| Tytuł projektu: Innowacyjna metoda diagnostyki guzów tarczycy na podstawie ultrasonografii i uczenia maszynowego |
Umowa:
NdS-II/SP/0189/2024/01
Czas realizacji:
2024-03-11 / 2026-09-11
Konsorcjum:
jedyny wykonawca
Sponsor:
MEiN
Typ:
Nauka dla Społeczeństwa II
Konkurs:
Lista wykonawców:
| 1 | dr hab. inż. | Michał Byra |
| 2 | dr hab. | Katarzyna Dobruch-Sobczak |
| 3 | dr inż. | Piotr Karwat |
| 4 | dr | Ziemowit Klimonda |
| 5 | prof. dr hab. | Jerzy Litniewski♦ |
| 6 | dr inż. | Hanna Piotrzkowska-Wróblewska |
| 7 | dr hab. inż. | Jurij Tasinkiewicz |
| ♦ kierownik |
Streszczenie:
Celem projektu jest poprawa diagnostyki guzów tarczycy przy pomocy nowoczesnych metod analizy danych ultradźwiękowych. Poprawa w tym obszarze prowadziłaby do zmniejszenia liczby zbędnych operacji i biopsji poprzez dokładniejsze określenie grupy pacjentów którzy naprawdę potrzebują tych procedur. W konsekwencji spowodowałoby to oszczędzenie niepotrzebnego cierpienia części pacjentów i ograniczenie liczby niebezpiecznych powikłań. W dalszym rzędzie zwiększyłoby to dostępność badania dla osób naprawdę potrzebujących oraz zmniejszyło koszty działania systemu. W projekcie używane będą dwa rodzaje danych. Obrazy ultrasonograficzne tarczycy ze zmianami nowotworowymi łagodnymi i złośliwymi oraz sekwencje obrazów takich zmian po wstrzyknięciu pacjentowi kontrastu. Analiza danych obrazowych w celu opracowania metody oceny guza tarczycy prowadzona będzie dwutorowo, z wykorzystaniem metod ultrasonografii ilościowej i uczenia maszynowego oraz za pomocą sieci neuronowych. Odniesieniem będą wyniki biopsji lub histopatologii. Skuteczność badanych metod będzie oceniana zgodnie z przyjętą powszechnie metodologią stosowaną w badaniach z obszaru segmentacji i klasyfikacji, z użyciem takich miar jak współczynnik Dice’a lub Hausdorffa oraz krzywa ROC i pole pod jej wykresem, celność, czułość i specyficzność. Dzięki współpracy z lekarzami z Instytutu Onkologii projekt będzie dysponował wystarczająco dużą liczbą obrazów ultradźwiękowych co umożliwi przeprowadzenie powyższej analizy. Końcowym wynikiem tego wątku badawczego będzie metoda określająca prawdopodobieństwo złośliwości guza na podstawie dobrze zdefiniowanych parametrów. Dodatkowym wynikiem będą zestawy map parametrycznych guzów które posłużą do badania metod klasyfikacji wykorzystujących sieci neuronowe.