prikaz prve stranice dokumenta Segmentacija slika magnetske rezonancije i dijagnostika pomoću virtualnog medicinskog asistenta
No public access
master's thesis
Segmentacija slika magnetske rezonancije i dijagnostika pomoću virtualnog medicinskog asistenta
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. urn:nbn:hr:168:889821
Jurdana, Mia
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Jurdana, M. (2024). Segmentacija slika magnetske rezonancije i dijagnostika pomoću virtualnog medicinskog asistenta (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:889821

Jurdana, Mia. "Segmentacija slika magnetske rezonancije i dijagnostika pomoću virtualnog medicinskog asistenta." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:889821

Jurdana, Mia. "Segmentacija slika magnetske rezonancije i dijagnostika pomoću virtualnog medicinskog asistenta." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:889821

Jurdana, M. (2024). 'Segmentacija slika magnetske rezonancije i dijagnostika pomoću virtualnog medicinskog asistenta', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 17 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:889821

Jurdana M. Segmentacija slika magnetske rezonancije i dijagnostika pomoću virtualnog medicinskog asistenta [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2024 [cited 2024 November 17] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:889821

M. Jurdana, "Segmentacija slika magnetske rezonancije i dijagnostika pomoću virtualnog medicinskog asistenta", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:889821

Metadata
TitleSegmentacija slika magnetske rezonancije i dijagnostika pomoću virtualnog medicinskog asistenta
Title (english)Magnetic resonance images segmentation and diagnostics using a virtual medical assistant
AuthorMia Jurdana
MentorJelena Božek (mentor)
Committee memberJelena Božek (predsjednik povjerenstva)
Committee memberSonja Grgić (član povjerenstva)
Committee memberDario Bojanjac (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2024-09-13, Croatia
Abstract
U ovom radu razvijen je virtualni medicinski asistent za automatiziranu segmentaciju organa i promjena u tkivu iz slika magnetske rezonancije. Korisnici mogu jednostavno komunicirati s asistentom putem intuitivnog chat sučelja. Istražuje se primjena pretrenirane samo-konfigurirajuće U-net mreže za segmentaciju na raznolikim podacima koji variraju u svojim značajkama poput broja voksela, razmaka među vokselima, broja primjera u skupu za treniranje i broja klasa. Dodatno, asistent koristi napredne tehnike pretraživanja vanjske baze znanstvenih članaka za odgovaranje na postavljena pitanja, čime se dodatno unapređuje preciznost i korisnost njegovih odgovora i smanjuje mogućnost pojave halucinacija. Fokus rada je na integraciji postojećih tehnologija umjetne inteligencije kako bi se stvorio učinkovit sustav za medicinsku dijagnostiku.
Abstract (english)
This work presents the development of a virtual medical assistant designed for the automated segmentation of organs and tissue changes from magnetic resonance scans. The assistant allows users to interact through an intuitive chat interface, enabling seamless communication and access to advanced diagnostic tools. It utilizes a pretrained selfconfiguring U-net model for segmentation, capable of adapting to diverse datasets with varying characteristics such as voxel count, voxel spacing, training set size, and the number of classes. Additionally, the assistant uses advanced retrieval-augmented generation techniques to search external scientific literature databases, providing precise and reliable responses to medical and diagnostic inquiries, while minimizing the risk of misinformation or hallucinations. The focus of the work is on integrating existing artificial intelligence technologies to create an effective system for medical diagnostics.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:889821
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2024-10-12 20:59:01