Proceedings of the 29th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
Out-of-distribution (OOD) generalisation aims to build a model that can generalise well on an uns... more Out-of-distribution (OOD) generalisation aims to build a model that can generalise well on an unseen target domain using knowledge from multiple source domains. To this end, the model should seek the causal dependence between inputs and labels, which may be determined by the semantics of inputs and remain invariant across domains. However, statistical or non-causal methods often cannot capture this dependence and perform poorly due to not considering spurious correlations learnt from model training via unobserved confounders. A well-known existing causal inference method like back-door adjustment cannot be applied to remove spurious correlations as it requires the observation of confounders. In this paper, we propose a novel method that effectively deals with hidden confounders by successfully implementing front-door adjustment (FA). FA requires the choice of a mediator, which we regard as the semantic information of images that helps access the causal mechanism without the need for observing confounders. Further, we propose to estimate the combination of the mediator with other observed images in the front-door formula via style transfer algorithms. Our use of style transfer to estimate FA is novel and sensible for OOD generalisation, which we justify by extensive experimental results on widely used benchmark datasets. CCS CONCEPTS • Computing methodologies → Causal reasoning and diagnostics; Learning under covariate shift; Computer vision.
Mục tiêu: Đánh giá đáp ứng điều trị của điều trị hoá chất trước phác đồ TCF sau đó hoá xạ đồng th... more Mục tiêu: Đánh giá đáp ứng điều trị của điều trị hoá chất trước phác đồ TCF sau đó hoá xạ đồng thời trên bệnh nhân ung thư biểu mô vảy vùng đầu cổ giai đoạn tại chỗ, tại vùng chưa di căn xa tại Bệnh viện K và mô tả một số độc tính của phác đồ hoá chất TCF. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả, có theo dõi dọc trên 47 bệnh nhân ung thư biểu mô vảy vùng đầu cổ giai đoạn tại chỗ, tại vùng chưa di căn xa (M0), được điều trị bằng hóa chất trước phác đồ TCF sau đó hoá xạ đồng thời phác đồ platinum tuần tại Bệnh viện K từ 01/2019 đến 12/2022. Kết quả: Tỷ lệ đáp ứng toàn bộ đạt 76,6%, tỷ lệ kiểm soát bệnh là 87,2%. ECOG là yếu tố liên quan đến tỷ lệ đáp ứng của phác đồ điều trị. Độc tính của phác đồ hoá chất cảm ứng: độc tính hệ tạo huyết hay gặp là hạ bạch cầu, chủ yếu độ 1-2. Độc tính ngoài hệ tạo huyết độ 3-4 như tiêu chảy (4,2%); nôn (10,6%); buồn nôn (12,7%). Kết luận: Hoá chất cảm ứng phác đồ TCF theo sau hoá xạ đồng thời trên bệnh nhân ung thư biểu mô vảy vùng đầu cổ giai đoạn tạ...
Mục tiêu: Phân tích kết quả sống thêm bệnh nhân ung thư biểu mô vảy vùng đầu cổ giai đoạn tại chỗ... more Mục tiêu: Phân tích kết quả sống thêm bệnh nhân ung thư biểu mô vảy vùng đầu cổ giai đoạn tại chỗ, tại vùng chưa di căn xa được điều trị hóa chất cảm ứng phác đồ TCF, sau đó hóa xạ đồng thời tại bệnh viện K và đánh giá một số độc tính của phác đồ hóa xạ đồng thời. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả, có theo dõi dọc trên 47 bệnh nhân ung thư biểu mô vảy vùng đầu cổ giai đoạn tại chỗ, tại vùng chưa di căn xa (M0), được điều trị bằng hóa chất trước phác đồ TCF sau đó hoá xạ đồng thời phác đồ platinum tuần tại Bệnh viện K từ 01/2019 đến 12/2022. Kết quả: Thời gian sống thêm bệnh không tiến triển trung vị là 13,5 tháng. Tỷ lệ sống thêm bệnh không tiến triển tại thời điểm 1 năm là 62%, tại thời điểm 2 năm là 29%. Độc tính chủ yếu là hạ bạch cầu hạt, thường gặp độ 1-2; hạ bạch cầu hạt độ 3-4 gặp 4 trường hợp. Thiếu máu độ 3-4 gặp 4,2%. Hạ tiểu cầu độ 3 gặp 2,1% trường hợp. Độc tính ngoài hệ tạo huyết chủ yếu liên quan đến xạ trị, đa phần độ 1-2. Viêm miệng độ 3 gặp 6,4%; độ 4 gặp 2,1...
Mục tiêu: Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ đáp ứng và thời gian sống thêm trên bệnh nhân ... more Mục tiêu: Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ đáp ứng và thời gian sống thêm trên bệnh nhân bệnh nhân ung thư tuyến nước bọt giai đoạn muộn điều trị phác đồ hoá chất CAP tại bệnh viện K từ 01/2015 đến 08/2022. Phương pháp nghiên cứu: Hồi cứu kết hợp tiến cứu 21 bệnh nhân (BN) ung thư tuyến nước bọt giai đoạn muộn được chẩn đoán và điều trị hoá chất tân CAP tại Bệnh viện K từ từ 01/2015 đến 08/2022. Kết quả: Tỷ lệ đáp ứng của phác đồ CAP được phân tích với các yếu tố nhóm tuổi, giới tính, vị trí u nguyên phát, thể mô bệnh học, thể trạng ECOG, thời gian tái phát và số lượng di căn xa. Không có yếu tố nào gây ảnh hưởng đến tỷ lệ đáp ứng của phác đồ, khác biệt không có ý nghĩa thống kê với p>0,05. Qua phân tích thời gian sống thêm bệnh không tiến triển trung bình và các yếu tố như nhóm tuổi, giới tính, thể trạng ECOG, số lượng di căn xa, vị trí u nguyên phát, thể mô bệnh học đều không ảnh hưởng đến thời gian sống thêm. Kết luận: Phác đồ CAP là một trong lựa chọn điều trị bước mộ...
Mục tiêu: Phân tích một số yếu tố tiên lượng trong điều trị hóa chất bổ trợ phác đồ vinorelbine/c... more Mục tiêu: Phân tích một số yếu tố tiên lượng trong điều trị hóa chất bổ trợ phác đồ vinorelbine/cisplatin trên bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn IB-IIIA tại bệnh viện K từ 01/2017 đến 05/2022. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu hồi cứu kết hợp tiến cứu trên 66 bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn IB-IIIA được điều trị hóa chất bổ trợ phác đồ vinorelbine/cisplatin sau phẫu thuật triệt căn tại Bệnh viện K từ tháng 01/2017 đến tháng 05/2022. Kết quả: Trong 66 bệnh nhân tham gia nghiên cứu, có 6 bệnh nhân tái phát tại chỗ (9,1%), 6 bệnh nhân tái phát di căn xa (9,1%), và 6 bệnh nhân đồng thời tái phát tại chỗ và di căn xa (9,1%). Tỷ lệ tái phát, di căn sau điều trị bổ trợ là 27,3%. Thời gian sống thêm không bệnh (DFS) trung bình là 29,10 ± 1,63 tháng, ở bệnh nhân có chỉ số toàn trạng ECOG 0 là 31,8 ± 3,24, bệnh nhân có chỉ số toàn trạng ECOG 1 là 24,7 ± 2,92 (p < 0,05). Tỷ lệ sống thêm không bệnh tại thời điểm 1 năm, 2 năm, 3 năm lần lượt là 80,3%, 60,7% ...
