Ảnh minh họa

Hiện nay, số người bị các bệnh liên quan đến phổi chiếm tỷ lệ cao và xảy ra ở hầu khắp mọi độ tuổi, giới tính nhất là trẻ nhỏ, người già có sức đề kháng yếu. Để chẩn đoán chính xác các bệnh lý liên quan tới bệnh phổi, các bác sĩ thường sử dụng các phương pháp kiểm tra thể trạng, căn cứ vào các triệu chứng lâm sàng và cận lâm sàng. Trong đó, chụp X-quang phổi là một trong những kỹ thuật được sử dụng nhiều trong y khoa, giúp bác sĩ có thể đánh giá, phát hiện những triệu chứng, tổn thương của phổi đặc biệt là các tổn thương do virus Corona gây ra. Tuy nhiên, nếu chỉ dựa trên kinh nghiệm của các bác sĩ kiểm tra hình ảnh X-quang, rất khó để chẩn đoán chính xác, nhanh chóng các vùng tổn thương phổi với số lượng bệnh nhân đông. Do đó, trong bài báo này, chúng tôi đề xuất phương pháp phát hiện một số tổn thương phổi thường gặp bằng kỹ thuật học sâu trong môi trường xử lý song song Spark được phát triển dựa trên hai kiến trúc mạng VGG-16 & ResNet-50, giúp chẩn đoán chính xác và tự động các tổn thương phổi thông qua các hình ảnh chụp X-quang.

Kết quả thực nghiệm cho thấy, phương pháp đề xuất đạt được độ tin cậy 96%, với thời gian huấn luyện mô hình được rút ngắn giảm 57% so với trường hợp không xử lý song song và phân tán. Phương pháp đề xuất có thể hỗ trợ các bác sỹ lâm sàng đưa ra chẩn đoán sơ bộ các tổn thương phổi một cách nhanh chóng để có hướng điều trị kịp thời.

Nghiên cứu đăng trên tạp chí Hội nghị khoa học quốc gia về "Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin" (Hội nghị FAIR 2021), tại Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP. Hồ Chí Minh (HUFI), vào 2 ngày thứ năm và thứ sáu, 23 - 24/12/2021.

ctngoc