Informatyka obrazu i telemedycyna
Diagnostyka obrazowa stanowi jedną z podstawowych procedur medycznych. Wielowymiarowe dane pozwalają na uwidocznienie zmiany patologicznej i jej lokalizację w strukturach anatomicznych. Rozwój technik obrazowania otwiera wciąż nowe perspektywy analizy wielomodalnej, dostarczającej wiedzy morfologicznej, metabolicznej, stopnia ukrwienia, składu biochemicznego, rozkład temperatury ciała itd.
Kolejnym obszarem badawczym jest opracowanie metod interaktywnej rehabilitacji, telerehabilitacji oraz zdalne towarzyszenie osobom z dolegliwościami bólowymi. Obliczenia chmurowe w teleradiologii oraz analizie danych medycznych w tym badania w obszarze sztucznej inteligencji stanowią silnie rozwijany obszar badawczy.
Komputerowe wspomaganie diagnostyki i terapii obrazowej
Wielomodalna analiza obrazów umożliwia skwantyfikowany opis zmiany a wizualizacja realizowana jest w oparciu o techniki fuzji obrazów. Trójwymiarowy model pacjenta, będący wynikiem segmentacji struktur anatomicznych jest podstawą rozwoju badań w zakresie nawigacji obrazowej w zabiegach małoinwazyjnych. W diagnostyce zmian powierzchniowych (np. ran przewlekłych) analiza i wizualizacja wykorzystują obrazy zarejestrowane m.in. przez kamery światła widzialnego, ToF, termokamery. Prowadzimy także badania związane z możliwością wykorzystania nowych technik obrazowania i ich wykorzystania w diagnostyce. Przykładem jest ultrasonografia wysokiej częstotliwości w diagnostyce chorób skóry.
W tym obszarze wiedzy rozwijane są badania nad nowymi metodami analizy danych, łączącymi podejście klasyczne z obliczeniami granularnymi jaki i metodami uczenia głębokiego.
prof. dr hab. inż. Ewa Pietka, prof. dr hab. inż. Dominik Spinczyk, dr hab. inż. Paweł Badura, prof. PŚ, dr inż. Joanna Czajkowska, dr Jan Juszczyk, dr inż. Marcin Rudzki, dr hab. inż. Wojciech Więcławek, dr inż. Piotr Zarychta
Segmentacja struktur anatomicznych i patologicznych
Segmentacja struktur anatomicznych i patologicznych to swego rodzaju mapa drogowa w komputerowym wspomaganiu diagnostyki i terapii obrazowej. Pozwala lekarzowi na dokładną, wnikliwą analizę wybranego narządu ciała człowieka w dowolnie wybranej płaszczyźnie (dwu- lub trójwymiarowej). Segmentacja struktur anatomicznych i patologicznych umożliwia wykonanie modeli tychże struktur. Daje to chirurgowi szansę na właściwe zaplanowanie zabiegu operacyjnego, a także pozwala na wyjaśnienie istoty zabiegu samemu pacjentowi – niejednokrotnie zmniejszając jego obawy i towarzyszący im stres.
Innym problemem jest segmentacja obrazu obiektu, którego kształt zmienia się w czasie. Dotyczy to w szczególności tętnic, w tym wieńcowych, poddanych zmiennym obciążeniom wynikającym z cyklu pracy serca. Pod wpływem pulsacyjnego ciśnienia krwi, podatne ściany tętnic ulegają szybkozmiennym odkształceniom. Modelowanie przepływu krwi w takich naczyniach, także w obecności stentów i tętniaków pozwala przewidywać skutki zabiegów operacyjnych.
prof. dr hab. inż. Ewa Pietka, prof. dr hab. inż. Dominik Spinczyk, dr hab. inż. Paweł Badura, prof. PŚ, dr hab. inż. Wojciech Więcławek, prof. PŚ, dr inż. Joanna Czajkowska, dr Jan Juszczyk, dr inż. Marcin Rudzki, dr inż. Piotr Zarychta, dr inż. Krzysztof Psiuk Maksymowicz, dr inż. Damian Borys, dr inż. Bartłomiej Melka, prof. dr hab. inż. Ryszard Białecki, dr hab. inż. Ziemowit Ostrowski, prof. PŚ, dr hab. inż. Wojciech Adamczyk, prof. PŚ
Monitorowanie procesu leczenia ran przewlekłych
Rany przewlekłe stanowią bardzo poważny problem zarówno medyczny jak i społeczny. Jednak wciąż najpowszechniej stosowaną metodą pomiaru ich gojenia jest pomiar średnicy linijką, ewentualnie fotografowanie. Sposoby te są nieobiektywne i obarczone błędami. Wielomodalny system monitorowania postępów leczenia oparty o kamery termowizyjne, skanery powierzchni i aparaty fotograficzne pozwala w sposób dokładny i obiektywny zmierzyć pole powierzchni rany, jej głębokość i objętość, a także ukrwienie otaczających tkanek.
