XVision

“Perhaps we should all stop for a moment and focus not only on making our AI better and more successful, but also on the benefit of humanity.” – Stephen Hawking

XVision este un proiect realizat de mine, împreună cu 3 colegi de facultate; folosind algoritmi de inteligență artificială, proiectul primește radiografii și recunoaște, apoi clasifică anomaliile din ele. În momentul actual funcționează pentru membrele superioare și zona pieptului.

Totul a început prin căutarea unei idei pentru concursul Imagine Cup organizat de Microsoft. Am găsit 2 studii pe internet care se ocupau cu diagnosticarea automată pe baza radiografiilor. Noi implementăm ideile lor, urmând să adăugăm funcționalitate (abilitatea de a scana și radiografii cu alte părți ale corpului), apoi să transformăm totul într-un produs care să poată fi folosit atât de clienți individuali, cât și de clinici/spitale.

Până acum a fost o experiență interesantă, au fost și dificultăți, dar le-am depășit împreună. Următorii pași sunt validarea soluției cu ajutorul medicilor radiologi apoi, sperăm noi, calificare în finală la concursul Imagine Cup.

XVision, un proiect inițiat de 4 studenți de la Universitatea Politehnică din Timișoara, a câștigat premiul 1 la concursul Big Idea Challenge, o competiție organizată de Microsoft, la care au participat mai mult de 100 de echipe din toată lumea. Fiecare echipă a trebuit să își prezinte ideea printr-un videoclip de câteva minute, cât și printr-un plan al proiectului, evidențiind modul în care acesta poate avea un impact la nivel mondial. Echipa din spatele XVision este compusă din Cristian Avramescu, Bogdan Bercean, Ștefan Iarca, Andrei Tenescu și coordonatorul Sebastian Fuicu.

XVision este un sistem creat pentru detectarea automată a anomaliilor și a bolilor apărute oriunde în corpul uman. Acționând cu precizia unui medic specialist radiolog, XVision analizează imaginile X-ray obișnuite, folosind tehnologii Azure, precum Azure Machine Learning Studio. Aplicația permite echipei medicale, care folosește un scaner cu raze X, să încarce imaginea obținută, iar apoi oferă un diagnostic, împreună cu o reprezentare a scanării originale, în care zonele anormale sunt evidențiate. XVision folosește o rețea neuronală convoluţională pentru a clasifica partea corpului prezentă în imagine, iar apoi două rețele neuronale DenseNet pentru detectarea anomaliilor și clasificarea acestora.

Produsul ar putea reprezenta o soluție de care vor beneficia persoanele care nu dispun de acces la medici radiologi; în același timp, acesta ar putea fi și un asistent pentru experții medicali.

 

XVision, a project started by 4 students from University Politehnica of Timisoara won 1st place at Big Idea Challenge, a competition organized by Microsoft, attended by more than 100 teams from all over the world. Each team had to pitch their idea as well as a project plan showing how their projects can have an impact over the world. The team behind XVision is made from Cristian Avramescu, Bogdan Bercean, Ștefan Iarca, Andrei Tenescu and coordinated by professor Sebastian Fuicu.

XVision is a system designed to automatically detect anomalies and diseases encountered anywhere in the human body. With radiologist-level accuracy, XVision analyzes common medical X-ray images with the help of Azure technologies such as Azure Machine Learning Studio. The application lets the medical team using the X-ray scanner to upload the generated image and provides a diagnostic, along with a heat map of the original scan in which the anomalous areas are highlighted. XVision uses a Convolutional Neural Network to classify the body part that the scan presents, then two DenseNet Neural Networks for the anomaly detection and its classification.

This product can provide a much needed solution for people in areas that lack access to radiology diagnostics while also acting as an assistant tool for the medical experts.

De la stânga la dreapta: Cristian Avramescu, Ștefan Iarca, Sebastian Fuicu (coordonator), Andrei Tenescu, Bogdan Bercean

Andrei Tenescu

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *