Phân tích và xử lý ảnh đào nam anh

Vừa qua, nghiên cứu của VinBigdata về Phân tích và Xử lý ảnh y tế đã được đăng tải bởi Neurocomputing, một trong những tạp chí về Trí tuệ nhân tạo [AI] được trích dẫn nhiều nhất dựa theo các tiêu chí đánh giá của Google Scholar Metrics.

Nghiên cứu này trình bày về khung phân loại đa nhãn [multi-label classification] dựa trên Mạng thần kinh tích chập [CNN] nhằm dự đoán 14 bệnh lý thường gặp ở lồng ngực. Đi sâu tìm kiếm lời giải, VinBigdata đào tạo các CNN tiên tiến, khai thác mối tương quan, phụ thuộc giữa các nhãn bất thường, đồng thời, đề xuất sử dụng kĩ thuật label smoothing để xử lý tốt hơn các mẫu không chắc chắn vốn chiếm một phần đáng kể trong hầu hết mọi tập dữ liệu CXR.

Được đào tạo từ hơn 200.000 ảnh X-quang lồng ngực thuộc bộ dữ liệu CheXpert mới phát hành, mô hình của VinBigdata đạt diện tích trung bình dưới đường cong [AUC] là 0,940 trong việc dự đoán 5 bệnh lý từ bộ đánh giá. Đây là điểm AUC cao nhất từ trước tới nay. Bên cạnh đó, phương pháp này cũng được đánh giá trên bộ thử nghiệm độc lập của cuộc thi CheXpert, bao gồm 500 nghiên cứu CXR được chú thích bởi hội đồng 5 bác sĩ X-quang giàu kinh nghiệm. Hiệu suất trung bình tốt hơn 2,6 trong số 3 bác sĩ X-quang và đứng đầu bảng xếp hạng CheXpert tại thời điểm viết bài báo này.

Công trình là thành quả nghiên cứu của đội ngũ khoa học phòng Xử lý ảnh y tế, bao gồm TS. Nguyễn Quý Hà [ĐH Illinois, Mỹ], TS. Phạm Huy Hiệu [ĐH Toulouse, Pháp], Trần Quang Đạt, Ngô Thành Đạt, Lê Tùng. Hiện tại, nhóm các nhà khoa học đang cùng đội ngũ chuyên gia, chuyên viên phòng Xử lý ảnh y tế tiếp tục phát triển, hoàn thiện VinDr – Giải pháp AI toàn diện cho chẩn đoán hình ảnh y tế. Mục tiêu là hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán hình ảnh phát hiện sớm các bất thường với độ chính xác cao, tạo tiền đề cho điều trị hiệu quả, góp phần nâng cao chất lượng khám chữa bệnh tại Việt Nam.

Trước đó, đội ngũ Xử lý ảnh y tế đã khẳng định được năng lực khoa học tại nhiều đấu trường quốc tế, trong đó có: số 01 Cuộc thi chẩn đoán X-quang lồng ngực CheXpert do Đại học Standford tổ chức [2019], số 01 Cuộc thi phát hiện bất thường trên ảnh nội soi EndoCV [2020], top 03 Cuộc thi phát hiện chứng tắc mạch phổi trên ảnh CT do Hiệp hội Điện quang Bắc Mỹ [RSNA] tổ chức [2020].

Chi tiết bài báo khoa học tại đây.

We’ve updated our privacy policy so that we are compliant with changing global privacy regulations and to provide you with insight into the limited ways in which we use your data.

You can read the details below. By accepting, you agree to the updated privacy policy.

Thank you!

View updated privacy policy

We've encountered a problem, please try again.

• Tìm kiếm //
• Liên hệ

• Giới thiệu

  • Một số nét khái quát

  • Giảng viên & Cán bộ CNV
• Tuyển sinh

  • Bậc đào tạo

    • Nghiên cứu sinh
    • Cao học
    • Đại học
  • • Đào tạo kỹ sư AI
• Sinh viên

  • Sinh viên

    • Thực tập của sinh viên
    • Đề cương học phần

  • Hoạt động của sinh viên
• Doanh nghiệp

  • Hoạt động hợp tác giữa khoa và doanh nghiệp

    • Samsung
    • FPT Information System
    • FSI Solution
    • TNTech
    • BKAV

  • Liên hệ và tuyển dụng

    • Liên hệ hợp tác
• Thành tích đào tạo

  • Olympic tin học sinh viên

    • Tài liệu ôn tập
  • • Giải thưởng
    • Bộ sưu tập
• Nghiên cứu & phát triển
  • • Bài báo khoa học
    • Đề tài nghiên cứu
    • Hệ thống triển khai

  • Các nhóm nghiên cứu

    • CBIR & Medical Image Processing
    • Sentiment Analysis & Social Listening
    • Data Analysis & Online Social Networks

Đào Nam Anh
Học hàm/học vị: TS.
Khoa: Công nghệ thông tin
Bộ môn: Hệ thống Thương Mại Điện Tử
Điện thoại:
Email:

TS. Đào Nam Anh

Giảng viên

Lĩnh vực nghiên cứu:

• Xử lý ảnh
• Trí tuệ nhân tạo
• Công nghệ tri thức
• Khai phá dữ liệu

Số lượng công bố / đề tài:

• Môn học giảng dạy [8]
• Công bố [15]
• Đề tài [0]
• Blog cá nhân

Môn học thuộc chuyên môn giảng dạy

1. Phân tích thiết kế hệ thống thông tin
2. Đồ họa máy tính
3. Cơ sở lý thuyết mật mã
4. Phân tích chiến lược thương mại điện tử
5. Marketing điện tử và công nghệ quảng bá sản phẩm online
6. Thanh toán qua mạng
7. Đồ họa ứng dụng
8. An toàn TMĐT

Đăng nhập

Chuyên gia hàng đầu

• Nguyễn Hữu Quỳnh
  Thỉnh giảng
  Lĩnh vực nghiên cứu: Trí tuệ nhân tạo, Học máy, Tra cứu ảnh dựa vào nội dung
• Ngô Ngọc Thành
  Giảng viên
  Lĩnh vực nghiên cứu: Xử lý ảnh, Đồ hoạ máy tính, Các hệ thống thông minh
• Nguyễn Văn Đoàn
  Giảng viên
  Lĩnh vực nghiên cứu: Xử lý ảnh, Trí tuệ nhân tạo, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Kiến trúc phần mềm, Các phương pháp hình thức hệ thống nhúng và thời gian thực, Hệ thống tính toán lớn, Các hệ thống thông minh
• Nguyễn Thị Hồng Khánh
  Giảng viên
  Lĩnh vực nghiên cứu: Trí tuệ nhân tạo, Công nghệ tri thức, Kiến trúc phần mềm, Tương tác người-máy, Các hệ thống thông minh
• Phương Văn Cảnh
  Giảng viên
  Lĩnh vực nghiên cứu: Xử lý ảnh, Hệ thông tin địa lý [GIS], Kiến trúc phần mềm, Các phương pháp hình thức hệ thống nhúng và thời gian thực, Các hệ thống thông minh
• Nguyễn Thị Thanh Tân
  Trưởng bộ môn
  Lĩnh vực nghiên cứu: Xử lý ảnh, Trí tuệ nhân tạo, Học máy, Công nghệ tri thức, Khai phá dữ liệu
• Đào Nam Anh
  Giảng viên
  Lĩnh vực nghiên cứu: Xử lý ảnh, Trí tuệ nhân tạo, Công nghệ tri thức, Khai phá dữ liệu
• Nguyễn Thị Ngọc Tú
  Giảng viên
  Lĩnh vực nghiên cứu: Học máy, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Khai phá dữ liệu

Tags