AGU - [KLTN] Khoa Công nghệ thông tin
Duyệt AGU - [KLTN] Khoa Công nghệ thông tin theo Nhan đề
- Ấn phẩmĐánh giá các mô hình chẩn đoán bệnh dựa trên dữ liệu xét nghiệm máu(Đại học An Giang, 2024) Trần Ngọc, Mẫn; Huỳnh Phước, HảiĐề tài là đánh giá các mô hình chẩn đoán bệnh dựa trên dữ liệu xét nghiệm máu. Dữ liệu thực được thu thập từ bệnh viện đa khoa khu vực tỉnh An Giang sẽ được xử lý thông qua các mô hình học máy. Sau thu thập dữ liệu là bước tiền xử lý dữ liệu, tiếp theo đó là tăng cường dữ liệu bằng thuật toán SMOTE. Cuối cùng là phân loại dữ liệu đã được xử lý thông qua các thuật toán học máy.
- Ấn phẩmĐánh giá phân bố của lúa trong kỹ thuật cấy hàng từ ảnh UAV(Đại học An Giang, 2025) Nguyễn, A Huy.; Lê, Công Đoàn.Đề tài sử dụng ảnh UAV kết hợp kỹ thuật xử lý ảnh và học máy để xác định cụm lúa và đánh giá phân bố cây lúa trong kỹ thuật cấy hàng. Hệ thống hỗ trợ tối ưu hóa chăm sóc (tưới tiêu, bón phân, phun thuốc) và nâng cao hiệu quả sản xuất. Kết quả góp phần phát triển nông nghiệp chính xác, giảm chi phí, tăng năng suất và thúc đẩy chuyển đổi số trong sản xuất lúa gạo.
- Ấn phẩmDự báo khả năng tiên lượng xấu của bệnh nhân Covid bằng mô hình học máy(Đại học An Giang, 2024) Đào Hoa, Nữ; Huỳnh Phước, HảiĐề tài tập trung vào việc lựa chọn một mô hình máy học cùng với rút trích các đặc trưng các chỉ số lâm sàng để dự đoán tiên lượng của bệnh nhân. Nghiên cứu được thực hiện nhằm giúp bác sĩ có thể suy xét đến khả năng của tiên lượng để phát triển phương hướng điều trị cho bệnh nhân kịp thời và hạn chế các chi phí điều trị không cần thiết. Kết quả nghiên cứu tìm được mô hình có độ chính xác cao là Random Forest (RF) với độ chính xác là 93.80197%.
- Ấn phẩmHệ thống hỗ trợ chấm công tự động bằng camera AI(Đại học An Giang, 2022) Võ Thành, ThuậnHệ thống chấm công tận dụng khả năng quan sát của camera giúp nhân viên có thể thực hiện việc chấm công của mình 1 cách đơn giản hơn, được thực hiện 1 cách tự động qua đó tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả quản lý của đơn vị.
- Ấn phẩmHệ thống hỗ trợ quản lý Trường Mầm Non bằng camera AI(Đại học An Giang, 2022) Huỳnh Thị Kim, SangĐề tài tìm hiểu và phát triển các chức năng thông minh của camera Hanet để xây dựng một ứng dụng web với các chức năng góp phần giúp công tác điểm danh và chấm công được quản lý một cách thông minh và hiệu quả, tiết kiệm thời gian, nhân lực đồng thời tạo được lòng tin của phụ huynh với nhà trường.
- Ấn phẩmMô hình học máy hỗ trợ tư vấn tâm lý dựa trên biểu cảm khuôn mặt(Đại học An Giang, 2025) Huỳnh, Vạn Đạt.; Huỳnh, Phước Hải.Đề tài nghiên cứu phát triển hệ thống nhận diện cảm xúc thời gian thực kết hợp chatbot tư vấn tâm lý. Ứng dụng sử dụng MediaPipe Face Mesh và OpenCV để trích xuất đặc trưng khuôn mặt từ video webcam, sau đó áp dụng các mô hình học máy (Logistic Regression, Random Forest, SVM) để phân loại cảm xúc.
