Onderzoeksgroep
Draadloze capsule-endoscopie gebaseerd op Gaussiaanse processen latente variable modellen.
Abstract
Endoscopie speelt een centrale rol bij diagnostische onderzoeken en minimaal invasieve chirurgische procedures. Een bijzonder type is de draadloze capsule-endoscopie, waarbij patiënten een kleine pilvormige camera innemen. Ondanks het belang ervan vertonen de endoscopische beelden en video's ernstige nadelen, zoals aanzienlijke vervorming, lage resolutie, ontbrekende frames en reflecties. In dit project ga ik een aantal van deze uitdagingen aan. Hiervoor zal ik eerst een nieuwe camerakalibratieprocedure ontwikkelen. Vervolgens zal ik, op basis hiervan, Gaussiaanse processen en generatieve AI inzetten om modellen te formuleren die een alternatieve latente ruimtere van de beelden construeren. Probabilistische machine learning-modellen, zoals Gaussiaanse processen, bieden interpreteerbaarheid (geen black-box), wat cruciaal is in evidence-based geneeskunde. Het biedt transparantie en helpt bij het opbouwen van vertrouwen bij artsen. Verbeterde camerakalibratie en innovatieve inzichten op latente ruimtes bieden het potentieel om een ??revolutie teweeg te brengen in verschillende technieken, waaronder het opstellen van 3D-trajecten, mozaïeken en nog veel meer. Als gevolg hiervan zal mijn onderzoek de precisie en efficiëntie van artsen bij het interpreteren van endoscopische beelden aanzienlijk verbeteren. Dit belooft op zijn beurt de detectiepercentages te verhogen, de nauwkeurigheid van metingen te vergroten en bij te dragen aan de vooruitgang van minimaal invasieve chirurgie.Onderzoeker(s)
- Promotor: Penne Rudi
- Mandaathouder: De Boi Ivan
Onderzoeksgroep(en)
Project type(s)
- Onderzoeksproject
Een algemene sensormodellering als linvarieteiten, die stabiele kalibratie toelaat, zodat de metingen de nauwkeurigheid voor medische toepassingen mogelijk maken.
Abstract
Het standaard pinhole-model voor optische sensoren en de bijbehorende kalibratieprocedures blijken ongeschikt voor de huidige generatie van sensoren. Zelfs voor klassieke RGB-camera's leidt het pinhole-model tot een onstabiele kalibratie, met dan nog de noodzaak voor een extra model om lensdistorsie te corrigeren. In dit project stellen we lijnenvariëteiten voor om als unificerend model te dienen voor een breed gamma van sensoren. In tegenstelling tot andere gepubliceerde voorstellen van algemene lijnmodellen, gaan wij de specifieke lijnenvariëteit identificeren die bij een bepaalde sensor hoort, met een elegante en nauwkeurige kalibratie tot gevolg. Meer bepaald laat ons dit toe om te kalibreren vanuit een kleine sample van 3D-rechten, waarbij we numerieke interpolatietechnieken en Gaussische processen aanwenden. Omdat deze technieken dienen uitgebreid worden tot de context van lijnenvariëteiten, zullen we ook nieuwe technieken moeten ontwikkelen. Onze ultieme doelstelling is om met behulp van deze lijnmodellen een multi-sensor configuratie op te stellen, met een heel nauwkeurige sensorfusie, geschikt als supportonderdeel tijdens Radiotherapie.Onderzoeker(s)
- Promotor: Penne Rudi
- Mandaathouder: De Boi Ivan
Onderzoeksgroep(en)
Project type(s)
- Onderzoeksproject