Artificial intelligence methods for automated medical images analysis
Project goals
The aim of the project is the application of artificial intelligence methods (specifically deep learning) for the automatic detection and evaluation of selected brain regions in magnetic resonance imaging (MRI) of the brain, computed tomography (CT) of the brain, and transcranial sonography. Within the project, we will propose a method for using neural networks to delineate selected brain structures, followed by image analysis and evaluation of the intensity/density/echogenicity of the given structure. The outputs will then be compared with the visual assessment of experts, possibly with histological findings. The project builds upon the research and development of the CEREB B-Mode Assist tool, which analyzed brain structures in ultrasound images for the early diagnosis of Parkinson's disease (see Chapter 2.2.1 and 2.4.2 for more details). The presented project organically extends these activities by expanding the portfolio of modalities (computed tomography and magnetic resonance) as sources of imaging data and, most importantly, utilizing artificial intelligence methods (neural networks) to automate the entire process of detecting the desired structure and its evaluation. The project's output will be the CEREB B-Mode Assist 2.0 software applying artificial intelligence methods (deep learning) for the automatic detection and evaluation of selected brain regions in magnetic resonance imaging (MRI) of the brain, computed tomography (CT) of the brain, and transcranial sonography.
Keywords
project aimartificial intelligence methodsdeep learningautomatic detectionevaluationbrain regionsmagnetic resonance imagingMRIcomputed tomographyCTtranscranial sonographyneural networksimage analysisintensitydensityechogenicityvisual assessmenthistological findingsCEREB B-Mode AssistParkinson's diseasesoftwareautomationmodalitiesportfolio extension
Public support
Provider
Ministry of Industry and Trade
Programme
—
Call for proposals
—
Main participants
TESCO SW a.s.
Contest type
OP - EU Operational Programme
Contract ID
MPO 2325/22/61200/28
Alternative language
Project name in Czech
Využití metod umělé inteligence pro automatizovanou analýzu medicínských obrazů
Annotation in Czech
Cílem projektu je aplikace metod umělé inteligence (tzv. hlubokého učení) pro automatickou detekci a vyhodnocení vybraných oblastí mozku na snímcích magnetické rezonance (MRI) mozku, výpočetní tomografie (CT) mozku a transkraniální sonografie. V rámci projektu navrhneme způsob použití neuronových sítí pro ohraničení vybraných mozkových struktur, následnou obrazovou analýzu a vyhodnocení míry intenzity/denzity/echogenity dané struktury. Výstupy budou následně porovnány s vizuálním hodnocením odborníka, popřípadě histologickými nálezy. Projekt navazuje na výzkum a vývoj nástroje CEREB B-Mode Assist, který analyzoval mozkové struktury na snímcích z ultrazvuku za účelem včasné diagnostiky Parkinsonovy choroby (více viz. kap. 2.2.1 a 2.4.2). Předkládaný projekt organicky navazuje na tyto aktivity rozšířením portfolia modalit (výpočetní tomografie a magnetická rezonance) jako zdroje obrazových dat a především využití metod umělé inteligence (neuronových sítí) pro automatizaci celého procesu detekce požadované struktury a jejího vyhodnocení. Výstupem projektu bude 1x software CEREB B-Mode Assist 2.0 aplikující metody umělé inteligence (tzv. hlubokého učení) pro automatickou detekci a vyhodnocení vybraných oblastí mozku na snímcích magnetické rezonance (MRI) mozku, výpočetní tomografie (CT) mozku a transkraniální sonografie.
Scientific branches
R&D category
VV - Exeperimental development
OECD FORD - main branch
20602 - Medical laboratory technology (including laboratory samples analysis; diagnostic technologies) (Biomaterials to be 2.9 [physical characteristics of living material as related to medical implants, devices, sensors])
OECD FORD - secondary branch
—
OECD FORD - another secondary branch
—
FS - Medical facilities, apparatus and equipment
Solution timeline
Realization period - beginning
Jul 1, 2021
Realization period - end
Feb 14, 2024
Project status
K - Ending multi-year project
Latest support payment
Jan 19, 2022
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP24-MPO-EG-R
Data delivery date
Jun 3, 2024
Finance
Total approved costs
22,761 thou. CZK
Public financial support
0 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
8,217 thou. CZK
Basic information
Provider
Ministry of Industry and Trade
OECD FORD
Medical laboratory technology (including laboratory samples analysis; diagnostic technologies) (Biomaterials to be 2.9 [physical characteristics of living material as related to medical implants, devices, sensors])
Solution period
01. 07. 2021 - 14. 02. 2024