Explainable AI Technologies for Segmenting 3D Imaging Data

Explainable AI Technologies for Segmenting 3D Imaging Data

Acronym

XAIS

Project description

XAIS-projektissa kehitetään vuorovaikutteisia lääketieteellisten kuvien segmentointimenetelmiä soveltaen selittäviä tekoälyjärjestelmiä ja XR-visualisointia, jotka yhdessä auttavat lääkäreitä kuvaperusteisessa diagnoosissa ja kliinisen hoidon suunnittelussa. Tavoitteena on yhdistää käyttäjän asiantuntijuus konkreettisemmin tekoälyn osaamiseen mahdollistamalla vuoropuhelun toimijoiden välillä. Tekoälyjärjestelmä perustuu likimääräisen Bayesilaisen Syväoppimisen menetelmiin, jotka yhdistetään XR-visualisointiin ja XR-interaktioon tekoälyjärjestelmän tehtävän helpottamiseksi kuvien segmentoinnissa. XR-kehityksessä sovelletaan ihmiskeskeistä suunnittelua ja lääketieteellisten asiantuntijakäyttäjien kanssa tehtäviä kontrolloituja käyttäjätestejä. Uudet menetelmät tekevät lääketieteellisten kuvien analyysimenetelmistä aiempaa tarkempia ja luotettavampia, mikä lisää lääketieteen asiantuntijoiden luottamusta segmentointituloksiin, säästää analyysiaikaa ja välttää kalliita virheitä.
Show more

Starting year

2022

End year

2024

Granted funding

Roope Raisamo
446 923 €

Funder

Academy of Finland

Funding instrument

Targeted Academy projects

Call

ICT 2023: Frontier AI Technologies 2021

Other information

Funding decision number

345448

Fields of science

Computer and information sciences

Research fields

Laskennallinen data-analyysi