Nguyen Thu Huong

Nguyen Thu Huong

*This is an algorithmically generated author record based on publicly available information.

Nguyen Thu Huong has a total of 21 co-authors. Here are the top co-authors by number of shared publications:


Latest Publications

  • MÔ HÌNH LAI ConvLSTM CHO BÀI TOÁN PHÂN LOẠI ẢNH CÓ CHÁY RỪNG TẠI VIỆT NAM

    by Phạm Thị Liên, Nguyễn Thu Hương, Nguyễn Thế Long, Trần Tuấn Việt

    Cháy rừng đang là vấn đề nghiêm trọng tại Việt Nam, nhất là trong mùa khô. Nghiên cứu này đề xuất sử dụng mạng nơ-ron ConvLSTM để phát hiện sớm cháy rừng từ dữ liệu ảnh. Khác với các phương pháp truyền thống chỉ xử lý từng khung hình riêng lẻ, ConvLSTM có khả năng kết hợp trích xuất đặc điểm không gian (qua lớp tích chập) và mô hình hóa sự phụ thuộc thời gian (qua bộ nhớ dài-ngắn LSTM). Chúng tôi sử dụng bộ dữ liệu công khai gồm 999 ảnh có và không có cháy. Để áp dụng ConvLSTM trên ảnh tĩnh, các chuỗi thời gian được tạo bằng cửa sổ trượt trên các biến thể tăng cường dữ liệu. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình đạt độ chính xác 98,3%, độ chính xác dự báo dương tính 98,1%, độ nhạy 96,8% và F1-score 98,1%, cao hơn rõ rệt so với các mô hình CNN hay LSTM độc lập. Dù vậy, nghiên cứu còn hạn chế về kích thước bộ dữ liệu (nhỏ, mất cân bằng, 75% là ảnh có cháy) và thiếu dữ liệu đặc thù cho Việt Nam. Các bước phát triển tiếp theo cần hướng tới bộ dữ liệu lớn hơn, phù hợp với điều kiện địa phương và triển khai thời gian thực trên các thiết bị biên.

  • Open Access

    Application of ConvLSTM Neural Networks in Forest Fire Early Warning Systems for Vietnam

    by Pham Thi Lien, Nguyen Thu Huong, Nguyen The Long

    Forest fires pose a significant threat to Viet Nam, particularly during the dry season. This study investigates a ConvLSTM-based deep learning architecture for early fire detection. Unlike single-frame or threshold-based methods, ConvLSTM jointly models spatial features (via convolutional layers) and temporal dependencies (via LSTM units). We utilize a publicly available dataset of 999 fire and non-fire images. To apply ConvLSTM to static images, we construct temporal sequences using a sliding window over augmented variants. The proposed model achieves 98.3% accuracy, 98.1% precision, 96.8% recall, and a 98.1% F1-score on the test set. These results are compared with standalone CNN and LSTM models. Limitations include the limited dataset size, class imbalance (75% fire images), and the lack of Viet Nam-specific data. Future work should focus on larger, region-specific datasets and real-time deployment on edge devices.

  • Deep Learning Application for Images Augmentation in Electrical Component Classification System

    by Nguyen The Long, Nguyen Thu Huong, Pham Thi Lien, Anna Shmeleva Gen, Tran Tuan Viet

  • Open Access

    The High Energy Scattering Amplitude One-loop Gravitation in the Effective Field Theory

    by Do Thu Ha, Nguyen Thu Huong

    In this work, the Newton potential, together with the low-key corrective energy, an attractive loop of two large non-relativistic masses has been found. The asymptotic behavior of the scattering amplitude for two scalar particles at high energies with fixed momentum transfers was studied in the one-loop gravitation effective field theory.