Mục tiêu: Đánh giá tỷ lệ đột biến T790M và phân tích mối liên quan trên bệnh nhân ung thư phổi kh... more Mục tiêu: Đánh giá tỷ lệ đột biến T790M và phân tích mối liên quan trên bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn muộn tiến triển sau điều trị thuốc kháng tyrosine kinase (TKI) EGFR thế hệ 1, 2 tại bệnh viện K từ 01/2017 đến 05/2022. Phương pháp nghiên cứu: Hồi cứu kết hợp tiến cứu 85 bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn muộn kháng điều trị đích EGFR thế hệ 1, 2 chẩn đoán và điều trị tại Bệnh viện K từ 01/2017 đến 05/2022. Kết quả: Tỷ lệ đột biến T790M thứ phát gặp 46/85 bệnh nhân nghiên cứu (chiếm 54,1%). Tỷ lệ đột biến T790M cao hơn ở nhóm thời gian sống thêm bệnh không tiến triển > 6 tháng, tuy nhiên khác biệt có ý nghĩa thống kê. Không có mối liên quan giữa tỷ lệ đột biến T790M thứ phát và các yếu tố nhóm tuổi, giới tính, di căn não, loại TKIs, loại đột biến EGFR. Kết luận: Tỷ lệ đột biến T790M thứ phát gặp 54,1% trên bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ có đột biến EGFR điều trị bước 1 kháng tyrosine kinase thế hệ 1, 2.
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence
We propose two generic methods for improving semi-supervised learning (SSL). The first integrates... more We propose two generic methods for improving semi-supervised learning (SSL). The first integrates weight perturbation (WP) into existing “consistency regularization” (CR) based methods. We implement WP by leveraging variational Bayesian inference (VBI). The second method proposes a novel consistency loss called “maximum uncertainty regularization” (MUR). While most consistency losses act on perturbations in the vicinity of each data point, MUR actively searches for “virtual” points situated beyond this region that cause the most uncertain class predictions. This allows MUR to impose smoothness on a wider area in the input-output manifold. Our experiments show clear improvements in classification errors of various CR based methods when they are combined with VBI or MUR or both.
We introduce a new constrained optimization method for policy gradient reinforcement learning, wh... more We introduce a new constrained optimization method for policy gradient reinforcement learning, which uses two trust regions to regulate each policy update. In addition to using the proximity of one single old policy as the first trust region as done by prior works, we propose to form a second trust region through the construction of another virtual policy that represents a wide range of past policies. We then enforce the new policy to stay closer to the virtual policy, which is beneficial in case the old policy performs badly. More importantly, we propose a mechanism to automatically build the virtual policy from a memory buffer of past policies, providing a new capability for dynamically selecting appropriate trust regions during the optimization process. Our proposed method, dubbed as Memory-Constrained Policy Optimization (MCPO), is examined on a diverse suite of environments including robotic locomotion control, navigation with sparse rewards and Atari games, consistently demons...
Machine learning of Theory of Mind (ToM) is essential to build social agents that co-live with hu... more Machine learning of Theory of Mind (ToM) is essential to build social agents that co-live with humans and other agents. This capacity, once acquired, will help machines infer the mental states of others from observed contextual action trajectories, enabling future prediction of goals, intention, actions and successor representations. The underlying mechanism for such a prediction remains unclear, however. Inspired by the observation that humans often infer the character traits of others, then use it to explain behaviour, we propose a new neural ToM architecture that learns to generate a latent trait vector of an actor from the past trajectories. This trait vector thenmultiplicativelymodulates the predictionmechanism via a ‘fast weights’ scheme in the prediction neural network, which reads the current context and predicts the behaviour. We empirically show that the fast weights provide a good inductive bias to model the character traits of agents and hence improves mindreading abilit...
2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), 2020
Temporal anomaly detection looks for irregularities over space-time. Unsupervised temporal models... more Temporal anomaly detection looks for irregularities over space-time. Unsupervised temporal models employed thus far typically work on sequences of feature vectors, and much less on temporal multiway data. We focus our investigation on twoway data, in which a data matrix is observed at each time step. Leveraging recent advances in matrix-native recurrent neural networks, we investigated strategies for data arrangement and unsupervised training for temporal multiway anomaly detection. These include compressing-decompressing, encoding-predicting, and temporal data differencing. We conducted a comprehensive suite of experiments to evaluate model behaviors under various settings on synthetic data, moving digits, and ECG recordings. We found interesting phenomena not previously reported. These include the capacity of the compact matrix LSTM to compress noisy data near perfectly, making the strategy of compressingdecompressing data ill-suited for anomaly detection under the noise. Also, long sequence of vectors can be addressed directly by matrix models that allow very long context and multiple step prediction. Overall, the encoding-predicting strategy works very well for the matrix LSTMs in the conducted experiments, thanks to its compactness and better fit to the data dynamics.
