Login
 Forum
 
 
Thesis topic proposal
 
Mély tanulás orvosbiológiai adatokon

THESIS TOPIC PROPOSAL

Institute: University of Szeged
computer sciences
PhD School in Computer Science

Thesis supervisor: László Tóth
Location of studies (in Hungarian): SZTE
Abbreviation of location of studies: SZTE


Description of the research topic:

A mély tanulás (deep learning) forradalmian új eredményeket hozott a képi alakfelismerésben és a beszédfelismerésben, és egyre népszerűbb az informatika más területein is. Az egyik ilyen terület a gépi tanulás alkalmazása orvosi/biológiai adatokon. Az MTA-SZTE Mesterséges Intelligencia Kutatócsoportnál, illetve a Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia Tanszéknél az utóbbi időben több olyan projekt is indult, amelyek gépi tanulás segítségével igyekeznek megoldani orvosi, illetve biológiai feladatokat. Az egyik ilyen témakör a különféle sejttípusok osztályozása biológusoktól kapott adatokon. Egy másik témakör retinafelvételek alapján a makuladegeneráció tüneteinek felismerése. Beszédjelek elemzéséhez kapcsolódóan kutatásaink folynak az Alzheimer-kór korai stádiumának felismerése, a beszédjel ultrahang-felvételekből való visszaállítása, valamint a stroke-betegek beszédének rehabilitációja témakörökben is. A közös pont mindezekben, hogy gépi tanulást, elsősorban pedig mély tanulást igyekszünk a feladatok megoldására alkalmazni. A jelentkező feladata bekapcsolódni az e témakörökben folyó kutatásokba, a feladatokhoz igazított gépi tanulási algoritmusokat kidolgozni, tesztelni, és az eredményeket publikálni.


Deadline for application: 2018-09-30

 
All rights reserved © 2007, Hungarian Doctoral Council. Doctoral Council registration number at commissioner for data protection: 02003/0001. Program version: 2.2358 ( 2017. X. 31. )