ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON TÍCH CHẬP (CNN) TRONG PHÂN LOẠI NGUY CƠ BỆNH VÕNG MẠC ĐÁI THÁO ĐƯỜNG TỪ ẢNH ĐÁY MẮT

ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON TÍCH CHẬP (CNN) TRONG PHÂN LOẠI NGUY CƠ BỆNH VÕNG MẠC ĐÁI THÁO ĐƯỜNG TỪ ẢNH ĐÁY MẮT

Trần Cảnh Dương

Trường Đại học Hòa Bình

Tác giả liên hệ: tcduong@daihochoabinh.edu.vn

Ngày nhận: 10/7/2025

Ngày nhận bản sửa: 10/8/2025

Ngày duyệt đăng: 24/10/2025

DOI: 10.71192/947062tqtbxo

Tóm tắt

Bệnh võng mạc đái tháo đường là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây mất thị lực nếu không được phát hiện sớm. Trong nghiên cứu này, chúng tôi xây dựng một mô hình mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network – CNN) nhằm phân loại ảnh đáy mắt theo mức nguy cơ bệnh lý. Dữ liệu ảnh được chuẩn hóa về kích thước và định dạng màu, đồng thời, mô hình được huấn luyện trên tập ảnh gán nhãn thủ công. Mô hình đạt độ chính xác 85,3% trên tập kiểm thử. Kiểm nghiệm thực tế bằng ảnh bệnh lý mới, nằm ngoài tập huấn luyện, cho thấy mô hình vẫn nhận diện chính xác, khẳng định tính ứng dụng thực tiễn trong hỗ trợ sàng lọc bệnh lý võng mạc.

Từ khóa: Bệnh võng mạc đái tháo đường, đáy mắt, mạng nơ-ron tích chập.

Toàn văn xem tại đây