Mokslinių interesų sritys
Skaitmeninė patologija. Predikciniai ligų modeliai. Medicinos informatika. Mašininis mokymas. Dirbtinio intelekto sistemos.
Pagrindinės veiklos / tyrimų kryptys
Konsoliduoti skaitmeninės medicinos akademinį potencialą dirbtinio intelekto sprendiniams:
- Gerinti tarpdalykinį bendradarbiavimą komunikaciją Vilniaus Universitete ir su išorės partneriais.
- Plėtoti sveikatos informatikos specialistų ruošimą.
Skatinti skaitmeninės medicinos mokslo ir technologijų plėtrą:
- Inicijuoti potencialiai aukštos pridėtinės vertės projektus, integruojant multimodalinius duomenų rinkinius bei gerinant jų kokybę.
- Konsultuoti sveikatos duomenų valdymo ir panaudojimo aspektais, inicijuojant projektus ir, esant poreikiui, juose dalyvaujant.
Plėtoti nišines technologijas, kurios gali suteikti unikalios vertės skaitmeninės medicinos modeliams:
- Plėtoti skaitmeninių biožymenų (digital/computational biomarkers) tyrimus patologijos, radiologijos ir kitose srityse.
- Plėtoti multimodalinės mikroskopijos vaizdinimo technologijas, turinčias klinikinio taikymo perspektyvą.
Mokslinė veikla
Doktorantai:
Vygantė Maskoliūnaitė. Pirminės odos melanomos prognostinis modeliavimas skaitmeninės patologijos ir mašininio mokymo metodais (vad. Prof. dr. Arvydas Laurinavičius).
Mantas Fabijonavičius. Mašininiu mokymu pagrįstas inkstų vėžio mikroaplinkos vertinimas prognostiniams modeliams kurti (vad. Prof. dr. Arvydas Laurinavičius).
Renaldas Augulis. Dirbtinio intelekto metodais pagrįsta inkstų audinio morfometrika klinikiniams ir eksperimentiniams tyrimams (vad. Prof. dr. Arvydas Laurinavičius).
Julius Drachneris. Šlapimo pūslės urotelio vėžio mikroaplinkos modeliavimas skaitmeninės patologijos ir dirbtinio intelekto metodais (vad. Prof. dr. Arvydas Laurinavičius).
Magistrantai:
Emilija Keževičiūtė. Daugiaspalvės poliarizacijos mikroskopijos galimybės biologinių audinių skaitmeninei analizei (vad. Prof. dr. Arvydas Laurinavičius).
Juras Jocys. Dirbtinio intelekto algoritmai odos patologijos vertinimui (vad. Prof. dr. Arvydas Laurinavičius).
Vilhelmas Konstantinas Landsbergis. Daugiaspalvės poliarizacijos mikroskopijos duomenimis grįsti mašininio mokymo algoritmai audinių patologijos vertinimui (vad. Prof. dr. Arvydas Laurinavičius).
Marx Sören. Assessment of tumor infiltrating lymphocytes by machine learning methods (vad. Prof. dr. Arvydas Laurinavičius).
Edgaras Zaboras. Multimodalinės mikroskopijos duomenų panaudojimas mašininiam mokymui apjungiant optinės, poliarizacinės ir fluorescencinės mikroskopijos duomenis (vad. Prof. dr. Arvydas Laurinavičius).
Naudojami metodai, infrastruktūra
Aperio virtualios mikroskopijos technologija.
Daugiaspalvės poliarizuojančios mikroskopijos technologija.
HALO AP/ HALO AI vaizdo analizės platforma/sistema.
SAS statistinė programinė įranga.
NVIDIA GPU akseleratorių platforma.
Projektai
Daugiaspalvė poliarizuojanti mikroskopija mašininiam mokymui patologijoje (Lietuvos mokslo taryba, Mokslininkų grupių projektai (XIII kvietimas)), 2024-2027 m.
Duomenų centras mašininiam mokymui ir kvantiniams skaičiavimams gamtos ir biomedicinos mokslų srityse.Projektų numeris: S-A-UAI-23-11 / VU MF įsitraukęs į „Skaitmeninės medicinos ekscelencijos centras“ (SMEC) (LR biudžetas (LMT, ŠMSM)), 2023-2027 m.
Bendradarbiavimas
VšĮ Vilniaus universiteto ligoninė Santaros klinikos.
Vilniaus universiteto Fizikos fakultetas.
Vilniaus universiteto Matematikos ir informatikos fakultetas.
Lietuvos dirbtinio intelekto asociacija.
Marine Biological Laboratory.
University of Caen Normandy.
Darbuotojai
|
Mokslinis laipsnis |
Vardas pavardė |
Narystė draugijose |
Kontaktai |
|
Prof. dr.
|
Arvydas Laurinavičius (centro vadovas) |
ESDIP (patariamosios tarybos narys) Journal of Pathology Informatics (redakcinės tarybos narys) |
|
|
Vyr. m. d. Dr. |
|
||
|
Vyr. m. d. Dr. |
|
||
|
Vyresn. m. d. Dr. |
|
||
|
Jaun. m. d. dokt. |
|
||
|
Jaun. m. d. dokt. |
|
||
|
Tyrėjas |
Martynas Bieliauskas |
|
|
|
Vyresn. m. d. Dr. |
Julius Juodakis |
|
|
|
Tyrėjas Dr. |
|
||
|
Vyresn. m. d. Dr. |
|
||
|
|
|
||
|
|
Benoit Plancoulaine |
|
|
|
Dr. |
|
||
|
Vyresn. m. d. Dr. |
Kanapeckaitė Austė |
|
Informacija norintiems bendradarbiauti
Bendradarbiavimo ir paslaugų kryptys: skaitmeninio vaizdo analizė bei analitika; biologinių audinių tyrimai; skaitmeniniai biožymenys; predikcinių ligos modelių kūrimas bei validavimas klausimais; semantiniai ir techniniai sveikatos informacinių sistemų standartai; federacinis mašininis mokymas.
Raktažodžiai: skaitmeninė patologija; skaitmeninės mikroskopijos technologijos; vaizdo analizė; mašininis mokymas; predikciniai ligų modeliai; dirbtinio intelekto sistemos; sveikatos informatika.
Dėl bendradarbiavimo ir partnerysčių Transliacinių sveikatos tyrimų institute, kreipkitės el. paštu: