Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Brain MRI Screening Tool with Federated Learning

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F65269705%3A_____%2F24%3A00080465" target="_blank" >RIV/65269705:_____/24:00080465 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/00216224:14330/24:00136280

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/10635396" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/10635396</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/ISBI56570.2024.10635396" target="_blank" >10.1109/ISBI56570.2024.10635396</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Brain MRI Screening Tool with Federated Learning

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In clinical practice, we often see significant delays between MRI scans and the diagnosis made by radiologists, even for severe cases. In some cases, this may be caused by the lack of additional information and clues, so even the severe cases need to wait in the queue for diagnosis. This can be avoided if there is an automatic software tool, which would supplement additional information, alerting radiologists that the particular patient may be a severe case. We are presenting an automatic brain MRI Screening Tool and we are demonstrating its capabilities for detecting tumor-like pathologies. It is the first version on the path toward a robust multi-pathology screening solution. The tool supports Federated Learning, so multiple institutions may contribute to the model without disclosing their private data. The tool detected 98% of brain tumors in our testing dataset (102 patients) with a precision of 91%, achieving a segmentation Dice score more than 0.88.

  • Název v anglickém jazyce

    Brain MRI Screening Tool with Federated Learning

  • Popis výsledku anglicky

    In clinical practice, we often see significant delays between MRI scans and the diagnosis made by radiologists, even for severe cases. In some cases, this may be caused by the lack of additional information and clues, so even the severe cases need to wait in the queue for diagnosis. This can be avoided if there is an automatic software tool, which would supplement additional information, alerting radiologists that the particular patient may be a severe case. We are presenting an automatic brain MRI Screening Tool and we are demonstrating its capabilities for detecting tumor-like pathologies. It is the first version on the path toward a robust multi-pathology screening solution. The tool supports Federated Learning, so multiple institutions may contribute to the model without disclosing their private data. The tool detected 98% of brain tumors in our testing dataset (102 patients) with a precision of 91%, achieving a segmentation Dice score more than 0.88.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    30224 - Radiology, nuclear medicine and medical imaging

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings - International Symposium on Biomedical Imaging

  • ISBN

    979-8-3503-1333-8

  • ISSN

    1945-7928

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    202064

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    New York

  • Místo konání akce

    Athens

  • Datum konání akce

    27. 5. 2024

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    001305705101121