... A Situation-Based Delivery of Learning Resources in Pervasive Learning Amel Bouzeghoub,Kien N... more ... A Situation-Based Delivery of Learning Resources in Pervasive Learning Amel Bouzeghoub,Kien Ngoc Do, and Claire Lecocq GET/INT, CNRS UMR SAMOVAR 9, rue Charles Fourier 91011 Évry France {firstName.lastName}@int-edu.eu Abstract. ...
2009 International Conference on Advanced Information Networking and Applications, 2009
Abstract Users in a campus need information about relevant individuals, buildings, events and ava... more Abstract Users in a campus need information about relevant individuals, buildings, events and available resources. In this paper, we propose a system to perform situation-aware adaptive recommendation of information to assist mobile users in a campus environment. The idea is to show information about the most relevant buildings and particular individuals situated nearby the user, taking into account the user situation, ie, a snapshot of his/her context in a given instant, including his/her current activity, position and profile. This ...
Advances in Intelligent Systems and Computing, 2015
Most recent Vietnamese QA systems have not considered so far in using the data crawled from the c... more Most recent Vietnamese QA systems have not considered so far in using the data crawled from the community web services as a useful resource. In this paper, we take into accounts the community-based resource to build a Vietnamese question answering system named VnCQAs. Our system comprises of three modules for building the database of question-answer pairs, analyzing questions and choosing the best answer respectively. Experimental results show that our system achieves promising performances.
IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, 2004
This paper reviews and analyzes four reported low-noise amplifier (LNA) design techniques applied... more This paper reviews and analyzes four reported low-noise amplifier (LNA) design techniques applied to the cascode topology based on CMOS technology: classical noise matching, simultaneous noise and input matching (SNIM), power-constrained noise optimization, and power-constrained simultaneous noise and input matching (PCSNIM) techniques. Very simple and insightful sets of noise parameter expressions are newly introduced for the SNIM and PCSNIM techniques. Based on the noise parameter equations, this paper provides clear understanding of the design principles, fundamental limitations, and advantages of the four reported LNA design techniques so that the designers can get the overall LNA design perspective. As a demonstration for the proposed design principle of the PCSNIM technique, a very low-power folded-cascode LNA is implemented based on 0.25-m CMOS technology for 900-MHz Zigbee applications. Measurement results show the noise figure of 1.35 dB, power gain of 12 dB, and input third-order intermodulation product of 4 dBm while dissipating 1.6 mA from a 1.25-V supply (0.7 mA for the input NMOS transistor only). The overall behavior of the implemented LNA shows good agreement with theoretical predictions.
Mục tiêu: Mô tả triệu chứng lâm sàng và cận lâm sàng bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ giai... more Mục tiêu: Mô tả triệu chứng lâm sàng và cận lâm sàng bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn muộn tiến triển sau điều trị thuốc kháng tyrosine kinase (TKIS) EGFR thế hệ 1, 2 tại bệnh viện K từ 01/2017 đến 05/2022. Phương pháp nghiên cứu: Hồi cứu kết hợp tiến cứu 85 bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn muộn kháng điều trị đích EGFR thế hệ 1, 2 chẩn đoán và điều trị tại Bệnh viện K từ 01/2017 đến 05/2022. Kết quả: Tỷ lệ nam giới chiếm 50,9%, tuổi trung bình 58,2 ± 8,2 tuổi. Tỷ lệ bệnh nhân có liên quan hút thuốc lá chiếm 40% và tiền sử bệnh lý phổi tắc nghẽn mạn tính chiếm 23,6%. Triệu chứng lâm sàng thường gặp ung thư phổi giai đoạn muộn thường gặp ho, đau ngực và khó thở, chiếm lần lượt 80%; 74,5% và 60%. Thể trạng ECOG 1 chiếm 44,5%. Tần suất di căn hay gặp vị trí di căn xương (chiếm 67,3%), tiếp theo di căn phổi đối bên (63,6%), và màng phổi, màng tim (chiếm 58,2%). Có 64,7% bệnh nhân tiến triển vị trí u phổi và hạch ban đầu. Đa phần bệnh nhân được sinh thiế...
