NÂNG CAO HIỆU QUẢ PHÂN LỚP ẢNH X-QUANG VỚI MÔ HÌNH HỌC KẾT HỢP BỎ PHIẾU MỀM CÓ TRỌNG SỐ ĐƯỢC TỐI ƯU HÓA BẰNG TÌM KIẾM LƯỚI

Phạm Thanh An và CS. 12 Phân tích độ phức tạp thuật toán suy luận tối ưu. Gọi ▪ Ntest: Tổng số lượng mẫu đầu vào trong tập kiểm thử. ▪ M: Tổng số mô hình cơ sở trong hệ thống (M = 3). ▪ Fm: Độ phức tạp của mô hình cơ sở thứ m (m {1, 2, 3}). Chi phí Tính toán Xác suất Dự đoán (Base Model Inference): Vì thuật toán chạy tuần tự qua M mô hình để tính toán ra M vector xác suất phân phối dự đoán cho mỗi bức ảnh, chi phí tiệm cận cho Ntest mẫu là O(Ntest × 𝑀𝑎𝑥𝑖=1 𝑚 Fm). Chi phí kết hợp dự đoán: Chi phí thực hiện vòng lặp Ntest lần áp dụng bộ trọng số tối ưu lên các vector xác suất, trong mỗi lần lặp thực M×C phép nhân, (M-1)×C phép cộng giá trị và (C-1) phép so sánh argmax . Tổng độ phức tạp chi phí kết hợp dự đoán là O(Ntest×M×C). M, C là các hằng số, vì vậy chi phí kết hợp dự đoán lớp là O(Ntest). Một cách tổng quát: Độ phức tạp thuật toán suy luận là O(N× 𝑀𝑎𝑥𝑖=1 𝑚 Fm). 4 Thực nghiệm và đánh giá 4.1 Tập dữ liệu thực nghiệm Trong nghiên cứu này, chúng tôi tiến hành thực nghiệm trên 2 tập dữ liệu ảnh X-quang ngực. Tập dữ liệu ChestXray-ImageDataset [18], gồm bốn lớp phân loại bệnh lý phổi, được lựa chọn để đánh giá phương pháp đề xuất. Bộ dữ liệu hình ảnh X-quang ngực ChestXray-ImageDataset là một bộ dữ liệu công khai được sử dụng để chẩn đoán và nghiên cứu các bệnh về phổi, bao gồm cả COVID-19. Bộ dữ liệu này chứa các hình ảnh được thu thập từ nhiều bệnh viện khác nhau ở Bangladesh, nơi các chuyên gia chăm sóc sức khỏe đã theo dõi và thu thập cẩn thận các hình ảnh X- quang cho mục đích nghiên cứu và chẩn đoán. Bộ dữ liệu cung cấp tổng cộng 4.350 hình ảnh chất

lượng cao, được phân loại thành bốn lớp riêng biệt. Đây là tập dữ liệu khá cân bằng, phân bố các lớp khá đồng đều, phân bố chi tiết được mô tả ở Bảng 1: Bảng 1. Phân bố tập dữ liệu ChestXray-ImageDataset Lớp Số mẫu Tỷ lệ (%) COVID-19 1.100 25,3 LUNG OPACITY 1.200 27,6 NORMAL 1.000 23,0 VIRAL PNEUMONIA 1.050 24,1 Tổng 4.350 100 Trong tập dữ liệu ChestXray-ImageDataset, lớp COVID-19 (phân bố gồm 1100 hình ảnh): Nhóm này chứa các hình ảnh X-quang của bệnh nhân được xác nhận hoặc nghi ngờ mắc COVID- 19, hỗ trợ phát hiện sớm và theo dõi bệnh. Lớp bệnh lý mờ phổi (Phân bố nhóm: 1200 hình ảnh): Những hình ảnh này thể hiện các trường hợp mờ phổi hoặc bất thường cần được kiểm tra và chẩn đoán thêm. Lớp bình thường (Phân bố nhóm: 1000 hình ảnh): Nhóm này bao gồm các hình ảnh X-quang của phổi khỏe mạnh, được sử dụng làm tài liệu tham khảo để so sánh với phổi bị bệnh hoặc nhiễm trùng. Lớp bệnh lý viêm phổi do virus (Phân bố nhóm: 1050 hình ảnh): Các hình ảnh X-quang trong nhóm này liên quan đến các trường hợp viêm phổi do virus, giúp xác định và hiểu rõ hơn về loại nhiễm trùng phổi đặc biệt này.