Projekti / Programi
Analiza biomedicinskih slik in signalov
01. januar 2022
- 31. december 2027
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 2.06.00 |
Tehnika |
Sistemi in kibernetika |
|
| 1.02.00 |
Naravoslovje |
Fizika |
|
| Koda |
Veda |
Področje |
| 2.06 |
Tehniške in tehnološke vede |
Zdravstveni inženiring |
| 1.03 |
Naravoslovne vede |
Fizika |
Biomedicina, slike, signali, avtomatska analiza, digitalna holografska mikroskopija, kvantitativno vrednotenje, membrana, vezikli, celice, tkiva, organi, biomarkerji, diagnosticiranje, slikovno podprti posegi, terapija, bolezen, umetna inteligenca, globoko učenje
Podatki za zadnjih 5 let (citati za zadnjih 10 let) na dan
23. april 2024;
A3 za obdobje
2018-2022
| Baza |
Povezani zapisi |
Citati |
Čisti citati |
Povprečje čistih citatov |
| WoS |
737 |
18.905 |
15.314 |
20,78 |
| Scopus |
897 |
23.743 |
19.315 |
21,53 |
Raziskovalci (17)
Organizacije (1)
Povzetek
Analiza biomedicinskih slik in signalov je eno najpomembnejših orodij za študij in razlago različnih pojavov v biologiji in medicini. V zadnjih letih so bile razvite številne tehnike in naprave namenjene zajemu, shranjevanju, analizi in prikazovanju slik in signalov, ki raziskovalcem in zdravnikom ponujajo kvalitativne in kvantitativne podatke in tako omogočajo odkrivanje novih spoznanj v biologiji in medicini ter uspešnejše diagnosticiranje bolezni in njihovo zdravljenje. Področji analize biomedicinskih slik, kot so mikroskopske, multi in hiperspektralne, rentgenske, računalniško-tomografske, magnetno-resonančne, ultrazvočne, itn., in analize biomedicinskih signalov, kot so elektrokardiogrami, elektroencefalogrami, elektromiogrami, itn., se še vedno hitro razvijata. Bolj kot kadarkoli prej se odkrivajo in pojasnjujejo neznani pojavi povezani z organeli, celicami, tkivi, organi, sistemi organov in organizmi. Analiza biomedicinskih slik in signalov ter predvsem prenos v klinično okolje pa še vedno zaostajata za razvojem tehnik slikanja. Po drugi strani smo v zadnjem času priča močnemu porastu različnih postopkov analize in njihove kvalitete. Porast je predvsem povezan s povečanim številom in velikostjo podatkovnih baz (npr. t. i. množični podatki) ter uporabo novih pristopov s področja umetne inteligence (npr. globoko učenje) za identifikacijo, klasifikacijo in kvantifikacijo značilnic in vzorcev v biomedicinskih slikah in signalih. Posledično smo priča znatnemu povečanju zanimanja in naporov za prenos rezultatov v klinično okolje, kjer se avtomatska analiza slik in signalov lahko uporabita v vseh fazah zdravljenja, od študija normalnih in patoloških stanj, postavljanja diagnoze, načrtovanja zdravljenja, simulacije in slikovno vodenih posegov, pa vse do spremljanja napredovanja bolezni in vrednotenja učinkov uporabljene terapije. Raziskave bomo usmerili predvsem na naslednji dve temi: A) analizo kliničnih medicinskih slik in B) digitalno holografsko (DH) mikroskopsko slikanje in analizo slik. Cilj raziskav na področju analize biomedicinskih slik je načrtovanje in razvoj novih, z globokim učenjem podprtih avtomatskih postopkov za poravnavo, razgradnjo in kvantitativno vrednotenje medicinskih slik ter njihovo uporabo na dejanskih kliničnih problemih z namenom olajšanja kliničnega poteka dela ter izboljšanja natančnosti in zanesljivosti pripadajočih kliničnih odločitev. Raziskave na področju DH mikroskopije se bodo osredotočile na razvoj novih optičnih sistemov za tomografsko slikanje v zmogljivih pretočnih celicah, namenjenih analizi posameznih delcev in celic, ter razvoju z globokim učenjem podprtih modelov širjenja svetlobe in rekonstrukcije hologramov, ki omogočajo računsko učinkovito izvedbo postopkov v realnem času.
