VI 
EN Chúc mừng sinh viên Nguyễn Xuân Quang có bài báo khoa học được chấp nhận tại hội nghị Quốc tế SoICT 2025
✍️ Tên bài báo:
Towards Reliable Oriented Surgical Instrument Detection: Benchmark and Evaluation
👨Sinh viên: Nguyễn Xuân Quang – 22521205
🏫GVHD: TS. Nguyễn Tấn Trần Minh Khang
Khoa Công nghệ Phần mềm xin chúc mừng sinh viên Nguyễn Xuân Quang (MSSV: 22521205) ngành Kỹ thuật Phần mềm – trường Đại học Công nghệ Thông tin, dưới sự hướng dẫn của các giảng viên TS. Nguyễn Tấn Trần Minh Khang đã có bài báo được chấp nhận đăng tại hội nghị Quốc tế SoICT 2025 (The 14th International Symposium on Information and Communication Technology) sẽ diễn ra tại thành phố Nha Trang, Việt Nam, từ ngày 12–14 tháng 12 năm 2025, do Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông – Đại học Bách khoa Hà Nội (HUST) và Trường Đại học Khoa học Tự nhiên – Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh (HCMUS) đồng tổ chức.
🍀 Tóm tắt nội dung:
Bài báo được giới thiệu hướng đến việc nâng cao độ chính xác trong phát hiện dụng cụ phẫu thuật – một yếu tố then chốt trong các hệ thống phẫu thuật ít xâm lấn hỗ trợ bằng máy tính và robot. Các phương pháp dựa trên phân vùng (segmentation) tuy cho phép định vị ở mức điểm ảnh nhưng lại đòi hỏi tính toán cao, gây khó khăn cho ứng dụng thời gian thực, trong khi các mô hình phát hiện truyền thống theo khung vuông (axis-aligned) không thể nắm bắt được hướng và cấu trúc phức tạp của các dụng cụ dài và linh hoạt như kim khâu hay sợi chỉ. Để khắc phục hạn chế này, nhóm nghiên cứu đã chuyển đổi bộ dữ liệu SAR-RARP50 từ nhãn phân vùng sang khung giới hạn có hướng (oriented bounding box), tạo nên bộ benchmark đầu tiên cho bài toán phát hiện định hướng trong phẫu thuật robot. Dựa trên bộ chuẩn này, nhóm tiến hành đánh giá mười phương pháp phát hiện tiên tiến, qua đó cho thấy các mô hình YOLO một giai đoạn đạt hiệu năng tổng thể cao nhất, trong khi các kiến trúc nhận biết hướng như Rotated RetinaNet và SASM đạt độ chính xác cao nhất về dự đoán góc quay. Kết quả nghiên cứu làm nổi bật sự đánh đổi giữa tốc độ xử lý thời gian thực và độ chính xác định hướng, đồng thời mở ra nền tảng cho việc thiết kế các mô hình lai, cân bằng lớp và phát triển hệ thống nhận thức đáng tin cậy hơn cho robot phẫu thuật.
💕Thành tựu này thể hiện rõ năng lực nghiên cứu nghiêm túc của sinh viên Nguyễn Xuân Quang, đồng thời cho thấy vai trò quan trọng của các giảng viên trong việc truyền cảm hứng, định hướng và hỗ trợ sinh viên theo đuổi con đường nghiên cứu khoa học ứng dụng tại Khoa Công nghệ Phần mềm.
🎊Một lần nữa, xin chúc mừng sinh viên Nguyễn Xuân Quang cùng giảng viên hướng dẫn Thầy Nguyễn Tấn Trần Minh Khang với thành tựu xuất sắc này.🎉
#TTĐPT #TTDPT #TruyenThongDaPhuongTien #MultimediaUIT #DigitalMediaUIT #KyThuatPhanMem #KTPM #SoftwareEngineering #SoftwareEngineeringUIT #UITSoftware #UIT #SinhVienUIT