Harnessing Artificial Intelligence-Powered Digital Pathology to Improve Diagnostics for Neglected Tropical Diseases: From WHO Requirements to Validated Field Systems
- Promovendus/a
- Ward, Peter Kenneth
- Faculteit
- Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
- Vakgroep
- Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
- Interdisciplinair doctoraat
- vakgroep Translationele Fysiologie, Infectiologie en Volksgezondheid
- Curriculum
- Master of Engineering, University of Technology Sydney (Australië), 2016
- Academische graad
- Doctor in de industriële wetenschappen: elektronica-ICT en in de diergeneeskundige wetenschappen
- Taal proefschrift
- Engels
- Promotor(en)
- prof. Sofie Van Hoecke, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - prof. Bruno Levecke, vakgroep Translationele Fysiologie, Infectiologie en Volksgezondheid - dr. Lieven Stuyver, Janssen Global Public Health
- Examencommissie
- voorzitter prof. Sabine Wittevrongel (voorzitter Commissie Wetenschappelijk Onderzoek) - prof. Sarah Gabriël, vakgroep Translationele Fysiologie, Infectiologie en Volksgezondheid - dr. Francesca Tamarozzi, IRCCS Ospedale Sacro Cuore Don Calabria (Italië) - prof. Lisette van Lieshout, Leids Universitair Medisch Centrum (Nederland) - prof. Glenn Van Wallendael, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - promotor prof. Sofie Van Hoecke, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - promotor prof. Bruno Levecke, vakgroep Translationele Fysiologie, Infectiologie en Volksgezondheid - promotor dr. Lieven Stuyver, Janssen Global Public Health
Korte beschrijving
Wereldwijd worden miljoenen mensen getroffen door tropische worminfecties zoals mijnworm, spoelworm, zweepworm, schistosomiasis en lymfatische filariasis. Deze ziekten komen vooral voor in gemeenschappen met beperkte middelen en houden armoede en gezondheidsproblemen mee in stand. Om ze goed te bestrijden of uiteindelijk uit te roeien, moeten gezondheidsprogramma’s betrouwbaar kunnen meten waar infecties nog voorkomen en hoe ernstig ze zijn. Vandaag gebeurt dat vaak met gewone microscopie: een laborant bekijkt stalen met de hand en telt parasieten. Dat is goedkoop, maar tijdrovend, afhankelijk van ervaring en moeilijk vol te houden wanneer veel stalen moeten worden onderzocht. Dit proefschrift onderzocht hoe artificiële intelligentie en digitale microscopie hierbij kunnen helpen. Een draagbare scanner maakt beelden van microscopische preparaten, waarna AI parasieten helpt opsporen en tellen. De technologie werd ontwikkeld en getest met veldstalen uit verschillende landen en voor meerdere ziekten. Het onderzoek toont dat AI-ondersteunde microscopie laboranten kan ondersteunen, resultaten consistenter kan maken en controles in afgelegen of onderbedeelde regio’s kan versterken. Zo draagt het bij aan toegankelijkere en betrouwbaardere diagnostiek voor ziekten die vaak te weinig aandacht krijgen.
Praktisch
- Datum
- Vrijdag 18 september 2026, 10:00
- Locatie
- Auditorium D, Salisburylaan 133, 9820 Merelbeke
- Livestream
- Volg online
Gegevens livestream: meeting ID: 360 453 447 730 844 - paswoord: bT2o6oR2
Meer info
- Contact
- doctoraat.ea@ugent.be