NSU INSTITUTIONAL REPOSITORY
North South University Institutional Repository showcases the university's intellectual contributions, including journal articles, conference proceedings, theses, and more. Explore the latest research and advance your knowledge today!
Communities in NSU Repository
Select a community to browse its collections.
Conference Travel and Research Grants (CTRG) Confucius Institute at North South University North South University Journals North South University Library North South University Publications School of Business & Economics (SBE) School of Engineering & Physical Sciences (SEPS) School of Health & Life Sciences (SHLS) School of Humanities & Social Sciences (SHSS) The Office of External Affairs (OEA)
Recent Submissions
Item
Open Access
Prostate Cancer Cell Prediction from Histopathological Images using Convolutional Neural Network
(North South University, 2022) Watan Al Arafat; Md. Mushfiqur Rahman; Dr. Mohammad Monirujjaman Khan; 1731311042; 1620003042
In cancer research, pinpointing a patient's future response to treatment is crucial for making informed decisions. This study delves into a potential method for predicting the return of prostate cancer after surgery, utilizing imagery from tissue samples. Scientists analyzed a group of patients, categorizing them based on whether their cancer returned after treatment. To account for existing variations besides the cancer itself, they meticulously matched patients within the group based on factors like age, ethnicity, and disease severity. The proposed technique hinges on a sophisticated form of artificial intelligence known as deep learning. Uniquely, it employs two distinct AI models: one to pinpoint individual cells within the tissue, even in dense areas, and another to classify these cells. By analyzing these classified cells, the researchers were able to estimate, with promising accuracy, the likelihood of cancer recurrence in a patient. This method, if further validated, holds the potential to revolutionize treatment decisions for prostate cancer, offering a more personalized approach. The broader implications of this research extend beyond prostate cancer. This approach, with further development, might be adaptable to predicting treatment outcomes in various cancers. We have found the accuracy 93.33 percent. Keywords- Prostate; Cancer; Convolutional Neural Network; CNN; Deep Learning, prediction
Item
Open Access
Cardiovascular Disease Detection using Transfer Learning Approach
(North South University, 2024) Jahangir Alam; Tashdid Alam; Hafsa Tasnim Badhan; Dr. Shahnewaz Siddique; 1921863042; 1931264042; 1911406642
Cardiovascular Disease (CVD) is a multidimensional worldwide health concern, covering illnesses such as myocardial infarctions, cerebrovascular accidents and excessive blood pressure. Understanding its risk factors is crucial for successful preventative actions and therapies. This research is inspired by the astounding effect of CVD, responsible for 17.9 million deaths yearly, comprising 31% of global mortality [32]. Encouragingly, the American Heart Association says up to 80% of CVD cases are avoidable by lifestyle adjustments and early therapies. Proactive management of risk factors is crucial, with the healthcare sector, equipped with significant patient data, playing a critical role. The paper presents a comprehensive investigation into the development and evaluation of deep learning models for binary classification in cardiovascular disease detection. Four distinct models like ResNet50, EfficientNetB0, CNN and VGG16 were explored, each utilizing different architectures and transfer learning techniques. The study begins with a detailed description of data loading and preprocessing procedures, highlighting the importance of standardized image preparation techniques for effective model training. Each model's architecture is thoroughly discussed, elucidating the unique characteristics and design choices that contribute to their performance. The ResNet50 model employs residual blocks to address the vanishing gradient problem, while the EfficientNetB0 leverages transfer learning with pre-trained layers from ImageNet. The CNN model features a basic yet successful architecture with convolutional and dense layers, whereas the VGG16 model adopts a deep and uniform structure with 3x3 convolutional kernels [33]. Training procedures and results are meticulously documented for each model, encompassing aspects such as epoch-based training, batch sizes and optimizer selection. Performance metrics including accuracy and loss are analyzed across epochs to assess model convergence and generalization capabilities. Notably, the EfficientNetB7 model outperforms others, achieving remarkable accuracy and minimal loss on both training and validation datasets, demonstrating its efficacy in cardiovascular disease detection. The ResNet50 model achieved a training accuracy of 86.39% and a validation accuracy of 84.72%. The EfficientNetB0 model attained a training accuracy of 97.32% and a validation accuracy of 98.83%. The CNN model demonstrated a training accuracy of 80.55% and a validation accuracy of 87.83%. Finally, the VGG16 model achieved a training accuracy of 95.13% and a validation accuracy of 99.55%. The paper also presents the development of a user-friendly web application using Streamlit, facilitating easy access to the trained models for real-world application [34]. The application comprises instructional, classifier and about us pages, each designed with clarity and simplicity to enhance user experience. Sample images and immediate classification results contribute to the usability and trustworthiness of the application, catering to medical professionals' needs for accurate and timely diagnostics [34]. The study provides valuable insights into the application of deep learning models for cardiovascular disease detection, elucidating the significance of architecture selection, data preprocessing and training procedures. The findings underscore the efficacy of transfer learning techniques and model architectures in achieving high accuracy and reliability in medical image classification tasks. The developed web application offers a practical solution for real-world deployment, facilitating seamless integration of deep learning technologies into clinical workflows.
