AP 2
Kunstig intelligens i billedanalyse
Primær forsker: Prof. Esmaeil S. Nadimi
Arbejdspakke 2
Arbejdspakke 2 fokuserer på udviklingen af algoritmer til automatiseret billedanalyse af kapselundersøgelser. Nuværende praksis indebærer, at højt specialiseret arbejdskraft bruger tid og ressourcer på at analysere videoerne fra undersøgelsen. Derfor adresserer denne arbejdspakke nogle af de tekniske muligheder, der ligger i arbejdsgangene omkring kapselendoskopien.
Målet er at udvikle algoritmer til at understøtte vurderingen af videoerne med fokus på både identifikation, lokalisering og karakterisering af fundene. Samtidig vil kunstig intelligens formentlig sænke udgifterne, hvilket er nødvendigt for at muliggøre implementering af kapselundersøgelser i klinisk praksis. Udviklingen af den kunstige intelligens vil basere sig på såkaldt ”deep convulutional neural networks” (CNN) software, der skal hjælpe klinisk personale med at identificere, lokalisere og segmentere polypper i tarmen.