Uczenie maszynowe dla skanowania obrazów medycznych
Szukam tematu zainteresowania w dziedzinie uczenia maszynowego i wizji komputerowej. Konkretnie chodzi o badanie, czy wizja komputerowa może być zastosowana do klasyfikacji skanów obrazów medycznych i/lub przewidywania przyszłego stanu skanu. Nie jestem pracownikiem służby zdrowia, więc w celu ujęcia problemu w ramy czegoś, co jest osiągalne, zamierzam zbadać temat skanowania obrazu trochę więcej.
To co chciałbym wiedzieć to:
Jaki jest obecny stan techniki w technologii skanowania obrazów?
Jakie są jej słabe strony ?
Mam wiele niewiadomych i nie jestem pewien od czego zacząć, aby zdobyć podstawową wiedzę.
Rekomendacje książek są mile widziane, na przykład ta książka wydaje się być dobrym miejscem do rozpoczęcia: Na przykład książka “Medical Imaging for the Health Care Provider: Practical Radiograph Interpretation” : https://www.amazon.com/Medical-Imaging-Health-Care-Provider-ebook/dp/B01HUNOJPG
Zbiór danych, który zamierzam wykorzystać do tych badań to ‘DeepLesion’ https://www.nih.gov/news-events/news-releases/nih-clinical-center-releases-dataset-32000-ct-images
Aktualizacja : to wydaje się dobrym miejscem na początek : Obrazowanie medyczne - jakość obrazu?
Aktualizacja 2:
Zamierzam wykorzystać obraz i dane adnotowane z DeepLesion do opracowania SI do diagnozowania przyszłego i / lub obecnego stanu skanu. Przyszły stan skanu" odnosi się do przewidywania przyszłego stanu atrybutów skanu. Atrybuty są tym, co jest zawarte w zbiorze danych z DeepLesion, który zawiera średnicę zmiany, płeć pacjenta i wiek pacjenta. Więc będę próbował przewidzieć 1 lub kombinację tych atrybutów.
Na tym etapie nie mam na celu, aby model AI przeprowadził diagnozę lub prognozę, ale dostarczył przewidywania atrybutów, które pomogą lekarzowi w przeprowadzeniu diagnozy lub prognozy. Ze względu na to, że DeepLesion zawiera skany obrazów CT, lekarzem w tym przypadku jest radiolog.
Innym rodzajem bardziej wysokopoziomowych predykcji/klasyfikacji, które mogę rozważyć, jest wykrywanie zmian w wątrobie, płucach, nerkach.
Typ przewidywań zależy od typu dostępnych danych.
Innym pytaniem badawczym, które mam jest to, jaki typ przewidywań ma największą wartość dla lekarza. To pomoże ukierunkować moje badania.