Om prosjektet
GE Vingmed Ultrasound styrer prosjektet.
Bakgrunn
En ultralydundersøkelse av hjertet skjer i sann tid, den er kost-effektiv, den kan utføres uten ubehag for pasienten og uten skadelig stråling. En typisk hjerteundersøkelse tar 30-40 minutter men bare halvparten av den tiden brukes til effektiv innsamling av bilder med diagnostisk kvalitet. Resten av tiden kastes bort til manuelle justeringer av bilder, søking etter optimale snitt og til manuelt utførte malinger
Visjonen i dette prosjektet er å lage en intelligent ultralydscanner for hjerteavbildning - INCUS. Den skal assistere brukeren i å oppnå økt produktivitet og rask beslutningstaking. Dette vil bli oppnådd ved å introdusere intelligente algoritmer i scanneren som lærer av kunnskap fra ekspertbrukere samt fra tidligere innsamlede data. Vi vil bygge videre på forskning innenfor en gren av maskinlæring som kalles dyp læring (Deep learning). Dype læringsalgoritmer har gitt vesentlige forbedringer i mange domener slik som stemmegjenkjenning og bildeklassifisering. Ambisjonen er å tilby en ny ultralydscanner som gir økt diagnostisk treffsikkerhet og vesentlig bedre produktivitet sammenliknet med ultralydscannere som finnes på markedet i dag. For å oppnå et nytt nivå av produktivitet så trengs det å utvikles metoder for intelligent bildeoptimalisering, bildegjenkjenning og intelligente måleverktøy. INCUS vil adressere alle disse behovene.
Webside, Forskningsrådet
https://prosjektbanken.forskningsradet.no/project/FORISS/256695
Finansiering
Brukerstyrt innovasjonsarena
Samarbeid
- GE Vingmed Ultrasound
- Institutt for informatikk ved UiO