19. ỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG PHÁT HIỆN GÃY XƯƠNG HÀM QUA CT SCANNER: ĐÁNH GIÁ HIỆU SUẤT MÔ HÌNH VỚI CÁC THÔNG SỐ KHÁC NHAU (Tạp chí Y học Cộng đồng, 2025)
Mục tiêu: Ứng dụng học máy trong phát hiện gãy xương hàm trên ảnh CT scanner.Đối tượng và phương pháp: Nghiên cứu hồi cứu trên 1341 hình ảnh CT.Kết quả: Trong 746 ảnh có tổn thương gãy xương hàm, kết quả nhận dạng đúng chiếm tỷ lệ 91,8% ở mức tham số 50:16:0,001 và giảm dần xuống 82,4% khi tăng tham số lên mức 150:64:0,003. Trong 1341 ảnh hỗn hợp có gãy xương hàm và không có gãy xương, tỷ lệ nhận dạng đúng ảnh có gãy xương hàm chiếm 87,3% ở mức tham số 50:16:0,001 và giảm dần xuống 78,7% khi tăng tham số lên mức 150:64:0,003. Từ đó cho thấy có mối tương quan giữa việc điều chỉnh các nhóm thông số Epochs, Batch size và Learning rate để đạt được hiệu suất tốt nhất giúp cải thiện đáng kể độ chính xác và khả năng dự đoán tổng quát hóa trên dữ liệu, đồng thời tránh được tình trạng quá tải (overfitting).
Keywords: Trí tuệ nhân tạo; học máy; gãy xương hàm