Spracovanie a analýza ultrasonografických videozáznamov pomocou umelej inteligencie
Processing and analysis of ultrasonography video sequences using artificial intelligence methods
APVV-20-0232
2021 – 2024
Abstrakt projektu
Extrakcia čŕt v počítačovom videní je proces, ktorého cieľ je získať informáciu z obrazu. V lekárskom prostredí analýza obrazu zo zdrojovako je ultrasonografia, zobrazovanie magnetickou rezonanciou, počítačová tomografia, rádiologické vyšetrovanie a iných stále do veľkej miery závisí na schopnostiach ľudského experta. Avšak v posledných dekádach boli do tohto procesu postupne zavádzané automatizované metódy počítačového videnia a algoritmy strojového učenia alebo umelej inteligencie. Vytvorené modely a získané znalosti sú následne používané na podporu rozhodovania v procese medicínskej diagnostiky alebo určovania vhodného liečebného postupu. Naším cieľom je komplexné riešenie problematiky identifikácie patológií v ultrasonografických videozáznamoch hrudníka pomocou inovatívnych metód na spracovanie a analýzu zhromaždených dát z oblasti dátovej analytiky, strojového učenia, umelej inteligencie a počítačového videnia. Vytvorené rozhodovacie modely budú verifikované nielen z pohľadu kvality ale aj vysvetliteľnosti a použiteľnosti pre medicínskych expertov. Súčasťou riešenia bude aj rozšírená databáza hrudných USG záznamov a dátová infraštruktúra poskytujúca dostatočné výpočtové kapacity pre experimentálny výskum.
Riešiteľský kolektív
Fakulta elektrotechniky a informatiky
Technická univerzita v Košiciach
doc. Ing. František Babič, PhD.
Letná 1/9
042 00 Košice-Sever
Slovenská republika
Ing. Tomáš Adam
Ing. Viera Anderková
doc. Ing. Marek Bundzel
Ing. Maroš Hliboký
Ing. Miroslav Jaščur, PhD.
Ing. Michal Kolárik, PhD.
Ing. Ján Magyar, PhD.
prof. Ing. Ján Paralič, PhD.
Ing. Martin Sarnovský, PhD.
Ing. Martina Szabóová, PhD.
M.Eng. Dominik Vranay
Klinika hrudníkovej chirurgie
Jesseniova lekárska fakulta v Martine
Univerzita Komenského v Bratislave
prof. MUDr. Anton Dzian, PhD.
Malá hora 4A
036 01 Martin-Záturčie
Slovenská republika
MUDr. Lenka Juríčková, PhD.
MUDr. Marek Malík, PhD.
MUDr. Števík Martin, PhD.
MUDr. Michaela Skaličanová, PhD.
MUDr. Zuzana Trabalková
MUDr. Štefánia Vetešková
Publikačné výstupy
Vedecké práce publikované v zahraničných karentovaných časopisoch
HLIBOKÝ, Maroš – MAGYAR, Ján – BUNDZEL, Marek – MALÍK, Marek – ŠTEVÍK, Martin – VETEŠKOVÁ, Štefánia – DZIAN, Anton – SZABÓOVÁ, Martina – BABIČ, František: Artifact detection in lung ultrasound: an analytical approach In: Electronics. – Bazilej (Švajčiarsko) : Multidisciplinary Digital Publishing Institute Roč. 12, č. 7 (2023), s. [1-17] [online]. – ISSN 2079-9292 (online) (Databázy: WOS, SCOPUS, CCC, Kvartil: WOS:Q2, SCO:Q2 Impakt faktor: 2.9)
MALÍK, Marek – DZIAN, Anton – ŠTEVÍK, Martin – VETEŠKOVÁ, Štefánia – Al HAKIM, Abdulla – HLIBOKÝ, Maroš – MAGYAR, Ján – KOLÁRIK, Michal – BUNDZEL, Marek – BABIČ František: Lung Ultrasound Reduces Chest X-rays in Postoperative Care after Thoracic Surgery: Is There a Role for Artificial Intelligence?—Systematic Review. Diagnostics Roč. 13 (2023), 2995 (online) (Databázy: WOS, SCOPUS, CCC, Kvartil: WOS: Q2, SCO:Q2 Impakt faktor: 3.6)
KOLÁRIK, Michal – SARNOVSKÝ, Martin – PARALIČ, Ján – BABIČ, František: Explainability of deep learning models in medical video analysis: a survey. In: PeerJ. Computer science. San Francisco (USA): Peerj INC, 2015 Roč. 9, č. January 4 (2023), s. [1-39]. ISSN 2376-5992 (online) (Databázy: WOS, CCC Kvartil: WOS:Q2, SCO:Q2 Impakt faktor: 3.80)
