Ứng Dụng Ensemble Learning Trong Chẩn Đoán Viêm Phổi

Created using ChatSlide

Dự án này tập trung vào việc phát triển hệ thống học sâu để chẩn đoán viêm phổi qua X-quang ngực. Sử dụng các mô hình CNN, U-Net, và Vision Transformer, mục tiêu là nâng cao độ chính xác và tin cậy của chẩn đoán. Phương pháp áp dụng bao gồm phân đoạn phổi với U-Net và cải thiện độ tin cậy qua Ensemble Learning. Kỹ thuật như EfficientNet và học Ensemble được sử dụng. Dự án được cấu trúc qua các giai đoạn từ lý thuyết đến phân tích kết quả. Kết quả hứa hẹn cải thiện độ chính xác, mở ra hướng...