< Terug naar vorige pagina

Project

Op AI gebaseerde beslissingsondersteuning voor het monitoren van epilepsie

In dit doctoraat zullen we een geautomatiseerd, op AI gebaseerd beslissingsondersteunend systeem ontwikkelen, dat automatisch aanvallen detecteert en de familieleden van de patiënt alarmeert. Op deze manier voelen zowel patiënt als familieleden zich gerustgesteld wetende dat iemand hen zal helpen wanneer een aanval optreedt in hun dagelijkse omgeving. Uit de literatuur bleek echter dat er op dit gebied meerdere uitdagingen zijn, die momenteel leiden tot een zeer lage nauwkeurigheid van deze algoritmen, waaronder de grote verscheidenheid aan soorten aanvallen, de patiëntafhankelijkheid van epileptische veranderingen, het gebrek aan nauwkeurig geannoteerde gegevens, slechte gegevenskwaliteit en suboptimale multimodale combinatie. Deze uitdagingen worden momenteel echter onvoldoende behandeld in de literatuur, terwijl het oplossen van deze uitdagingen zou kunnen leiden tot een breed gebruik van deze monitoringtoepassingen. Dit doctoraat heeft tot doel de belangrijkste uitdagingen aan te pakken: - Uitdaging 1: verbeterde kwantificering van biomedische signalen voor het detecteren van aanvallen. Dit omvat nieuwe AI-benaderingen voor verbeterde verwijdering van ruisartefacten en beoordeling van gegevenskwaliteit tot op tensor gebaseerde gegevensfusie - Uitdaging 2: verbeterde multimodale classificatie. Dit omvat intelligente modelfusie om optimaal verschillende sensoruitvoer te combineren met deskundige kennis en contextbewustzijn - Uitdaging 3: personalisatie van algoritmen voor detectie van aanvallen verbeteren en vergemakkelijken. Vanwege de beperkte hoeveelheid nauwkeurig geannoteerde patiëntgegevens (aanvallen), zijn actieve leermethoden en gegevensefficiënte leerbenaderingen nodig om binnen een redelijke tijd een persoonlijk model te verkrijgen. Het eindresultaat is een volledig geautomatiseerd en persoonlijk, gebruiksvriendelijk alarm- en alarmsysteem voor aanvallen, geschikt voor draagbare sensoren.

Datum:13 jul 2020 →  Heden
Trefwoorden:AI, Epilepsy, Seizure
Disciplines:Biomedische signaalverwerking
Project type:PhD project