Thesis supervisor: Márton József Kolossváry
Location of studies (in Hungarian): SE Abbreviation of location of studies: SE
Description of the research topic:
Rendkívüli fejlődésen ment keresztül a kardiovaszkuláris (CVD) betegségek diagnosztikája és terápiája az
elmúlt évtizedekben. Ennek ellenére továbbra is vezeti a CVD a morbiditási és mortalitási statisztikákat. Ha
érdemben csökkenteni akarjuk a CVD hatását, a betegségek pontosabb karakterizálására van szükség.
Noninvazív képalkotó eljárásokkal lehetőség van soha nem látott részletességgel leképezni az egyes
eltéréseket. Ahhoz, hogy minden információt hasznosítsunk a diagnosztikai eljárásokból, szükséges azok
feldolgozása mesterséges intelligencia módszerekkel. Ennek egyik lehetségesmódja a radiomikai képelemzés,
amely során matematikai algoritmusok segítségével kerül meghatározása egy adott eltérés mintázata és
térbeli alakja. Emellett lehetséges egyes mély tanulásos (deep learning) módszerek segítségével is az adott
eltérések morfológiájának látens leképezésére. Ezen módszertan segítségével lehetőség nyílik az eltérések
precíziós fenotipizálására. Emellett különböző omikai eljárásokkal, mint például proteomikai vagy
metabolomikai markerek segítségével soha nem látott pontossággal vagyunk képesek a zajló biológiai
folyamatok mérésére. A PhD téma primer célkitűzése a kardiovaszkuláris betegségek fenotipizálása
radiológiai képek, illetve omikai eljárások során gyűjtött adatok mesterséges intelligencia alapú elemzésével.
Célunk olyan módszertanok fejlesztése melynek köszönhetően lehetőség nyílik az egyes eltérések pontosabb
karakterizálására, így a betegségek pontosabb besorolására. Ezen információk felhasználva kívánjuk
végrehajtani másodlagos célkitűzésünket, a nemkívánatos események predikcióját képi és omikai markerek
segítségével. Hipotézisünk, hogy a fejlesztett képi markerek és omikai adatok additív értékkel rendelkeznek
konvencionális rizikófaktorokhoz képest az egyes nemkívánatos események predikciója szempontjából. Az
kutatási eredmények potenciálisan megalapozhatják a precíziós orvoslást a kardiológiában.
Number of students who can be accepted: 3
Deadline for application: 2024-05-31
2024. IV. 17. ODT ülés Az ODT következő ülésére 2024. június 14-én, pénteken 10.00 órakor kerül sor a Semmelweis Egyetem Szenátusi termében (Bp. Üllői út 26. I. emelet).
Login
