Rad o otkrivanju raka dojke pomoću vještačke inteligencije i dubokog učenja na IT2025

Na IEEE IT2025 konferenciji na Žabljaku, istraživači sa Univerziteta Donja Gorica predstavili su svoje najnovije istraživanje o primjeni vještačke inteligencije (AI) u dijagnostici raka dojke. Istraživanje se bavi upotrebom modela dubokog učenja, ResNet152 i DenseNet121, za analizu mamografskih snimaka. Pored kliničkih rezultata, studija naglašava značaj korišćenja računarske infrastrukture visokih performansi (HPC) za optimizaciju obuke i evaluacije modela. Prenošenjem eksperimentalne postavke na HPC resurse, otvaraju se putevi za brže razvojne cikluse, istraživanje složenijih arhitektura i skalabilnost za primjenu u stvarnim uslovima.

Abstrakt – Vještačka inteligencija brzo unapređuje medicinu pružajući inovativne pristupe dijagnostici bolesti, tretmanu i istraživanju. Ova studija istražuje primjenu vještačke inteligencije u dijagnostici raka dojke, fokusirajući se na upotrebu konvolutivnih neuronskih mreža i dubokog učenja za analizu mamografskih snimaka. Modeli ResNet152 i DenseNet121 korišćeni su za klasifikaciju malignih promjena, pri čemu su ostvareni AUC rezultati veći od 0.9, što potvrđuje njihovu kliničku korisnost. Istraživanje ističe kako vještačka inteligencija može poboljšati efikasnost skrininga, ubrzati dijagnostičke procese i omogućiti personalizovane pristupe liječenju. Takođe su analizirani etički aspekti, uključujući bezbjednost pacijenata i transparentnost AI sistema. Nalazi ukazuju na potencijal vještačke inteligencije da transformiše dijagnostičke procedure za rak dojke i naglašavaju značaj daljih istraživanja radi integracije ovih tehnologija u kliničku praksu.

Magistarski rad: HPC/AI za detekciju raka dojke

Ms. Tamara Pavlovic odbranila je svoj MSc rad na temu primjene HPC/AI za kreiranje prediktivnih modela za detekciju raka dojke dana 23.10.2024. Uz podršku od strane NCC Montenegro, Tamara je sprovela istraživanje u okviru projekta HPC4S3ME, sa fokusom na AI i primjene računarskog vida u medicini. Sa motivacionog aspekta, čestitamo Tamari na završetku i odbrani rada tokom mjeseca podizanja svijesti o raku dojke (‘Roze oktobar’), kada širom svijeta ljudi prihvataju roze boju i nose roze traku kako bi podigli svijest o zdravlju dojki.

APSTRAKT – Vještačka inteligencija (AI) donosi revoluciju u brojne sektore, uključujući i medicinu, nudeći inovativne metode za dijagnostikovanje, liječenje i istraživanje bolesti. Ovaj magistarski rad fokusira se na primjenu AI u dijagnostici raka dojke, koristeći algoritme računarskog vida za analizu mamografskih snimaka. Kroz kombinaciju konvolutivnih neuronskih mreža (CNN) i dubokog učenja razvijeni su modeli koji identifikuju maligne promjene, potencijalno doprinoseći ranijoj i preciznijoj detekciji bolesti. U radu se detaljno ispituje kako AI može unaprijediti efikasnost skrining procesa, smanjiti vrijeme potrebno za postavljanje dijagnoze i omogućiti personalizovaniji pristup liječenju. Pored tehnološkog napretka, razmatrana su i etička pitanja poput bezbjednosti pacijenata i transparentnosti AI sistema. Rezultati ovog istraživanja potvrđuju da primjena AI u dijagnostici raka dojke može značajno unaprijediti medicinske procedure. Testirani modeli, ResNet152 i DenseNet121, pokazali su veoma dobre performanse u klasifikaciji raka dojke. Njihove AUC vrijednosti, koje prelaze prag od 0.9, ukazuju na njihov potencijal za upotrebu u kliničkoj praksi. Ova saznanja ne samo da doprinose unapređenju dijagnostičkih procesa, već i otvaraju mogućnosti za dalja istraživanja i razvoj AI tehnologija u medicini.

This research was done in th context of HPC4S3ME and with the support from EUROCC NCC Montenegro
Ms Pavlovic finalized her thesis during the Breast Cancer Awareness Month (‘Pink October’)

Magistarski rad: HPC/AI u preciznoj poljoprivredi

Mr Mato Martinović odbranio je svoj magistarski rad dana 23. oktobra 2024. godine. Njegovo istraživanje bilo je fokusirano na detekciju biljnih bolesti sa primjenom u vinogradima. Eksperimentisao je sa HPC/AI tehnologijama i računarskim vidom. Mato je jedan od najnovijih diplomaca master programa iz oblasti vještačke inteligencije kreiranog u okviru projekta EUROCC, a mentorstvo je realizovano uz podršku EUROCC NCC Crna Gora.

APSTRAKT – Ovo istraživanje analizira upotrebu računarskog vida u oblasti vinogradarstva. Rad opisuje probleme u vinogradarstvu, računarski vid i njegovu primjenu u ovoj oblasti. Analizirane su performanse modela ResNet50, VGG16 i MobileNet u klasifikaciji bolesti i sorti vinove loze. Modeli su postigli tačnosti od 98.67%, 97.28% i 98.72% na originalnom test skupu podataka, dok su na proširenom skupu postigli 87.47%, 72.07% i 86.64% u klasifikaciji bolesti. U klasifikaciji sorti, modeli su ostvarili tačnosti od 70%, 78% i 88% na originalnom skupu, i 66%, 51% i 72% na proširenom skupu. Model VGG16 pokazao je najveću razliku u tačnosti na proširenim podacima, dok je ResNet imao najmanji pad tačnosti u oba slučaja, što ukazuje na to da ResNet bolje generalizuje podatke. U radu je prikazan i proces kreiranja platforme koja omogućava korisnicima da putem mobilne aplikacije pošalju sliku i dobiju predikciju.

HPC/AI and computer vision for applications in smart viticulture

Magistarski rad: AI/ML i primjene u medicini

Mr. Luka Jeremić odbranio je svoj magistarski rad dana 23. oktobra 2024. godine. Tema rada bila je AI i primjene u medicini. Njegovo istraživanje je realizovano uz mentorstvo članova tima HPC4S3ME i sprovedeno u okviru master programa iz oblasti vještačke inteligencije na Fakultetu za informacione sisteme i tehnologije Univerziteta Donja Gorica (UDG). Ovaj program i studenti master studija podržani su od strane EUROCC NCC Crna Gora.

APSTRAKT – Ovo istraživanje proučava primjenu vještačke inteligencije u medicini, sa fokusom na klasifikaciju bolesti mozga, jetre i krvnih ćelija. Glavni cilj je evaluacija efikasnosti algoritama u prepoznavanju i klasifikaciji bolesti ovih organa. Kroz razvoj prototipa informacionog sistema, rad analizira kako vještačka inteligencija može unaprijediti dijagnostiku i doprinijeti razvoju personalizovane medicine. Metodologija uključuje pregled literature, razvoj modela računarskog vida i procjenu tačnosti modela korišćenjem stvarnih medicinskih podataka. Rezultati pokazuju da modeli zasnovani na dubokim neuronskim mrežama mogu povećati tačnost i brzinu dijagnostike, omogućavajući precizniju klasifikaciju bolesti. U radu su takođe istaknute prepreke i izazovi u implementaciji ovih tehnologija, uključujući potrebu za etičkim razmatranjima i obukom medicinskog osoblja. Zaključci ukazuju da ovaj pristup ima potencijal da značajno unaprijedi medicinu, ali su potrebna dodatna istraživanja i usavršavanje.

Mr Jeremic defended his master thesis on AI/ML and applications in medicine

Magistarski rad: Duboko učenje u energetskom sektoru

Ms. Zoja Šćekić, mlada istraživačica na projektu HPC4S3ME, danas je odbranila svoj magistarski rad pod nazivom „Duboko učenje i primjene u energetskom sektoru“. Ovo predstavlja jedan od ključnih rezultata projekta u oblasti izgradnje kapaciteta, usmjerenog na sticanje HPC/AI vještina za primjene u prioritetnim domenima crnogorske S3 strategije.

APSTRAKT – Ovaj magistarski rad istražuje primjenu naprednih modela dubokog učenja za predikciju cijena električne energije za naredni dan, sa fokusom na tačnost i efikasnost ovih modela u poređenju sa tradicionalnim metodama prognoziranja. Sa sve većom integracijom obnovljivih izvora energije i rastućom kompleksnošću tržišta električne energije, precizno predviđanje cijena postalo je ključno za učesnike na tržištu, operatere mreža i donosioce odluka. Istraživanje je strukturirano kroz četiri studije slučaja, od kojih svaka koristi različite tehnike dubokog učenja, poput vještačkih neuronskih mreža (ANN), LSTM (Long Short-Term Memory), konvolutivnih neuronskih mreža (CNN), i hibridnih modela kao što je CNN-LSTM. Uprkos obećavajućim rezultatima, istraživanje prepoznaje ograničenja vezana za kvalitet podataka, složenost modela i zahtjeve za računarskim resursima. U radu se naglašava potreba za daljim istraživanjima u cilju optimizacije efikasnosti modela, integracije raznovrsnijih izvora podataka i širenja primjene ovih modela na različita energetska tržišta.

Ms Zoja Scekic defended her MSc thesis on Deep leaning applications in energy sector
This MSc thesis was done in the context of HPC4S3ME with support from EUROCC NCC Montenegro

Diplomski rad: Četvoronožni robot sa integrisanim sistemom samobalansiranja i AI mogućnostima

Mr Igor Čulafić, student Fakulteta primijenjenih nauka, odbranio je svoj diplomski rad pod nazivom „Četvoronožni robot sa integrisanim sistemom samobalansiranja i AI mogućnostima“. Igor je uz podršku Univerziteta Donja Gorica izradio robota i realizovao eksperimentalnu primjenu AI i mašinskog učenja na ovoj robotskoj platformi.

APSTRAKT – Ovaj rad prikazuje razvoj četvoronožnog robota opremljenog mogućnostima vještačke inteligencije (AI) za mapiranje okruženja i prilagođavanje različitim terenima i podlogama za kretanje. Projekat je inspirisan Spot Robot Dog projektom tima Boston Dynamics, koristeći jednu od verzija otvorenog koda poznatu kao Spot Micro, konkretno granu projekta pod nazivom Nova SM3. Kompleksnost ovog poduhvata ogleda se u integraciji elektronike, robotike i vještačke inteligencije, što zahtijeva znanje iz oblasti treniranja AI modela, lemljenja, 3D štampe, programiranja i robotike. Ova multidisciplinarna inicijativa predstavlja sintezu znanja stečenih tokom studija na Fakultetu za elektrotehniku i računarstvo Univerziteta Donja Gorica, služeći kao sveobuhvatna demonstracija primijenjenih inženjerskih vještina i inovativnog pristupa u oblasti robotike.

A BSc thesis at Faculty for applied sciences
The use of 3D printing, electronics, robotics, and AI model training
Model training and evaluation in the simulator

Diplomski rad: Hotel chatbot recepcioner za pametni turizam

Ms. Sara Kovačević odbranila je svoj diplomski rad na temu primjene alata vještačke inteligencije za izradu hotelskog chatbot recepcionera za pametni turizam. Istraživanje je sprovedeno u okviru projekta HPC4S3ME, uz podršku NCC Crna Gora i HPC4S3ME tima. Rezultati rada objavljeni su na konferenciji IEEE IT2024. Budući rad obuhvatiće eksperimentisanje sa HPC infrastrukturom za pokretanje različitih AI alata i modela. Odbrana rada održana je 3. oktobra 2024. godine.

APSTRAKT – Cilj ovog rada je da istraži napredak i primjenu chatbotova u hotelima radi unapređenja korisničkog iskustva i operativne efikasnosti u Crnoj Gori, koja teži da postane prestižna turistička destinacija. Poseban akcenat stavljen je na korišćenje vještačke inteligencije (AI), mašinskog učenja (ML) i računara visokih performansi (HPC) za razvoj naprednih digitalnih rješenja. Automatizacija komunikacije sa gostima putem chatbotova smanjuje opterećenje osoblja i povećava zadovoljstvo korisnika, naročito tokom turističke sezone kada dolazi do velikih oscilacija u broju posjetilaca. U istraživanju se analiziraju ključni aspekti implementacije chatbot tehnologije, uključujući izazove i benefite korišćenja Voiceflow platforme za razvoj i testiranje. Proučavaju se podaci o preferencijama gostiju i personalizaciji usluga, što doprinosi boljem razumijevanju potreba korisnika i prilagođavanju hotelske ponude njihovim očekivanjima. Rad daje preporuke za dalju optimizaciju funkcionalnosti chatbot sistema, obuku osoblja i redovno prikupljanje povratnih informacija od gostiju. Ove preporuke omogućavaju crnogorskim hotelima da unaprijede svoje usluge i istaknu se na globalnom tržištu. Ovaj rad predstavlja značajan doprinos razvoju digitalnih rješenja u Crnoj Gori i može poslužiti kao osnova za buduća istraživanja.

Ms. Sara Kovacevic defended her BSc thesis on AI powered hotel chatbot receptionist