Proceedings of the 29th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
Out-of-distribution (OOD) generalisation aims to build a model that can generalise well on an uns... more Out-of-distribution (OOD) generalisation aims to build a model that can generalise well on an unseen target domain using knowledge from multiple source domains. To this end, the model should seek the causal dependence between inputs and labels, which may be determined by the semantics of inputs and remain invariant across domains. However, statistical or non-causal methods often cannot capture this dependence and perform poorly due to not considering spurious correlations learnt from model training via unobserved confounders. A well-known existing causal inference method like back-door adjustment cannot be applied to remove spurious correlations as it requires the observation of confounders. In this paper, we propose a novel method that effectively deals with hidden confounders by successfully implementing front-door adjustment (FA). FA requires the choice of a mediator, which we regard as the semantic information of images that helps access the causal mechanism without the need for observing confounders. Further, we propose to estimate the combination of the mediator with other observed images in the front-door formula via style transfer algorithms. Our use of style transfer to estimate FA is novel and sensible for OOD generalisation, which we justify by extensive experimental results on widely used benchmark datasets. CCS CONCEPTS • Computing methodologies → Causal reasoning and diagnostics; Learning under covariate shift; Computer vision.
Mục tiêu: Đánh giá đáp ứng điều trị của điều trị hoá chất trước phác đồ TCF sau đó hoá xạ đồng th... more Mục tiêu: Đánh giá đáp ứng điều trị của điều trị hoá chất trước phác đồ TCF sau đó hoá xạ đồng thời trên bệnh nhân ung thư biểu mô vảy vùng đầu cổ giai đoạn tại chỗ, tại vùng chưa di căn xa tại Bệnh viện K và mô tả một số độc tính của phác đồ hoá chất TCF. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả, có theo dõi dọc trên 47 bệnh nhân ung thư biểu mô vảy vùng đầu cổ giai đoạn tại chỗ, tại vùng chưa di căn xa (M0), được điều trị bằng hóa chất trước phác đồ TCF sau đó hoá xạ đồng thời phác đồ platinum tuần tại Bệnh viện K từ 01/2019 đến 12/2022. Kết quả: Tỷ lệ đáp ứng toàn bộ đạt 76,6%, tỷ lệ kiểm soát bệnh là 87,2%. ECOG là yếu tố liên quan đến tỷ lệ đáp ứng của phác đồ điều trị. Độc tính của phác đồ hoá chất cảm ứng: độc tính hệ tạo huyết hay gặp là hạ bạch cầu, chủ yếu độ 1-2. Độc tính ngoài hệ tạo huyết độ 3-4 như tiêu chảy (4,2%); nôn (10,6%); buồn nôn (12,7%). Kết luận: Hoá chất cảm ứng phác đồ TCF theo sau hoá xạ đồng thời trên bệnh nhân ung thư biểu mô vảy vùng đầu cổ giai đoạn tạ...
Mục tiêu: Phân tích kết quả sống thêm bệnh nhân ung thư biểu mô vảy vùng đầu cổ giai đoạn tại chỗ... more Mục tiêu: Phân tích kết quả sống thêm bệnh nhân ung thư biểu mô vảy vùng đầu cổ giai đoạn tại chỗ, tại vùng chưa di căn xa được điều trị hóa chất cảm ứng phác đồ TCF, sau đó hóa xạ đồng thời tại bệnh viện K và đánh giá một số độc tính của phác đồ hóa xạ đồng thời. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả, có theo dõi dọc trên 47 bệnh nhân ung thư biểu mô vảy vùng đầu cổ giai đoạn tại chỗ, tại vùng chưa di căn xa (M0), được điều trị bằng hóa chất trước phác đồ TCF sau đó hoá xạ đồng thời phác đồ platinum tuần tại Bệnh viện K từ 01/2019 đến 12/2022. Kết quả: Thời gian sống thêm bệnh không tiến triển trung vị là 13,5 tháng. Tỷ lệ sống thêm bệnh không tiến triển tại thời điểm 1 năm là 62%, tại thời điểm 2 năm là 29%. Độc tính chủ yếu là hạ bạch cầu hạt, thường gặp độ 1-2; hạ bạch cầu hạt độ 3-4 gặp 4 trường hợp. Thiếu máu độ 3-4 gặp 4,2%. Hạ tiểu cầu độ 3 gặp 2,1% trường hợp. Độc tính ngoài hệ tạo huyết chủ yếu liên quan đến xạ trị, đa phần độ 1-2. Viêm miệng độ 3 gặp 6,4%; độ 4 gặp 2,1...
