Tilbake til søkeresultatene

IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon

Improved Pathology Detection in Wireless Capsule Endoscopy Images through Artificial Intelligence and 3D Reconstruction

Alternativ tittel: Forbedret patologi deteksjon i kapselendoskopi bilder via kunstig intelligens og 3d rekonstruksjon

Tildelt: kr 16,0 mill.

Prosjektet "Improved Pathology Detection in Wireless Capsule Endoscopy Images through Artificial Intelligence and 3D Reconstruction" har som mål å på en effektiv måte forbedre nøyaktigheten for deteksjon av tarmsykdommer gjennom bruk av kapselendoskopi. Dette vil føre til bedre behandling. Nøyaktige og effektive verktøy for å stille diagnose er essensielt for tilrettelegging av masseundersøkelser og oppfølging for store deler av befolkningen. Ved å stille diagnose(r) tidlig i sykdomsforløpet minsker man sannsynligheten for alvorlig sykdomsforløp. Prosjektet vil fokusere på to metoder: den første er å utvikle mer nøyaktige og effektive automatiske patologi deteksjon algoritmer gjennom bruk av kunstig intelligens, hvor man fokuserer på bruk av semi-veiledet og ikke-veiledet læring. Arbeid har allerede blitt publisert hvor man har sett på selv-veiledet læring. Den andre er å lage 3D modeller av tarmen som vil forenkle gjenkjenning av patologier i kapselendoskopi bilder, dette er basert på struktur fra bevegelse. Vi har mot slutten av prosjektet vil vi se på kombinasjonen av 3d modeller og kunstig intelligens. Prosjektet har fire partnere; Sykehuset Innlandet (Norge), University of Thessaly (Hellas), Sheffield Teaching Hospitals (England) and Max Planck Institute for Informatics (Tyskland), alle er anerkjente på sine felt og bringer komplementære ferdigheter til prosjektet. Dette samarbeidet øker verdiskapningen gjennom bruk av forskningen i praksis. Det fører også til at forskningsresultater blir satt ut i praksis raskere.

As indicated by its title: "Improved Pathology Detection in Wireless Capsule Endoscopy Images through artificial Intelligence and 3D Reconstruction", the core concept of the project is to facilitate more accurate and efficient detection of intestinal diseases through capsule endoscopy, leading to better healthcare. The project is highly relevant and of great benefit to society. Accurate and efficient tools for diagnosis are essential in order to facilitate intestinal screening and monitoring programs for large parts of the population that seek to detect diseases at an early stage and thereby prevent severe diseases from developing. The project is divided into three work packages. The first focuses on developing more accurate and efficient automatic pathology detection algorithms than state-of-the art methods. These will also be compared to the performance of trained gastroenterologists. The second work package focuses on constructing 3D models based on wireless capsule endoscopy images that will help gastroenterologists more easily detect pathologies in the intestinal wall. The third work package is dedicated to the combination of automatic pathology detection and 3D reconstruction. The goal is twofold: i) automatically construct 3D model based on pathology detection algorithms predictions for enhanced viewing by gastroenterologists. ii) Improve automatic pathology detection using 3D data as input. The project includes one national (Innlandet Hospital) and three international partners (University of Thessaly, Sheffield Teaching Hospitals and Max Planck Institute for Informatics), whom of each is renowned in their field and highly capable of bringing complementary skills. This collaboration facilitates and enhances the value creation through the utilization of the research results in practice. It also ensures that the results are brought into practice faster and thereby benefit society.

Publikasjoner hentet fra Cristin

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Budsjettformål:

IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon