ASFGAN: Mô hình Attention Gan kết hợp với biến đổi Fourier giúp chuyển đổi ảnh mô IHC từ ảnh HE - Toàn, Trần Đình; Lan, Huỳnh Thị Châu; Long , Nguyễn Thanh; Phương, Trần Xuân Quỳnh; Anh, Hoàng Thế; Toàn , Nguyễn Đức (Tạp Chí Khoa học Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng, 2024)
Nghiên cứu này đề xuất một mô hình học sâu kết hợp giữa mạng sinh đối nghịch (Generative Adversarial Network) theo cơ chế attention và hàm mất mát Smooth Fourier để sinh ảnh mô IHC từ ảnh HE. Kết quả này giúp bác sỹ chọn phương pháp điều trị phù hợp cho từng bệnh nhân khi sớm phát hiện sự phát triển bất thường của các protetin và cung cấp thông tin chi tiết về biểu hiện protein trên mô tế bào vú thông qua ảnh IHC. Thực nghiệm được tiến hành trên bộ dữ liệu Breast Cancer Immunohistochemical (BCI) đã công bố tại hội nghị CVPR 2022, kết quả đạt được theo độ đo PSNR và SSIM lần lượt là 20.5731 và 0.5421. Kết quả này tốt hơn các nghiên cứu đã công bố trước đó và có thể giúp giảm khối lượng công việc cho đội ngũ y bác sĩ, đồng thời giảm thời gian chờ và tăng khả năng điều trị kịp thời cho các bệnh nhân.