Đánh giá không gian Embedding của các mô hình nền tảng cho ảnh da liễu nhiễm trùng nhằm định hướng lựa chọn backbone cho Pipeline Fine-Tuning

Tóm tắt

Những năm gần đây, các mô hình thị giác máy tính phát triển mạnh và được áp dụng ngày càng nhiều trong lĩnh vực da liễu. Tuy nhiên, trên thực tế, nhiều bệnh da có biểu hiện rất giống nhau, khiến việc biểu diễn ảnh bằng vector không phải lúc nào cũng phản ánh đúng bản chất bệnh. Vì vậy, nghiên cứu này tập trung so sánh hai hướng tiếp cận: các mô hình dùng chung cho nhiều bài toán và các mô hình được huấn luyện riêng cho y khoa và da liễu. Thí nghiệm được thực hiện trên 1.300 ảnh da liễu thuộc 13 bệnh nhiễm trùng khác nhau, với số lượng ảnh cân bằng giữa các bệnh. Các mô hình được đánh giá thông qua khả năng tìm lại những ảnh có đặc điểm tương đồng, đồng thời xem xét thêm chi phí tính toán. Kết quả cho thấy các mô hình chuyên biệt cho da liễu thể hiện tốt hơn, tạo ra cách biểu diễn ảnh ổn định và gần với thực tế lâm sàng hơn, cho thấy chúng phù hợp để làm nền tảng cho các nghiên cứu da liễu tiếp theo.