Khoá luận tốt nghiệp ngành Kỹ thuật y sinh: Ứng dụng mô hình Vision Transformer trong phân loại dữ liệu bệnh phổi

Mục tiêu nhóm đề ra trong đề tài Ứng dụng mô hình Vision Transformer trong phân loại dữ liệu bệnh phổi" là cải thiện hiệu suất phân loại của mô hình Vision Transformer trên tập dữ liệu ảnh X-quang ngực VinDr-CXR và diễn giải các cơ chế ra quyết định của mô hình. Hơn nữa nhóm sẽ dùng công cụ Flask để xây dựng một ứng dụng web sử dụng mô hình phân loại đã huấn luyện nhằm hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Khoá luận tốt nghiệp ngành Kỹ thuật y sinh: Ứng dụng mô hình Vision Transformer trong phân loại dữ liệu bệnh phổi BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH ---------------------------------KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP NGÀNH KỸ THUẬT Y SINHĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VISION TRANSFORMER TRONG PHÂN LOẠI DỮ LIỆU BỆNH PHỔI GVHD: TS. Nguyễn Mạnh Hùng SVTH1: Ngô Quang Khải MSSV1: 18129026 SVTH2: Huỳnh Văn Pháp MSSV2: 18129041 TP. Hồ Chí Minh – 06/2022 BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH ---------------------------------KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP NGÀNH KỸ THUẬT Y SINHĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VISION TRANSFORMER TRONG PHÂN LOẠI DỮ LIỆU BỆNH PHỔI GVHD: TS. Nguyễn Mạnh Hùng SVTH1: Ngô Quang Khải MSSV1: 18129026 SVTH2: Huỳnh Văn Pháp MSSV2: 18129041 TP. Hồ Chí Minh – 06/2022 TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ NAMBỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Độc lập - Tự do - Hạnh phúc Tp. HCM, ngày tháng 06 năm 2022 NHIỆM VỤ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆPHọ tên sinh viên: Ngô Quang Khải MSSV: 18129026 Huỳnh Văn Pháp MSSV: 18129041Chuyên ngành: Kỹ thuật Y Sinh Mã ngành: 7520212DHệ đào tạo: Đại học chính quy Mã hệ: 1Khóa: 2018 Lớp: 181290CI. TÊN ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VISION TRANSFORMER TRONG PHÂN LOẠI DỮ LIỆU BỆNH PHỔIII. NHIỆM VỤ1. Các số liệu ban đầu: - Tập dữ liệu X-quang ngực: ChestXpert, Chest14 và VinDr-CXR. - Các mô hình Vision Transformer: ViT-B16, ViT-L16, ViT-S16, R50+ViT-B16. - Các biến thể mô hình ResNet: ResNet18, ResNet34, ResNet50. - Các cơ chế diễn giải mô hình: Grad-CAM, Attention Map. - Ngôn ngữ lập trình: Python, HTML, CSS. - Thư viện hỗ trợ xây dựng web API: Flask python. - Cơ sở dữ liệu: SQLite, tương tác thông qua công cụ SQLAlchemy. - Công nghệ đóng gói và triển khai ứng dụng: Docker.2. Nội dung thực hiện: - Tìm hiểu lý thuyết về các mô hình phân loại - Nghiên cứu các tập dữ liệu Chest14, ChestExpert, VinDR-CXR và tạo tập dữ liệuphù hợp với đề tài. - Tiến hành các thí nghiệm huấn luyện mô hình ViT. - Đánh giá kết quả các thí nghiệm bằng phương pháp định tính và định lượng. - Xây dựng web API cho ứng dụng mô hình phân loại bênh phổi. i - Chạy thử nghiệm, kiểm tra và hiệu chỉnh hệ thống. - Đóng gói và triển khai ứng dụng với Docker. - Viết báo cáo thực hiện. - Bảo vệ luận văn.III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 25/02/2022IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 21/06/2022V. HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: Ts. Nguyễn Mạnh HùngCÁN BỘ HƯỚNG DẪN BM. ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH ii TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ NAMBỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Độc lập - Tự do - Hạnh phúc Tp. HCM, ngày tháng 06 năm 2022 LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆPHọ tên sinh viên 1: Ngô Quang KhảiLớp: 181290C MSSV: 18129026Họ tên sinh viên 2: Huỳnh Văn PhápLớp: 181290C MSSV: 18129041Tên đề tài: Ứng dụng mô hình Vision Transformer trong phân loại dữ liệu bệnh phổi. Xác nhận Tuần/ngày Nội dung GVHD Gặp GVHD để nghe phổ biến yêu cầu làm đồ Tuần 1 án, tiến hành chọn đề tài và viết đề cương tóm (28/02 – 06/03) tắt yêu cầu đề tài đã chọn. Tuần 2 Tổ chức dữ liệu thí nghiệm từ tập dữ liệu (07/03 – 13/03) VinDr-XCR. Tuần 3 Tiến hành các thí nghiệm để đánh giá hiệu suất (14/03 – 20/03) mô hình. Tuần 4 Hoàn t ...