ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
VI
Thông tin cá nhân
Giảng viên cao cấp |
Phó Giáo Sư |
Tiến sỹ |
Trường Điện - Điện tử |
PTN NC Xử lý tín hiệu, thông tin và nội dung đa phương tiện |
Email: lan.lethi1@hust.edu.vn; Văn phòng: E 804, tòa nhà C7, Đại học Bách Khoa Hà Nội. |
Scopus H-Index19 |
Bà Lê Thị Lan tốt nghiệp ngành Công nghệ Thông tin tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội (HUST), Việt Nam. Bà nhận bằng Thạc sĩ chuyên ngành Xử lý tín hiệu và Truyền thông tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, Việt Nam. Năm 2009, bà Lê Thị Lan bảo vệ thành công luận án Tiến sĩ tại Viện INRIA Sophia Antipolis, Pháp, trong lĩnh vực tìm kiếm video. Hiện nay, bà là Phó Giáo sư tại Trường Điện - Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội, trưởng phòng Thí nghiệm nghiên cứu Xử lý tín hiệu, thông tin và nội dung đa phương tiện. Hướng nghiên cứu bao gồm xử lý ảnh, thị giác máy tính, tìm kiếm và truy vấn nội dung đa phương tiện, tương tác người - robot.
Hướng nghiên cứu
Thị giác máy tính, Học máy, Ứng dụng của Thị giác máy tính và học máy trong các lĩnh vực tương tác người-robot, nông lâm nghiệp, giáo dục và y tế
Lĩnh vực nghiên cứu chính
Công nghệ dữ liệu, AI và hệ thống thông minh, Khoa học máy tính
PGS. TS. Lê Thị Lan
Công bố khoa học
Beyond Consistency: Explicit Boundary Learning for Semi-supervised Ovarian tumor segmentation
Tạp chí/Proceedings:
28th - International Conference on Pattern Recognition (ICPR)
Tác giả:
Minh-Khoa Vu, Hoang-Son Bui, and Thi-Lan Le
Lĩnh vực nghiên cứu:
Khoa học thông tin và máy tính
Loại công bố:
Hội nghị quốc tế (trong index Scopus) (Rank B)
Thời gian:
08/2026
Ovarian Ultrasound Image Segmentation with Limited Training Data
Tạp chí/Proceedings:
Journal of Science and Technology – Smart Systems and Devices
Tác giả:
Thanh-Phuc Dao, Sy-Thien Dinh, Hoang-Son Bui, Thi-Loan Pham, Thi Hong Thien Dang, Van-Thang Nguyen, Phuong-Thao Nguyen, Hai Vu, Thanh-Hai Tran, Duy-Hai Vu, Thi-Lan Le
Lĩnh vực nghiên cứu:
Công nghệ dữ liệu, AI và hệ thống thông minh
Loại công bố:
Tạp chí/Ấn phẩm trong nước (được hội đồng chức danh Gíao sư nhà nước công nhận)
Thời gian:
03/2026
Đề tài nghiên cứu
Nghiên cứu phát triển mặt phản xạ thông minh dựa trên học sâu để mở rộng vùng phủ cho các hệ thống thông tin vô tuyến 5G và sau 5G
Mã số đề tài:NĐT/KR/23/11
Cấp đề tài:Đề tài KHCN, dự án, cấp Nhà nước
Chủ nhiệm đề tài:TS. Nguyễn Khắc Kiểm
Thành viên:Nguyễn Khắc Kiểm, Tạ Sơn Xuất, Nguyễn Anh Quang, Đoàn Thị Ngọc Hiền, Nguyễn Hữu Trung, Hà Duyên Trung, Nguyễn Thanh Binh, Nguyễn Thúy Anh, Phạm Doãn Tĩnh, Trần Thị Thanh Hải, Phạm Thành Công, Lê Thị Lan, Nguyễn Minh Đức, Nguyễn Văn Cương
Thời gian:Từ 28/05/2024
Trạng thái:Đã duyệt
Nghiên cứu xây dựng atlas và công cụ truy xuất nguồn gốc thực vật trong phấn hoa và mật ong, ứng dụng số hoá trong quản lý chất lượng sản phẩm ong tại Việt Nam
Mã số đề tài:
Cấp đề tài:Đề tài, nhiệm vụ Bộ GDĐT
Chủ nhiệm đề tài:PGS. TS. Vũ Hải
Thành viên:Vũ Hải, Phạm Hồng Thái, Lê Thị Lan, Trần Thị Thanh Hải, Bùi Thu Thủy, Nguyễn Xuân Dũng, Trần Thị Ngọc Lan, Nguyễn Thị Lan Anh, Lê Thị Nhung, Nguyễn Việt Long
Thời gian:
Trạng thái:Đang chờ HĐ xét duyệt
- Xây dựng được bộ Atlas các loài thực vật có phấn hoa và công cụ phục vụ truy xuất nguồn gốc nhanh chóng thông tin liên quan về các thành phần thực vật từ hình ảnh phấn hoa của ong mật
- Đề xuất được hệ thống hỗ trợ quản lý sản xuất, truy xuất chất lượng, nguồn gốc của sản phẩm mật ong
Học viên sau đại học
Phương pháp đánh giá khả năng tổng quát hóa các mô hình học máy sử dụng mô hình sinh, ứng dụng trong bài toán theo vết đa đối tượng.
Loại đồ án: Luận văn Thạc sỹ Khoa học
Sinh viên: Nguyễn Duy Tùng
GV hướng dẫn: Lê Thị Lan
Nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật tái tạo mô hình 3D dựa trên dữ liệu ảnh UAV
Loại đồ án: Luận án tiến sĩ
Sinh viên: Phạm Quang Duy
GV hướng dẫn: Lê Thị Lan
Học phần giảng dạy
Kỹ thuật phần mềm ứng dụng
Mã học phần: ET3160
Số tín chỉ: 3
Cở sở dữ liệu
Mã học phần: AC2040E
Số tín chỉ: 2