Với mong muốn hỗ trợ bác sĩ tối đa hóa thời gian và độ chính xác trong chẩn đoán các bệnh liên quan u não, nhóm sinh viên Đại học FPT làm đồ án tốt nghiệp bằng ứng dụng mang tên Braintumor Detection.

Bằng việc ứng dụng các kỹ thuật Machine Learning (học máy) và Deep Learning (học sâu), Braintumor Detection sử dụng dữ liệu hình ảnh được truy xuất từ kết quả của máy MRI và chẩn đoán trực tiếp trên các hình ảnh đó. Nếu phát hiện khối u xuất hiện, Braintumor Detection sẽ thông báo cho bác sĩ để chẩn đoán lại dựa trên kết quả tham khảo từ ứng dụng. Từ đó các bác sĩ nhanh chóng đưa ra phác đồ điều trị phù hợp nhằm hạn chế sự phát triển của khối u não.

Nếu ứng dụng đưa ra chẩn đoán sai lệch với tình trạng bệnh thực sự của bệnh nhân, các bác sĩ có thể chỉnh sửa kết quả trên hệ thống cho chính xác. Các dữ liệu hình ảnh thực tế sau khi chẩn đoán sẽ được lưu lại làm nguồn dữ liệu để ứng dụng thực hiện quá trình “học lại”, nâng cao tỷ lệ chính xác cho những lần sử dụng tiếp theo.

 

Braintumor Detection mong muốn hỗ trợ bác sĩ rút ngắn thời gian và tối đa hóa độ chính xác của chẩn đoán.

Ứng dụng hiện được xây dựng trên nền tảng Windows, hướng đến nhóm đối tượng sử dụng chính là đội ngũ bác sĩ tại các bệnh viện. Các tổ chức y tế có nhu cầu sử dụng chỉ cần tải phần mềm về máy tính và nhập các trường thông tin của bệnh nhân hoặc liên kết với ứng dụng quản lý bệnh nhân của bệnh viện (nếu có) để tự động chuyển thông tin về Braintumor Detection.

Khi thực hiện đề tài tốt nghiệp này, nhóm sinh viên ĐH FPT đã chủ động liên hệ với bệnh viện tại địa phương để được hỗ trợ về các mặt chuyên môn, đặc biệt là các kiến thức y tế về vấn đề u não cũng như nhận được những góp ý cần thiết cho việc phát triển ứng dụng dựa trên quy trình hiện tại của bệnh viện. Sau quá trình nghiên cứu và thực nghiệm, nhóm đã cho ra kết quả khá tốt với tỷ lệ chính xác lên tới 96,04%.

Nhóm sinh viên chuyên ngành Kỹ thuật phần mềm đã chứng tỏ bản lĩnh không chỉ ở kiến thức chuyên ngành mà còn ở khả năng tiếng Anh lưu loát, tự tin trong buổi bảo vệ đồ án tốt nghiệp.

“Trên thị trường hiện nay có máy MRI 3 tesla (tesla – đơn vị tham chiếu về chất lượng của máy MRI) đang hỗ trợ thêm các chức năng hỗ trợ bác sĩ trong quá trình tầm soát ung thư ở não bộ nói riêng và các khối u có thể dùng ảnh MRI nói chung với mức giá dao động từ 1,9-4 triệu USD. Còn các bệnh viện lớn đều sử dụng máy MRI chuyên dụng với 1,5-2 tesla và chưa có chức năng hỗ trợ các bác sĩ trong quá trình tầm soát khối u. Việc phát triển đề tài này có thể cung cấp thêm giải pháp hỗ trợ bác sĩ mà không cần phải bỏ ra chi phí quá lớn”, Kiên Hà Ngọc Tấn – Trưởng nhóm đồ án cho biết.

Cũng theo Ngọc Tấn, dự án đang được cả nhóm phát triển và sẽ liên hệ với các bệnh viện, phòng khám để đưa vào quy trình chẩn đoán khối u não. Đồng thời, các sinh viên cũng dự định thương mại hóa ứng dụng này, triển khai dưới hình thức bán gói theo từng năm hoặc dài hạn.

Braintumor Detection là ứng dụng được nghiên cứu và phát triển bởi nhóm sinh viên Đại học FPT Cần Thơ gồm Kiên Hà Ngọc Tấn, Phạm Duy, Phạm Võ Anh Quốc, Phạm Chí Đức và Nguyễn Đông Hưng. Nhóm sinh viên chuyên ngành Kỹ thuật phần mềm đã chứng tỏ bản lĩnh không chỉ ở kiến thức chuyên ngành mà còn ở khả năng tiếng Anh lưu loát, tự tin trong buổi bảo vệ đồ án tốt nghiệp.

Braintumor Detection là một trong số các nhóm sinh viên khóa đầu tiên tốt nghiệp chuyên ngành Kỹ thuật phần mềm của ĐH FPT Cần Thơ.

Braintumor Detection là một trong số các nhóm sinh viên khóa đầu tiên tốt nghiệp chuyên ngành Kỹ thuật phần mềm của ĐH FPT Cần Thơ. Các bạn đã thể hiện năng lực chuyên môn rất tốt thông qua nhiều đề tài mang tính ứng dụng thực tiễn cho doanh nghiệp và cộng đồng cũng như nhận được đánh giá cao từ phía hội đồng phản biện của nhà trường.