Mục tiêu: Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ đáp ứng và thời gian sống thêm trên bệnh nhân ... more Mục tiêu: Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ đáp ứng và thời gian sống thêm trên bệnh nhân bệnh nhân ung thư tuyến nước bọt giai đoạn muộn điều trị phác đồ hoá chất CAP tại bệnh viện K từ 01/2015 đến 08/2022. Phương pháp nghiên cứu: Hồi cứu kết hợp tiến cứu 21 bệnh nhân (BN) ung thư tuyến nước bọt giai đoạn muộn được chẩn đoán và điều trị hoá chất tân CAP tại Bệnh viện K từ từ 01/2015 đến 08/2022. Kết quả: Tỷ lệ đáp ứng của phác đồ CAP được phân tích với các yếu tố nhóm tuổi, giới tính, vị trí u nguyên phát, thể mô bệnh học, thể trạng ECOG, thời gian tái phát và số lượng di căn xa. Không có yếu tố nào gây ảnh hưởng đến tỷ lệ đáp ứng của phác đồ, khác biệt không có ý nghĩa thống kê với p>0,05. Qua phân tích thời gian sống thêm bệnh không tiến triển trung bình và các yếu tố như nhóm tuổi, giới tính, thể trạng ECOG, số lượng di căn xa, vị trí u nguyên phát, thể mô bệnh học đều không ảnh hưởng đến thời gian sống thêm. Kết luận: Phác đồ CAP là một trong lựa chọn điều trị bước mộ...
Mục tiêu: Phân tích một số yếu tố tiên lượng trong điều trị hóa chất bổ trợ phác đồ vinorelbine/c... more Mục tiêu: Phân tích một số yếu tố tiên lượng trong điều trị hóa chất bổ trợ phác đồ vinorelbine/cisplatin trên bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn IB-IIIA tại bệnh viện K từ 01/2017 đến 05/2022. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu hồi cứu kết hợp tiến cứu trên 66 bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn IB-IIIA được điều trị hóa chất bổ trợ phác đồ vinorelbine/cisplatin sau phẫu thuật triệt căn tại Bệnh viện K từ tháng 01/2017 đến tháng 05/2022. Kết quả: Trong 66 bệnh nhân tham gia nghiên cứu, có 6 bệnh nhân tái phát tại chỗ (9,1%), 6 bệnh nhân tái phát di căn xa (9,1%), và 6 bệnh nhân đồng thời tái phát tại chỗ và di căn xa (9,1%). Tỷ lệ tái phát, di căn sau điều trị bổ trợ là 27,3%. Thời gian sống thêm không bệnh (DFS) trung bình là 29,10 ± 1,63 tháng, ở bệnh nhân có chỉ số toàn trạng ECOG 0 là 31,8 ± 3,24, bệnh nhân có chỉ số toàn trạng ECOG 1 là 24,7 ± 2,92 (p < 0,05). Tỷ lệ sống thêm không bệnh tại thời điểm 1 năm, 2 năm, 3 năm lần lượt là 80,3%, 60,7% ...
Mục tiêu: Đánh giá tỷ lệ đột biến T790M và phân tích mối liên quan trên bệnh nhân ung thư phổi kh... more Mục tiêu: Đánh giá tỷ lệ đột biến T790M và phân tích mối liên quan trên bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn muộn tiến triển sau điều trị thuốc kháng tyrosine kinase (TKI) EGFR thế hệ 1, 2 tại bệnh viện K từ 01/2017 đến 05/2022. Phương pháp nghiên cứu: Hồi cứu kết hợp tiến cứu 85 bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn muộn kháng điều trị đích EGFR thế hệ 1, 2 chẩn đoán và điều trị tại Bệnh viện K từ 01/2017 đến 05/2022. Kết quả: Tỷ lệ đột biến T790M thứ phát gặp 46/85 bệnh nhân nghiên cứu (chiếm 54,1%). Tỷ lệ đột biến T790M cao hơn ở nhóm thời gian sống thêm bệnh không tiến triển > 6 tháng, tuy nhiên khác biệt có ý nghĩa thống kê. Không có mối liên quan giữa tỷ lệ đột biến T790M thứ phát và các yếu tố nhóm tuổi, giới tính, di căn não, loại TKIs, loại đột biến EGFR. Kết luận: Tỷ lệ đột biến T790M thứ phát gặp 54,1% trên bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ có đột biến EGFR điều trị bước 1 kháng tyrosine kinase thế hệ 1, 2.
