–   Hệ thống thông tin

–   Các thuật toán và kỹ thuật tính toán

– Information system

– Computational algorithms and techniques

– Các kỹ thuật tính toán trên mạng IoT và cơ sở dữ liệu y tế trên nền điện toán đám mây hỗ trợ ra quyết định

– Các thuật toán tối ưu tài nguyên trên mạng IoT

– IoT network computing techniques and cloud-based medical databases for decision-making

– Algorithms to optimize resources on IoT networks

Từ trước đến nay, trong ngành y tế, dữ liệu đã được sử dụng để phục vụ nhu cầu chăm sóc sức khỏe cho con người. Tại các nước trên thế giới, trong những năm gần đây, nhiều bệnh viện đã bắt đầu chuyển đổi từ việc quản lý hồ sơ sức khỏe của bệnh nhân theo cách truyền thống sang sử dụng hệ thống hồ sơ y tế bệnh án điện tử.Các dữ liệu này gia tăng liên tục theo thời gian thực tạo nên khối lượng thông tin khổng lồ về y tế sẵn sàng cho các bác sĩ, các nhà nghiên cứu và bệnh nhân sử dụng. Đặc điểm chung của các hệ thống này là đều được xây dựng từ các thành phần khả mở cho dữ liệu lớn có kiến trúc phân tán, nhằm mục đích thu thập, lưu trữ, khai thác và sử dụng dữ liệu vào lĩnh vực y tế để có thể theo dõi, phòng ngừa và điều trị bệnh tật cho con người, và thậm chí là dự đoán trước được các bệnh dịch nguy hiểm. [2,5]

Trong vài thập kỷ qua, sự tiến bộ của các công nghệ mới trong thiết bị máy tính, máy ảnh và thiết bị y tế đã trở thành điểm khởi đầu của các hệ thống hình ảnh y tế. Kể từ đó, nhiều thiết bị y tế mới, ví dụ: các máy X-Ray, chụp cắt lớp vi tính (CT), chụp cộng hưởng từ, v.v., kèm theo các thuật toán vận hành bên trong đã góp phần rất lớn trong chẩn đoán thành công các trường hợp lâm sàng. Tăng cường tính chính xác của việc nhận biết các kiểu bệnh là trọng tâm của các nghiên cứu khác nhau trong những năm gần đây. Phân đoạn sử dụng phân cụm mờ tiên tiến để xử lý các vấn đề về ranh giới chung giữa các cụm sẽ giải quyết nhiều thách thức trong hình ảnh y tế. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào xử lý ảnh hứa hẹn sẽ mang lại nhiều kết quả trong việc chẩn đoán được nhiều loại bệnh trong y tế. Việc xác thực thử nghiệm trên các bộ dữ liệu nha khoa thực sự của Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, Việt Nam bước đầu cho thấy sự vượt trội của phương pháp được đề xuất so với các phương pháp liên quan về độ chính xác [3].

Until now, in the health industry, data has been used to serve the health care needs of people. In countries around the world, in recent years, many hospitals have begun to switch from managing patients’ health records in the traditional way to using an electronic medical record system. This data grows continuously in real time making huge amounts of medical information available for doctors, researchers and patients to use. The common feature of these systems is that they are all built from open components for big data with a distributed architecture, for the purpose of collecting, storing, mining and using data in the medical field. to be able to monitor, prevent and treat human diseases, and even predict dangerous diseases. [2,5]

Over the past few decades, the advancement of new technologies in computer equipment, cameras and medical devices has become the starting point of medical imaging systems. Since then, many new medical devices, e.g. X-Ray machines, computed tomography (CT), magnetic resonance imaging, etc.., accompanied by internal operating algorithms that have greatly contributed to the successful diagnosis of clinical cases. Increasing the accuracy of disease pattern recognition has been the focus of various studies in recent years. Segmentation using advanced fuzzy clustering to deal with common boundary problems between clusters will solve many challenges in medical imaging. The application of artificial intelligence to image processing promises to bring many results in the diagnosis of many diseases in the medical field. The experimental validation on real dental datasets by Hanoi Medical University Hospital, Vietnam initially shows the superiority of the proposed method over related methods in terms of accuracy [3].