Pomen za razvoj znanosti
Na področju analize biomedicinskih slik bomo načrtovali, razvijali in vrednotili računalniško podprte algoritme na osnovi najsodobnejših tehnologij, kot je na primer umetna inteligenca, specifično vrhunske koncepte globokega učenja. Te tehnologije bodo omogočile izboljšanje klasičnih opravil analize biomedicinskih slik, kot sta poravnava in razgradnja slik, ter raziskovanje novih obetavnih možnosti odkrivanja in členitve znanj na področju slikovne medicinske diagnostike in prognostike. Pričakujemo, da bo prispevek predlaganih raziskav k znanosti visok, kar se bo odražalo v novih sodelovanjih, novih projektnih prijavah ter številnih objavah v visoko uvrščenih znanstvenih revijah in predstavitvah na mednarodnih konferencah. Eden pomembnejših rezultatov predlaganih raziskav bodo zlasti prispevki k tehničnim in medicinskim znanostim, saj pričakujemo, da bodo nove ugotovitve privedle do napredka ne samo na področju računalniške analize medicinskih slik temveč tudi na področjih biomedicinske tehnike, medicinskih slikovnih tehnik in biomehanike. Poleg tega nameravamo prispevati k temeljnemu razumevanju gibanja celic in identifikaciji kritičnih mehaničnih lastnosti citoskeleta in celične membrane, ki določajo sposobnost gibanja celice. Pričakujemo, da bodo naši rezultati pomembno vplivali na prihodnje usmeritve raziskav o gibanju celic v biologiji in medicini. Pomemben cilj predlaganega projekta je tudi ustvariti splošno veljaven teoretični okvir za razumevanje nadzora interakcij virusov, zdravil in nanodelcev z biomembranami, ki temelji na naši napovedi porazdelitve in števila topoloških defektov na površini celične membrane s specifičnimi geometrijami. Poglobljeno razumevanje takšnih interakcij bo pomagalo pri oblikovanju biokompatibilnih in hibridnih zdravil na osnovi liposomov, ki jih je mogoče uporabiti v medicini in farmacevtski industriji. Eden glavnih terapevtskih ciljev sodobne medicine je razvoj novih strategij zdravljenja, ki lahko ciljajo na določene organe in celice. Celična in organelska membrana lahko proizvajata biogene nanoprenašalce, vključno z zunajceličnimi vezikli (EV), ki lahko selektivno interagirajo samo s specifičnimi celiciami in v njih prenesejo izbrana zdravila. Naše eksperimentalne in teoretične raziskave o dejavnikih, ki določajo transformacije celičnih oblik in membransko nanovezikulacijo lahko pomembno vplivajo na prihodnji razvoj novih terapevtskih metod z uporabo nanoveziklov kot biogenih prenašalcev genskega materiala, peptidov, sintetičnih zdravil itn. za zdravljenje različnih bolezni, kot so različna vnetja, rak in Covid-19. Membranske nanocevke (TNT) so pomembni posredniki komunikacije med celicami v pogojih, kot so rak in nevrološke patologije, saj lahko med celicami prenašajo tudi bakterije in viruse. Naša študija nastanka TNT-jev, njihove mehanske stabilnosti in prenosa materiala skozi njih ima lahko zato pomemben vpliv na prihodnji razvoj nanotehnoloških terapij za nekatere nevrodegenerativne bolezni, HIV in Covid-19. Rezultati raziskav bodo predstavljeni v obliki objav, predstavitev, podatkov, prototipov, priporočil, učnih pripomočkov, znanja in veščin. Vse to bo omogočalo nove raziskave, sodelovanje z drugimi raziskovalnimi skupinami in gospodarstvom, nove ali izboljšane izdelke in storitve ter sodobno izobraževanje, vse s ciljem koristiti znanosti, gospodarstvu, družbi ter posameznikom in okolju.
