Nhóm nghiên cứu - PGS. TS. Nguyễn Thanh Tùng - Trường Quốc tế - ĐHQGHN

Thông tin cần cung cấp của 11 nhóm nghiên cứu STT Các trường thông tin Tiếng Việt Tiếng Anh 1 Tên nhóm nghiên cứu Các kỹ thuật tính toán và thuật toán trong mạng IoT và hệ cơ sở dữ liệu trên nền điện toán đám mây Computational techniques and algorithms in IoT networks and cloud-based database systems 2 Lĩnh vực nghiên cứu – IOT – Hệ thống thông tin – Các thuật toán và kỹ thuật tính toán – IOT – Information system – Computational algorithms and techniques 3 Hướng nghiên cứu chính Các công bố của nhóm dựa theo 2 hướng chính theo đó mỗi hướng sẽ cho ra trung bình 1 công bố ISI/ 1 năm – Các kỹ thuật tính toán trên mạng IoT và cơ sở dữ liệu y tế trên nền điện toán đám mây hỗ trợ ra quyết định – Các thuật toán tối ưu tài nguyên trên mạng IoT The group’s publications are based on 2 main directions whereby each direction will produce an average of 1 ISI publication / 1 year – IoT network computing techniques and cloud-based medical databases for decision-making – Algorithms to optimize resources on IoT networks 4 Câu hỏi nghiên cứu Với sự bùng nổ về số lượng thiết bị được kết nối, cảm biến và lượng dữ liệu cực lớn cần được phân tích chắc chắn sẽ dẫn đến quá mức tải mạng, độ trễ dịch vụ đầu cuối và tiêu thụ năng lượng tổng thể vượt quá khả năng đáp ứng.
Điều này dẫn đến thách thức tạo ra các kiến trúc mạng mới giúp mở rộng khả năng tính toán và lưu trữ từ trung tâm đến rìa biên của mạng, gần với người dùng cuối.
Tối ưu kiến trúc mạng cho phép một loạt các dịch vụ và ứng dụng mới thỏa mãn chất lượng dịch vụ.
Vấn đề nổi cộm là làm thế nào để triển khai hiệu quả các dịch vụ cho hệ thống thỏa mãn các yêu cầu tài nguyên dịch vụ và các ràng buộc QoS trong khi tối đa hóa việc sử dụng tài nguyên [1,4]. Từ trước đến nay, trong ngành y tế, dữ liệu đã được sử dụng để phục vụ nhu cầu chăm sóc sức khỏe cho con người.
Tại các nước trên thế giới, trong những năm gần đây, nhiều bệnh viện đã bắt đầu chuyển đổi từ việc quản lý hồ sơ sức khỏe của bệnh nhân theo cách truyền thống sang sử dụng hệ thống hồ sơ y tế bệnh án điện tử.Các dữ liệu này gia tăng liên tục theo thời gian thực tạo nên khối lượng thông tin khổng lồ về y tế sẵn sàng cho các bác sĩ, các nhà nghiên cứu và bệnh nhân sử dụng.
Đặc điểm chung của các hệ thống này là đều được xây dựng từ các thành phần khả mở cho dữ liệu lớn có kiến trúc phân tán, nhằm mục đích thu thập, lưu trữ, khai thác và sử dụng dữ liệu vào lĩnh vực y tế để có thể theo dõi, phòng ngừa và điều trị bệnh tật cho con người, và thậm chí là dự đoán trước được các bệnh dịch nguy hiểm.
[2,5] Trong vài thập kỷ qua, sự tiến bộ của các công nghệ mới trong thiết bị máy tính, máy ảnh và thiết bị y tế đã trở thành điểm khởi đầu của các hệ thống hình ảnh y tế.
Kể từ đó, nhiều thiết bị y tế mới, ví dụ: các máy X-Ray, chụp cắt lớp vi tính (CT), chụp cộng hưởng từ, v.v.
, kèm theo các thuật toán vận hành bên trong đã góp phần rất lớn trong chẩn đoán thành công các trường hợp lâm sàng.
Tăng cường tính chính xác của việc nhận biết các kiểu bệnh là trọng tâm của các nghiên cứu khác nhau trong những năm gần đây.
Phân đoạn sử dụng phân cụm mờ tiên tiến để xử lý các vấn đề về ranh giới chung giữa các cụm sẽ giải quyết nhiều thách thức trong hình ảnh y tế.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào xử lý ảnh hứa hẹn sẽ mang lại nhiều kết quả trong việc chẩn đoán được nhiều loại bệnh trong y tế.
