Bài báo: “Brain Tumor Segmentation in MRI Images with 3D U-Net and Contextual Transformer”
Sinh viên thực hiện:
- Nguyễn Thanh Thiện Quá – KHDL2020 – Tác giả chính
- Nguyễn Hiếu Nghĩa – KHDL2020 – Đồng tác giả
Giảng viên hướng dẫn:
- TS. Nguyễn Tất Bảo Thiện.
Tóm tắt:
Nghiên cứu này trình bày một phương pháp cải tiến để phân đoạn chính xác các khối u não trên hình ảnh cộng hưởng từ (MRI) bằng cách sử dụng mô hình 3D-UNet tiên tiến kết hợp với Context Transformer (CoT). Bằng cách mở rộng kiến trúc CoT, mô hình đề xuất mở rộng kiến trúc của mình sang định dạng 3D, tích hợp một cách mượt mà với mô hình cơ bản để tận dụng thông tin ngữ cảnh phức tạp trong các bản quét MRI, nhấn mạnh cách các yếu tố liên kết với nhau trên một phạm vi không gian mở rộng. Mô hình đề xuất đồng bộ hóa các đặc điểm khối u từ CoT, củng cố lẫn nhau trong việc trích xuất đặc trưng, giúp nắm bắt chính xác các cấu trúc chi tiết của khối u, bao gồm vị trí, kích thước và ranh giới. Nhiều kết quả thực nghiệm cho thấy hiệu suất phân đoạn xuất sắc của phương pháp đề xuất so với các phương pháp tiên tiến hiện nay, đạt điểm Dice là 82.0%, 81.5%, và 89.0% cho Khối u Tăng cường, Lõi khối u và Toàn bộ khối u, tương ứng trên bộ dữ liệu BraTS2019.
“Chúng tôi xin chân thành cảm ơn thầy Nguyễn Tất Bảo Thiện vì sự tận tâm và nhiệt tình hướng dẫn trong suốt quá trình nghiên cứu. Sự chỉ dẫn quý báu và kiến thức sâu rộng của thầy đã góp phần quan trọng vào thành công của chúng tôi trong nghiên cứu và công bố bài báo khoa học quốc tế này. Thầy đã luôn là nguồn động viên và hỗ trợ không thể thiếu, giúp chúng tôi vượt qua những khó khăn và đạt được kết quả như mong đợi”.
Thông tin chung:
7th International Conference on Multimedia Analysis and Pattern Recognition (MAPR) được tài trợ bởi VAPR (Vietnamese Association on Pattern Recognition). Mục tiêu của hội nghị này là tập hợp các nhà nghiên cứu và chuyên gia từ cả học viện và ngành công nghiệp để chia sẻ những kết quả nghiên cứu mới nhất, kết quả thử nghiệm và củng cố cơ hội hợp tác tiềm năng về nhận dạng mẫu, phân tích đa phương tiện và các lĩnh vực liên quan. Một số chủ đề mà hội nghị quan tâm đến như: Pattern Recognition and Machine Learning, Multimedia Analysis, Biomedical Image Analysis and Biometrics, Computer Vision and Robot Vision, Document Analysis and Recognition, Applications. Hội nghị là diễn đàn khoa học để giới học thuật, nghiên cứu trong và ngoài nước đến giao lưu, trao đổi kinh nghiệm. Mục tiêu của hội nghị là tập hợp các nhà nghiên cứu và học viên từ các lĩnh vực nhằm chia sẻ kết quả nghiên cứu mới nhất của họ và thúc đẩy sự hợp tác từ các lĩnh vực như nhận dạng mẫu, phân tích đa phương tiện và các lĩnh vực liên quan. Các lĩnh vực được hội nghị khuyến khích nộp nghiên cứu chưa xuất bản bao gồm Pattern Recognition and Machine Learning, Multimedia Analysis, Biomedical Image Analysis and Biometrics, Computer Vision and Robot Vision, Document Analysis and Recognition, Applications.
Ngoài các phiên chính, MAPR 2024 còn tổ chức 2 phiên đặc biệt (“Special Session: Applying AI to Build Security for Protecting Information Systems”) và (“Special Session: Applications of Artificial Intelligence in Healthcare”) cho các nghiên cứu ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực An toàn thông tin (cybersecurity) và Chăm sóc sức khỏe (healthcare) trong chương trình hội nghị năm nay.
Mọi thông tin chi tiết xem tại: https://www.facebook.com/share/p/a5ubD5XmTp2m8HuG/
Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin
