Inkstų glomerulų pažeidimo tipų nustatymas dirbtinio intelekto metodais

Projekto vykdymo laikotarpis: nuo 2020-09-01 iki 2022-08-31

Stažuotojas: Justinas Besusparis

Stažuotės vadovas: prof. Arvydas Laurinavičius

Projekto tikslas:  Projektu siekiama sukurti metodologijas, skirtas automatizuotam inkstų glomerulų histologinių pažeidimo tipų nustatymui, naudojantis dirbtinio intelekto technologijomis. Projekto metu, bendradarbiaujant su užsienio kolegomis bus kuriama ir testuojama skaitmeninės vaizdo analizės metodika patikimam glomerulų pažeidimo tipų aptikimui, išvestinių kiekybinių ir kokybinių parametrų apskaičiavimui. Naudojant šiuos metodus bus siekiama objektyvizuoti glomerulų pažeidimo laipsnio nustatymą, kuris praktiniu požiūriu po validacijos procedūrų gali būti pritaikomas patikimesniam ne navikinėmis inkstų ligomis sergančių pacientų ligos aktyvumo/ chroniškumo vertinimui. Darbas yra inovatyvus, nes integruoja sparčiai tobulėjančias dirbtinio intelekto metodikas į histologinės inkstų ligų diagnostikos gerinimą ir objektyvizavimą.

Finansuojama iš Europos socialinio fondo investicijų veiksmų programos 9 prioriteto „Visuomenės švietimas ir žmogiškųjų išteklių potencialo didinimas“ 09.3.3-LMT-K-712 priemonės „Mokslininkų, kitų tyrėjų, studentų mokslinės kompetencijos ugdymas per praktinę mokslinę veiklą“.