  • Application of Deep Learning Methods for Forest Fire Intelligent Image Processing

    by Nguyen The Long, Nguyen Thu Huong, Shmeleva Anna. G., Pham Thi Lien

  • ĐÁNH GIÁ THỰC TRẠNG“ TUÂN THỦ CÁC BIỆN PHÁP DỰ PHÒNG VIÊM PHỔI LIÊN QUAN ĐẾN THỞ MÁY VÀ MỘT SỐ YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG CỦA ĐIỀU DƯỠNG BỆNH VIỆN ĐA KHOA KHU VỰC PHÚC YÊN, NĂM 2022.”

    by Dương Minh Thảo, Nguyễn Thu Hương

    Nghiên cứu đánh giá thực trạng tuân thủ các biện pháp dự phòng viêm phổi liên quan đến thở máy và một số yếu tố ảnh hưởng của điều dưỡng tại bệnh viện đa khoa khu vực Phúc Yên Vĩnh Phúc từ tháng 2 đến tháng 10 năm 2022, sử dụng phương pháp nghiên cứu mô tả cắt ngang, đã kết hợp giữa nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Tổng số 70 điều dưỡng tham đang làm việc tại khoa Cấp cứu và khoa Hồi sức tích cực và đại diện lãnh đạo bệnh viện, lãnh đạo khoa đã tham gia nghiên cứu này. Thời điểm rửa tay: Tuân thủ 17,1%( không đạt), quy trình rửa tay: tuân thủ 95,7%, , quy trình hút đờm: tuân thủ 81,42%, chăm sóc ống thông dạ dày: Tuân thủ 77,1%, chăm sóc ống nội khí quản: Tuân thủ 31,42% (không đạt), chăm sóc dây thở máy: Tuân thủ 90%, các yếu tố ảnh hưởng đều là ảnh hưởng tiêu cực tới tuân thủ dự phòng viêm phổi liên quan đến thở máy Khuyến nghị: Tăng cường công tác kiểm tra giám sát giúp nâng cao tinh thần trách nhiệm của cá nhân điều dưỡng. Tăng cường nhân lực để tránh tình trạng thiếu nhân lực do nghỉ đẻ, con ốm, đi học. Sắp xếp thời gian cá nhân khoa học để tham gia hội thảo, tập huấn nâng cao kiến thức

  • Open Access

    Đặc điểm chuyển hóa calci – phospho và chậm tăng trưởng chiều cao ở trẻ bệnh thận mạn giai đoạn cuối

    by Lương Thị Phượng, Lưu Thị Hằng, Nguyễn Ngọc Huy, Nguyễn Thu Hương

    Chậm tăng trưởng là biến chứng thường gặp ở trẻ bệnh thận mạn (CKD) và bệnh thận mạn giai đoạn cuối (ESRD). Trẻ ESRD chậm tăng trưởng do nhiều yếu tố như dinh dưỡng kém, thiếu máu, rối loạn chuyển hóa muối khoáng và xương, hóc môn tăng trưởng, sử dụng corticoid. Nghiên cứu mô tả trên 54 trẻ ESRD điều trị thay thế thận (79,6% thẩm phân phúc mạc và 20,4% thận nhân tạo chu kỳ) tại viện Nhi Trung Ương (55,6% nam). Tuổi nhỏ nhất là 5 tháng và lớn nhất 16 tuổi. 81,5% trẻ chậm tăng trưởng theo WHO với chiều cao theo tuổi (HFA) dưới -2SD. 23 trong 54 trẻ (42,6%) chiều cao thấp mức độ nặng với HFA dưới -3SD. Tỷ lệ trẻ giảm canxi máu toàn phần và thiếu vitamin D là 68,5% và 48,1%. 80,9% trẻ tăng phospho máu và 96,7% trẻ tăng PTH. Tuy nhiên, không có sự khác biệt về tỷ lệ giảm canxi máu toàn phần, tăng phospho máu giữa nhóm trẻ chiều cao thấp và chiều cao bình thường theo tuổi. PTH máu tăng có liên quan với tỷ lệ trẻ ESRD chiều cao thấp (p < 0,05).

