Pozyskany grant (o nazwie kodowej plgspectroderm) zostanie wykorzystany do realizacji innowacyjnego projektu badawczego. Celem jest opracowanie zaawansowanego modelu sztucznej inteligencji, zdolnego do generowania obrazów skóry w świetle spolaryzowanym krzyżowo wyłącznie na podstawie zwykłych, niepolaryzowanych fotografii.
Realizacja tego celu może w przyszłości znacząco obniżyć koszty i zwiększyć dostępność precyzyjnej diagnostyki dermatologicznej, eliminując potrzebę stosowania specjalistycznego, drogiego sprzętu fotograficznego w gabinetach.
Przyznane zasoby obliczeniowe HPC (High-Performance Computing) pozwolą na przeprowadzenie zaawansowanych i czasochłonnych procesów trenowania głębokich sieci neuronowych, w tym modeli typu GAN (Generative Adversarial Networks), oraz na dogłębną analizę jakości generowanych obrazów medycznych.
Badania te wpisują się bezpośrednio w Priorytetowy Obszar Badawczy 1 (POB1) Instytutu: Inteligentna analiza obrazów i sygnałów biomedycznych dla innowacyjnej diagnostyki i terapii.
Dr Paweł Popielski kieruje w Instytucie Grupą Badawczą Inteligentnych Metod Przetwarzania Danych Medycznych, koncentrującą się na stosowaniu metod głębokiego uczenia do analizy złożonych danych medycznych.