PARALIČ, Ján – KOLÁRIK, Michal – PARALIČOVÁ, Zuzana – LOHAJ, Oliver: Perturbation-based explainable ai for ecg sensor data. In: Applied sciences. Bazilej (Švajčiarsko): Multidisciplinary Digital Publishing Institute Roč. 13, č. 3 (2023), s. [1-13]. ISSN 2076-3417 (online) (Databázy: WOS, SCOPUS, CCC Kvartil: WOS:Q2, SCO:Q2 Impakt faktor: 2.70)
BOSNIC, Zvonimir – BABIČ, František – WITTLINGER, Thomas – ANDERKOVÁ, Viera – ŠAHINOVIČ, Ines – MAJNARIČ, Ljiljana Trtica: Influence of Age, Gender, Frailty, and Body Mass Index on Serum IL-17A Levels in Mature Type 2 Diabetic Patients. In: Med Sci Monit. (2023), 29: e940128-1–e940128-21 (Online) (Databázy: WOS, SCOPUS, CCC Kvartil: WOS:Q3, SCO:Q2 Impakt faktor: 3.1)
Vedecké práce publikované v recenzovaných vedeckých časopisoch v zahraničí
KOLÁRIK, Michal – SARNOVSKÝ, Martin – PARALIČ, Ján: Detecting the Absence of Lung Sliding in Ultrasound Videos Using 3D Convolutional Neural Networks. In: Acta Polytechnica Hungarica: An international peer-reviewed scientific journal of Óbuda University, Hungarian Academy of Engineering and IEEE Hungary Section: journal of applied sciences. Budapešt (Maďarsko): Óbudai Egyetem Roč. 20, č. 6 (2023), s. 47-60 [print, online]. ISSN 1785-8860 (Databázy: WOS, SCOPUS Kvartil: WOS:Q3, SCO:Q2 Impakt faktor: 1.70)
LOHAJ, Oliver – PARALIČ, Ján – BEDNÁR, Peter – PARALIČOVÁ, Zuzana – HUBA, Matúš: Unraveling COVID-19 Dynamics via Machine Learning and XAI: Investigating Variant Influence and Prognostic Classification. In: Machine Learning and Knowledge Extraction. Vol. 5, no. 4 (2023): 1266-1281. (Databázy: WOS, Kvartil: WOS:Q2 (podľa JCI), Impakt faktor: 3.9)
Vedecké práce publikované v recenzovaných zborníkoch v zahraničí
PAVLUSOVÁ, Miroslava – LOHAJ, Oliver – PELLA, Zuzana – PARALIČ, Ján: Modeling the influence of factors associated with atherosclerosis. In: IEEE 21st World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI 2023). Piscataway (USA): Institute of Electrical and Electronics Engineers s. 63-68 [online]. ISBN 979-8-3503-1987-3 (Databázy: WOS, SCOPUS)
HLIBOKÝ, Maroš – LAHUNOV, Dmytro – GECÍK, Samuel – BUNDZEL, Marek: Deep Semantic Segmentation for Lung Ultrasound In: 2023 World Symposium on Digital Intelligence for Systems and Machines (DISA) (2023). Piscataway (USA): Institute of Electrical and Electronics Engineers s. [98-103]. – ISBN 979-835034353-3 (Databázy: SCOPUS)
DOBRANSKÁ, Lenka – BICEKOVÁ, Anna – BABIČ, František: Classification models comparison from the user’s level of interpretability. In: IEEE 23rd International Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI 2023) s. 255-26.
ADAM, Tomáš – BABIČ, František: Anomaly Detection on Distributed Ledger Using Unsupervised Machine Learning. In: IEEE International Conference on Omni-layer Intelligent Systems (COINS 2023), Berlin, Nemecko, s. 1-4.
MALÍK, Marek – DZIAND, Anton – ŠTEVÍK, Martin – VETEŠKOVÁ, Štefánia – MAGYAR, Ján – HLIBOKÝ, Maroš – KOLÁRIK, Michal – BUNDZEL, Marek – BABIČ, František: Chest ultrasound reduces the roentgenograms after thoracic surgery. Could artificial intelligence play a role there? KLINICKÁ ONKOLOGIE, SBORNÍK ABSTRAKT, Roč. 36, č. S1 (2023), s. S85-S85, ISSN (print) 0862-495X ISSN (online) 1802-5307, XLVII. Brněnské onkologické dny 1.–3. 11. 2023, Brno
Poďakovanie
Tento výskum je podporovaný Agentúrou na podporu výskumu a vývoja pod grantom číslo APVV 20-0232.
This research is funded by the Slovak Research and Development Agency, grant number APVV 20-0232.
