Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/2695
Toàn bộ biểu ghi siêu dữ liệu
Trường DCGiá trị Ngôn ngữ
dc.contributor.authorNguyễn, Tấn Phú-
dc.contributor.authorDư, Nhật Kha-
dc.contributor.authorMã, Tuấn Duy-
dc.contributor.authorNguyễn, Nhị Gia Vinh-
dc.contributor.authorPhan, Quang Vinh-
dc.date.accessioned2023-09-25T07:52:44Z-
dc.date.available2023-09-25T07:52:44Z-
dc.date.issued2023-06-
dc.identifier.isbn978-604-80-8083-9-
dc.identifier.urihttp://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/2695-
dc.descriptionKỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia về Công nghệ thông tin và Ứng dụng trong các lĩnh vực - Lần thứ 12 (CITA 2023); trang 88-96.vi_VN
dc.description.abstractNghiên cứu này thử nghiệm hướng tiếp cânh mô hình học máy CNN và SVM cho hệ thống phân loại bệnh U phổi, Viêm phổi và Tràn khí màng phổi nhằm gia tăng độ chính xác trong chẩn đoán bệnh. Hệ thống phân loại sử dụng thuật toán HOG (Histogram of Oriented Gradients) để trích đặc trưng dữ liệu ảnh. Kết quả thực nghiệm dựa trên bộ dữ liệu ảnh X-Quang của Bệnh viện Đa khoa Sóc Trăng cho thấy mô hình CNN có độ chính xác 96,2%, mô hình SVM có độ chính xác 81,40%.vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.publisherTrường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt - Hànvi_VN
dc.relation.ispartofseriesCITA;-
dc.subjectMạng nơron tích chập (Convolutional Neural Network-CNN)vi_VN
dc.subjectMáy véctơ hỗ trợ (Support Vector Machine-SVM)vi_VN
dc.subjectảnh X-quangvi_VN
dc.subjectHOGvi_VN
dc.subjectU phổivi_VN
dc.subjectViêm phổi và Tràn khí màng phổivi_VN
dc.titleXây dựng hệ thống phân loại bệnh U phổi, Viêm phổi và Tràn khí màng phổivi_VN
dc.typeWorking Papervi_VN
Bộ sưu tập: CITA 2023 (National)

Các tập tin trong tài liệu này:

 Đăng nhập để xem toàn văn



Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.