Istraživanje u ovom području usmjereno je na rješavanje važnih izazova u prenatalnoj dijagnostici, specifično za detekciju urasle posteljice (placenta accreta spectrum - PAS). PAS je ozbiljno stanje s visokim rizikom mortaliteta, gdje pravovremena dijagnoza diktira ishod, no istraživanja pokazuju da se ultrazvučnim pregledima trenutno propusti oko 30% slučajeva.
VR simulacija ultrazvučnog pregleda. Razvijamo sustav u virtualnoj stvarnosti (VR) koji simulira pregled trudnice. Cilj je stvoriti sigurno edukacijsko okruženje u kojem ginekolozi mogu stjecati iskustvo na rijetkim i složenim slučajevima, što je u kliničkoj praksi često teško dostupno. Ovakav pristup izravno cilja na smanjenje stope propuštenih dijagnoza povećanjem iskustva i informiranosti liječnika.
Generativni AI za sintezu medicinskih slika. Kako bismo omogućili uvježbavanje na raznovrsnim patologijama, razvijamo inovativne metode za sintetičko generiranje realističnih ultrazvučnih slika iz zapisa magnetske rezonance (MR). Koristeći napredne difuzijske modele i generativne suparničke mreže (GAN), naš sustav uči preslikavati detaljne 3D informacije iz MR-a u 2D ultrazvučne prikaze, zadržavajući kliničku točnost i karakteristične vizualne značajke ultrazvuka, poput šuma. Ovi sintetički podaci služe za obogaćivanje baza podataka i treniranje novih dijagnostičkih modela.
Korištene tehnologije
-
Virtualna stvarnost (VR) za medicinsku simulaciju
-
Generiranje ultrazvučnih prikaza iz MR modaliteta (Image-to-Image translation)
-
Generativni modeli (Difuzijski modeli, GAN)
-
Napredna segmentacija medicinskih slika (duboko učenje)
-
Statističko modeliranje šuma u ultrazvuku
-
Sustavi za edukaciju i trening u perinatologiji