  • Open Access

    Clinical, Subclinical Characteristics and Classify Urinary Tract Malformation in Children with Urinary Tract Infections at the National Children’s Hospital

    by Pham Van Dem, Vu Ngoc Bich, Luong Thi Phuong, Nguyen Thu Huong

    Aim: To describe clinical, subclinical characteristics and classify urinary tract malformation in children with urinary tract infections at the National Children’s Hospital. Subjects and research methods: A cross-sectional descriptive study on 100 children with urinary tract infections and urinary tract malformations treated at the Department of Nephrology and Dialysis of National Children’s Hospital from June 2019 to June 2021. Results: The rate of malformed urinary tract infections in children accounted for 2.1% of the total urinary tract infections. The male/female ratio was 1.22/1. The most common age was from 3 months to 3 years old (78%). The most common clinical manifestations were fever (89%) and urination disorder (52%). Symptoms of other organs included the digestive system 45%, respiratory system 24%, and nervous system 17%. Children with white blood cell count ≥15 G/L and CRP ≥ 20 mg/L accounted for 60% and 77% respectively. Kidney failure was 11% of children. There was a strong correlation between nitrite-positive and children with positive urine culture (OR: 4.7, Cl95% [1.2-15.2]). Vesicoureteral reflux was the highest observed of urinary malformation of the kidney (78%), followed by the duplex kidney (16%) and ureteropelvic junction narrowing (14%). The rates of recurrence and complications were 59% and 11%, respectively. The rate of recurrent urinary tract infections increased with the severity of reflux. Conclusion: The clinical and subclinical characteristics of urinary tract infections in urinary tract malformations children are most commonly fever, urination disorder, and vesicoureteral reflux get the highest rate.

  • Open Access

    Clinical, Paraclinical Characteristics and Relative Risk Factors of Severe Degree in Children with COVID-19: Systematic Review

    by Pham Van Dem, Pham Trung Kien, Nguyen Thanh Trung, Nguyen Thu Huong, Nguyen Thanh Nam, Pham Quang Tue, Tran Minh Dien

