nhiệm Vụ:
1. Các số dữ liệu ban đầu:
● Tập dữ liệu Mini-DDSM
● Các mô hình phân loại: Resnet, DenseNet, EfficientNet, ...
● Các phương pháp đánh giá: F1_score, Recall, ...
● Ngôn ngữ lập trình: Python, CSS&ampHTML, JAVASCRIPS
● Các framework và thư viện chính được sử dụng: Pytorch, Flask, ReactJS.
2. Nội Dung Thực Hiện:
● Tìm hiểu và xử lý tiền xử lý dataset
● Thí nghiệm và train mô hình
ii

● Tinh chỉnh các thông số
● Đánh giá kết quả thực nghiệm
● Xây dựng lý thuyết về website
● Xây dựng FrontEnd, BackEnd
● Kiểm tra, đánh giá hệ thống
● Viết báo cáo
● Bảo vệ luận văn
III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 11-9-2023
IV. NGÀY HOÀN THÀNH: 16-12-2023
V. HỌ VÀ TÊN NGƯỜI HƯỚNG DẪN: ThS. NGUYỄN THANH TÂM
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

BM. ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP - Y SINH

iii

TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA

KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ

VIỆT NAM

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

Đ
...

...
“ Data Science in Medicine — Precision &amp Recall or
Specificity &amp Sensitivity?”, https://towardsdatascience.com/should-i-look-atprecision-recall-or-specificity-sensitivity-3946158aace1.
[27] Vinh Phạm, “Reactjs là gì? Những thành phần chính của Reactjs”,
https://bizflycloud.vn/tin-tuc/reactjs-la-gi-20220511171943895.html
[28] Hưng Nguyễn, “ DOM là gì? Tìm hiểu mối quan hệ giữa DOM &amp Java”,
https://vietnix.vn/dom-la-gi/.
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

66

[29] Hưng Nguyễn, “Giới thiệu về ReactJS”, https://openplanning.net/12115/gioithieu-ve-react
[30] Vinh Phạm, “Reactjs là gì? Những thành phần chính của Reactjs”,
https://bizflycloud.vn/tin-tuc/reactjs-la-gi-20220511171943895.htm
[31] FPT Cloud, “Firebase là gì? Ưu nhược điểm &amp Các dịch vụ của Firebase”,
https://fptcloud.com/firebase-la-gi/.
[32] Phạm Xuân Nam, “ Tìm hiểu sơ lược về Firebase”, https://viblo.asia/p/timhieu-so-luoc-ve-firebase-Eb85oeOmZ2G
[33] ITNavi, “Firebase là gì? Giới thiệu Firebase và các tính năng của Firebase”,
https://itnavi.com.vn/blog/firebase-la-gi
[34] TopDev, “API là gì? Tại sao API được sử dụng nhiều hiện nay?”,
https://topdev.vn/blog/api-la-gi/
[35]

Howie

Mann,

“

REST

APIs

Explained

-

4

Components”,

https://mannhowie.com/rest-api
[36] lê gia công, “Web back-end (1) - Kiến trúc client - server và quá trình duyệt
web”,

http://legiacong.blogspot.com/2021/08/web-back-end-1-kien-truc-client-

server.html
[37] Angeles, S. (2018). Mammo: An Application of Convolutional Neural
Networks on Breast Cancer Screening. University of the Philippines Manila
College of Arts and Sciences.
[38] Tsochatzidis, L., Costaridou, L., &amp Pratikakis, I. (2019). Deep learning for
breast cancer diagnosis from mammograms—a comparative study. Journal of
Imaging, 5(3), 37.doi:10.3390/jimaging5030037.
[39] Falconi, L. G., Perez, M., Aguila, W. G., &amp Conci, A. (2020). Transfer
learning and fine tuning in breast mammogram abnormalities classification on
cbis-ddsm database. Advances in Science, Technology and Engineering Systems
Journal, 5(2), 154-165.doi:10.25046/aj050220.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

67

[40] Agarwal, R., Diaz, O., Lladó, X., Yap, M. H., &amp Martí, R. (2019). Automatic
mass detection in mammograms using deep convolutional neural networks. Journal
of Medical Imaging, 6(03), 1. doi:10.1117/1.jmi.6.3.031409
[41] Dương Lê Giang, CoAtNet - Kết hợp Convolution và Attention cho tất cả các
kích thước dữ liệu

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

68