Morzsák

Oldal címe

Mesterséges intelligencia fejlesztés az orvosi szférában

Címlapos tartalom

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 | 6
Megjelenés éve
2026

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

Szerzők
Lehel Dénes-Fazakas; Ioan Catalin Mateas; Alexandru George Berciu; László Szilágyi; Levente Kovács; Eva-H. Dulf
Tovább
Megjelenés éve
2026

Exploring the Use of Machine Learning in Marine Biomonitoring: Assessing Nickel Exposure in Paracentrotus lividus Embryos

Szerzők
Lehel Dénes-Fazakas; Gaspare Drago ; Andrea De Gaetano ; Levente Kovács; László Szilágyi; Rosa Bonaventura
Tovább
Megjelenés éve
2026

Sleep Efficiency Prediction with Machine Learning and Deep Neural Networks

Szerzők
Simon, Barbara; Borkó, Balázs; Borkó, Bence; Héger, András; Hartveg, Ádám; Szász, László; Dénes-Fazakas, Lehel; Eigner, György; Kovács, Levente; Szilágyi, László
Tovább
Megjelenés éve
2025

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

Szerzők
Palatka, József; Dénes-Fazakas, Lehel; Kovács, Levente; Szilágyi, László
Tovább
Megjelenés éve
2025

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

Szerzők
Szász, László; Simon, Barbara; Dénes-Fazakas, Lehel; Siket, Máté; Kovács, Levente; Eigner, György
Tovább