Đề án Thạc sĩ: Áp dụng phép biển đổi nhanh Fourier cho phát hiện ung thư da

Luận văn này trình bày một phương pháp tiếp cận mới trong việc phát hiện ung thư da, một vấn đề y tế ngày càng trở nên cấp thiết. Bằng cách áp dụng phép biến đổi nhanh Fourier (FFT) kết hợp với các mô hình học sâu tiên tiến, nghiên cứu này hướng đến việc cải thiện độ chính xác và hiệu quả của quá trình chẩn đoán, từ đó góp phần nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe cộng đồng.

Sinh viên, nhà nghiên cứu, và các chuyên gia trong lĩnh vực xử lý ảnh y tế và học máy quan tâm đến các phương pháp mới để phát hiện ung thư da.

Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển một phương pháp mới để phát hiện ung thư da, sử dụng kết hợp phép biến đổi nhanh Fourier (FFT) và các mô hình học sâu. Nghiên cứu này khám phá tiềm năng của việc áp dụng FFT để tiền xử lý hình ảnh da, từ đó làm nổi bật các đặc trưng quan trọng và cải thiện khả năng phân loại của các mô hình học sâu. Đề tài đi sâu vào việc tinh chỉnh các mô hình học sâu hiện đại như ResNet, EfficientNet và Swin Transformer, kết hợp chúng với FFT để tận dụng cả đặc trưng không gian và tần số của hình ảnh da. Các thử nghiệm được thực hiện trên bộ dữ liệu ISIC, một bộ dữ liệu chuẩn hóa lớn về hình ảnh da, để đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất. Kết quả cho thấy sự kết hợp giữa FFT và học sâu có thể cải thiện độ chính xác và độ nhạy trong việc phát hiện ung thư da, đặc biệt là trong việc phân loại các trường hợp dương tính. Luận văn cũng thảo luận về các thách thức và hạn chế của phương pháp, đồng thời đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo để tối ưu hóa và ứng dụng rộng rãi hơn trong thực tế lâm sàng.