    Aim: systematic review of studies in the medical literature of children with COVID – 19 in order to provide evidence of clinical, paraclinical characteristics and relative risk factors of severe degree in children with COVID-19. Research subjects: A systematic review of studies on COVID-19 in children published in the international medical literature. Research methods: the information of research reports was selected from information posted on the COVID-19 update reporting portal of the Ministry of Health, PubMed, EMBASE, Cochrane Library, WHO COVID-19 Database, China National Knowledge Infrastructure (CNKI) Database, WanFang Database through system overview. Results: we collected 115 studies related to COVID-19 in children, published from January 2020 to August 2021, and by screening, we selected 21 studies related to clinical, paraclinical characteristics and relative risk factors of severe degree in children with COVID-19. Keywords: Variant Delta, COVID-19 in children, Clinical, Paraclinical Characteristics and risk factors of severe degree. References [1] Minnistry of Health, Dayly Recorded of COVID-19 (in Vietnamese), https://www.moh.gov.vn/ (accessed on: August 31st, 2021). [2] World Health Organization, Clinical Management Severe Acute Respiratory Infection when Novel Coronavirus (2019-nCoV) Infection is Suspected: Interim Guidance, 2020, 28 January 2020, pp. 1-10. [3] CDC (Centers for Disease Control and Prevention), COVID-19 Response Team, Coronavirus Disease 2019 in Children-United States, February 12-April 2, 2020, MMWR Morb Mortal Wkly Rep, 2020, Vol. 69, No, 14, pp. 422-426, https://doi.org/10. 15585/mmwr.mm6914e4. [4] J. F. Ludvigsson, Systematic review of COVID-19 in Children Shows Milder Cases and a Better Prognosis than Adults, Acta Paediatr, 2020 Jun, Vol. 109, No. 6, pp. 1088-1095, https://doi.org/10.1111. [5] CDC (Centers for Disease Control and Prevention), US COVID-19 Cases caused by Variants, Up-to-Date Info: https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-nCoV (accessed on: August 31st, 2021). [6] N. Parri, M. L. D. Buonsenso, Children with Covid-19 in Pediatric Emergency Departments in Italy, N Engl J Med, 2020, Vol. 383, No. 2, pp. 187-190, https://doi.org/10.1056/NEJMc2007617, 2020. [7] Q. Lu and Y. Shi, Coronavirus Disease (COVID-19) and Neonate: what Neonatologist Need to Know, J Med Virol, 2020, Vol. 92, No. 6 , pp. 564-567, https://doi.org/10.1002/jmv.25740. [8] H. Tezer and T. B. Demirdrag, Novel Coronavirus Disease (COVID-19) in Children, Turk J Med Sci, 2020, Vol 50, pp. 592-603, https://doi.org/10.3906/sag-2004-17, 2020. [9] L. K. Zeng, X. W. Tao, W. H. Yuan et al., First Case of Neonate Infected with Novel Coronavirus Pneumonia in China. Front. Pediatr, 2020, Vol. 8, pp. 1-8, https://doi.org/10.3389/fped.2020.00287. [10] M. Wei, J. Yuan, Y. Liu et al., Novel Coronavirus Infection in Hospitalized Infants Under 1 Year of Age in China. JAMA, 2020, Vol. 323, No. 13, pp. 1313-1314, https://doi.org /10.1001/jama.2020.2131. [11] D. Wang, X. L. Ju, F. Xie et al., Clinical Analysis of 31 Cases of 2019 Novel Coronavirus Infection in Children from Six Provinces (Autonomous Region) of Northern China, Zhonghua Er Ke Za Zhi, 2020, Vol. 58, No. 4, pp. 269-274, https://doi.org/10.3760/cma.j.cn112140-20200225-00138, 2020. [12] S. Tiana, N. Hub, J. Lou et al., Characteristics of COVID-19 Infection in Beijing, J Infect, 2020, Vol. 80, No. 4, pp. 401-406, https://doi.org/10.1016/j.jinf.2020.02.018. [13] H. Zhu, L. Wang, C. Fang et al., Clinical Analysis of 10 Neonates Born to Mothers with 2019-nCoV Pneumonia. Transl Pediatr, 2020, Vol. 9, pp. 51-60, https://doi.org/10.21037/tp.2020.02.06. [14] Y. Dong, X. Mo, Y. Hu et al., Epidemiological Characteristics of 2143 Pediatric Patients with 2019 Coronavirus Disease in China, J Emerg Med, 2020, Vol . 58, No. 4, pp. 712-713, https://doi.org/1016/j.jemermed.2020.04.006. [15] I. Liguoro, C. Pilotto, M. Bonann et al., SARS-COV-2 Infection in Children and Newborns: A Systematic Review. SARS-COV-2 Infection in Children and Newborns: A Systematic Review, European Journal of Pediatrics, 2020, Vol. 18, 2020, pp. 1-18, https://doi.org/10.1007/s00431-020-03684-7. [16] J. Yasuhara, T. Kuno, H. Takagi, Clinical Characteristics of COVID‐19 in Children: A Systematic Review, Pediatric Pulmonology, 2020, Vol. 55, No. 10, pp. 2565-2575, https://doi.org/10.1002/ppul.24991. [17] T. H. D. Souza, J. A. Nadal, R. J. N. Nogueira et al., Clinical Manifestations of Children with COVID-19: A Systematic Review, Pediatr Pulmonol, 2021, Vol. 55, No. 8, pp. 1892-1899, https://doi.org/ 10.1002/ppul.24885. [18] Q. Shen, W. Guo, T. Guo et al., Novel Coronavirus Infection in Children Outside of Wuhan, China, Pediatr Pulmonol, 2020, Vol. 55, No. 6, pp. 1424-1429, https://doi.org/10.1002/ppul.24762. [19] H. Qiu, J.a Wu, L. Hong et al., Clinical and Epidemiological Features of 36 Children with Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) in Zhejiang, China: an Observational Cohort Study, Lancet Infect Dis, 2020, Vol. 20, No. 6, pp. 689-696, https://doi.org/10.1016/S1473-3099(20)30198-5. [20] N. M. Mustafaa, L. A. Selimc, Characterisation of COVID-19 Pandemic in Paediatric Age Group: A Systematic Review and Meta-Analysis, J Clin Virol, 2020, Vol. 128, pp. 1-15, https://doi.org/10.1016/j.jcv.2020.104395. [21] W. Guan, Z. Y. Ni, Y. Hu et al., Clinical Characteristics of 2019 Novel Coronavirus Infection in China, 2020, N Engl J Med, Vol. 382, pp. 1708-1720, https://doi.org/10.1056/NEJMoa2002032.