Ngày 05/09/2023, Trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội (USTH) đã tổ chức Buổi bảo vệ luận án tiến sĩ cho Nghiên cứu sinh Nguyễn Chí Cường, chuyên ngành Công nghệ thông tin và Truyền thông. NCS đã bảo vệ thành công đề tài luận án tiến sĩ: “Phát triển mô hình học sâu kết hợp các đặc điểm của khối u trong việc phát hiện ung thư phổi trên ảnh CT”.
Đề tài được hướng dẫn khoa học bởi TS. Nguyễn Giang Sơn – Đồng Trưởng khoa Công nghệ thông tin và Truyền thông, USTH và GS. TS. Jean Christophe Burie – Đại học La Rochelle (Pháp).
Buổi bảo vệ có sự tham gia của 5/5 thành viên Hội đồng, gồm:
- PGS. TS. Nguyễn Long Giang – Viện Công nghệ Thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam – Chủ tịch;
- PGS. TS. Nguyễn Việt Anh – Viện Công nghệ Thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam – Phản biện;
- TS. Thierry Urruty – Đại học Poitiers (Pháp) – Phản biện;
- PGS. TS. Lê Hoàng Sơn – Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội – Ủy viên;
- TS. Lê Hữu Tôn – Khoa Công nghệ thông tin và Truyền thông, USTH – Ủy viên, Thư ký.
Tại buổi bảo vệ, NCS Nguyễn Chí Cường đã trình bày những kết quả nghiên cứu đạt được của luận án trước Hội đồng. Cụ thể, ung thư phổi được biết đến là loại ung thư nguy hiểm nhất trên thế giới. Các giải pháp sàng lọc ung thư thông qua chụp cắt lớp vi tính (CT) có tác động tích cực đến việc phát hiện và điều trị ung thư phổi sớm. Tuy nhiên, sàng lọc ung thư bằng ảnh CT là một nhiệm vụ không hề đơn giản do tính phức tạp của hình ảnh và nhiều đặc điểm khác nhau của các khối u. Công nghệ chẩn đoán có sự hỗ trợ của máy tính (CAD) có thể giảm khối lượng công việc của các bác sĩ bằng cách đưa ra ý kiến tham khảo độc lập và khách quan. Trong những năm gần đây, học sâu (DL) đã trở thành phương pháp phân tích hình ảnh y tế tiên tiến nhất, nhưng khả năng ứng dụng lâm sàng của nó vẫn còn hạn chế. Trong luận án này NCS tập trung vào việc phát triển các phương pháp mới để tự động hóa việc sàng lọc ung thư phổi đồng thời đánh giá tính khả thi của phương pháp trên các nhóm bệnh nhân thực tế trong quá trình sàng lọc.
Phương pháp nghiên cứu đầu tiên tập trung vào việc sử dụng dữ liệu làm trung tâm nhằm cải thiện hiệu quả của các phương pháp phát hiện khối u. Nghiên cứu này đề xuất một mô hình hợp tác giữa các chuyên gia chẩn đoán hình ảnh lâm sàng để đánh giá 372 ảnh chụp CT với 170 nốt phổi, được gọi là tập dữ liệu K. Hệ thống phát hiện nốt phổi tự động xây dựng bằng các phương pháp phát hiện vật thể tiên tiến nhất. Kết quả cho thấy hiệu suất phát hiện tổng thể của các mô hình phát hiện này có thể được cải thiện khi sử dụng dữ liệu bổ sung từ tập dữ liệu K. Ngoài ra phương pháp phát hiện tự động với các hộp neo tùy chỉnh dựa trên kích thước và tỷ lệ của nốt trong bộ dữ liệu đã chứng minh tiềm năng cải thiện đáng kể độ nhạy trong việc phát hiện khối u mà không làm tăng số lượng dương tính giả.
Phương pháp nghiên cứu tiếp theo tập trung vào việc cải thiện khả năng phát hiện các nốt nhỏ ở phổi và giảm tỷ lệ dương tính giả. Đầu tiên, một phương pháp phát hiện nốt phổi mới lần đầu tiên được phát triển bằng cách sử dụng mô hình Faster R-CNN dựa trên thuật toán hộp neo có thể thích ứng trên mọi kích thước nốt khác nhau trong dữ liệu huấn luyện. Phương pháp này tạo ra các hộp neo từ các tỷ lệ và tỷ lệ khung hình khác nhau của từng kích thước nốt trong tập dữ liệu huấn luyện. Thứ hai, phương pháp lát cắt liền kề và tăng cường dữ liệu được sử dụng để có thể tạo ra các dữ liệu mới một cách đáng kể. Cuối cùng, trong giai đoạn giảm dương tính giả, mạng nơ-ron tích chập dựa trên kiến trúc ResNet sẽ cải thiện chất lượng dự đoán bằng cách giảm tỉ lệ dương tính giả với sự đánh đổi là giảm một phần độ nhạy. Các thử nghiệm cho thấy hệ thống được đề xuất của NCS đạt được độ nhạy tốt nhất với tỷ lệ dương tính giả rất thấp trên tập dữ liệu LUNA16.
Hội đồng đánh giá cao nghiên cứu của NCS Nguyễn Chí Cường, là công trình khoa học nghiêm túc, công phu, có ý nghĩa khoa học và thực tiễn. Hội đồng chấm luận án đã họp kín và bỏ phiếu, với kết quả 5/5 phiếu tán thành.
Trước khi kết thúc buổi bảo vệ, NCS Nguyễn Chí Cường đã phát biểu gửi lời tri ân tới các Thầy, Cô Trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội và các thầy cô hướng dẫn cùng bạn bè, người thân vì đã luôn đồng hành, hỗ trợ và tạo điều kiện để NCS triển khai nghiên cứu và bảo vệ thành công luận án.
PGS. TS. Nguyễn Hải Đăng – Phó Hiệu trưởng USTH đã gửi lời chúc mừng tới NCS Nguyễn Chí Cường bảo vệ thành công luận án và cảm ơn GS. TS. Jean Christophe Burie – Đại học La Rochelle (Pháp) và TS. Nguyễn Giang Sơn – Đồng Trưởng khoa Công nghệ thông tin và Truyền thông (USTH) đã nhiệt tình hướng dẫn và hỗ trợ NCS. Nguyễn Chí Cường.
Chúc mừng NCS Nguyễn Chí Cường và chúc bạn tiếp tục thành công trên con đường sắp tới.
Một số hình ảnh khác trong buổi bảo vệ:
