Phát hiện nốt sần cảnh báo Ung thư phổi

Abstract

Những tiến bộ gần đây trong học máy đã cho phép ứng dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực của cuộc sống, và ngành y tế cũng được lợi từ đó. Theo đó, Machine Learning là một lĩnh vực nhỏ của AI, nó có khả năng tự học hỏi dựa trên dữ liệu đưa vào mà không cần phải được lập trình cụ thể. Thông qua đồ án “Phát hiện các nốt sần cảnh báo ung thư phổi” chúng ta sẽ có cái nhìn khác về tầm quan trọng của công nghệ đối với y tế. Mục tiêu của dự án là hỗ trợ các bác sĩ chuyên khoa ung thư phổi trong việc chẩn đoán các khối u dựa vào các ảnh chụp cắt lớp CT, giúp đẩy nhanh quá trình phát hiện các bất thường có trong phổi, theo dõi tình trạng các nốt sần từ đó đưa ra những kết luận về bệnh lý một cách nhanh chóng và chính xác nhất. Để huấn luyện mô hình thì trong đề tài này sẽ hướng tới các phiên bản YOLO: YOLOv4, YOLOv5, YOLOv6 và các bản tối ưu hóa về định dạng TensorRT, Tflite. Tuy nhiên, các mô hình này chỉ thích hợp chạy trên các thiết bị có cấu hình cao với CPU và GPU mạnh, để đưa vào chạy trên các thiết bị cấu hình thấp ta phải tốn rất nhiều tài nguyên cho việc suy luận nên việc sử dụng một thiết bị nhỏ gọn và có đồ họa là việc cần thiết để có thể đạt được kết quả và hiệu quả suy luận cao. Vậy nên nhóm đã quyết định sử dụng Developer Kit Jetson Nano phiên bản 4GB để giải quyết vấn đề trên. Sử dụng mô hình TensorRT trên Jetson Nano là phương án thích hợp trong đề tài này.