- Ấn phẩmMô hình học máy nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu tiếng Việt(Đại học An Giang, 2025) Nguyễn, Văn Đông.; Huỳnh, Phước Hải.Đề tài tập trung tập trung vào việc nghiên cứu xây dựng một hệ thống nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu Tiếng, nhằm hỗ trợ giao tiếp và kết nối cho cộng đồng người khiếm thính.
- Ấn phẩmMô hình học máy nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu tiếng Việt(Đại học An Giang, 2025) Nguyễn, Văn Đông; Huỳnh, Phước HảiĐề tài tập trung tập trung vào việc nghiên cứu xây dựng một hệ thống nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu Tiếng, nhằm hỗ trợ giao tiếp và kết nối cho cộng đồng người khiếm thính.
- Ấn phẩmMô hình học máy phát hiện nhóm bệnh đồng mắc dựa trên dữ liệu bệnh án điện tử(Đại học An Giang, 2025) Dư, Thị Kim Quyên.; Huỳnh, Phước Hải.Nghiên cứu ứng dụng các thuật toán khai phá luật kết hợp (Apriori, FP-Growth) trên dữ liệu bệnh án điện tử để phát hiện nhóm bệnh đồng mắc. Dữ liệu được mã hóa theo ICD-10, tiền xử lý và phân tích để rút ra các luật kết hợp quan trọng, điển hình như mối quan hệ giữa tăng huyết áp và nhồi máu não. Kết quả cho thấy FP-Growth có hiệu năng vượt trội so với Apriori ở ngưỡng hỗ trợ thấp, góp phần hỗ trợ chẩn đoán lâm sàng chính xác và kịp thời
- Ấn phẩmNghiên cứu các cải tiến kỹ thuật phân rã ma trận trong dự đoán kết quả học tập sinh viên(Đại học An Giang, 2025) Nguyễn, Văn Khang.; Huỳnh, Lý Thanh Nhàn.Đề tài nghiên cứu cải tiến ba phương pháp phân rã ma trận (Biased Matrix Factorization, SVD, ALS) nhằm dự đoán kết quả học tập của sinh viên. Các kỹ thuật cải tiến gồm điều chỉnh siêu tham số, chuẩn hóa dữ liệu và áp dụng hồi quy Ridge. Kết quả cho thấy Biased Matrix Factorization đạt hiệu quả cao nhất, trong khi SVD và ALS cũng được cải thiện nhưng còn hạn chế. Nghiên cứu gợi mở hướng ứng dụng dữ liệu phi cấu trúc và học sâu để nâng cao khả năng cá nhân hóa trong giáo dục thông minh
- Ấn phẩmNghiên cứu các cải tiến kỹ thuật phân rã ma trận trong dự đoán kết quả học tập sinh viên(Đại học An Giang, 2025) Nguyễn, Văn Khang; Huỳnh, Lý Thanh NhànNghiên cứu ứng dụng mô hình Biased Matrix Factorization nhằm dự đoán kết quả học tập của sinh viên trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục. Mô hình khai thác dữ liệu học tập quá khứ kết hợp với các yếu tố như giới tính, trình độ học vấn của phụ huynh, khả năng truy cập Internet và mức độ tham gia hoạt động ngoại khóa. Sau quá trình huấn luyện và tối ưu, mô hình đạt độ chính xác cao, thể hiện hiệu quả trong việc nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến thành tích học tập. Kết quả khẳng định tiềm năng của học máy trong cá nhân hóa giáo dục và hỗ trợ quản lý đào tạo thông minh.
- Ấn phẩmNghiên cứu các mô hình học máy trong phân tích dữ liệu giải trình tự tế bào đơn(Đại học An Giang, 2024) Nguyễn Thị Kim, Ngọc; Huỳnh Phước, HảiNghiên cứu các mô hình học máy trong phân tích dữ liệu giải trình tự tế bào đơn được thực hiện dựa trên việc so sánh hiệu suất của các mô hình học máy bao gồm: AdaBoost, Cây Quyết Định, Voting Classifier, XGBoost, kNN, Logistic Regression, Multinomial Logistic Regression, Gaussian Naive Bayes, Random Forest, Support Vector Machine để phân tích dữ liệu giải trình tự tế bào đơn.
