Gesundheit

„Deep learning“ – software erkennt automatisch, Krankheiten

University of Saskatchewan Doktorandin Yi Wang entwickelte software, um eine höhere Bildqualität zu erzielen. Es verbessert die aktuelle computergestützte Diagnose (CADx) – Technologie, die hilft ärzte erkennen Krankheiten aus der medizinischen Bildgebung scans wie Ultraschall, computer-Tomographie (CT) und retinal fundus imaging, erfasst, die Fotos von der Rückseite des Auges.

Wang-software macht die Diagnose schneller—es dauert weniger als 30 Sekunden und es ist rund 10 mal schneller als die aktuelle.

„Unsere software hilft dem medizinischen Personal die Zeit verringern, die Sie nehmen, um interpretieren von medizinischen Bildern, so dass Sie eine bessere Versorgung der Patienten“, sagt Seok-Bum Ko, ein Elektro-und Computertechnik professor und Wang ‚ s supervisor. „Radiologen und ärzte können Ihre eingesparte Zeit effizienter für andere wichtige Aufgaben.“

Wang getestet hat, seine software auf die Erkennung von abnormalen retinalen Blutgefäße im Auge—ein symptom, Häufig zu diabetes oder Herz-Krankheit—und wurde mit 97 Prozent genau bei der Identifizierung von abnormen Blutgefäße, die benötigt weitere Diagnose. Die Ergebnisse sind veröffentlicht in der Zeitschrift EDV-und Medical-Imaging-Grafiken.

Die Erkennung von Blutgefäßen aus retinal fundus-imaging ist oft schwierig. Die Bilder können am Ende verwischt, so dass die Schiffe, die schwierig sein kann, zu identifizieren. Auch die ärzte haben in der Regel zu markieren, Blutgefäß-Muster manuell auf das Bild, um zu bestimmen, ob Schiffe gebrochen werden—ein zeitraubender Prozess.

Wang software verwendet eine state-of-the-art-system namens „deep learning“, die hilft, zur Verbesserung der Bild-Klassifizierung und Qualität.

Seok-Bum Ko (Links) und Yi Wang die software „lernt“ spot Krankheitssymptome aus medizinischen Bildern. Credit: Dave Stobbe für USask

„Deep learning setzt auf software-algorithmen, die die software automatisch zu lernen und zu analysieren bildmuster“, sagte Wang, ein student aus China. „Die Idee ist, dass je mehr Bilder die software „liest,“ die besser und genauer wird es zur Unterscheidung von gesunden Blutgefäße aus gebrochen sind, so können wir sagen, dass es schrittweise ‚lernt.‘ Diese Idee steht im Kern aller Studien über künstliche Intelligenz.“

Um zu beweisen, dass seine software funktioniert, Wang getestet auf mehr als 130 Bildern aus einer öffentlichen Datenbank, in der Diagnosen wurden bereits zur Verfügung, so dass er vergleichen konnte-Systeme. Seine software erwies sich als zwei Prozent genauer als kommerzielle Gegenstücke.

„Unsere software ist ein gutes Werkzeug zur Ergänzung Radiologen‘ und ärzte know-how, nicht ersetzen“, sagte Ko. „Ist es ein Anliegen, dass diese Art von neuer „intelligenter“ Technologien wird den Menschen ersetzen, wie in science-fiction. Das ist nicht der Fall, denn wir müssen immer die Menschen zu Maschinen machen die Arbeit.“

Wang und Ko, die ausgezeichnet wurden Mittel aus dem Bundes-Agentur NSERC, unterrichten bereits die software zur Erkennung von Lungen-und Brustkrebs anhand von CT-und Ultraschall-Bilder jeweils mit sehr positiven Ergebnissen.

„Wir sind begeistert darüber, unser detection-system, und wir sind sicher, es wird auch einen Wandel in der medizinischen Ausbildung“, sagte Ko.