Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phân loại nguy cơ ung thư dựa trên hình ảnh X-quang tuyến vú

Abstract

Ung thư vú ở phụ nữ là loại ung thư phổ biến ở hầu hết các nước trên thế giới trong đó có Việt Nam. Sớm phát hiện và chẩn đoán chính xác là yếu tố quyết định quan trọng trong việc điều trị và cải thiện tỷ lệ sống còn của bệnh nhân. Chụp X-quang tuyến vú là kỹ thuật không thể bỏ qua trong nội dung sàng lọc và chẩn đoán sớm ung thư vú. Nghiên cứu được thực hiện nhằm ứng dụng mạng học sâu AlexNet để phân loại nguy cơ ung thư dựa trên hình ảnh X-quang tuyến vú theo các nhóm Birads2, Birads3, Birads4 và Birads 5. Nguồn dữ liệu được sử dụng là 2051 hình ảnh X-quang tuyến vú được thu thập từ Bệnh viện Ung bướu thành phố Cần Thơ. Bằng cách sử dụng kỹ thuật học sâu, mô hình có thể phân loại nguy cơ ung thư với độ chính xác 86,84%. Kết quả này góp phần hỗ trợ công tác chẩn đoán cho bác sĩ chuyên môn và tạo điều kiện cho nội dung ứng dụng trí tuệ nhân tạo để nhận dạng hình ảnh trong y tế.

Keywords

• AlexNet, mạng tích chập, phân loại ung thư vú, trí tuệ nhân tạo, xử lý ảnh