Các nhiệm vụ khác
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  13079543
  • Ứng dụng kết quả thực hiện nhiệm vụ

103.03-2019.381

2023-54-1065/NS-KQNC

Phân loại các giai đoạn ung thư da và ung thư vú dựa trên các trạng thái phân cực ánh sáng và thuật toán học sâu

Trường Đại học Quốc tế

Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh

Quốc gia

PGS. TS. Phạm Thị Thu Hiền

TS. Lê Thanh Hải, PGS.TS. Huỳnh Ngọc Trinh, TS. Ngô Thị Minh Hiền, TS. Huỳnh Chấn Khôn, KS. Nguyễn Lê Ý

Ung thư học và phát sinh ung thư

04/2020

04/2023

19/06/2023

2023-54-1065/NS-KQNC

17/07/2023

Cục Thông tin KH&CN Quốc Gia

Áp dụng kỹ thuật ánh sáng phân cực trong sàng lọc ung thư da / vú bao gồm phương pháp trích xuất các giá trị quang học toàn phần của các mẫu sinh học, phát hiện sớm khi các tế bào / mô ác tính ở mật độ thấp, xây dựng ngân hàng dữ liệu (data bank) nhằm tiến tới mục tiêu ứng dụng, chế tạo thiết bị chẩn đoán ung thư. Thiết lập hệ thống thí nghiệm và kiểm tra độ chính xác của hệ thống bằng một số kính quang học đã biết trước tính chất. Quy trình tạo mẫu mô ung thư da trên chuột. Quy trình nhuộm, cắt, xử lý mẫu mô ung thư da và mô ung thư vú trên người. Tiến hành đo đạc trên các mô da và mô vú (trong mô bình thường và ung thư ở nhiều gian đoạn) và so sánh kết quả đạc được với các giai đoạn khác nhau (classification). Phân tích và thảo luận về các kết quả thí nghiệm đạt được. Lập trình các mô hình mạng lưới thần kinh sâu (Deep Neural Network) - mạng nơ-ron tích chập (Convolution Neutral Network - CNN) để phân loại, chẩn đoán ung thư. Viết các báo cáo và bài báo khoa học. Tiếp tục tiến hành đo đạc trên các mô da và vú (trong mô bình thường và ung thư) đồng thời thử nghiệm tính ổn định và tính an toàn của thiết bị.
22715
Đề tài nghiên cứu cơ bản, đã có những đóng góp về các công bố khoa học uy tín trên thế giới. Ap dụng các mô hình AI trong chẩn đoán ung thư

Ung thư da; Ung thư vú; Phân cực ánh sáng; Thuật toán học sâu; Phân loại

Ứng dụng

Đề tài KH&CN

Số lượng công bố trong nước: 0

Số lượng công bố quốc tế: 0

Không

Không