Machineleren voor het scannen van medische beelden
Ik ben op zoek naar een interessant onderwerp op het gebied van machinaal leren en computervisie. Meer specifiek wil ik onderzoeken of computervisie kan worden toegepast om medische beeldscans te classificeren en/of de toekomstige staat van een scan te voorspellen. Ik ben geen beroepsbeoefenaar in de gezondheidszorg, dus om het probleem in te delen in iets dat haalbaar is, wil ik het onderwerp beeldscan wat verder onderzoeken.
Wat ik zou willen weten is:
Wat is de huidige stand van de techniek van het beeldscannen?
Wat zijn de zwakke punten?
Ik heb veel onbekende onbekenden en ik weet niet waar ik moet beginnen om een basiskennis te krijgen.
Aanbevelingen voor boeken zijn welkom, bijvoorbeeld dit boek lijkt me een goede plek om te beginnen : Bijvoorbeeld het boek “Medical Imaging for the Health Care Provider: Practical Radiograph Interpretation” : https://www.amazon.com/Medical-Imaging-Health-Care-Provider-ebook/dp/B01HUNOJPG
De dataset die ik voor dit onderzoek wil gebruiken is ‘DeepLesion’ https://www.nih.gov/news-events/news-releases/nih-clinical-center-releases-dataset-32000-ct-images
Update : dit lijkt me een goede plek om te beginnen : Medische beeldvorming - beeldkwaliteit?
Update 2:
Ik wil de beeld- en geannoteerde data van DeepLesion gebruiken om een AI te ontwikkelen die een diagnose kan stellen over de toekomstige en/of huidige toestand van een scan. De ‘toekomstige staat van een scan’ verwijst naar het voorspellen van de toekomstige staat van scanattributen. De attributen zijn die welke zijn opgenomen in de geannoteerde dataset van DeepLesion, waaronder de diameter van de laesie, het geslacht van de patiënt en de leeftijd van de patiënt. Ik zal dus proberen 1 of een combinatie van deze attributen te voorspellen.
In dit stadium is het niet mijn bedoeling dat het AI-model een diagnose of prognose stelt, maar dat het een voorspelling doet van attributen die de zorgverlener helpt bij het stellen van de diagnose of het stellen van de prognose. Omdat DeepLesion CT-beeldscans bevat, is de arts in dit geval een radioloog.
Andere soorten voorspellingen/classificaties op een hoger niveau die ik zou kunnen overwegen, zijn het opsporen van lever-, long- en nierlaesies.
Het type voorspellingen is afhankelijk van het type data dat beschikbaar is.
Een andere onderzoeksvraag die ik heb is welk type voorspellingen het meest waardevol zijn voor de behandelaar. Dit zal helpen mijn onderzoek te richten.