A projekt címe: Automatizált CT szegmentáció
A projekt azonosító száma: 2020-2.1.1.-ED-2020-00080
A (fő)kedvezményezett neve: Szegedi Tudományegyetem
Konzorciumi partnerek: Centipede Labs Kft.
A szerződött támogatás összege: 249 993 406 Ft
A támogatás mértéke (%-ban): 100%
Konzorciumi partnerek és a támogatási összeg megosztása:
|
Konzorciumi tag neve |
Megítélt támogatás (Ft) |
Önerő (Ft) |
Összesen (Ft) |
|
Szegedi Tudományegyetem |
129 993 406 Ft |
0 Ft |
129 993 406 Ft |
|
Centipede Labs Kft. |
120 000 000 Ft |
0 Ft |
120 000 000 Ft |
A projekt megvalósítás időszaka: 2021.02.01.-2022.09.30.
Projektmenedzser: Kovácsné Nagy Orsolya
Pénzügyi vezető:
Szakmai vezető: Prof. Dr. Nagy Katalin
A projekt tartalmának bemutatása:
A projekt célja egy deep learning elven alapuló digitális képfeldolgozó algoritmus fejlesztése, annak klinikai validációja. Ennek eredményeként a képalkotó diagnosztika területén a CT felvételek kiértékelésére egy továbbfejlesztett módszertan valósul meg. A vizsgálat fókusza a maxillofaciális és dentoalveoláris sebészet. Ezen a területen rutinszerűen alkalmazott CBCT felvételek esetében egy műtéti tervezésre alkalmas 3D modell létrehozása jelentős időt vesz igénybe. A piacon jelenleg elérhető megoldásokkal a 3D modellek létrehozása csak jelentős emberi erőforrás (manuális munka igénybevételével) lehetséges, mely esetenként órákig tart. A megvalósulandó algoritmus tekintetében egy algoritmuscsaládról van szó, amely képes bármilyen típusú felvétel feldolgozására megfelelő mennyiségű betanított adat függvényében.
Az Egyetem fenntartója:
Szegedi Tudományegyetemért Alapítvány
