Incorporation of AI and ML algorithms in remote biomedical sensing

הרקע לפרויקט:

מדובר על טכנולוגיית חישה חדשנית המבוססת על ניתוח שינויים זמניים-מרחביים של תבנית פיזור אור לייזר מרקמה ביולוגית. על בסיס זה ניבחנת יכולת חישה של פרמטרים ביו רפואיים מרחוק. תבניות הפיזור הנוצרות עקב התאבכות עצמית של אור הלייזר ניקראות ספקלס. אלו תבניות אקראיות המשתנות בזמן כתלות בתהליכים הזמניים הקורים בתוך הרקמה הביולוגית. במסגרת הפרויקט ניבנה אלגוריתם לימוד מכונה שילמד את מאפיני תבנית הפיזור וידע לקשר אותה לננו-רעידות המתרחשות ברקמה. מתוך ניתוח תבניות הננו-רעידות ניתן לבצע שערוך של פרמטרים בו רפואיים שונים הכוללים לחץ דם, מאפיני זרימת דם בכלי דם ועוד. אלגוריתמיקת למידת המכונה שתופעל פה תבוסס על רשתות ניורונליות.

מטרת הפרויקט:

פיתוח אלגוריתמי עיבוד תמונה מבוססי למידת מכונה לניתוח תבניות פיזור אור לייזר באפליקציות חישה ביו רפואית

תכולת הפרויקט:

פיתוח אלגוריתמי עיבוד תמונה מבוססי למידת מכונה לניתוח תבניות פיזור אור לייזר. הפעלת האלגוריתמים על מידע אמיתי שיאסף בניסויי מעבדה. עבודה ב מטלב או פייתון.

קורסי קדם:

קורס בסיסי בלמידת מכונה

מקורות:

Kalyuzhner, Z., Agdarov, S., Orr, I. et al. Remote photonic detection of human senses using secondary speckle patterns. Sci Rep 12, 519 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-021-04558-0