Pomen za razvoj Slovenije
Pomen za gospodarstvo: Predlagani program bo dodatno utrdil in nadgradil sodelovanje med univerzitetno, znanstveno, tehnološko in podjetniško sfero ter tako pomembno pripomogel k neposrednemu prenosu vrhunskega znanja v gospodarstvo in zdravstvo in na ta način omogočil razvoj novih visokotehnoloških izdelkov in storitev z veliko dodano vrednostjo, hitrejšo gospodarsko rast ter posledično številne nove zaposlitve. Rezultati predlaganih raziskav na področju analize biomedicinskih slik in signalov namreč spadajo v pomembno kategorijo medicinskih tehnologij, saj predstavljajo uporabo znanj in veščin v obliki računalniško podprtih postopkov, ki bodo razviti in uporabljeni za izboljšanje zdravstvene oskrbe in s tem za višjo kakovost življenja in splošno blagostanje posameznikov in družbe. V preteklih letih so domače in tuje zdravstvene ustanove in podjetja izkazala povečano zanimanje za računalniško podprte aplikacije za analizo medicinskih slik, zato bi lahko bili raziskovalni izidi zanimivi tudi za razvijalce programske opreme ter proizvajalce in uporabnike sodobnih medicinskih naprav in storitev. Zaradi tega se bomo močno osredotočili na izrabo rezultatov raziskav. Razvite nove ali izboljšane izdelke in storitve bomo ponudili v trženje podjetjem, ki smo jih ustanovili v preteklosti (Sensum, Inteliteh), drugim visoko tehnološkim slovenskim podjetjem ali pa novoustanovljenim podjetjem. Pomen za zdravstvo: V današnjem času so radiološke preiskave bistvenega pomena za kakovosten klinični potek dela, kar posledično pomeni, da je tako pridobivanje kot tudi analiza biomedicinskih slik postala nepogrešljiva, še posebej z vidika neprestanega naraščanja slik, ki jih dnevno pridobijo po vsem svetu. Rezultati predlaganih raziskav bi lahko dolgoročno omogočili, da bi s pomočjo umetne inteligence izboljšali diagnostično točnost, skrajšali čas od diagnoze do zdravljenja, poiskali najboljšo terapijo in spremljali učinke terapij oziroma napredovanja bolezni. Z vsem tem bi izboljšali zdravstveno oskrbo pacientov, razbremenili medicinsko osebje in prihranili denar za zdravstvene stroške. Pomen za okolje: Izpostavljenost zraku, ki je prekomerno onesnažen s prašnimi delci (PD), poleg visokega krvnega tlaka, kajenja, sladkorne bolezni in prekomerne telesne teže, predstavlja enega izmed 5-ih najpomembnejših dejavnikov tveganja za zdravje ljudi. Emisije PD črnega ogljika tudi pomembno vplivajo na sevalno bilanco Zemlje in predstavljajo drugi najpomembnejši človeški vir, ki povzroča globalno segrevanje, takoj za CO2. Nove metode, ki jih bomo razvijali za kvantitativno vrednotenje onesnaženosti zraka s trdnimi delci (PM) v realnem času na podlagi digitalne holografske mikroskopije, bi lahko uporabili za izboljšanje modeliranja in razumevanja učinkov aerosolov na globalno sevalno bilanco preko absorpcije in še posebej sipanja svetlobe. Eden ključnih vidikov predlaganih raziskav je tudi razvoj novih tehnologij in metod za kompaktne in cenovno učinkovite kvantitativne merilne sisteme naslednje generacije. Takšne sisteme bi lahko namestili v velikem številu in s tem ustvarili gosto povezano mrežo tipal PM. Bogat kvantitativni tok informacij, ki bi ga zagotavlja takšna mreža tipal, bi lahko izrabili za izboljšanje določanja virov onesnaženja, ki je ključno za sprejemanje učinkovitih ukrepov za zmanjšanje in omejevanje onesnaženja zraka s PM, boljše razumevanje zdravju škodljivih učinkov onesnaženja zraka s PM, boljše razumevanje podnebnih procesov in obogatitev znanstvene skupnosti z novimi in učinkovitimi kvantitativnimi merilnimi sistemi in orodji.
