Nhận dạng ung thư phổi dựa vào học máy :Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử

BỘ CÔNG THƯƠNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRỊNH THỊ THU HẰNG

NHẬN DẠNG

UNG THƯ PHỔI DỰA VÀO HỌC MÁY

Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ

Mã chuyên ngành: 8520203

LUẬN VĂN THẠC SĨ

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2022

Công trình được hoàn thành tại Trường Đại học Công nghiệp TP. Hồ Chí Minh.

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS NGUYỄN TẤN LŨY.......................................

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn thạc sĩ Trường Đại học

Công nghiệp thành phố Hồ Chí Minh ngày . . . . . tháng . . . . năm . . . . .

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

1. GS.TS Hồ Phạm Huy Ánh...............................- Chủ tịch Hội đồng

2. TS Trần Hữu Toàn...........................................- Phản biện 1

3. PGS.TS Lê Mỹ Hà...........................................- Phản biện 2

4. TS Nguyễn Ngọc Sơn......................................- Ủy viên

5. TS Ong Mẫu Dũng ..........................................- Thư ký

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ)

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA/VIỆN…………

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: TRỊNH THỊ THU HẰNG MSHV:19630781

Ngày, tháng, năm sinh: 04/03/1997 Nơi sinh: Quảng Ngãi

Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã chuyên ngành: 8520203

I. TÊN ĐỀ TÀI:

NHẬN DẠNG UNG THƯ PHỔI DỰA VÀO HỌC MÁY

NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

Đánh giá các phương pháp nhận dạng trong CNN

Xây dựng hệ thống nhận dạng và chẩn đoán ung thư phổi

II. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ:26/03/2021

III. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ:31/03/2022

IV. NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS Nguyễn Tấn Lũy

Tp. Hồ Chí Minh, ngày 21 tháng 04 năm 20 22

NGƯỜI HƯỚNG DẪN

(Họ tên và chữ ký)

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

(Họ tên và chữ ký)

TRƯỞNG KHOA/VIỆN….………

(Họ tên và chữ ký)

BỘ CÔNG THƯƠNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

i

LỜI CẢM ƠN

Trong thời gian làm luận văn tốt nghiệp, tôi đã nhận được nhiều sự giúp đỡ, đóng góp ý

kiến và hướng dẫn nhiệt tình của các giảng viên.

Tôi cũng xin chân thành cảm ơn các giảng viên trường Đại học Công Nghiệp TP.HCM

nói chung và các giảng viên Khoa Công nghệ Điện tử nói riêng đã giảng dạy cho tôi kiến

thức về các môn đại cương cũng như các môn chuyên ngành, giúp tôi có được cơ sở lý

thuyết vững vàng và tạo điều kiện giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập.

Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến PGS.TS Nguyễn Tấn Lũy, người

đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo tôi trong suốt quá trình làm luận văn.

Tôi xin chân thành cảm ơn.

ii

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

Ung thư phổi là bệnh lý ác tính thường gặp nhất và là nguyên nhân gây tử vong hàng đầu

do ung thư trên thế giới. Nếu phát hiện ở giao đoạn sớm, tỷ lệ sống của bệnh nhân trên

năm năm gần 45%. Việc chẩn đoán giai đoạn sớm rất khó và chẩn đoán ban đầu của ung

thư phế quản - phổi hay nhầm với các bệnh phổi phế quản khác. Do đó bệnh thường được

phát hiện ở giai đoạn muộn, ảnh hưởng nhiều đến khả năng điều trị và chất lượng sống

của bệnh nhân. Để chẩn đoán ung thư phổi các bác sĩ sẽ dựa vào hình ảnh X-Quang hoặc

CT (Computed Tomography) để xem kích thước của các khối u và sự khác biệt của các

khối u từ đó sẽ đưa ra các kết quả. Để giảm công việc cho các bác sĩ và hỗ trợ các bác sĩ

tốt hơn trong việc chẩn đoán thì cần phải có một hệ thống nhận dạng nhanh để giúp nhận

dạng các khối u phổi. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất hệ thống nhận dạng, phân loại

ung thư phổi. Dựa vào tập ảnh nhị phân đã được tiền xử lý, hệ thống khai thác kỹ thuật

học sâu (DL-Deep Learning), kết hợp với mạng nơ-ron tích chập (CNN – convolutional

neural networks), để xây dựng bộ nhận dạng, bộ chẩn đoán và phân loại các loại ung ung

thư phổi. Cuối cùng, thực nghiệm được tiến hành để xác minh tính hiệu quả của thuật

toán đề xuất.