Ngày 02/12/2025, Trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội (USTH) đã tổ chức Lễ bảo vệ luận án tiến sĩ cho nghiên cứu sinh (NCS) Đỗ Oanh Cường, ngành Công nghệ thông tin và Truyền thông, đề tài luận án: “Nghiên cứu các phương pháp học sâu cho bài toán phân tích và hiểu ảnh: Ứng dụng cho lĩnh vực y sinh”.
Đề tài được hướng dẫn khoa học bởi PGS. Trần Giang Sơn – Trưởng khoa Khoa Công nghệ thông tin và Truyền thông, USTH; PGS. Lương Chi Mai – Viện Công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam (VAST).
Buổi lễ có sự tham gia của 7 thành viên Hội đồng, trong đó gồm GS. Jean-Marc Lavest, Hiệu trưởng chính Trường Đại học USTH, Chủ tịch Hội đồng; PGS. Nguyễn Hữu Quỳnh, Giảng viên trường Đại học CMC; GS. Jean-Christophe Burie, Giảng viên trường Đại học La Rochelle, Pháp; PGS. Nguyễn Phương Thái, Giảng viên Đại học Công nghệ, VNU; PGS. TS. Nguyễn Long Giang, Viện Công nghệ thông tin, VAST; TS. Nghiêm Thị Phương, USTH; TS. Trần Hoàng Tùng, USTH. Bên cạnh đó, buổi lễ còn có sự góp mặt của giảng viên hướng dẫn, một số bạn bè, người thân của nghiên cứu sinh.
Dưới sự chủ trì của GS. Jean-Marc Lavest – Chủ tịch Hội đồng, Hội đồng đã thông qua lý lịch khoa học, thành tích nghiên cứu, quá trình học tập và kết quả nghiên cứu khoa học của NCS Đỗ Oanh Cường trong suốt quá trình thực hiện đề tài. Các thành viên Hội đồng đánh giá cao những kết quả học tập, nghiên cứu và những nỗ lực của NCS trong thời gian qua.
Tiếp đó, NCS Đỗ Oanh Cường đã trình bày những kết quả nghiên cứu đạt được của luận án trước Hội đồng. Hiện nay, chẩn đoán hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong quy trình khám chữa bệnh. Tuy nhiên, các bác sĩ thường gặp khó khăn trong việc tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn hoặc phát hiện các dấu hiệu bệnh lý tinh vi trên các ảnh chụp đơn lẻ.
Luận án “Nghiên cứu các phương pháp học sâu cho bài toán phân tích và hiểu ảnh: Ứng dụng cho lĩnh vực y sinh” ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm giải quyết thách thức này với các đóng góp nổi bật:
Đầu tiên, lấy cảm hứng từ công nghệ nhiếp ảnh điện toán (tương tự tính năng Deep Fusion), chúng tôi xây dựng mô hình học sâu giúp tổng hợp dữ liệu từ nhiều phương thức hình ảnh (như MRI và PET). Hệ thống không chỉ ghép ảnh mà còn cải thiện độ trung thực thông tin thị giác, tăng cường độ tương phản và chi tiết, giúp bác sĩ quan sát tổn thương rõ ràng hơn (như trong chẩn đoán bệnh Alzheimer).
Một điểm nhấn quan trọng của luận án là đề xuất cách kết hợp hai mô hình AI – Swin Transformer và VGG19 – để cải thiện việc sàng lọc COVID-19 trên ảnh X-quang ngực. Swin Transformer cho phép phân tích tổng thể các vùng phổi, trong khi VGG19 lại phát hiện tốt những chi tiết nhỏ. Việc ghép hai thế mạnh này tạo ra hệ thống chẩn đoán tự động đạt độ chính xác lên tới 99,32%, ổn định và tin cậy hơn so với việc dùng từng mô hình riêng lẻ.
Những bước tiến này mang lại giá trị thực tiễn lớn cho ngành y tế: vừa cung cấp hình ảnh chất lượng cao hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng, vừa cung cấp công cụ hỗ trợ chẩn đoán bệnh.
Những kết quả chính của luận án đã được công bố trong 03 bài báo trên các tạp chí khoa học quốc tế. Theo đánh giá của các thành viên trong Hội đồng, luận án phản ánh quá trình học tập và nghiên cứu nghiêm túc của NCS Đỗ Oanh Cường. Các kết quả nghiên cứu có giá trị khoa học và tính ứng dụng cao trong thực tiễn.
Sau khi thảo luận, Hội đồng chấm luận án đã họp kín và bỏ phiếu, với kết quả 7/7 phiếu tán thành. GS. Jean-Marc Lavest thay mặt Hội đồng chúc mừng NCS Đỗ Oanh Cường đã bảo vệ thành công luận án và chúc mừng khoa Công nghệ thông tin và Truyền thông đã có thêm một nghiên cứu sinh đạt trình độ tiến sĩ.
Trước khi kết thúc buổi lễ, NCS Đỗ Oanh Cường đã phát biểu gửi lời tri ân tới khoa Khoa học Khoa Công nghệ thông tin và Truyền thông, các giảng viên hướng dẫn, đồng nghiệp, bạn bè và đặc biệt là gia đình vì đã luôn đồng hành, động viên, khích lệ và tạo điều kiện tốt nhất để NCS có thể bảo vệ luận án thành công và đạt được học vị tiến sĩ.
