Mesterséges intelligencia fejlesztés az orvosi szférában

Ernyőprojektünkben oktatók és PhD-hallgatók multidiszciplináris MI-fejlesztéseken dolgoznak. Fő irány az orvosi alkalmazás: LLM-alapú chatbotok és vizsgáztatók, inzulinadagolás-támogató modellek, Neuro-ODE-k és orvosi képfeldolgozás. Emellett környezetvédelmi, behatolás-érzékelő (egérdinamika, edge eszközök) MI-rendszereket és agrárkutatásokhoz használható algoritmusokat fejlesztünk, kiterjedt adatgyűjtéssel, publikációs céllal.

Publikációk

1 - 5 | 5
2026

A Real Time Multi Modal Computer Vision Framework for Automated Autism Spectrum Disorder Screening

Lehel Dénes-Fazakas; Ioan Catalin Mateas; Alexandru George Berciu; László Szilágyi; Levente Kovács; Eva-H. Dulf
Mesterséges intelligencia fejlesztés az orvosi szférában
Tovább
Tovább
2026

Sleep Efficiency Prediction with Machine Learning and Deep Neural Networks

Simon, Barbara; Borkó, Balázs; Borkó, Bence; Héger, András; Hartveg, Ádám; Szász, László; Dénes-Fazakas, Lehel; Eigner, György; Kovács, Levente; Szilágyi, László
Mesterséges intelligencia fejlesztés az orvosi szférában
Tovább
Tovább
2025

Advancing Interstitial Lung Disease Diagnosis: a CNN Approach for High-Resolution Computed Tomography Image Classification

Palatka, József; Dénes-Fazakas, Lehel; Kovács, Levente; Szilágyi, László
Mesterséges intelligencia fejlesztés az orvosi szférában
Tovább
Tovább
2025

Development of Hardware-In-The-Loop Testing Framework for Artificial Pancreas Systems

Szász, László; Simon, Barbara; Dénes-Fazakas, Lehel; Siket, Máté; Kovács, Levente; Eigner, György
Mesterséges intelligencia fejlesztés az orvosi szférában
Tovább
Tovább
2025

Predicting Blood Glucose Trends with Deep Neural Networks: A Patient-Specific Approach

Simon, Barbara; Hartvég, Ádám; Szász, László; Dénes-Fazakas, Lehel; Siket, Máté; Eigner, György; Kovács, Levente
Mesterséges intelligencia fejlesztés az orvosi szférában
Tovább
Tovább