témavezető: Benedek Csaba
helyszín (magyar oldal): PPKE ITK Roska Tamás Műszaki és Természettudományi Doktori Iskola helyszín rövidítés: PPKE
A kutatási téma leírása:
"Az orvosi diagnosztikában egyre több helyen alkalmaznak a korábbi 2D-s képi szenzorok (pl röntgen) mellett jóval nagyobb felbontást, pontosabb képet és 3D-s információt nyújtó szenzorokat (MRI, PET/CT, stb.). Ezeknek a jeleknek a hatékony, automatikus integrálása és feldolgozása kulcsfontosságú a dinamikusan fejlődő egészségügyben.
A feladatok tartalmazzák a fontos képi tartalmak automatikus kiemelését, a képen különböző objektumok (szervek, csontok, elváltozások, stb.) észlelését, melyhez szükséges a különböző 2D és 3D modalitású jelekből származó jellemzők együttes felhasználása. A rendelkezésre álló orvosi képi adatbázisok elemzésére különböző mély tanulási architektúrák, geometriai, illetve valószínűségi módszerek kidolgozása és tesztelése egyaránt lehetséges. A rekonstruált 3D modellek a rendelkezésre álló virtuális és kiterjesztett valóság-eszközök, például egy a HoloLens2 szemüveggel is megjeleníthetők."
előírt nyelvtudás: angol középfok ajánlott nyelvtudás (magyar oldal): angol felsőfok további elvárások: "Matlab, C/C++, Java vagy Ptyhon programozási gyakorlat.
Előny: képfeldolgozási, gépi tanulás ismeretek
"