Item
Open Access
MediGenius AI:Fracture Recovery Revolutionized Using AI
(North South University, 2023) Md. Khurshid Jahan; Ashrin Mobashira Shifa; Rokaeya Sharmin; DR. MOHAMMAD ASHRAFUZZAMAN KHAN; 1922079042; 1922216042; 1911993042
This study introduces an innovative approach to fracture recovery utilizing artificial intelligence (AI) technology. A dataset comprising 1012 X-ray images, including 331 instances of fractures, sourced from St. Mariyaam Diagnostic Center, was meticulously annotated for nine distinct fracture types. Collaborative efforts with Dr. Rakibul Islam and Md. Asiful Rahman Maruf ensured accurate labeling and enriched the dataset with corresponding NLP descriptions and patient adviceAnticipating future enhancements, the integration of diffusion models is proposed, with the aim of synthesizing high-fidelity X-ray images. This development holds substantial promise in redefining fracture recovery procedures.
Item
Open Access
Tender - NSU-25-26-T08 (Desktop Computer)
(প্রথম আলো, 2026-04-08) প্রথম আলো; The Daily Star
North South University is inviting sealed offers from bona fide/reputed organizations/distributors/business partners/agents for supplying desktop computer for North South University as described in the tender schedule. Last date of tender submission: April 22, 2026.
Item
Open Access
NSU celebrates Pitha Utsob 2026
(New Nation, 2026-02-24) New Nation
North South University (NSU) celebrated the Pitha Utshob 1432 recently with traditional, cultural, and festive spirit. Organized by the NSU Social Services Club, the event on the campus playground featured numerous food stalls offering various traditional Bengali pithas. Mr. Aziz Al Kaiser, Chairman of the Board of Trustees,, attended the event as he chjief guest.
Item
Open Access
এনএসইউতে বার্ষিক দোয়া ও ইফতার মাহফিল অনুষ্ঠিত
(বণিক বার্তা, 2026-03-07) বণিক বার্তা
বৃহস্পতিবার আয়োজিত বার্ষিক দোয়া ও ইফতার মাহফিল অনুষ্ঠানে বিশ্ববিদ্যালয়টির শিক্ষক-শিক্ষার্থী এবং কর্মকর্তারা অংশ নেন। এতে প্রধান অতিথি ছিলেন এনএসইউ বোর্ড অব ট্রাস্টিজের চেয়ারম্যান আজিজ আল কায়সার। অনুষ্ঠানে আরো উপস্থিত ছিলেন বোর্ড অব ট্রাস্টিজের প্রতিষ্ঠাতা আজীবন সদস্য ও সাবেক চেয়ারম্যান এমএ কাশেম; প্রতিষ্ঠাতা আজীবন সদস্য ও সাবেক চেয়ারম্যান বেনজীর আহমেদ এবং বিশ্ববিদ্যালয়ের উপাচার্য অধ্যাপক আবদুল হান্নান চৌধুরী, উপ-উপাচার্য অধ্যাপক নেছার উদ্দিন আহমেদ ও কোষাধ্যক্ষ অধ্যাপক আব্দুর রব খান। এ সময় রমজানের তাৎপর্য ও শিক্ষা নিয়ে আলোচনা করেন এনএসইউ স্কুল অব বিজনেস অ্যান্ড ইকোনমিক্সের ব্যবস্থাপনা বিভাগের জ্যেষ্ঠ প্রভাষক এমএম নেওয়াজ আমিন।
Item
Open Access
এনএসইউতে আন্তর্জাতিক মাতৃভাষা দিবস পালিত
(বণিক বার্তা, 2026-02-22) বণিক বার্তা
নর্থ সাউথ ইউনিভার্সিটিতে (এনএসইউ) মহান শহীদ দিবস ও আন্তর্জাতিক মাতৃভাষা দিবস পালিত হয়েছে। ভাষা শহীদদের প্রতি শ্রদ্ধা জানাতে কেন্দ্রীয় শহীদ মিনার এবং এনএসইউ ক্যাম্পাসের শহীদ মিনারে পুস্পস্তবক অর্পন করা হয়। এছাড়া ইউনিভার্সিটির (অডি-৮০১) এ এক আলোচনা সভার আয়োজন করা হয়। আলোচনা সভায় প্রধান অতিথি ছিলেন এনএসইউ বোর্ড অব ট্রাস্টিজের চেয়ারম্যান আজিজ আল কায়সার। বিশেষ অতিথি ছিলেন এনএসইউ বোর্ড অব ট্রাস্টিজের প্রতিষ্ঠাতা আজীবন সদস্য ও সাবেক চেয়ারম্যান বেনজীর আহমেদ; মুখ্য আলোচক এনএসইউ’র ইতিহাস ও দর্শন বিভাগের অধ্যাপক ড. সলিমুল্লাহ খান। আলোচনা সভায় সভাপতিত্ব করেন এনএসইউ’র উপাচার্য অধ্যাপক আবদুল হান্নান চৌধুরী। এসময় অনুষ্ঠানে আরও উপস্থিত ছিলেন এনএসইউ’র উপ-উপাচার্য অধ্যাপক নেছার উদ্দিন আহমেদ, কোষাধ্যক্ষ অধ্যাপক আব্দুর রব খান, বিভিন্ন অনুষদের ডিন, পরিচালক, বিভাগীয় প্রধান, শিক্ষক, কর্মকর্তা ও শিক্ষার্থীরা।
Item
Open Access
এনএসইউতে ইনডোর ব্যাডমিন্টন টুর্নামেন্ট
(বণিক বার্তা, 2026-02-10) বণিক বার্তা
নর্থ সাউথ বিশ্ববিদ্যালয়ে (এনএসইউ) সপ্তাহব্যাপী ইনডোর ব্যাডমিন্টন টুর্নামেন্টের ফাইনাল অনুষ্ঠিত হয়েছে। সম্প্রতি বিশ্ববিদ্যালয়ের ইনডোর গ্রাউন্ডে ফাইনাল পর্ব অনুষ্ঠিত হয়। ফাইনালে উপস্থিত ছিলেন এনএসইউরি বোর্ড অব ট্রাস্টিজের চেয়ারম্যান আজিজ আল কায়সার। এছাড়া উপস্থিত ছিলেন বিশ্ববিদ্যালয়ের প্রতিষ্ঠাতা, আজীবন সদস্য ও সাবেক চেয়ারম্যান এমএ কাশেম, বেনজীর আহমেদ ও মো. শাহজাহান। বোর্ড অব ট্রাস্টিজের সদস্যদের মধ্যে উপস্থিত ছিলেন ইয়াছমিন কামাল, রেহানা রহমান ও ফওজিয়া নাজ। অনুষ্ঠানের বিশেষ আকর্ষণ ছিল আজিজ আল কায়সার ও উপাচার্য অধ্যাপক আবদুল হান্নান চৌধুরীর মধ্যকার প্রীতি ম্যাচ।
Item
Open Access
নিয়োগ বিজ্ঞপ্তি - সাইট সিকিউরিটি অফিসার
(দৈনিক ইত্তেফাক, 2026-04-07) দৈনিক ইত্তেফাক
নর্থ সাউথ ইউনিভার্সিটিতে সাইট সিকিউরিটি অফিসার পদে চুক্তিভিত্তিক দক্ষ লোক নিয়োগ করা হবে। পদ সংখ্যা: ১জন। যোগ্যতা: স্নাতক ডিগ্রিধারী (কলা, বিজ্ঞান বা বাণিজ্য)। অভিজ্ঞতা : সামরিক বাহিনীর অবসরপ্রাপ্ত সদস্য (JCO /NCO) বয়স: ৪০-৫০ বছর। বেতন: ৪০,০০০.০০ টাকা। আবেদনের শেষ সময়: ২২ এপ্রিল , ২০২৬।
Item
Open Access
এনএসইউতে সামার সেমিস্টারের ভর্তি পরীক্ষা অনুষ্ঠিত
(নয়া দিগন্ত, 2026-04-05) নয়া দিগন্ত
নর্থ সাউথ ইউনিভার্সিটির (এনএসইউ) ২০২৬ সালের সামার সেমিস্টারের ভর্তি পরীক্ষা শনিবার অনুষ্ঠিত হয়েছে। সকাল ১০টা থেকে শুরু হয়ে দুপুর সাড়ে ১২টা পর্যন্ত এনএসইউ ক্যাম্পাসে এ পরীক্ষা অনুষ্ঠিত হয়। এতে চারটি স্কুলে আন্ডারগ্র্যাজুয়েট প্রোগ্রামে ভর্তির জন্য ১০ হাজারের বেশি পরীক্ষার্থী অংশ নেয়। স্কুল চারটি হলো : স্কুল অব হেলথ অ্যান্ড লাইফ সায়েন্সেস, স্কুল অব ইঞ্জিনিয়ারিং অ্যান্ড ফিজিক্যাল সায়েন্সেস, স্কুল অব হিউম্যানিটিস অ্যান্ড সোশ্যাল সায়েন্সেস এবং স্কুল অব বিজনেস অ্যান্ড ইকোনমিক্স।