Исследовательская группа, в которую входят профессора биоинженерии Фрэнк Брукс и Хуа Ли, профессор компьютерных наук Дэвид Форсайт и руководитель отдела биоинженерии Марк Анастасио, получила грант в размере 1,7 миллиона долларов от Национальных институтов здравоохранения (NIH) на проект, который позволит оценить оптимальную производительность задач. системы медицинской визуализации. В команду также входит доктор Мохаммад Эгтедари из Калифорнийского университета в Сан-Диего.
Современные системы медицинской визуализации состоят из сложного оборудования и сложных вычислительных методов. Учитывая огромное количество параметров системы, влияющих на качество изображения, большое разнообразие объектов, подлежащих визуализации, а также этические проблемы, оценка и совершенствование новых технологий визуализации на ранних стадиях разработки посредством клинических испытаний часто оказывается непрактичным. Это может препятствовать усилиям по развитию новых технологий. По этим причинам существует большой интерес к исследованиям виртуальных изображений, которые позволяют автоматически моделировать и анализировать клинически значимые системы визуализации in silico. Однако, поскольку медицинские изображения часто приобретаются для конкретных целей, для оценки и совершенствования систем визуализации необходимы показатели качества, которые связаны с полезностью изображений для конкретных клинических задач. Вычисление таких показателей представляет собой серьезную проблему.
Технологии, которые планируют разработать руководитель группы Анастасио и его коллеги-исследователи, позволят решить эти проблемы и в целом облегчат разработку и совершенствование более совершенных систем медицинской визуализации.
«Главная цель этого гранта — не разработка конкретной технологии визуализации, а разработка обобщаемого широкого набора вычислительных инструментов, которые инженеры, физики и ученые могут использовать для лучшего проектирования своих собственных систем визуализации», — сказал Анастасио. «Ключевым аспектом здесь является то, что для разработки лучшей системы визуализации вам необходимо определить, что означает слово «лучше». Это самая сложная часть, и именно здесь глубокое обучение будет играть важную роль».
Именно здесь на помощь приходит проект NIH. Анастасио и его команда планируют создать инструменты на основе глубокого обучения, которые позволят разработчикам технологий обработки изображений иметь суррогаты показателей качества изображения на ранних этапах процесса проектирования системы. В идеале это позволит обеспечить более упорядоченную и полезную обратную связь на ранних этапах разработки технологии, вместо того, чтобы так сильно полагаться на экспертов-оценщиков и радиологов после создания физических прототипов.
«По сути, это предоставит инженерам и физикам новые возможности для разработки более эффективных технологий визуализации», — сказал Анастасио. «Мы надеемся, что конечным результатом станет разработка набора вычислительных инструментов с открытым исходным кодом, которые будут широко доступны сообществу разработчиков изображений, чтобы другие разработчики могли использовать наши инструменты. А затем посредством компьютерного моделирования своих систем они смогут лучше усовершенствовать и продвинуть их к конечному применению и полезности».
Этот проект также откроет двери для будущих исследований, особенно потому, что он пересекается с постоянно развивающейся областью машинного обучения. Конкретные технологии глубокого обучения, разработанные в рамках проекта, будут включать в себя генеративные модели окружающего глубокого обучения для изучения распределения свойств объекта, который необходимо отобразить, на основе экспериментальных данных, а также расширенные методы классификации для установления верхних границ производительности задач, которые могут быть достигнуты с помощью данной системы обработки изображений. .
«Всегда будет место для дальнейшего совершенствования инструментов, которые мы разрабатываем», — сказал Анастасио. «Мы собираемся использовать самые современные технологии машинного и глубокого обучения и использовать их для развития науки о визуализации».
No comments:
Post a Comment