Automatska anotacija medicinskih video zapisa
Finansiranje:
Ministarstvo nauke i tehnologije Republike Srpske, broj ugovora 19/6-020/961-37/15
Opis projekta:
Broj senzora koji prikupljaju informacije o fizičkom svijetu, kao i obim prikupljenih informacija su u neprestanom porastu. Kada je riječ o prikupljanju velike količine podataka, sve značajnije mjesto zauzimaju senzorske mreže. Senzorske mreže se sastoje iz velikog broja senzorskih čvorova koji su gusto raspoređeni u području od interesa.
Prema Strategiji naučnog i tehnološkog razvoja Republike Srpske 2012–2016. godine, u tri predložena prioritetna tematska područja sve više je aktuelno prikupljanje informacija korištenjem senzorskih mreža. To su:
- poljoprivreda i hrana,
- medicina i zdravstvo i
- zaštita životne sredine i klimatske promjene.
Sa druge strane, još tri prioritetna tematska područja i to:
- informacione i komunikacione tehnologije,
- savremeni materijali i
- energija i energetska efikasnost,
su ključna za razvoj novih senzora, njihovu efikasnu realizaciju, povezivanje u mreže, kontinuiran rad, te analizu velikih količina prikupljenih informacija. Informacije se
fizički prenose u različitim oblicima koje uopšteno nazivamo signalima. Novi modaliteti akvizicije signala se gotovo svakodnevno pojavljuju.
Zadatak ovog projekta je pronalaženje efektivnih i efikasnih metoda za obradu signala, te analizu i interpretaciju raspoloživih informacija.
Osnovni ciljevi ovog projekta su:
- razvoj algoritama za distribuiranu obradu i analizu signala u senzorskim mrežama,
- implementacija algoritama na računarskim platformama visokih performansi,
- implementacija algoritama na platformama sa malom potrošnjom,
analiza mogućnosti poboljšanja performansi sistema uz data ograničenja potrošnje i cijene.
Najvažniji rezultati:
- Igor Ševo and Aleksej Avramović, “Convolutional neural network based automatic object detection on aerial images”, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 13(5), 740-744.
- Ševo, I., Avramović, A., Balasingham, I., Elle, O. J., Bergsland, J., & Aabakken, L. (2016). Edge density based automatic detection of inflammation in colonoscopy videos. Computers in biology and medicine, 72, 138-150
- Z Babic, R Pilipovic, V Risojevic, G Mirjanic, “Pollen Bearing Honey Bee Detection in Hive Entrance Video Recorded by Remote Embedded System for Pollination Monitoring”, ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume III-7, 2016, pp.51-57
- Vedran Jovanović, Vladimir Risojević, Zdenka Babić, Eirik Svendsen, Annette Stahl, “Splash detection in surveillance videos of offshore fish production plants”, International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), Bratislava, Slovakia, 2016,
- 5. Ratko Pilipović, Vladimir Risojević, Zdenka Babić, Goran Mirjanić, “Background subtraction for honey bee detection in hive entrance video”, INFOTEH Jahorina, 2016