Skip to content

Author

Nguyễn Thành Tấn

1 paper indexed here

We haven’t gathered this author’s papers yet. Follow them and we’ll fetch their work.

Not the right person? Other researchers publish under this name.

Open access Aug 2026

Ứng dụng mô hình học sâu để phát hiện và phân loại gãy cổ xương đùi và gãy liên mấu chuyển trên X-quang

Gãy cổ xương đùi và gãy liên mấu chuyển là các tổn thương thường gặp trong chấn thương vùng háng. Việc phát hiện và phân loại chính xác có vai trò quan trọng trong lựa chọn phương pháp điều trị nhưng phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm bác sĩ. Nghiên cứu này sử dụng mô hình RF-DETR làm cơ sở để xây dựng mô hình phát hiện và phân loại gãy cổ xương đùi và gãy liên mấu chuyển trên phim X-quang. Mô hình RF-DETR được huấn luyện và kiểm định nội bộ trên 1.483 hình ảnh X-quang công khai. Đánh giá ngoài được thực hiện trên 93 phim X-quang tại bệnh viện, với tiêu chuẩn vàng là sự đồng thuận của hai bác sĩ chuyên khoa chấn thương chỉnh hình. Trên tập kiểm định nội bộ, mô hình đạt mAP@50 93,9%, precision 91,8%, recall 90,6%. Trên dữ liệu bệnh viện, mô hình đạt accuracy 95,7% (KTC 95%: 89,5 - 98,3%), cao hơn bác sĩ đa khoa 78,5% (KTC 95%: 69,1 - 85,6%), p < 0,001 (McNemar test), với hệ số kappa 0,936. Mô hình học sâu RF-DETR cho hiệu năng cao và có tiềm năng hỗ trợ chẩn đoán lâm sàng.

Phạm Tấn Hưởng, Nguyễn Vũ Đằng, Phạm Tấn Hạnh et al. · 0 citations