Врачи уже давно используют визуальную оценку медицинских изображений для определения курса лечения рака. Новый пакет программ от исследователей Фраунгофера выявляет изменения в изображениях и облегчает эту задачу с помощью глубокого обучения. Эксперты продемонстрируют это программное обеспечение в Чикаго с 27 ноября по 2 декабря на крупнейшем в мире радиологическом собрании RSNA.
Уменьшилась ли опухоль в ходе лечения в течение нескольких месяцев или появились новые опухоли? Чтобы ответить на подобные вопросы, врачи часто проводят компьютерную томографию и магнитно-резонансную томографию. Опухоли обычно оценивают только визуально, а новые опухоли часто упускают из виду. «Наш программный пакет повышает надежность при измерении опухоли и последующем наблюдении», — объясняет Марк Шенк из Фраунгоферовского института обработки медицинских изображений MEVIS в Бремене, Германия. «Программное обеспечение может, например, определять, как объем опухоли изменяется с течением времени, и поддерживает обнаружение новых опухолей». Пакет состоит из модульных компонентов обработки и может помочь производителям медицинской техники автоматизировать мониторинг прогресса.
Компьютер учится сам
Пакет уникален тем, что в нем используется глубокое обучение — новый тип машинного обучения, выходящий далеко за рамки существующих подходов. Этот метод полезен для сегментации изображений, во время которой специалисты определяют точные контуры органов. Существующие компьютерные программы сегментации ищут четко определенные функции изображения, такие как определенные значения серого. «Однако это часто может приводить к ошибкам», — говорит Маркус Харц, исследователь Фраунгофера. «Программное обеспечение назначает области печени, которые не принадлежат органу». Эти ошибки должны быть исправлены врачами, и этот процесс часто может занимать довольно много времени…
Подробнее читайте на phys.org.
