Bruk av kunstig intelligens i tolkning av hjerteultralydbilder og -data

Seminar: Kunstig intelligens i ultralyd diagnostikk og forskning

Sted: Rom 8.1-8.2 Laboratoriebygget 8. etasje, Klinisk institutt 2

Tid: Mandag 19.09.22 kl. 12:00-13:00

Program:

Bjørnar Grenne: Kunstig intelligens i opptak og analyse av ultralydbilder

Lasse Løvstakken: Fremtidens hjerteultralydavbildning utnytter maskinlæring og kunstig intelligens

Det er en spennende tid for medisinsk ultralydavbildning! Tekniske nyvinninger basert på maskinlæring og kunstig intelligens vil gi oss ultralydbilder med bedre kvalitet, nye kliniske mål, og metoder som effektiviserer arbeidsflyt og tilrettelegger for flere og mer konsistente målinger. Vi får besøk av forskerne Bjørnar Grenne og Lasse Løvstakken fra senter for innovative ultralydløsninger (CIUS) ved Institutt for sirkulasjon og bildediagnostikk på NTNU som vi fortelle om sin forskning på feltet.

Bjørnar Grenne er forsker ved Institutt for Sirkulasjons og Bildediagnostikk, NTNU, og overlege ved Klinikk for hjertemedisin, St. Olavs Hospital. Fra 2021 er han leder for Norsk Cardiologisk Selskaps Arbeidsgruppe i ekkokardiografi. Grenne forsker blant annet på nye metoder for ultralyddiagnostikk, inkludert utvikling og utprøving av teknologi basert på kunstig intelligens, for bedre utredning og behandling av hjertesykdom. Han er klinisk leder for en rekke studier med både lokale og eksterne samarbeidspartnere. Fra 2019 har han ledet innovasjonsprosjektet «Kunstig intelligens for automatisk måling av global og regional hjertefunksjon» med finansiering fra Helse Midt-Norge. Han samarbeider tett med ingeniører ved NTNU og SINTEF, og veileder flere PhD-studenter, Forskerlinjestudenter og Hovedoppgavestudenter. Som kliniker har Grenne ekspertkompetanse i avansert ultralydavbildning ved blant annet klaffefeil, hjertesvikt og koronarsykdom, samt intraoperativ og intervensjonell hjerteultralyd.

Lasse Løvstakken er professor og faggruppeleder for ultralydforskningsgruppen ved institutt for sirkulasjon og bildediagnostikk, NTNU. Han har ingeniørbakgrunn innen teknisk kybernetikk, og har mer enn 20 års erfaring innen forskning og utvikling av medisinsk ultralydavbildningsteknologi. Han har jobbet spesielt mye med metoder for kvantifisering av blod og vevsegenskaper med ultralyd, og i de siste år fokusert på metoder for bildeanalyse basert på maskinlæring. Lasse Løvstakken har publisert 70 artikler på ulike tema innen ultralydavbildning.