Đồ án tốt nghiệp - Chẩn đoán bệnh ung thư vú dựa trên ảnh X-quang sử dụng mạng học sâu

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