U sklopu INSPIRATION projekta, koji vodi doc. dr. sc. Filip Šuligoj, doktorandica i mlada istraživačica Ines Frajtag sudjelovala je na međunarodnoj ljetnoj školi 7th Summer School on Deep Learning for Medical Imaging, održanoj na École de technologie supérieure (ÉTS) u Montréalu, Kanada.
Ljetna škola bila je usmjerena na napredne metode dubokog učenja i njihovu primjenu u području medicinske analize slika, s posebnim naglaskom na razvoj, treniranje, evaluaciju i kliničku primjenjivost modela umjetne inteligencije. Program je uključivao predavanja, tehničke sesije i praktične radionice koje su obuhvatile suvremene pristupe u računalnom vidu i upravljanju medicinskim slikama.
Tijekom programa obrađene su različite arhitekture neuronskih mreža koje se koriste za zadatke medicinske segmentacije, klasifikacije i interpretacije slika. Posebna pozornost bila je posvećena modelima koji omogućuju automatsko izdvajanje anatomskih struktura, patoloških promjena ili relevantnih slikovnih značajki iz medicinskih snimki. Takvi pristupi imaju važnu ulogu u razvoju sustava za potporu kliničkom odlučivanju, planiranje medicinskih zahvata te povećanje preciznosti slikovno vođenih postupaka.
Osim samih modela, program je obuhvatio i praktične aspekte razvoja sustava temeljenih na dubokom učenju. Raspravljalo se o pripremi i pred-obradi podataka, organizaciji skupova za treniranje, validaciju i testiranje, strategijama treniranja modela te odabiru prikladnih metrika za procjenu performansi. Poseban naglasak stavljen je na evaluaciju robusnosti modela, generalizaciju na nove podatke i važnost pouzdane validacije prije moguće primjene u kliničkom okruženju.
Jedan od važnih dijelova programa odnosio se i na izazove koji su posebno izraženi u medicinskim slikama. Među njima su ograničena dostupnost kvalitetno označenih skupova podataka, varijabilnost medicinskih snimki, razlike između uređaja i protokola snimanja, neuravnoteženost klasa te potreba za interpretabilnim i klinički pouzdanim modelima. Raspravljalo se i o prijenosu razvijenih algoritama iz istraživačkog okruženja prema stvarnim medicinskim i robotskim primjenama.
Stečena znanja izravno su povezana s istraživačkim aktivnostima u sklopu INSPIRATION projekta, posebno s područjima računalnog vida, analize medicinskih i biometrijskih podataka te neinvazivne registracije pacijenata. Metode dubokog učenja za segmentaciju i interpretaciju slika predstavljaju važnu osnovu za razvoj naprednih sustava koji mogu doprinijeti preciznijem planiranju i izvođenju robotiziranih medicinskih postupaka.
Sudjelovanje na ovoj ljetnoj školi omogućilo je dodatno usavršavanje u području umjetne inteligencije u medicinskim slikama, razmjenu znanja s međunarodnim stručnjacima i istraživačima te uvid u aktualne istraživačke trendove i izazove u primjeni dubokog učenja u medicini. Ovo iskustvo dodatno doprinosi razvoju istraživačkih kompetencija u okviru INSPIRATION projekta te jačanju međunarodne suradnje u području računalnog vida, medicinske robotike i robotski vođenih medicinskih postupaka.
Projekt je financiran sredstvima Europske unije – NextGenerationEU.
Projekt je sufinancirala Europska unija iz Europskog fonda za regionalni razvoj.
Izradu internetske stranice je sufinancirala Europska unija iz Europskog fonda za regionalni razvoj.
Sadržaj internetske stranice isključiva je odgovornost Fakulteta strojarstva i brodogradnje.