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence
We propose two generic methods for improving semi-supervised learning (SSL). The first integrates... more We propose two generic methods for improving semi-supervised learning (SSL). The first integrates weight perturbation (WP) into existing “consistency regularization” (CR) based methods. We implement WP by leveraging variational Bayesian inference (VBI). The second method proposes a novel consistency loss called “maximum uncertainty regularization” (MUR). While most consistency losses act on perturbations in the vicinity of each data point, MUR actively searches for “virtual” points situated beyond this region that cause the most uncertain class predictions. This allows MUR to impose smoothness on a wider area in the input-output manifold. Our experiments show clear improvements in classification errors of various CR based methods when they are combined with VBI or MUR or both.
We introduce a new constrained optimization method for policy gradient reinforcement learning, wh... more We introduce a new constrained optimization method for policy gradient reinforcement learning, which uses two trust regions to regulate each policy update. In addition to using the proximity of one single old policy as the first trust region as done by prior works, we propose to form a second trust region through the construction of another virtual policy that represents a wide range of past policies. We then enforce the new policy to stay closer to the virtual policy, which is beneficial in case the old policy performs badly. More importantly, we propose a mechanism to automatically build the virtual policy from a memory buffer of past policies, providing a new capability for dynamically selecting appropriate trust regions during the optimization process. Our proposed method, dubbed as Memory-Constrained Policy Optimization (MCPO), is examined on a diverse suite of environments including robotic locomotion control, navigation with sparse rewards and Atari games, consistently demons...
Machine learning of Theory of Mind (ToM) is essential to build social agents that co-live with hu... more Machine learning of Theory of Mind (ToM) is essential to build social agents that co-live with humans and other agents. This capacity, once acquired, will help machines infer the mental states of others from observed contextual action trajectories, enabling future prediction of goals, intention, actions and successor representations. The underlying mechanism for such a prediction remains unclear, however. Inspired by the observation that humans often infer the character traits of others, then use it to explain behaviour, we propose a new neural ToM architecture that learns to generate a latent trait vector of an actor from the past trajectories. This trait vector thenmultiplicativelymodulates the predictionmechanism via a ‘fast weights’ scheme in the prediction neural network, which reads the current context and predicts the behaviour. We empirically show that the fast weights provide a good inductive bias to model the character traits of agents and hence improves mindreading abilit...
2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), 2020
Temporal anomaly detection looks for irregularities over space-time. Unsupervised temporal models... more Temporal anomaly detection looks for irregularities over space-time. Unsupervised temporal models employed thus far typically work on sequences of feature vectors, and much less on temporal multiway data. We focus our investigation on twoway data, in which a data matrix is observed at each time step. Leveraging recent advances in matrix-native recurrent neural networks, we investigated strategies for data arrangement and unsupervised training for temporal multiway anomaly detection. These include compressing-decompressing, encoding-predicting, and temporal data differencing. We conducted a comprehensive suite of experiments to evaluate model behaviors under various settings on synthetic data, moving digits, and ECG recordings. We found interesting phenomena not previously reported. These include the capacity of the compact matrix LSTM to compress noisy data near perfectly, making the strategy of compressingdecompressing data ill-suited for anomaly detection under the noise. Also, long sequence of vectors can be addressed directly by matrix models that allow very long context and multiple step prediction. Overall, the encoding-predicting strategy works very well for the matrix LSTMs in the conducted experiments, thanks to its compactness and better fit to the data dynamics.