- Ấn phẩmNghiên cứu kiểm thử tự động và ứng dụng trong giảng dạy tại khoa Công nghệ thông tin(2021) Trần Thị Minh, Thùy; Huỳnh Phước, HảiNghiên cứu các kỹ thuật kiểm thử tự động từ đó ứng dụng vào việc giảng dạy tại khoa công nghệ thông tin. Công việc là tìm hiểu về tổng quan kiểm thử phần mềm, các kỹ thuật của kiểm thử tự động, ứng dụng các kỹ thuật kiểm thử tự động tạo ra các bộ thử nghiệm và ứng dụng với hệ thống bài tập trong môn học được chọn thí điểm. Rút ngắn thời gian code của sinh viên và giảng viên tại khoa
- Ấn phẩmNghiên cứu ứng dụng công nghệ Blockchain trong quản lý hộ tịch(Đại học An Giang, 2021) Trần Minh, Khoa; Nguyễn Văn, HòaXây dựng mạng Blockchain dựa trên bộ khung làm việc Hyperledger Fabric (phiên bản 2.x) và thiết kế Chaincode (hợp đồng thông minh) đáp ứng các nghiệp vụ hộ tịch cần thiết
- Ấn phẩmNghiên cứu và cải tiến giải thuật CP – ABE dựa trên RELIC(Đại học An Giang, 2025) Võ, Phát Thành.; Lê, Hoàng Anh.Đề tài ứng dụng hai mô hình học sâu YOLOv8-seg và Mask R-CNN để nhận dạng và phân loại bệnh hại trên cây lúa từ hình ảnh. Dữ liệu được thu thập, gán nhãn và tăng cường để khắc phục mất cân bằng lớp bệnh. Kết quả cho thấy YOLOv8s-seg có ưu thế về tốc độ, còn Mask R-CNN có độ chi tiết phân đoạn cao, góp phần hỗ trợ chẩn đoán bệnh hại lúa chính xác hơn, phục vụ nông nghiệp chính xác và bền vững.
- Ấn phẩmNghiên cứu và ứng dụng AI trong xây dựng cổng thông tin chuyển đổi số cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại An Giang(Đại học An Giang, 2025) Trần, Hữu Khánh; Nguyễn, Ngọc MinhĐề tài nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo để xây dựng cổng thông tin chuyển đổi số cho doanh nghiệp nhỏ và vừa tại An Giang. Hệ thống web (PHP Laravel) cho phép quản lý thông tin doanh nghiệp, kết nối chuyên gia, và đánh giá mức độ sẵn sàng chuyển đổi số bằng AI. Các chức năng hỗ trợ gồm quản lý dữ liệu, trao đổi thông tin, đề xuất chiến lược CDS, giúp doanh nghiệp và cơ quan quản lý có công cụ trực quan để theo dõi, định hướng và nâng cao hiệu quả chuyển đổi số
- Ấn phẩmNghiên cứu và ứng dụng các thuật toán nhận dạng côn trùng(Đại học An Giang, 2022) Phan Hoàng, TrungĐề tài nghiên cứu phát triển các hệ thống trích dẫn đặc trưng để nhận dạng đối tượng dựa trên nền tảng của một số thuật toán Object Detection cụ thể là các thuật toán nhận dạng đối tượng trong dòng họ YoLo mới nhất.
- Ấn phẩmNghiên cứu và ứng dụng các thuật toán nhận dạng hành động bất thường của bệnh nhân tại nhà(Đại học An Giang, 2022) Nguyễn Minh, TâmĐề tài nghiên cứu nhận dạng hành động người, tập trung vào các hành động liên quan đến sức khỏe dựa trên phương pháp Train Pipeline kết hợp với thư viện Mediapine Pose và mạng nơ-ron hồi quy RNN-LSTM-GRU.
