Tại bất kỳ mỗi thời điểm, một lượng lớn dữ liệu rất lớn đang được sinh ra trên thế giới, đặc biệt là từ các cơ sở dữ liệu giao dịch, nội dung đa phương tiện, truyền thông xã hội và các ứng dụng của cảm biến trong Internet of Things. Khi kích thước của các tập dữ liệu vượt quá khả năng thu thập, lưu trữ, quản lý và phân tích của các công cụ phân mềm cơ sở dữ liệu điển hình, chúng ta đối mặt với hiện tượng “dữ liệu lớn”, đòi hỏi phát triển các công cụ phân tích dữ liệu mới và thông minh hơn. Các thuật toán phân tích tensor truyền thống không thể giải quyết tình hình khi dữ liệu không chỉ lớn mà còn theo luồng. Để xử trí tình huống này, trong Đề tài này chúng tôi sẽ phát triển các thuật toán phân tích tensor thích nghi nhanh với độ phức tạp thấp hoặc trung bình cho các tensor bậc ba của dữ liệu lớn. Hướng tiếp cận của đề tài là sử dụng phương pháptổng quá hóa không gian con ồn nhỏ nhất (GMNS), là một phương pháp vượt trội cho việc tìm kiếm không gian con nhanh. Để làm rõ hiệu quả của các thuật toán được đề xuất, chúng tôi sẽ áp dụng chúng để phân tích dữ liệu EEG đa kênh và thu thập lâu. Cụ thể, chúng tôi sẽ thiết kế một hệ thống đa bước để tự động phát hiện các gai động kinh trong dữ liệu EEG đa kênh; hệ thống này có ích cho việc giám sát bệnh nhân động kinh 24/24 giờ.

Một số công trình

  1. Nguyen Linh-Trung, Viet-Dung Nguyen, Messaoud Thameri, Truong Minh-Chinh, and Karim Abed-Meraim. Lowcomplexity adaptive algorithms for robust subspace tracking. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 12(6):1197–1212, December 2018.
  2. Le Trung Thanh, Nguyen Linh-Trung, Viet-Dung Nguyen, and Karim Abed-Meraim. Three-way tensor decompositions: A generalized minimum noise subspace based approach. REV Journal on Electronics and Communications, 8(1–2):28–45, January–June 2018.
  3. Nguyen Thi Anh-Dao, Nguyen Linh-Trung, Nguyen Van-Ly, Tan Tran-Duc, Hoang-Anh The Nguyen, and Boualem Boashash. A multistage system for automatic detection of epileptic spikes. REV Journal on Electronics and Communications, 8(1–2):1–13, January–June 2018.
  4. Nguyen Thi Anh-Dao, Le Trung Thanh, Nguyen Linh-Trung, and Ha Vu Le. Nonnegative tensor decomposition for EEG epileptic spike detection. In NAFOSTED Conference on Information and Computer Science (NICS), pages 196–201, Hanoi, Vietnam, November 2018. [Best paper award].
  5. Viet-Dung Nguyen, Karim Abed-Meraim, Nguyen Linh-Trung, and Rodolphe Weber. Generalized minimum noise subspace for array processing. IEEE Transactions on Signal Processing, 65(14):3789–3802, July 2017.
  6. Viet-Dung Nguyen, Karim Abed-Meraim, and Nguyen Linh-Trung. Second-order optimization based adaptive PARAFAC decomposition of three-way tensors. Digital Signal Processing, 63:100–111, April 2017.

Thông tin khác

Đồng chủ trì: TS. Nguyễn Việt Dũng, Trưởng nhóm nghiên cứu, AVITECH