טכנולוגיה ומדעי המחשב

פיתוח אלגוריתמים ורשתות נוירונים ללמידה עמוקה לשם שיפור יכולת אבחון בשלות ריאתית של עוברים על ידי דימות MRI

צל"ש
תקציר

כיום נבדקות ריאות עובריות באמצעות מכשירי אולטראסאונד (תמונות דו-ממדיות). בדיקות אלה אינן מספיק מדויקות לצורך זיהוי מצבים פתולוגיים או בשלות של האיבר הנבדק. לעומתן, שימוש בסריקה מסוג MRI מאפשרת הפקת תמונות ברורות יותר לעין - זאת בשל תמונה תלת ממדית והתבססות על פליטת אנרגיה מהגוף. על מנת לשפר עוד את איכות התמונה פותחו אלגוריתמי רשתות ניורונים ללמידה עמוקה עבור ריאות עוברים מתוך אלגוריתמים קודמים של MRI. בנוסף פותחו אלגוריתמים קלאסיים לאותו סוג בדיקה כביקורת. לתמונות אלגוריתמים למידה עמוקה של MRI, בהשוואה לתמונות אלגוריתמיים קלאסיים, היה הבדל משמעותי באיכות התמונה וזמן בניית התמונה היה מהיר יותר כמעט בארבעה סדרי גודל. שיפור בדיקות ריאות עובריות יקדם את תחום הדיאגנוסטיקה הרפואית ועשוי להוביל להצלת חיים ופיתוח בדיקות נוספות.

לפרוייקט הבא
ג'יווארה יוסף
אורט שלומי ע"ש אספנדי-אייזיקס, שלומי
מורים מלווים

ד"ר אפרת דינרמן, תכנית 'אלפא'
מנחים
ד"ר שירה רוטמן, ד"ר מוטי פריימן, הטכניון
מנחים מטעם התחרות
מר אורן שפון, גב' דיאנה באחז'יאן
מוזיאון המדע על שם בלומפילד ירושלים, כל הזכויות שמורות, 2021
Site by STREETLIGHT