... A Situation-Based Delivery of Learning Resources in Pervasive Learning Amel Bouzeghoub,Kien N... more ... A Situation-Based Delivery of Learning Resources in Pervasive Learning Amel Bouzeghoub,Kien Ngoc Do, and Claire Lecocq GET/INT, CNRS UMR SAMOVAR 9, rue Charles Fourier 91011 Évry France {firstName.lastName}@int-edu.eu Abstract. ...
2009 International Conference on Advanced Information Networking and Applications, 2009
Abstract Users in a campus need information about relevant individuals, buildings, events and ava... more Abstract Users in a campus need information about relevant individuals, buildings, events and available resources. In this paper, we propose a system to perform situation-aware adaptive recommendation of information to assist mobile users in a campus environment. The idea is to show information about the most relevant buildings and particular individuals situated nearby the user, taking into account the user situation, ie, a snapshot of his/her context in a given instant, including his/her current activity, position and profile. This ...
Advances in Intelligent Systems and Computing, 2015
Most recent Vietnamese QA systems have not considered so far in using the data crawled from the c... more Most recent Vietnamese QA systems have not considered so far in using the data crawled from the community web services as a useful resource. In this paper, we take into accounts the community-based resource to build a Vietnamese question answering system named VnCQAs. Our system comprises of three modules for building the database of question-answer pairs, analyzing questions and choosing the best answer respectively. Experimental results show that our system achieves promising performances.
IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, 2004
This paper reviews and analyzes four reported low-noise amplifier (LNA) design techniques applied... more This paper reviews and analyzes four reported low-noise amplifier (LNA) design techniques applied to the cascode topology based on CMOS technology: classical noise matching, simultaneous noise and input matching (SNIM), power-constrained noise optimization, and power-constrained simultaneous noise and input matching (PCSNIM) techniques. Very simple and insightful sets of noise parameter expressions are newly introduced for the SNIM and PCSNIM techniques. Based on the noise parameter equations, this paper provides clear understanding of the design principles, fundamental limitations, and advantages of the four reported LNA design techniques so that the designers can get the overall LNA design perspective. As a demonstration for the proposed design principle of the PCSNIM technique, a very low-power folded-cascode LNA is implemented based on 0.25-m CMOS technology for 900-MHz Zigbee applications. Measurement results show the noise figure of 1.35 dB, power gain of 12 dB, and input third-order intermodulation product of 4 dBm while dissipating 1.6 mA from a 1.25-V supply (0.7 mA for the input NMOS transistor only). The overall behavior of the implemented LNA shows good agreement with theoretical predictions.
Mục tiêu: Mô tả triệu chứng lâm sàng và cận lâm sàng bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ giai... more Mục tiêu: Mô tả triệu chứng lâm sàng và cận lâm sàng bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn muộn tiến triển sau điều trị thuốc kháng tyrosine kinase (TKIS) EGFR thế hệ 1, 2 tại bệnh viện K từ 01/2017 đến 05/2022. Phương pháp nghiên cứu: Hồi cứu kết hợp tiến cứu 85 bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn muộn kháng điều trị đích EGFR thế hệ 1, 2 chẩn đoán và điều trị tại Bệnh viện K từ 01/2017 đến 05/2022. Kết quả: Tỷ lệ nam giới chiếm 50,9%, tuổi trung bình 58,2 ± 8,2 tuổi. Tỷ lệ bệnh nhân có liên quan hút thuốc lá chiếm 40% và tiền sử bệnh lý phổi tắc nghẽn mạn tính chiếm 23,6%. Triệu chứng lâm sàng thường gặp ung thư phổi giai đoạn muộn thường gặp ho, đau ngực và khó thở, chiếm lần lượt 80%; 74,5% và 60%. Thể trạng ECOG 1 chiếm 44,5%. Tần suất di căn hay gặp vị trí di căn xương (chiếm 67,3%), tiếp theo di căn phổi đối bên (63,6%), và màng phổi, màng tim (chiếm 58,2%). Có 64,7% bệnh nhân tiến triển vị trí u phổi và hạch ban đầu. Đa phần bệnh nhân được sinh thiế...
Uploads
Papers by Kiên Đỗ