Việc xác thực thử nghiệm trên các bộ dữ liệu nha khoa thực sự của Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, Việt Nam bước đầu cho thấy sự vượt trội của phương pháp được đề xuất so với các phương pháp liên quan về độ chính xác [3]. With the explosion in the number of connected devices, sensors, and the sheer amount of data that needs to be analyzed will inevitably lead to excessive network load, end-to-end service latency, and overall energy consumption exceeds responsiveness.
This leads to the challenge of creating new network architectures that extend compute and storage capacity from the center to the edge of the network, close to the end users.
Optimizing the network architecture allows a wide range of new services and applications to satisfy the quality of service.
The emerging issue is how to efficiently deploy services to the system that satisfy service resource requirements and QoS constraints while maximizing resource utilization.
[1,4]. Until now, in the health industry, data has been used to serve the health care needs of people.
In countries around the world, in recent years, many hospitals have begun to switch from managing patients’ health records in the traditional way to using an electronic medical record system.
This data grows continuously in real time making huge amounts of medical information available for doctors, researchers and patients to use.
The common feature of these systems is that they are all built from open components for big data with a distributed architecture, for the purpose of collecting, storing, mining and using data in the medical field.
to be able to monitor, prevent and treat human diseases, and even predict dangerous diseases.
[2,5] Over the past few decades, the advancement of new technologies in computer equipment, cameras and medical devices has become the starting point of medical imaging systems.
Since then, many new medical devices, e.g.
X-Ray machines, computed tomography (CT), magnetic resonance imaging, etc.., accompanied by internal operating algorithms that have greatly contributed to the successful diagnosis of clinical cases.
Increasing the accuracy of disease pattern recognition has been the focus of various studies in recent years.
Segmentation using advanced fuzzy clustering to deal with common boundary problems between clusters will solve many challenges in medical imaging.
The application of artificial intelligence to image processing promises to bring many results in the diagnosis of many diseases in the medical field.
The experimental validation on real dental datasets by Hanoi Medical University Hospital, Vietnam initially shows the superiority of the proposed method over related methods in terms of accuracy [3]. 5 Đề tài, dự án đã thực hiện 6 Đề tài, dự án đang thực hiện 1. Nguyễn Thanh Tùng, Ứng dụng và triển khai hệ thống phần mềm tích hợp và kết nối các thiết bị điện tử y sinh và mạng truyền thông hỗ trợ theo dõi sức khoẻ và dịch tễ cộng đồng khu vực Tây Bắc 1. Nguyễn Thanh Tùng, Application and implementation of a software system that integrates and connects biomedical electronic devices and communication networks to support health monitoring and community epidemiology in the Northwest region 7 Các công bố 1. Le Hoang Son, Nguyen Thanh Tung, Fuzzy Guided Autonomous Nursing Robot through Wireless Beacon Network, MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS (SCI-Q1), 2021. 2. Nguyen Thanh Tung, Design Cloud-Fog systems based on the energy of IoT devices, Concurrency and Computation: Practice and Experience – Wiley (SCI-E), 2021. 3. Nguyen Thanh Tung, Multi-hop routing protocols on wireless ad hoc sensor networks with modified MAC layer and broadcasting scheme, Concurrency and Computation: Practice and Experience – Wiley (SCI-E), 2020 doi: 10.1002/cpe.5720 4. Nguyen Thanh Tung, Nguyen Huu Duc , Design and Implementing Big Data system for cardiovascular data, Concurrency and Computation: Practice and Experience – Wiley (SCI-E) 2019. DOI: 10.1002/cpe.5068 5. Mumtaz Ali, Le Hoang Son, Mohsin Khan, Nguyen Thanh Tung, Segmentation of Dental X-ray Images in Medical Imaging using Neutrosophic Orthogonal Matrices, Expert Systems with Applications (ESWA), ELSEVIER. (SCI-E Q1),2018 6. Nguyen Thanh Tung, Huynh Thi Thanh Binh;
