SEG.A.2023
- Machine Learning
SEG.A.2023 - Segmentation of the Aorta
Automatyczna segmentacja drzewa naczyń aorty.
2023-2024
Python, Pytorch, Lightning
Medyczna
Narzędzie AI
O projekcie
Projekt miał na celu automatyczną segmentację drzewa naczyń aorty (AVT). Obrazy pochodziły z tomografu komputerowego z kontrastem i przedstawiały AVT wraz odpowiadającymi im ręcznie wykonanymi segmentacjami pochodzącymi z różnych szpitali. Przygotowane modele poddane zostały ocenie na podstawie starannie dobranego zestawu testowego, wykorzystując Współczynnik Podobieństwa Dice'a (DSC) i Odległość Hausdorffa (HD). Kluczowe było, aby nasze rekonstrukcje AVT były wolne od artefaktów w celu późniejszej wizualizacji i wykorzystania do symulacji hemodynamicznej. 🩺💡
Zespół
Projekt ze względu na swoją interdyscyplinarną naturę wymagał wiedzy wielu ekspertów. Obecny skład pozwolił na uchwycenie i rozwiązanie jego kluczowych problemów. Współpraca ludzi zajmującymi się algorytmami, medycyną, projektowaniem systemów, rozwiązaniami chmurowymi i oczywiście sztuczną inteligencją pozwoliła na osiągnięcie zadowalających wyników i wypróbowanie nowych podejść.
Patryk Rygiel
AI Engineer
Wojciech Cebula
Head of ML 23/24
Jakub Chojnacki
AI Engineer