Trong hai ngày 21 và 22/03/2026, sinh viên Đặng Trí Hiếu và Hoàng Hiệp – ngành Tin học và Kỹ thuật máy tính, Đào Duy Phát và Trần Quang Tiệp – ngành Công nghệ thông tin ứng dụng, Trường Quốc tế – Đại học Quốc gia Hà Nội, tham gia báo cáo tại Hội nghị quốc tế lần thứ 6 về Hệ thống Thông minh và Mạng (ISN 2026).
Hội nghị ISN 2026 là diễn đàn uy tín quy tụ các chuyên gia, nhà khoa học trong và ngoài nước thảo luận về những xu hướng công nghệ mới nhất. Việc sinh viên Trường Quốc tế tham gia báo cáo trực tiếp tại diễn đàn này là minh chứng rõ nét cho năng lực nghiên cứu, tinh thần học thuật và khả năng hội nhập quốc tế của các bạn trẻ.
Sinh viên Đặng Trí Hiếu và Đào Duy Phát tự tin tham gia Hội nghị quốc tế ISN 2026.
Tại các phiên thảo luận chuyên môn, đại diện các nhóm sinh viên trình bày những công trình nghiên cứu có giá trị thực tiễn và tính ứng dụng cao.
“
Localization and Detection of Medical Abnormalities using YOLOv12 and Detectron2
Tập trung ứng dụng các mô hình học sâu tiên tiến nhất hiện nay để phát hiện và định vị bất thường y khoa. Kết quả của bài báo góp phần quan trọng vào việc nâng cao hiệu quả của các hệ thống hỗ trợ chẩn đoán lâm sàng.
Bài báo “Hybrid NAS and Knowledge Distillation for CNN Optimization” đề xuất mô hình CNN hai nhánh kết hợp đặc trưng giữa miền không gian (hình ảnh gốc) và miền tần số (biến đổi Fourier) để phân loại tế bào ung thư cổ tử cung. Nhóm tác giả đã sử dụng tập dữ liệu APACC với hơn 41.000 hình ảnh, áp dụng các kỹ thuật tiền xử lý như bộ lọc lai CLAHE-PMD và biến đổi Fourier để trích xuất các đặc trưng.
Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp hợp nhất đặc trưng (Fusion), đặc biệt là kĩ thuật nối chuỗi (Concatenation), mang lại hiệu quả vượt trội so với các mô hình đơn miền với độ chính xác đạt 86,03%. Nghiên cứu này khẳng định việc tích hợp thông tin miền tần số giúp cải thiện độ ổn định và khả năng phân biệt đối với các hình ảnh tế bào học, mở ra hướng đi mới cho việc sàng lọc Pap smear tự động đáng tin cậy hơn.
“
U-Mamba: Lightweight Ultrasound Segmentation Using Selective State Space Models
Mang đến một phương pháp tiếp cận mới, tối ưu hóa quá trình phân vùng hình ảnh siêu âm thông qua các mô hình không gian trạng thái chọn lọc, có tiềm năng lớn trong ứng dụng y tế.
Sinh viên Nhà trường nhận giấy chứng nhận từ Ban tổ chức.
Các công trình nghiên cứu của sinh viên là kết quả của sự nỗ lực không ngừng nghỉ, cùng với sự hỗ trợ, dẫn dắt tận tình từ đội ngũ giảng viên hướng dẫn khoa học giàu kinh nghiệm, như TS. Lê Xuân Hải, TS. Kim Đình Thái và TS. Phạm Thị Việt Hương.
Hội nghị ISN 2026 là diễn đàn uy tín quy tụ các chuyên gia, nhà khoa học trong và ngoài nước.
Việc sinh viên Nhà trường tham gia báo cáo tại hội nghị quốc tế là minh chứng cho năng lực nghiên cứu, tinh thần học thuật và khả năng hội nhập quốc tế của các bạn. Đồng thời, đây cũng là kết quả của định hướng đào tạo gắn liền với nghiên cứu khoa học và đổi mới sáng tạo của Nhà trường, cùng với môi trường rèn luyện chuyên sâu tại các lab nghiên cứu.
