Thông tin luận án tiến sĩ của NCS Nguyễn Thành Trung - Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN - Univeristy of Engineering and Technology

Thông tin luận án tiến sĩ của NCS Nguyễn Thành Trung Tên đề tài luận án: Nghiên cứu và phát triển các phương pháp khử nhiễu ảnh CT liều thấp 1. Họ và tên nghiên cứu sinh: Nguyễn Thành Trung 2. Giới tính: Nam 3. Ngày sinh: 01/01/1981 4. Nơi sinh: Thái Bình 5. Quyết định công nhận nghiên cứu sinh số: 985 /QĐ-CTSV, ngày 04 tháng 12 năm 2014 của Hiệu trưởng trường Đại học Công nghệ – Đại học Quốc gia Hà Nội 6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo: Bổ sung cán bộ hướng dẫn TS.Trịnh Đình Hoàn- Từ ngày 19/09/2017 7. Tên đề tài luận án: Nghiên cứu và phát triển các phương pháp khử nhiễu ảnh CT liều thấp 8. Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử 9. Mã số: 9510302.01 10. Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Nguyễn Linh Trung (chính) – Trường ĐH Công nghệ – Đại học Quốc gia Hà nội; TS. Trịnh Đình Hoàn (phụ)-Tập đoàn Viễn thông quân đội; Trường Đại học công nghệ-Đại học Quốc gia Hà nội. Thông tin luận án tiến sĩ của NCS Nguyễn Thành Trung (tiếng Anh) 11. Tóm tắt các kết quả mới của luận án: luận án có hai đóng góp chính 1) Kết hợp được bộ lọc truyền thống (khử nhiễu hiệu quả ở vùng đồng nhất) và khử nhiễn dựa trên biểu diễn thưa để khử nhiễu ảnh CT liều thấp hiệu quả trong khi bảo toàn tốt các chi tiết ảnh nhỏ có thể mang thông tin y học quan trọng. 2) Xuất phát từ mạng CNN khử nhiễu cho loại ảnh không phải ảnh CT liều thấp và dữ liệu các cặp ảnh {CT liều thấp, CT liều thường}, áp dụng hàm mất mát phù hợp, phương án sử dụng dữ liệu phù hợp, cấu trúc mạng phù hợp để khử nhiễu ảnh CT liều thấp hiệu quả cao. Kết quả nghiên cứu cho thấy việc ứng dụng CNN vào khử nhiễu ảnh CT liều thấp có thể giúp giảm liều lượng phóng xạ xuống 25% so với liều lượng tiêu chuẩn mà chất lượng hình ảnh gần như không thay đổi. 12. Khả năng ứng dụng trong thực tiễn: Có thể ứng dụng trong nâng cao chất lượng hình ảnh CT phục vụ chẩn đoán. 13. Những hướng nghiên cứu tiếp theo: Nghiên cứu phát triển mô hình tích hợp được các kiến thức về giải phẫu và bệnh lý học của các chuyện gia y tế vào việc huấn luyện mạng CNN khử nhiễu ảnh CT liều thấp. 14. Các công trình đã công bố có liên quan đến luận án: – Thanh-Trung Nguyen, Dinh-Hoan Trinh, and Nguyen Linh Trung (2016). “An Efficient Example-based Method for CT Image Denoising Based on Frequency Decomposition and Sparse Representation” International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), pp. 293-296. – Nguyen Thanh-Trung, Dinh-Hoan Trinh, Nguyen Linh-Trung and Ha LuuManh (2019), “Robust Denoising of Low-Dose CT Images Using Convolutional Neural Networks”, NAFOSTED Conference on Information and Computer Science (NICS), pp. 506-511. – Nguyen Thanh-Trung, Dinh-Hoan Trinh, Nguyen Linh-Trung and Marire Luong (2019), “Low-dose CT Image Denoising using Image Decomposition and Sparse Representation”, REV Journal on Electronics and Communications, vol. 9, no. 3-4, pp. 78-88. – Nguyen Thanh-Trung, Dinh-Hoan Trinh, Nguyen Linh Trung, Tran Thi Thuy Quynh, Manh-Ha Luu (2020), “Dilated Residual Convolutional Neural Networks for Low-Dose CT Image Denoising”, 2020 IEEE Asia Pacific Conference on Circuits and Systems (APCCAS), pp. 189-192. – Nguyen Thanh Trung, Dinh-Hoan Trinh, Nguyen Linh-Trung and Marie Luong (2022), “Low-dose CT Image Denoising using Deep Convolutional Neural Networks with Extended Receptive Fields”, Journal of Signal, Image and Video Processing, vol. 16, no. 7, pp. 1963-1971. Bởi Tuyết Nga | 16/05/2023 | Đào tạo sau Đại học | 562 Views Tuyết Nga Trước Thông tin luận án Tiến sĩ của NCS Phạm Tuấn Dũng Sau Lễ bảo vệ luận án tiến sĩ chuyên ngành Cơ kỹ thuật của nghiên cứu sinh Phạm Minh Phúc