ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU
TRONG MÔ HÌNH CHẨN ĐOÁN HÌNH ẢNH
X QUANG PHỔI

ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU
TRONG MÔ HÌNH CHẨN ĐOÁN HÌNH ẢNH
X QUANG PHỔI

TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

Tp. HCM, ngày 22 tháng 02 năm 2024

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

Huỳnh Trọng Nhân

MSSV: 19129034

Họ tên sinh viên 2:

Lương Sỹ Hùng

MSSV: 20129053

Chuyên ngành:

Kỹ thuật Y Sinh

Mã ngành: 7520212D

Hệ đào tạo:

Đại học chính quy

Mã hệ: 1

Khóa:

2020

I. TÊN ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU TRONG MÔ HÌNH
CHẨN ĐOÁN HÌNH ẢNH X QUANG PHỔI

II. NHIỆM VỤ:
1. Các số liệu ban đầu:
• Bộ dữ liệu chụp X quang lồng ngực: Dataset ChestX-ray14 và CheXpert
• Mô hình huấn luyện phân loại: MLRnet kết hợp P-VIB đầu vào
• Phương pháp thí nghiệm, kiểm tra và đánh giá của mô hìnhlà Grad-CAM,
AUC-.ROC.
• Các loại hình ngôn ngữ lập trình sử dụng trong đề tài: HTML, CSS, Java,
Python.
• Các thư viện và framework sử dụng trong đề tài bao gồm: Pytorch-grad-cam, Flask
API, Waitress, framework của Java: ReactJS và ExpressJS, hệ thống cơ sở dữ
liệu: MongoDB Atlas
2. Nội dung thực hiện:
• Tham khảo, tìm hiểu 2 tập dữ liệu ChestX-ray14 và tập CheXpert
• Kiểm tra thí nghiệm, đánh giá và huấn luyện mô hình phân loại trên 2 bộ dữ liệu
đã
được xử lý và đánh giá các kết quả thí nghiệm từ việc huấn luyện mô hình.

II

• Lập trình hệ thống web để phục vụ đưa ra các kết quả hiển thị dự đoán từ mô hình
đã được huấn luyện học sâu
• Kiểm thử, đánh giá toàn bộ hệ thống mô hình cũng như web và tiến hành điều
chỉnh cho phù hợp.
• Thiết lập ứng dụng ở chế độ sản phẩm máy tính localhost.
• Viết luận văn báo cáo tốt nghiệp.
• Bảo vệ đề tài luận văn tốt nghiệp.
III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ:

19/02/2024.

IV. NGÀY HOÀN THÀNH:

17/06/2024.

V. HỌ VÀ TÊN NGƯỜI HƯỚNG DẪN: TS. NGUYỄN MẠNH HÙNG.

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 VIỆT NAM

KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH
Tp. HCM, ngày 16 tháng 6 năm 2024

LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
Họ tên sinh viên 1: Huỳnh Trọng Nhân
Lớp:19129B

MSSV:19129034

Họ tên sinh viên 2: Lương Sỹ Hùng
Lớp:20129A

MSSV:20129053

Tên đề tài: ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU TRONG MÔ
HÌNH CHUẨN ĐOÁN HÌNH ẢNH X QUANG PHỔI
Tuần/ngày
Tuần 1
(19/2–25/2)

Nội dung
- Gặp mặt nghe phổ b
...

...
ealth
Inform. 2020, 24, 2016–2027. https://doi.org/10.1109/JBHI.2019.2952597.
[16] Wang, H. Wang, S. Qin, Z. Zhang, Y. Li, R. Xia, Y. Triple attention learning for
classification of 14 thoracic diseases using chest radiography. Med. Image Anal. 2021,
67, 101846.
[17] Lee, Y.W. Huang, S.K. Chang, R.F. CheXGAT: A disease correlation-aware
network for thorax disease diagnosis from chest X-ray images. Artif. Intell. Med. 2022,
132, 102382
[18] Jiang, X. Zhu, Y. Cai, G. Zheng, B. Yang, D. MXT: A New Variant of Pyramid
Vision Transformer for Multi-label Chest X-ray Image Classification. Cogn. Comput.
2022, 14, 1362–1377.
[19] Zhu, X. Pang, S. Zhang, X. Huang, J. Zhao, L. Tang, K. Feng, Q. PCAN: Pixelwise classification and attention network for thoracic disease classification and weakly
supervised localization. Comput. Med Imaging Graph. 2022, 102, 102137.
[20] Chen, K. Wang, X. Zhang, S. Thorax Disease Classification Based on Pyramidal
Convolution Shuffle Attention Neural Network. IEEE Access 2022, 10, 85571–85581.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3198958.
[21] Jung, B. Gu, L. Harada, T. Graph interaction for automated diagnosis of thoracic
disease using x-ray images. In Proceedings of the Medical Imaging 2022: Image
Processing, San Diego, California, 21-27 March 2022 Volume 12032, pp. 135–147.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP - Y SINH

56

PHỤ LỤC

PHỤ LỤC
Trong đề tài này phần source code chương trình hệ thống của cả đề tài khá phức tạp
và chứa nhiều thành phần và sẽ rất dài mà không logic nếu trình bày đầy đủ trong cuốn
đồ án tốt nghiệp này vì lẽ đó nên nhóm sẽ tải toàn bộ source code của chương trình lên
kho cá nhân “repository” trên ứng dụng lưu trữ Github theo link sau:
“https://github.com/hunghugo123/DATN_2024”
Phần source code chương trình của hệ thống gồm các thư mục thành phần sau:
Thư mục cho giao diện frontend bao gồm toàn bộ chương trình hệ thống Frontend
của đề tài.
• demo_datn\\final_thesis_ailungx_bme19\\datn_ailungx_frontend
Thư mục cho máy chủ backend datn-ailungx-backend: Chứa toàn bộ chương trình
cho máy chủ Backend nhằm quản lý thực thi các yêu cầu từ frontend bằng các API
như đã đề cập trong đề tài này.
• demo_datn\\final_thesis_ailungx_bme19\\datn-ailungx-backend
Thư mục huấn luyện model datn-xray-model-api: Chứa toàn bộ chương trình Model
API và mô hình dự đoán the phương pháp học sâu của đề tài
• demo_datn\\final_thesis_ailungx_bme19\\datn-xray-model-api

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP - Y SINH

57