Nghiên cứu và phát triển mô hình học sâu nhẹ bán giám sát cho phân đoạn ảnh y tế trong điều kiện ít dữ liệu

Các nhiệm vụ khác

Nghiên cứu xây dựng cơ sở dữ liệu và đề xuất giải pháp quản lý các loài động thực vật biển đặc hữu, nguy cấp, quý hiếm, có giá trị kinh tế tại Vườn quốc gia Cát Bà và các khu bảo tồn biển ở Hải Phòng
Nghiên cứu hoàn thiện quy trình nhân giống bằng phương pháp nuôi cấy mô tế bào thực vật và xây dựng mô hình trồng chuối Mật mốc (Musa sp) tại xã Lao Bảo
Đánh giá rủi ro của trùng bào tử sợi myxospores ký sinh trên cá nước ngọt ở đồng bằng sông Cửu Long, Việt Nam
Nghiên cứu xây dựng bộ sưu tập mẫu cổ sinh vật và kịch bản trưng bày cho Bảo tàng Quảng Ninh
Điều khiển cấu trúc, vi cấu trúc của một số vật liệu nền oxit kim loại để tăng cường các phẩm chất quang xúc tác, quang huỳnh quang và nhạy ion cho cảm biến bằng cách sử dụng các mô hình mọc mầm và phát triển tinh thể hiện đại
Đề tài: Nghiên cứu bảo tồn, khai thác và phát triển nguồn gen Ngô tẻ trắng trên địa bàn tỉnh Hà Giang
Nghiên cứu xây dựng giải pháp kiểm chứng mô phỏng vi mạch số trong đào tạo vi mạch bán dẫn
Bảo tồn và phát triển giống trám đen địa phương năng suất cao, chất lượng tốt phục vụ sản xuất hàng hoá trên địa bàn tỉnh Cao Bằng.
Nghiên cứu và phát triển chất điện phân rắn/bán rắn với cấu trúc solvat hóa ion lithium tối ưu cho ắc quy lithium kim loại
Nghiên cứu sử dụng exosome làm hệ thống tải thuốc đặc hiệu đích ung thư phổi không tế bào nhỏ

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 54,601,611

Nhiệm vụ đang tiến hành

MS đề tài

102.05-2025.22

Tên nhiệm vụ

Nghiên cứu và phát triển mô hình học sâu nhẹ bán giám sát cho phân đoạn ảnh y tế trong điều kiện ít dữ liệu

Tổ chức chủ trì

Trường Điện - Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội

Cơ quan chủ quản

Bộ Giáo dục và Đào tạo

Cấp quản lý nhiệm vụ

Quốc gia

Thuộc chương trình

NCCB trong Khoa học tự nhiên và kỹ thuật

Chủ nhiệm nhiệm vụ

PGS.TS. Phạm Văn Trường

Cán bộ phối hợp

ThS. Nguyễn Thị Huế; TS. Bùi Đăng Quang; PGS.TS. Trần Thị Thảo; PGS.TS. Nguyễn Hoài Nam

Lĩnh vực nghiên cứu

Khoa học máy tính và thông tin

Thời gian bắt đầu

12/2025

Thời gian kết thúc

12/2029

Kinh phí

2800 (triệu đồng)

Tóm tắt nội dung nghiên cứu chính

Nghiên cứu và phát triển mô hình học sâu nhẹ bán giám sát cho phân đoạn ảnh y tế trong điều kiện ít dữ liệu

Từ khoá

Học sâu nhẹ; Bán giám sát; Phân đoạn ảnh y tế