prof. dr hab. Inż. Ewa Pietka, dr Jan Juszczyk, dr inż. lek. Bartłomiej Pyciński, dr inż. Maria Bieńkowska, dr inż. Joanna Czajkowska, dr inż. Michał Kręcichwost, mgr inż. Marta Biesok, mgr inż. Agata Wijata
USG wysokich częstotliwości w diagnostyce dermatologicznej
Rozwój metod obrazowania medycznego z wykorzystaniem ultrasonografii wysokich częstotliwości otworzył nowe możliwości diagnostyki dermatologicznej i alergologicznej. Opracowywane w ramach prac badawczych algorytmy automatycznej analizy obrazów USG skóry przyspieszają oraz obiektywizują proces diagnostyczny i terapeutyczny pacjentów z zapalnymi chorobami skóry, jak np. atopowe zapalenie skóry, dotykające w coraz większym stopniu kraje rozwinięte oraz rozwijające się. Rozwijane metody analizy obrazów, oparte algorytmach uczenia maszynowego wykorzystywane są w procesie automatycznej segmentacji warstw skóry oraz klasyfikacji zmian zapalnych.
dr hab. inż. Paweł Badura, prof. PŚ, dr inż. Joanna Czajkowska
Angiografia szerokokątna w diagnostyce retinopatii cukrzycowej
Angiografia szerokokątna jest stosunkowo nową metodą obrazowania siatkówki oka umożliwiającą obrazowanie znacząco większego obszaru siatkówki przyczyniając się do wcześniejszej diagnozy zmian patologicznych. Prace prowadzone w ramach tego obszaru tematycznego mają na celu stworzenie metod przetwarzania (poprawy kontrastu, segmentacji, konturowania, itd.) obrazów angiografii szerokokątnej w sposób ułatwiający diagnostykę, a w konsekwencji personalizację terapii pacjentów. Schorzeniem wiodącym w obrazach angiografii szerokokątnej jest retinopatia cukrzycowa – degeneracja siatkówki na skutek cukrzycy. Wczesne wykrycie zmian i podjęcie odpowiedniej terapii, poprawia rokowania pacjenta.
Nawigacja obrazowa w onkologicznych zabiegach małoinwazyjnych
Nawigacja Obrazowa w małoinwazyjnych zabiegach jamy brzusznej pozwala na komputerowe wspomaganie planowania, wykonania oraz monitorowania efektów zabiegów przezskórnych, laparoskopowych i otwartych polegających na niszczeniu zmian patologicznych różnymi technikami stosowanymi w chirurgii oraz radiologii interwencyjnej. Generalnie pozwala na zwiększenie bezpieczeństwa zabiegu, skrócenie czasu jego trwania oraz minimalizację powikłań i szybszy powrót pacjenta do zdrowia. Dodatkowo pozwala na ilościowy opis parametrów zabiegu, co w konsekwencji prowadzi do doskonalenia stosowanych technik operacyjnych.
Metody klasyczne oraz uczenia maszynowego wykorzystywane są również w zakresie segmentacji i klasyfikacji zmian ogniskowych oraz śledzenia położenia igieł biopsyjnych w zabiegu biopsji gruboigłowej gruczołu sutkowego. Trójwymiarowa wizualizacja lokalizacji pobranego fragmentu tkanki do analizy histopatologicznej podczas zabiegu biopsji gruboigłowej w relacji do uzyskanych modeli zmiany ogniskowej może stanowić wsparcie procesu diagnostycznego i terapeutycznego (resekcji) zmian nowotworowych gruczołu sutkowego.
prof. dr hab. inż. Dominik Spinczyk, mgr inż. Marta Biesok, mgr inż. Agata Wijata, mgr inż. Aleksandra Juraszczyk
Komputerowa analiza obrazów dermoskopowych znamion skórnych
Obróbka i analiza obrazów wideodermatoskopowych znamion skórnych pozwala na wspomaganie oceny zmian skórnych, także pod względem identyfikacji cech charakterystycznych dla zmian nowotworowych. Prowadzone prace obejmują przygotowanie obrazów do analizy (np. cyfrowe usuwanie włosów), segmentację oraz wykrywanie krawędzi oraz identyfikację zmian nowych lub zmienionych.
dr inż. Damian Borys, dr hab. inż. Ziemowit Ostrowski, prof. PŚ
Metody sztucznej inteligencji / uczenia maszynowego w analizie danych medycznych
Narzędzia sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w analizie obrazów, sygnałów i innych danych medycznych są aktualnie rozwijane w ogromnym tempie w jednostkach badawczo-rozwojowych na całym świecie. Prace w ramach POB1 obejmują wieloaspektową analizę dwu- i trójwymiarowych obrazów medycznych: detekcję i klasyfikację przypadków patologicznych w różnych gałęziach diagnostyki, segmentację obrazów, analizę sygnałów, np. fizjologicznych lub sygnału mowy. Nasi naukowcy stosują i rozwijają we wzmiankowanych zadaniach nowoczesne techniki uczenia maszynowego i głębokiego. Metody sztucznej inteligencji w medycynie obejmują również metody eksploracji tekstów, które obejmują klasteryzację, klasyfikację, analizę tematów oraz wydźwięku tekstu. Metody te pozwalają na komputerowe wspomaganie diagnostyki i terapii medycznej poprzez wykorzystanie informacji zawartych w notatkach medycznych.
prof. dr hab. inż. Dominik Spinczyk, dr hab. inż. Paweł Badura, prof. PŚ, dr inż. Joanna Czajkowska, dr inż. Marta Danch-Wierzchowska, dr Jan Juszczyk, dr inż. Michał Kręcichwost, dr inż. Zuzanna Miodońska, mgr inż. Aleksandra Badura, mgr inż. Marta Biesok, mgr inż. Daniel Ledwoń, mgr Stella Maćkowska, mgr inż. Patrycja Romaniszyn-Kania, mgr inż. Agata Sage, mgr inż. Michał Smoliński, mgr inż. Agata Wijata
Komputerowe wspomaganie diagnostyki i terapii logopedycznej
Metody komputerowego wspomagania logopedii obejmują szereg elementów wspierających terapeutów mowy i słuchu oraz ich pacjentów - począwszy od narzędzi pozwalających rejestrować i przetwarzać informacje diagnostyczne, poprzez zaawansowane techniki analizy pozyskanych danych, aż do systemów planowania spersonalizowanej terapii, a następnie prowadzenia jej w systemie stacjonarnym lub zdalnym. Jednym z najważniejszych obszarów rozwijanych w ramach prowadzonych prac jest wykorzystanie nowoczesnych technik pomiarowych oraz metod sztucznej inteligencji w analizie sygnału mowy i obrazu wideo twarzy. Techniki te mają na celu dostarczenie skwantyfikowanego opisu wymowy, który może być następnie wykorzystany w procesie diagnostycznym, a także podczas monitorowania postępów terapii.
dr hab. inż. Paweł Badura, prof. PŚ, dr inż. Michał Kręcichwost, dr inż. Zuzanna Miodońska, mgr inż. Agata Sage
Patomorfologia obliczeniowa
Patomorfologia obliczeniowa to dyscyplina, której celem jest poprawa efektywności i jakości diagnostyki w patomorfologii. Dzięki integracji danych z różnych platform i wdrożeniu algorytmów uczenia maszynowego / sztucznej inteligencji, patomorfologia obliczeniowa odgrywa kluczową rolę w rozwoju spersonalizowanej diagnostyki oraz leczenia. Głównym celem jest poprawa opieki nad pacjentami onkologicznymi.
Dr hab. inż. Arkadiusz Gertych, prof. PŚ, Dr inż, lek. Bartłomiej Pyciński
Monitorowanie bólu w fizjoterapii
W ramach prowadzonych badań analizowane są sygnały biomedyczne, które w oparciu o model komputerowy mogłyby informować terapeutów o poziomie bólu odczuwanego przez pacjenta. Opracowywane systemy automatycznej oceny bólu mogą okazać się wsparciem w podejmowaniu decyzji terapeutycznych, a także umożliwić ocenę stanu pacjentów mających trudności z komunikacją. Ze względu na indywidualny charakter bólu badania wymagają współpracy z doświadczonym zespołem fizjoterapeutów.
prof. dr hab. inż. Ewa Piętka, mgr inż. Aleksandra Badura, dr inż. Maria Bieńkowska, dr Jan Juszczyk
Telerehabilitacja
Badania prowadzone w zakresie telerehabilitacji mają na celu opracowanie metod zdalnej, automatycznej lub półautomatycznej oceny stanu pacjenta przed i w trakcie rehabilitacji. Sama rehabilitacja prowadzona może być samodzielnie, zgodnie z przekazanymi wcześniej instrukcjami lub pod nadzorem specjalisty wykorzystującego środki komunikacji audiowizualnej. Szczególny nacisk kładziony jest na metody wykorzystujące sprzęt dostępny w nowoczesnym domu, takie jak telefon komórkowy z funkcją rejestracji wideo, kamera monitoringu, czujniki fitness itp.
Komputerowe wspomaganie fizjoterapii
W ramach prowadzonych badań tworzone są autorskie metody wsparcia procesu fizjoterapii, które wspomagają terapeutów w pracy z pacjentem. Szczególny nacisk kładziony jest na ocenę poprawności wykonywanych ćwiczeń poprzez monitorowanie ruchu realizowanego przez pacjenta z wykorzystaniem rejestratorów sygnałów i obrazu. Dodatkowym aspektem poruszanym w ramach badań jest ocena stanu psychofizjologicznego pacjenta w trakcie fizjoterapii oraz doboru optymalnego zestawu aktywności w celu poprawy efektywności terapii. Prowadzone są także badania nad opracowaniem metody obiektywnej oceny efektów rehabilitacji (np. po urazach neurologicznych) w oparciu o pomiar temperatury skóry w okolicy dużych grup mięśniowych.
prof. dr hab. inż. Andrzej W. Mitas, dr inż Marcin Bugdol, dr inż. Monika Bugdol, dr inż Marta Danch-Wierzchowska, mgr inż. Daniel Ledwoń, mgr inż. Anna Mańka, mgr inż. Patrycja Romaniszyn-Kania, dr hab. inż. Ziemowit Ostrowski, prof. PŚ, dr inż. Marek Rojczyk
Komputerowe wspomaganie diagnostyki neurorozwojowej niemowląt
Badania obejmują opracowanie metod wspomagania diagnostyki neurorozwojowej niemowląt opartej na obserwacji motoryki spontanicznej. W ramach prac tworzony jest system służący do automatycznej analizy nagrań wideo z wykorzystaniem metod wizji komputerowej oraz sztucznej inteligencji. Tworzone narzędzie może pozwolić na uzyskanie obiektywnego opisu motoryki dziecka. Opracowywane parametry ruchu mogą rozszerzyć stosowane powszechnie metody oparte o subiektywną opinię fizjoterapeuty.
prof. dr hab. inż. Andrzej W. Mitas, dr inż Marta Danch-Wierzchowska, mgr inż. Daniel Ledwoń
AI w chmurze (EEG)
W ramach badań opracowywane są metody implementujące rozwiązania z zakresu głębokiego uczenia do analizy danych EEG w systemach chmurowych, które są wykorzystywane do prognozowania zmian neurodegeneracyjnych, w tym choroby Parkinsona i Alzheimera oraz monitorowanie encefalopatii niedokrwiennej wcześniaków (HIE). Tworzone metody pozwalają na wstępne przetwarzanie danych na tanim, mobilnym sprzęcie oraz kompresję sygnałów w celu przesłania ich do centralnego serwera. Mogą one zostać wykorzystane do badań przesiewowych np. HIE.
prof. dr hab. inż. Andrzej W. Mitas, dr inż Marcin Bugdol, dr inż Marta Danch-Wierzchowska
Obliczenia chmurowe w teleradiologii
Wykorzystanie specjalistycznych metod komputerowego wspomagania diagnostyki medycznej (KWDM), w których obrazy medyczne poddawane są przekształceniom w celu detekcji, segmentacji lub oceny zmian patologicznych jest w praktyce uzależnione od ich dostępności w systemach PACS (Picture Archiving and Communication Systems) lub VNA (Vendor Neutral Archive). Z drugiej strony przygotowywanie takich modułów dla konkretnych systemów różnych producentów jest zajęciem czasochłonnym i zwiększającym ich potencjału diagnostycznego jako takiego. Implementacja funkcji modułów obliczeniowych KWDM z wykorzystaniem technologii chmurowych, pozwala udostępnić jednolity, dostępny dla różnych systemów radiologicznych interfejs przetwarzania. Interfejs taki, w połączeniu z anonimizacją danych, umożliwia jednoczesną integrację z wieloma systemami typu PACS czy VNA, pozwala na skalowanie wykorzystania zasobów takich jak dostępność CPU czy pamięci operacyjnej i jednoczesną optymalizację kosztów. Jest to istotne zwłaszcza przy modułach ogólnego przeznaczenia, typu segmentacja i obmiar narządów anatomicznych (usprawnia generowanie opisów radiologicznych).
Dzięki zastosowaniu systemów typu Vendor Neutral możliwe jest agregowanie zanonimizowanych danych pochodzących z różnych ośrodków diagnostycznych, co pozwala np. na prowadzenie statystyk populacyjnych. Jest to szczególnie istotne w przypadku systemów automatycznego monitorowania dawki pochłoniętej w badaniach diagnostycznych wykorzystujących promieniowanie jonizujące takich jak Tomografia Komputerowa czy Rentgenografia. W przypadku systemów monitorowania dawki pozwala to przykładowo na określenie poziomów referencyjnych dla poszczególnych protokołów akwizycyjnych.
dr Jan Juszczyk, dr inż. Jacek Kawa, dr hab. inż. Paweł Badura, prof. PŚ, dr inż. Joanna Czajkowska, dr inż. lek. Bartłomiej Pyciński, mgr inż. Marta Biesok, mgr inż. Michał Smoliński, mgr inż. Agata Wijata
