Báo cáo đề tài NCKH cấp trường tại SICT - HaUI: Nghiên cứu xây dựng các giải thuật giảm nhiễu nâng cao chất lượng tạo ảnh chuyển động mô bằng siêu âm

Ngày 26 tháng 9 năm 2025, tại Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông (SICT) – Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, nhóm nghiên cứu do ThS. Nguyễn Thái Cường làm chủ nhiệm đã tổ chức Báo cáo tổng kết đề tài NCKH cấp trường: “Nghiên cứu xây dựng các giải thuật giảm nhiễu nâng cao chất lượng tạo ảnh chuyển động mô bằng siêu âm”.

Đây là đề tài có ý nghĩa khoa học và thực tiễn, góp phần quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ hiện đại phục vụ y học chẩn đoán hình ảnh, đồng thời nâng cao năng lực nghiên cứu của giảng viên, sinh viên trong lĩnh vực khoa học máy tính và kỹ thuật y sinh.

Toàn cảnh buổi nghiệm thu đề tài

ThS. Nguyễn Thái Cường – chủ nhiệm đề tài

Tính cấp thiết của đề tài

Siêu âm từ lâu đã trở thành công cụ chẩn đoán phổ biến trong y tế nhờ tính an toàn, chi phí hợp lý và khả năng quan sát mô mềm. Tuy nhiên, chất lượng ảnh siêu âm thường bị ảnh hưởng bởi nhiễu tín hiệu (speckle noise, nhiễu môi trường, nhiễu thiết bị). Nhiễu không chỉ làm giảm độ phân giải hình ảnh, mà còn ảnh hưởng đến độ chính xác khi bác sĩ đưa ra chẩn đoán.

Trong bối cảnh nhu cầu ứng dụng siêu âm đàn hồi mô (Elastography) ngày càng gia tăng để phát hiện và đánh giá bệnh lý như xơ gan, ung thư tuyến giáp, khối u vú, u gan hay các bệnh lý liên quan đến mô mềm, việc cải thiện chất lượng ảnh là vô cùng cần thiết. Chính vì vậy, đề tài nghiên cứu của ThS. Nguyễn Thái Cường có ý nghĩa khoa học và thực tiễn sâu sắc.

ThS. Nguyễn Thái Cường – chủ nhiệm đề tài trình bày nội dung chuyên môn tại buổi báo cáo

Nội dung và đóng góp của nghiên cứu

Đề tài tập trung vào việc xây dựng các giải thuật giảm nhiễu tiên tiến, trong đó kết hợp:

• Các phương pháp lọc tín hiệu cổ điển (Wiener filter, Median filter…) nhằm loại bỏ nhiễu cơ bản mà không làm mất chi tiết.

• Các kỹ thuật học máy và trí tuệ nhân tạo như mạng nơ-ron MLP, Random Forest, SVM… nhằm tối ưu hiệu quả lọc nhiễu trong điều kiện dữ liệu phức tạp.

• Giải pháp lai ghép (hybrid solutions) để vừa đảm bảo tốc độ xử lý, vừa nâng cao độ chính xác.

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng việc áp dụng các giải thuật mới giúp cải thiện rõ rệt tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) và chỉ số chất lượng ảnh (PSNR, SSIM), từ đó nâng cao độ tin cậy của chẩn đoán y khoa.

Đặc biệt, nhóm nghiên cứu còn đề xuất khả năng tích hợp vào thiết bị siêu âm di động, chi phí thấp, phù hợp với hệ thống y tế Việt Nam – nơi nhiều cơ sở tuyến dưới vẫn còn hạn chế về trang thiết bị hiện đại.

Hội đồng thảo luận và trao đổi trực tiếp với nhóm nghiên cứu về kết quả đạt được.

Ý nghĩa thực tiễn và định hướng ứng dụng

1. 1. Đối với y tế: Đề tài giúp nâng cao chất lượng chẩn đoán bệnh, hỗ trợ bác sĩ trong phát hiện sớm các tổn thương mô. Đây là yếu tố then chốt trong việc điều trị kịp thời và hiệu quả.

2. 2. Đối với đào tạo và nghiên cứu: Đề tài mở ra nguồn học liệu quý giá cho sinh viên, nghiên cứu viên ngành Công nghệ thông tin, Điện tử y sinh, góp phần thúc đẩy liên ngành CNTT – Y học.

3. 3. Đối với xã hội: Ứng dụng vào thực tiễn sẽ giúp nhiều bệnh nhân được tiếp cận dịch vụ chẩn đoán chất lượng cao với chi phí hợp lý, góp phần cải thiện sức khỏe cộng đồng.

4. 4. Đối với chiến lược phát triển khoa học: Thành công của đề tài khẳng định năng lực nghiên cứu của Trường CNTT&TT – HaUI, đồng thời góp phần đưa các sản phẩm nghiên cứu ứng dụng đến gần hơn với thực tiễn sản xuất và chăm sóc sức khỏe.

Đánh giá của Hội đồng nghiệm thu

Hội đồng nghiệm thu ghi nhận đề tài có tính mới, tính ứng dụng cao và có thể tiếp tục phát triển thành hướng nghiên cứu chuyên sâu. Một số khuyến nghị được đưa ra nhằm hoàn thiện hơn, như mở rộng thử nghiệm trên dữ liệu bệnh nhân thực tế, chuẩn hóa thuật toán để tích hợp trên các nền tảng phần cứng khác nhau, hướng tới thương mại hóa.

Hội đồng nhất trí đánh giá cao và thông qua nghiệm thu đề tài, đồng thời khuyến khích nhóm nghiên cứu tiếp tục phát triển thành dự án cấp Bộ hoặc hợp tác quốc tế.

Nhóm nghiên cứu và đại diện hội đồng chụp ảnh lưu niệm sau buổi báo cáo.

Lời chúc mừng và kỳ vọng

Xin chúc mừng ThS. Nguyễn Thái Cường cùng nhóm nghiên cứu đã hoàn thành xuất sắc nhiệm vụ khoa học quan trọng này. Thành công của đề tài không chỉ là niềm tự hào của cá nhân chủ nhiệm mà còn là thành quả chung của tập thể SICT, khẳng định vị thế của Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội trong lĩnh vực nghiên cứu ứng dụng.

Trong thời gian tới, kỳ vọng nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục phát triển các giải pháp trí tuệ nhân tạo trong y sinh, mở rộng hợp tác với bệnh viện, viện nghiên cứu và doanh nghiệp, góp phần đưa công nghệ y tế Việt Nam tiệm cận các chuẩn mực quốc tế.

Một lần nữa, xin trân trọng chúc mừng đề tài đã nghiệm thu thành công và mang lại nhiều giá trị cho khoa học và đời sống!