Maschinelles Lernen für medizinisches Bildscannen
Ich bin auf der Suche nach einem interessanten Thema aus dem Bereich des maschinellen Lernens und der Computer Vision. Genauer gesagt geht es um die Erforschung, wie Computer Vision angewendet werden kann, um medizinische Bildscans zu klassifizieren und/oder den zukünftigen Zustand eines Scans vorherzusagen. Ich bin kein Mediziner, also versuche ich, das Problem in etwas Erreichbares zu fassen, um das Thema Bildscannen etwas mehr zu erforschen.
Was ich gerne wissen würde, ist:
Was ist der aktuelle Stand der Technik beim Bildscannen?
Was sind ihre Schwächen ?
Ich habe viele Unbekannte und bin unsicher, wo ich anfangen soll, um ein Grundwissen zu erlangen.
Buchempfehlungen sind willkommen, zum Beispiel scheint dieses Buch ein guter Startpunkt zu sein : Zum Beispiel das Buch “Medical Imaging for the Health Care Provider: Practical Radiograph Interpretation ” : https://www.amazon.com/Medical-Imaging-Health-Care-Provider-ebook/dp/B01HUNOJPG
Der Datensatz, den ich für diese Forschung verwenden möchte, ist “DeepLesion” https://www.nih.gov/news-events/news-releases/nih-clinical-center-releases-dataset-32000-ct-images
Update : Dies scheint ein guter Anfang zu sein : Medical Imaging - image quality?
Update 2:
Ich möchte die Bild- und kommentierten Daten von DeepLesion nutzen, um eine KI zu entwickeln, die den zukünftigen und/oder aktuellen Zustand eines Scans diagnostiziert. Der “zukünftige Zustand eines Scans” bezieht sich auf die Vorhersage des zukünftigen Zustands von Scan-Attributen . Die Attribute sind das, was im annotierten Datensatz von DeepLesion enthalten ist, der den Läsionsdurchmesser, das Geschlecht des Patienten und das Alter des Patienten enthält. Ich werde also versuchen, 1 oder eine Kombination dieser Attribute vorherzusagen.
In diesem Stadium ziele ich nicht darauf ab, dass das KI-Modell eine Diagnose oder Prognose durchführt, sondern eine Vorhersage von Attributen bereitstellt, die den Arzt bei der Durchführung der Diagnose oder Prognose unterstützt. Da DeepLesion CT-Scans enthält, ist der Arzt in diesem Fall ein Röntgenassistent.
Andere Arten von Vorhersagen/Klassifizierungen auf höherer Ebene, die ich in Betracht ziehen könnte, sind die Erkennung von Leber-, Lungen- und Nierenläsionen.
Die Art der Vorhersagen hängt von der Art der verfügbaren Daten ab.
Eine weitere Forschungsfrage, die ich habe, ist, welche Art von Vorhersagen für den Arzt am wertvollsten sind. Dies wird mir helfen, meine Forschung zu fokussieren.