Meesterproef: AI imaging

In dit onderzoek zullen we onderzoeken hoe een AI-model getraind kan worden voor het herkennen van afwijkingen in specifieke organen op CT-scans inclusief bij uitzonderlijke gevallen. Het onderzoek maakt gebruik van deep learning-technieken, om een model te ontwikkelen dat automatisch en met hoge nauwkeurigheid organen en afwijking kan gaan herkennen op basis van de CT-beelden.

Het doel van het onderzoek is om inzicht te krijgen in de mate waarin dit AI-model kan bijdragen aan de klinische praktijk door geavanceerde beeldverwerking toe te passen. We zullen evalueren hoe deze technologie artsen kan helpen bij het stellen van diagnoses en andere klinische beslissingen.

Uiteindelijk beoogt het onderzoek een medisch bruikbaar AI-model te ontwikkelen die consistent en betrouwbaar werkt, met een nauwkeurigheid die vergelijkbaar is met of beter dan die van menselijke experts. Dit AI-model zal afwijkingen vinden, een diagnose stellen en passende behandelingen zoeken. We zullen dit model ook laten testen door artsen en zo nodig aanpassen en verbeteren. De bevindingen van dit onderzoek kunnen bijdragen aan snellere diagnoses, een vermindering van de werkdruk voor radiologen en een verbeterde patiëntenzorg door het sneller opsporen van afwijkingen en ziektes in beeldvorming.

Klik hieronder voor mijn POP.