Thông tin luận án tiến sĩ của NCS Trương Minh Chính - Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN - Univeristy of Engineering and Technology

Thông tin luận án tiến sĩ của NCS Trương Minh Chính Tên đề tài luận án: Phân tích và xử lý tín hiệu cho dữ liệu không đầy đủ ứng dụng trong y sinh 1. Họ và tên nghiên cứu sinh: Trương Minh Chính 2. Giới tính: Nam 3. Ngày sinh: 01/05/1980 4. Nơi sinh: Quảng Bình 5. Quyết định công nhận nghiên cứu sinh số 1142/QĐ-CTSV ngày 28/12/2011 của Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội. 6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo: Thay đổi tên đề tài theo quyết định số 978/QĐ-ĐT ngày 30/11/2015 của Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội. 7. Tên đề tài luận án: Phân tích và xử lý tín hiệu cho dữ liệu không đầy đủ ứng dụng trong y sinh 8. Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn thông 9. Mã số: 9510302.02 10. Cán bộ hướng dẫn khoa học: Cán bộ hướng dẫn chính: PGS. TS. Nguyễn Linh Trung, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội. Cán bộ hướng dẫn phụ: GS. TS. Đỗ Ngọc Minh, Trường Đại học ILLinois, Mỹ 11. Tóm tắt các kết quả mới của luận án: Luận án đã đề xuất các phương pháp và giải thuật xử lý tín hiệu không đầy đủ, ứng dụng xử lý tín hiệu y sinh, cụ thể như sau: 1) Theo hướng chủ động thu thập dữ liệu không đầy đủ để tăng tốc độ xử lý, luận án đề xuất 02 phương pháp mới (NewCCS-MRI và CCS-SWIFT) về lấy mẫu nén (CS) tất định dựa trên hệ hỗn loạn cho hệ thống thu nhận ảnh cộng hưởng từ (MRI) truyền thống và hệ thống MRI đặc biệt SWIFT. 2) Theo hướng khôi phục lại dữ liệu bị mất mát trong quá trình thu thập, luận án đề xuất 03 thuật toán mới (SW-PETRELS, NL-PETRELS và MS-PETRELS) nhằm cải tiến thuật toán PETRELS dùng cho ước lượng không gian của dữ liệu không đầy đủ. Từ đó, luận án đề xuất phương pháp phân tích phần tử song song (CP) thích nghi cho ten-xơ bậc 3 đối với dữ liệu không đầy đủ, cùng các thuật toán ước lượng không gian con tương ứng, áp dụng cho trích xuất thông tin và khôi phục dữ liệu điện não đồ bề mặt (EEG) không đầy đủ. 12. Khả năng ứng dụng trong thực tiễn: Kết quả của luận án có thể được ứng dụng vào xử lý tín hiệu không đầy đủ cho các kỹ thuật hỗ trợ chẩn đoán lâm sàng trong y học như MRI và EEG. Thuật toán phân tích CP thích nghi mà luận án đề xuất có thể sử dụng cho xử lý dữ liệu không đầy đủ dưới cấu trúc ten-xơ bậc 3. 13. Những hướng nghiên cứu tiếp theo: Xử lý tín hiệu y sinh dữ liệu không đầy đủ và nhiều chiều là vấn đề nghiên cứu hấp dẫn, vì vậy vấn đề nghiên cứu của luận án cần được phát triển theo các hướng sau: 1) Cụ thể hóa áp dụng: Các thuật toán đề xuất có thể kiểm chứng trên các ứng dụng cụ thể, với dữ liệu và hệ thống cụ thể để có được ứng dụng thiết thực hơn. 2) Phát triển các thuật toán: – Đối với bài toán áp dụng CS cho MRI: Cần thiết phải phát triển các phương pháp toán về CS tất định, nhằm khai thác nhiều hơn tính chất của dãy hỗn loạn và áp dụng cho các phương pháp MRI khác nhau và cho ảnh MRI 3 chiều. – Đối với bài toán phân tích CP thích nghi cho dữ liệu không đầy đủ: Có hai vấn đề cần phát triển trong bài toán này, đó là 1) cải tiến để nâng cao hiệu suất các thuật toán, đặc biệt là trong các ứng dụng đối với dữ liệu thực, nhiễu lớn; 2) mở rộng nghiên cứu phương pháp toán cho ten-xơ bậc cao hơn (lớn hơn 3). 14. Các công trình đã công bố có liên quan đến luận án: [1]. Truong Minh-Chinh, Tan Tran-Duc, Nguyen Linh-Trung, Marie Luong, Minh Ngoc Do (2012), “Enhanced SWIFT acquisition with chaotic compressed sensing by designing the measurement matrix with hyperbolic-secant signals”, Proceedings of the 34th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, San Diego, California, USA, pp. 380-383, IEEE. [2]. Nguyen Linh-Trung, Truong Minh-Chinh, Tan Tran-Duc, Ha Vu Le, Minh Ngoc Do (2013), “Chaotic Compressed Sensing and Its Application to Magnetic Resonance Imaging”, REV Journal on Electronics and Telecommunications, 3(3-4), pp. 84-92. [3]. Truong Minh-Chinh, Viet-Dung Nguyen, Nguyen Linh-Trung, Karim Abed-Meraim (2016), “Adaptive PARAFAC Decomposition for Third-Order Tensor Completion”, Proceedings of the IEEE Sixth International Conference on Communications and Electronics (ICCE), Ha Long, Vietnam, pp. 297-301, IEEE. [4]. Truong Minh-Chinh, Nguyen Linh-Trung, Tan Tran-Duc (2016), “On the Implementation of Chaotic Compressed Sensing for MRI”, Proceedings of the International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), Ha Noi, Vietnam, pp. 103-107, IEEE. [5]. Nguyen Linh-Trung, Truong Minh-Chinh, Viet-Dung Nguyen, Karim Abed-Meraim (2018), “A Non-Linear Tensor Tracking Algorithm for Analysis of Incomplete Multi-Channel EEG Data”, Proceedings of the 12th International Symposium on Medical Information and Communication Technology, Sydney, Australia, pp. 114-119, IEEE. [6]. Nguyen Linh-Trung, Viet-Dung Nguyen, Messaoud Thameri, Truong Minh-Chinh, Karim Abed-Meraim (2018), “Low-complexity adaptive algorithms for robust subspace tracking”, IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 12(6), pp. 1197 – 1212, DOI: 10.1109/JSTSP.2018.2876626 Bởi Tuyết Nga | 18/09/2019 | Tiến sỹ | 729 Views Tuyết Nga Trước Tham gia cuộc thi "Tìm hiểu Dịch vụ công trực tuyến" Sau Quyết định thu học phí trong học kỳ I, năm học 2019-2020 cho HVCH/NCS Bài viết liên quan Thông tin luận án Tiến sĩ của NCS Nguyễn Minh Tân Tóm tắt luận án Tiến sĩ của NCS Phan Hải Luận án Tiến sĩ của NCS Hà Thị Kim Dung Tóm tắt luận án Tiến sĩ của NCS Hà Thị Kim Dung Thông tin luận án Tiến sĩ của NCS Hà Thị Kim Dung