2019-01-04 23:54:11 +0000 2019-01-04 23:54:11 +0000
2
2

Машинное обучение для сканирования медицинских изображений

Я ищу тему, интересующую меня в области машинного обучения и компьютерного зрения. В частности, исследование может быть применено для классификации медицинских изображений и/или предсказания будущего состояния сканирования. Я не специалист в области здравоохранения, поэтому для того, чтобы вписать проблему во что-то достижимое, я стремлюсь исследовать тему сканирования изображений еще немного.

Что я хотел бы знать :

Каково современное состояние технологии сканирования изображений?

Что это за слабости ?

У меня много неизвестных неизвестных и я не знаю, с чего начать получать базовые знания.

Книжные рекомендации приветствуются, например, эта книга кажется хорошим началом: например, книга “Медицинская визуализация для медицинского работника”: Практическая интерпретация рентгенограмм “ : https://www.amazon.com/Medical-Imaging-Health-Care-Provider-ebook/dp/B01HUNOJPG

Обновление: кажется, это хорошее место для начала : Медицинская визуализация - качество изображения?

Обновление 2:

Я намерен использовать изображение и аннотированные данные из DeepLesion для разработки ИИ для диагностики будущего и/или настоящего состояния сканирования. Будущее состояние сканирования” относится к прогнозированию будущего состояния атрибутов сканирования. Атрибуты - это то, что содержится в аннотированном наборе данных DeepLesion, который включает диаметр повреждения, пол и возраст пациента. Поэтому я попытаюсь предсказать 1 или комбинацию этих атрибутов. 

На данном этапе я не стремлюсь к тому, чтобы модель ИИ выполняла диагностику или прогноз, а предоставляла прогноз атрибутов, которые помогают практикующему врачу в выполнении диагноза или прогноза. Благодаря DeepLesion, содержащему КТ-изображение, врач в данном случае является рентгенологом. 

Другой тип более высокого уровня предсказаний/классификаций, которые я могу рассмотреть, это выявление поражений печени, легких, почек.

Тип предсказаний зависит от типа доступных данных. 

Другой исследовательский вопрос, который у меня есть - какой тип предсказаний имеет наибольшую ценность для практикующего врача. Это поможет сфокусировать мои исследования.

Ответы (2)

5
5
5
2019-01-05 17:36:28 +0000

Обычно используются методы диагностической визуализации:

  • Ультразвуковое исследование
  • рентген
  • компьютерная томография (КТ)
  • магнитно-резонансная томография (МРТ)
  • сцинтиграфия или радионуклидное сканирование (введение радиоактивного трассера в вену, ожидание его сбора в определенном органе, например, в щитовидной железе, и фотографирование распределения трассера с помощью сканера)

Все перечисленные методы имеют несколько вариантов, например, допплеровское УЗИ, МРТ с контрастом и т.д. Википедия Медицинская визуализация имеет более подробный “индекс” техник со ссылками на отдельные статьи.

На сайте Biology SE есть список сайтов, предоставляющих изображения с открытым доступом , некоторые из которых сопровождаются описанием случаев. Перед покупкой любой книги я настоятельно рекомендую вам получить четкое представление о том, какие типы книг могут служить вашей цели. Книга, которая может быть отличной для врача или студента-медика, может быть бесполезна для вас. Я также рекомендую для начала выбрать ОДНУ методику визуализации и немного исследовать ее, а не заниматься всей визуализацией сразу; проблемы в ультразвуковой диагностике значительно отличаются от проблем в компьютерной томографии.

Примеры слабостей техники визуализации:

  • КТ и МРТ, по крайней мере, стоят дорого.
  • Рентгеновский снимок может показать только повреждения, которые значительно более или менее рентгеновские, чем окружающие ткани (например, он может показать только желчные камни, богатые кальцием, но не другие).
  • МРТ желчного пузыря не может достоверно различить нераковые полипы и раковые заболевания Радиография ).
  • Наиболее распространенная проблема, вероятно, заключается в том, что, несмотря на высокую чувствительность (способность обнаружить повреждение), специфика (способность выявить/предсказать точный тип повреждения) компьютерной томографии и МРТ-сканирования все еще может быть низкой. 0x2 и 0x2 и Обычный вопрос для практикующего врача, который часто остается нерешенным после визуализации: Является ли повреждение раком или нет, или какова вероятность его развития в рак. Например, полипы желчного пузыря размером более 10 мм значительно более вероятно раковое заболевание, чем более мелкие, но неясно, увеличится ли риск, например, после 5 мм или после 15 мм. Кроме того, иногда на снимках не видно, распространился ли рак на близлежащие органы.

EDIT:

Чтобы предсказать поражение на КТ-изображении, необходимо знать, как выглядит обычная КТ-фотография и как выглядит поражение. Знания о том, что такое поражение, появились в результате сравнения многих изображений КТ и реальных физических ситуаций, обнаруженных во время операции. Теперь, чтобы расширить эти знания за пределы того, что вы можете увидеть собственными глазами на КТ-изображении, вам снова нужно будет сравнить множество КТ-изображений (с помощью компьютерной программы) с результатами операции. 0x2 и 0x2 и, полагаю, для этого потребуется проект, в котором будут задействованы несколько опытных рентгенологов, хирургов и компьютерных экспертов. Например, один проект должен быть посвящен одному вопросу: Каковы предикторы рака желчного пузыря при аномальном росте желчного пузыря, обнаруженном на КТ-изображении? Тысячи КТ-изображений и результатов операции затем необходимо было бы сравнить, чтобы найти возможные ассоциации.

1
1
1
2019-03-02 20:53:07 +0000

Я хотел бы дать рекомендацию, как исследователь, также работающий в области медицинской визуализации. Вы заявляете, что заинтересованы в прогнозировании диаметра поражения, пола пациента и возраста пациента по результатам сканирования. Однако, когда рентгенолог считывает результаты сканирования, он уже знает пол и возраст пациента, потому что эта информация есть в медицинской карте. Они также знают причину сканирования. Например, они часто увидят дисплей типа “Мисс Смит - 55-летняя женщина с историей рака легких” вместе с самим сканированием. (И они могут нажать на медицинскую карту пациента и просмотреть все, что есть в медицинской карте, если хотят). Так что, я думаю, вам лучше не предсказывать вещи, которые уже известны врачу. Есть много других интересных задач медицинской визуализации, которые можно выполнить с помощью набора данных DeepLesion, например, предсказать, есть ли повреждение на сканировании.

Вот некоторые другие ресурсы, которые могут вам помочь:

  1. Обзор основных анатомия грудной клетки для рентгенологии и анатомия брюшной полости для рентгенологии
  2. [ Радиологические термины расположения ]0x3 и 0x2 и 3. Как читать обычные рентгеновские снимки грудной клетки . Рентгенограмма грудной клетки - это не КТ, но если вы только изучаете медицинскую визуализацию, то легче начать с рентгенограммы грудной клетки, а затем перейти к КТ
  3. Интерпретация КТ брюшной полости

Похожие вопросы

3
2
1
2
1