- Ấn phẩmNghiên cứu và ứng dụng mạng cảm biến không dây trong quản lý nông trại(Đại học An Giang, 2022) Nguyễn Hoàng, DanhNghiên cứu, tìm kiếm và xây dựng các giải pháp cải thiện hiệu năng mạng cảm biến không dây, cụ thể là nghiên cứu và xây dựng mạng cảm biến không dây LoRa phục vụ canh tác nông nghiệp giúp sức cho người nông dân trong canh tác lúa.
- Ấn phẩmNghiên cứu và ứng dụng thuật toán nhận dạng côn trùng trên thiết bị Jetson Nano(Đại học An Giang, 2025) Phạm, Thanh Lộc.; Đoàn, Thanh Nghị.Khóa luận tập trung phát triển hệ thống nhận dạng côn trùng thời gian thực trên thiết bị Jetson Orin Nano, ứng dụng các mô hình YOLO (v9, v10, v11). Quá trình nghiên cứu bao gồm thu thập và chuẩn hóa dữ liệu, huấn luyện và đánh giá mô hình, triển khai và tăng tốc bằng TensorRT. Hệ thống được tích hợp vào hộp bẫy côn trùng chuyên dụng, giúp nâng cao hiệu quả giám sát và kiểm soát côn trùng
- Ấn phẩmNghiên cứu và xây dựng cơ sở dữ liệu côn trùng phục vụ phát triển nông nghiệp bền vững(Đại học An Giang, 2022) Đặng Thị Phương, ThanhĐề tài nghiên cứu thu thập, phân loại, lưu trữ và truy xuất thông tin, hình ảnh côn trùng, sử dụng Django để xây dựng hệ thống website thuận tiên cho việc tìm kiếm thông tin về côn trùng, nhập và xuất dữ liệu.
Ấn phẩmNghiên cứu và xây dựng hệ thống camera giám sát thông minh phục vụ chăm sóc sức khỏe tại nhà(Đại học An Giang, 2021) Thái Trường, AnXây dựng phần mềm chạy trên nền tảng linux, nghiên cứu và tìm hiểu kỹ thuật học sâu để nhận dạng tương đối chính xác với một số hành động của con người. Từ đó, áp dụng vào và xây dựng hệ thống camera giám sát thông minh phục vụ chăm sóc sức khỏe tại nhà, giúp cảnh báo sớm những sự cố bất trắc xảy ra đối với người thân của chúng ta, giảm đi những sự mất mát đáng tiếc- Ấn phẩmNghiên cứu và xây dựng hệ thống WebGIS phục vụ quản lý môi trường sản xuất nông nghiệp của nông trại(Đại học An Giang, 2022) Đặng Thị Thanh, NgânNghiên cứu xây dựng và cải tiến FarmOS ứng dụng WebGIS nhằm quản lý, lưu trữ hồ sơ nhật ký, tài sản cung cấp thông tin về môi trường thu được từ hệ thống mạng cảm biến trên từng thửa đất.
- Ấn phẩmPhân đoạn hình ảnh ruộng lúa thu được từ UAV bằng mô hình học sâu(Đại học An Giang, 2025) Tôn, Thiện Tâm; Nguyễn, Văn HoàNghiên cứu ứng dụng học sâu để phân đoạn hình ảnh ruộng lúa chụp từ UAV, nhằm phục vụ giám sát và tối ưu hóa nông nghiệp thông minh. Hai hướng tiếp cận được triển khai: phân đoạn đối tượng (YOLOv8-Seg, Mask R-CNN) và phân đoạn ngữ nghĩa (U-Net, SegFormer, DeepLabV3). Các mô hình được huấn luyện và đánh giá bằng chỉ số IoU và mAP trên tập dữ liệu thực tế, cho thấy Mask R-CNN vượt trội trong nhận diện đối tượng, còn DeepLabV3 + ResNet-50 đạt độ chính xác cao trong phân đoạn ngữ nghĩa