Tanszéki konzulens: 

Hadházi Dániel research assistant Szoba: IE 338 Tel.: +36 1 463-2458 Email: hadhazi (*) mit * bme * hu

Az orvosi képdiagnosztika kulcsfontosságú feladat a modern egészségügyi ellátásban. A pontos és időben történő diagnózis döntő fontosságú a hatékony kezelés és a betegek kezelésének eredményessége szempontjából. Kétféle megközelítése létezik a probléma megoldásának: a szakértői képfeldolgozáson és a gépi tanuláson alapuló. A képfeldolgozásos esetben klasszikus kép és jelfeldolgozásos eljárásokkal feladat -dekompozíció elvét követve tervezünk és implementálunk egy rendszert, mellyel olyan képi elemeket detektálunk, melyekből egy szakértői következtető rendszerrel kategorizálhatjuk az alany viselkedését. A szakértői megközelítés előnye, hogy egy interpretálható, megmagyarázható modellt kapunk, melynek konstrukciójához kevés minta is elég lehet, míg a gépi tanulásos esetben egy black-box rendszer az eredmény, mely ha elegendően sok tanítómintát lát, akkor pontosabb működésre lehet képes.

Ez az Önálló labor a klasszikus képfeldolgozó módszerek orvosi képdiagnosztikában való alkalmazását vizsgálja. A cél pontos és hatékony modellek kidolgozása az orvosi képalkotó eljárással készült felvételek (pl. mellkas röntgen, CT, MRI) automatizált diagnosztizálásához, amelyek segíthetik az egészségügyi szakembereket a megalapozottabb döntések meghozatalában és a betegek kezelésének javításában.

Szükséges kompetenciák: analízis, lineáris algebra, valószínűségszámítás, algoritmuselmélet készség szintű ismeret