Opracowanie systemu diagnostyki nowotworów piersi oparty o głębokie sieci

Celem projektu jest analiza oraz rozwój głębokich sieci neuronowych, w kontekście ich zastosowań do diagnostyki medycznej, w szczególności dla celów diagnostyki nowotworów piersi. Głębokie sieci neuronowe, są obecnie najszybciej rozwijającymi się narzędziami z rodziny metod sztucznej inteligencji. Są stosowane z powodzeniem w wielu różnych dziedzinach i zadaniach, w tym również w procesie wspomagania diagnozowania medycznego.

Zastosowanie ich w diagnostyce medycznej wiąże się z wieloma problemami, które trzeba rozwiązać. Jednym z nich jest niedobór danych z oznaczonymi przez lekarzy obszarami nowotworowymi, w szczególności na poziomie pixeli. Kolejnym, jest wysoki stosunek rozdzielczości zdjęć do rozmiarów poszukiwanych zmian nowotworowych i ich relatywnie niewielkie różnice w wyglądzie w stosunku do otaczającej tkanki piersi. Bardzo ważnym problemem jest również ocena rodzaju i stanu zaawansowania nowotworu, jak również ocena prognostyczna jego rozwoju. Aspekty te z kolei, często uzależnione są od wielu czynników dotyczących pochodzenia, wieku, stanu zdrowia, przebytych chorób, jak również uwarunkowań genetycznych. Posiadanie tych danych (tzw. metadanych) umożliwia bardziej kompleksową, dokładną i wiarygodną diagnostykę.