View Project

Norwegian AI Directory

IQ-MED: Image Quality enhancement in MEDical diagnosis, monitoring and treatment


Description:

Medisinsk bildebehandling er en viktig del av diagnostikk og behandling av mange sykdommer. Den økende bruken av medisinsk bildebehandling har forbedret diagnostikk, overvåkning, og behandling av pasienter. Det er nødvendig å produsere bilder av høy kvalitet siden bilder med lav kvalitet er en stor kilde for feil diagnostikk. Bilder med høy kvalitet er viktig for å forsikre best mulig diagnose, overvåkning og behandling av pasienter. Hovedkonseptet til prosjektet "IQ-MED: Image Quality enhancement in MEDical diagnosis, monitoring and treatment" er forbedring av medisinske bilder, som fører til bedre helsetjenester. Prosjektet er meget relevant og fordelaktig for samfunnet. Høy kvalitet av medisinske bilder er viktig for å kunne gi best mulig diagnose, overvåkning og behandling av pasienter. Prosjektet er delt inn i fire arbeidspakker. Den første arbeidspakken er en overbyggende del om bildeforbedring, og er relevant for de andre tre arbeidspakkene. Den andre arbeidspakken fokuserer på forbedring av kvaliteten til bilder fra kapselendoskopi. Den tredje arbeidspakken er dedikert til bildeforbedring for mer presis navigasjon i video assistert kirurgi. Den siste arbeidspakken fokuserer på bildeforbedring i hudavbildning. Den første arbeidspakken har hatt fokus på 3d rekonstruksjon av kapselendoskopi, og arbeidet har resultert i en metode som reduserer bildestøy og forbedret feilkorrigering. Arbeidspakke 2 har arbeidet med forbedring av kapselendoskopi og automatisk deteksjon av polypper. De viktigste resultatene er en metode for å detektere patologi fra svakt annoterte data. Den tredje arbeidspakken har arbeidet med rekonstruksjon av leveren for video assistert kirurgi, hvor det er utviklet en metode for sanntidsfjerning av røyk i video assistert kirurgi. Den siste arbeidspakken har hatt fokus på måling av oksygen gjennom ikke-invasiv avbildning, og det er utviklet og evaluert et konseptsystem som er nesten i sanntid. Prosjektet inkluderer flere nasjonale og internasjonale partnere, hvor hver partner er fremstående i sine felt og bringer komplementere ferdigheter til prosjektet. Samarbeidet mellom partnerne i prosjektet bidrar til å fasilitere og øke verdiskapningen gjennom utnyttelse av forskningsresultatene i praksis så raskt som mulig. Prosjektet støttet utdannelsen av 3 PhD kandidater og 2 forskere med doktorgrad.


Project leader: Marius Pedersen

Started: 2015

Ends: 2019

Category: Universiteter

Sector: UoH-sektor

Budget: 12386955

Institution: NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET NTNU

Address: NA