Base station location -Aware Optimization Model of the lifetime of wireless sensor networks;
Mobile Networks and Applications (MONET),2016; DOI 10.1007/s11036-015-0614-3 (SCI-E Q1/Q2) 1. 1. Le Hoang Son, Nguyen Thanh Tung, Fuzzy Guided Autonomous Nursing Robot through Wireless Beacon Network, MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS (SCI-Q1), 2021. 2. Nguyen Thanh Tung, Design Cloud-Fog systems based on the energy of IoT devices, Concurrency and Computation: Practice and Experience – Wiley (SCI-E), 2021. 3. Nguyen Thanh Tung, Multi-hop routing protocols on wireless ad hoc sensor networks with modified MAC layer and broadcasting scheme, Concurrency and Computation: Practice and Experience – Wiley (SCI-E), 2020 doi: 10.1002/cpe.5720 4. Nguyen Thanh Tung, Nguyen Huu Duc , Design and Implementing Big Data system for cardiovascular data, Concurrency and Computation: Practice and Experience – Wiley (SCI-E) 2019. DOI: 10.1002/cpe.5068 5. Mumtaz Ali, Le Hoang Son, Mohsin Khan, Nguyen Thanh Tung, Segmentation of Dental X-ray Images in Medical Imaging using Neutrosophic Orthogonal Matrices, Expert Systems with Applications (ESWA), ELSEVIER. (SCI-E Q1),2018 6. Nguyen Thanh Tung, Huynh Thi Thanh Binh;
Base station location -Aware Optimization Model of the lifetime of wireless sensor networks;
Mobile Networks and Applications (MONET),2016; DOI 10.1007/s11036-015-0614-3 (SCI-E Q1/Q2) 8 Các thành viên § Nguyễn Thanh Tùng § Lê Hoàng Sơn § Huỳnh Thị Thanh Bình § Trần Thị Oanh § Nguyễn Hữu Đức § Nguyen Thanh Tung § Le Hoang Son § Huynh Thi Thanh Binh § Tran Thi Oanh § Nguyen Huu Duc Trưởng nhóm – Họ và tên: Nguyễn Thanh Tùng – Đơn vị: Khoa Quốc tế-ĐHQGHN. – Name: Nguyen Thanh Tung – Affiliation: IS-VNU Các thành viên 1. Nguyễn Thanh Tùng – Đơn vị: Khoa Quốc tế-ĐHQGHN – Lĩnh vực nghiên cứu: – Hướng nghiên cứu: – Các bài báo thuộc cơ sở dữ liệu ISI/SCOPUS: – Các tạp chí hàng đầu: 2. Lê Hoàng Sơn – Đơn vị: Viện CNTT-ĐHQGHN – Lĩnh vực nghiên cứu: – Hướng nghiên cứu: – Các bài báo thuộc cơ sở dữ liệu ISI/SCOPUS: Các tạp chí hàng đầu: 3. Huỳnh Thị Thanh Bình – Đơn vị: Viện Công nghệ thông tin và Truyền thông, ĐHBKHN – Lĩnh vực nghiên cứu: – Hướng nghiên cứu: – Các bài báo thuộc cơ sở dữ liệu ISI/SCOPUS: Các tạp chí hàng đầu: 4. Trần Thị Oanh – Đơn vị: Khoa Quốc tế-ĐHQGHN – Lĩnh vực nghiên cứu: – Hướng nghiên cứu: – Các bài báo thuộc cơ sở dữ liệu ISI/SCOPUS: Các tạp chí hàng đầu: 5. Nguyễn Hữu Đức – Đơn vị: ĐHBKHN – Lĩnh vực nghiên cứu: – Hướng nghiên cứu: – Các bài báo thuộc cơ sở dữ liệu ISI/SCOPUS: Các tạp chí hàng đầu: 1. Nguyen Thanh Tung – Affiliation: IS-VNU – Disciplines: – Expertise: – Articles in the ISI/SCOPUS database (total number of articles): – Top magazines: 2. Le Hoang Son – Affiliation: – Disciplines: – Expertise: – Articles in the ISI/SCOPUS database (total number of articles): – Top magazines: 3. Huynh Thi Thanh Binh – Affiliation: – Disciplines: – Expertise: – Articles in the ISI/SCOPUS database (total number of articles): – Top magazines: 4. Tran Thi Oanh – Affiliation: – Disciplines: – Expertise: – Articles in the ISI/SCOPUS database (total number of articles): – Top magazines: 5. Nguyen Huu Duc – Affiliation: – Disciplines: – Expertise: – Articles in the ISI/SCOPUS database (total number of articles): – Top magazines: 9 Thông tin liên hệ – Trưởng nhóm: Nguyễn Thanh Tùng – Email: tungnt@isvnu.vn – Điện thoại: 0962 988 600 – Leader: Nguyen Thanh Tung – Email: tungnt@isvnu.vn – Mobile: 0962 988 600