2.            Nguyen Thanh Tung, Design Cloud-Fog systems based on the energy of IoT devices, Concurrency and Computation: Practice and Experience – Wiley (SCI-E), 2021.

3.            Nguyen Thanh Tung, Multi-hop routing protocols on wireless ad hoc sensor networks with modified MAC layer and broadcasting scheme, Concurrency and Computation: Practice and Experience – Wiley (SCI-E), 2020 doi: 10.1002/cpe.5720

4. Nguyen Thanh Tung, Nguyen Huu Duc , Design and Implementing Big Data system for cardiovascular data, Concurrency and Computation: Practice and Experience – Wiley (SCI-E) 2019. DOI: 10.1002/cpe.5068

5.  Mumtaz Ali, Le Hoang Son, Mohsin Khan, Nguyen Thanh Tung, Segmentation of Dental X-ray Images in Medical Imaging using Neutrosophic Orthogonal Matrices, Expert Systems with Applications (ESWA), ELSEVIER. (SCI-E Q1),2018

6.  Nguyen Thanh Tung, Huynh Thi Thanh Binh; Base station location -Aware Optimization Model of   the lifetime of wireless sensor networks; Mobile Networks and Applications (MONET),2016; DOI 10.1007/s11036-015-0614-3 (SCI-E Q1/Q2)

§ Lê Hoàng Sơn

§ Huỳnh Thị Thanh Bình

§ Trần Thị Oanh

§ Nguyễn Hữu Đức

§ Le Hoang Son

§ Huynh Thi Thanh Binh

§ Tran Thi Oanh

§ Nguyen Huu Duc

– Đơn vị: Khoa Quốc tế-ĐHQGHN.

– Affiliation: IS-VNU

–   Đơn vị: Khoa Quốc tế-ĐHQGHN

–   Lĩnh vực nghiên cứu:

–   Hướng nghiên cứu:

–   Các bài báo thuộc cơ sở dữ liệu ISI/SCOPUS:

–   Các tạp chí hàng đầu:

2. Lê Hoàng Sơn

–   Đơn vị: Viện CNTT-ĐHQGHN

–   Lĩnh vực nghiên cứu:

–   Hướng nghiên cứu:

–   Các bài báo thuộc cơ sở dữ liệu ISI/SCOPUS:

Các tạp chí hàng đầu:

3. Huỳnh Thị Thanh Bình

–   Đơn vị: Viện Công nghệ thông tin và Truyền thông, ĐHBKHN

–   Lĩnh vực nghiên cứu:

–   Hướng nghiên cứu:

–   Các bài báo thuộc cơ sở dữ liệu ISI/SCOPUS:

Các tạp chí hàng đầu:

4. Trần Thị Oanh

–   Đơn vị: Khoa Quốc tế-ĐHQGHN

–   Lĩnh vực nghiên cứu:

–   Hướng nghiên cứu:

–   Các bài báo thuộc cơ sở dữ liệu ISI/SCOPUS:

Các tạp chí hàng đầu:

5. Nguyễn Hữu Đức

–   Đơn vị: ĐHBKHN

–   Lĩnh vực nghiên cứu:

–   Hướng nghiên cứu:

–   Các bài báo thuộc cơ sở dữ liệu ISI/SCOPUS:

Các tạp chí hàng đầu:

– Affiliation: IS-VNU

– Disciplines:

– Expertise:

– Articles in the ISI/SCOPUS database (total number of articles):

– Top magazines:

2. Le Hoang Son

– Affiliation:

– Disciplines:

– Expertise:

– Articles in the ISI/SCOPUS database (total number of articles):

– Top magazines:

3. Huynh Thi Thanh Binh

– Affiliation:

– Disciplines:

– Expertise:

– Articles in the ISI/SCOPUS database (total number of articles):

– Top magazines:

4. Tran Thi Oanh

– Affiliation:

– Disciplines:

– Expertise:

– Articles in the ISI/SCOPUS database (total number of articles):

– Top magazines:

5. Nguyen Huu Duc

– Affiliation:

– Disciplines:

– Expertise:

– Articles in the ISI/SCOPUS database (total number of articles):

– Top magazines:

– Email: tungnt@isvnu.vn

– Điện thoại: 0962 988 600

– Email: tungnt@isvnu.vn

– Mobile: 0962 988 600