Can computer aided diagnostics..
Prosjekt
- Prosjektnummer
- TFP-628-07
- Ansvarlig person
- Vedad Hadziavdic
- Institusjon
- NST
- Prosjektkategori
- Forskningsprosjekt
- Helsekategori
- Radiology, Nuclear Medicine & Medical Imaging
- Forskningsaktivitet
- Helsetjenesteforskning
Rapporter
Dataassisterte diagnostiseringssystemer er allerede i utstrakt bruk i praktiske kliniske situasjoner.
Hovedmålet i dette prosjektet er å bidra til forskningsfeltet gjennom å utvikle analysemetoder som er egnet til fullt automatiserte og skalerbare differensielle systemer for statistisk inferens, med formålet diagnostisk beslutningstaking.Hovedbedriften i 2008 innen prosjektet var at segmenteringsalgoritmen ble implementert og kvalitetssikret for et bredt utvalg av bilder. Den generelle metodikken ble utviklet allerede i 2007, men det var først i 2008 at en mer omfattende utprøving ble gjennomført. Algoritmen ble også utvidet til å ta hensyn til at mange føflekker er behårede, og en algoritme for fjerning av hår fra bildene ble implementert. I tillegg har effekten av ikke-uniform belysning blitt korrigert for.
Et poeng for prosjektet har vært at utstyrskostnadene skal holdes lave, for sluttbrukerne og for prosjektet. Følgelig ble det valgt et kompaktkamera (Ricoh GL) til opptak av føflekkbildene. Den begrensede funksjonaliteten i kameraet har gitt opphav til noen problemer. Det at kameraet ikke kan lagre et sett med optimale innstillinger med hensyn til fokus, blenderåpning og lukkerhastighet, har gjort det nødvendig med en del preprosessering for at bildene skal kunne brukes til å trene et klassifiseringsystem på en fornuftig måte. Vi er nå tilfreds med at den preprosesseringen som gjøres sikrer konsistens i bilderegistreringen.
Arbeidet med å finne egenskapsvektorer til bruk i klassifisering er ennå på et tidlig stadium, men en god del er gjort i forhold til analyse av fargeinnholdet i føflekker. Farger som kameraet registrerer er avhengig av de fargene som faktisk er til stede i føflekkene, men også av fargeinnholdet i lyskilden som brukes. For å kunne få et objektivt fargemål har vi derfor vært nødt til å måle spekteret til lyskilden. I tillegg har vi tatt bilder av et sett med fargestandarder fra Edmund Optics, hvilket har latt oss finne en transformasjon fra kameraets RGB-verdier til det mere objektive CIE XYZ fargerommet. Med kunnskap om XYZ-verdiene samt lyskildens spekter, så har vi kunnet vurdere fargeinformasjonen i bildene i et perseptuelt uniformt fargerom.
At et fargerom er perseptuelt uniformt vil si at avstander i fargerommet tilsvarer hvordan vi oppfatter avstander mellom farger. For å si noe om kvantitativt om fargeinnhold/fordeling i føflekker, er det være avgjørende å kunne vurdere bildene i et slikt fargerom.
I forhold til datainnsamling har hovedbedriften i 2008 vært at vi har innledet et samarbeid med en tysk hudlege, Herbert Kirchesch. Han har et stort pasientgrunnlag, og har allerede bidratt med et stort antall bilder. I tillegg har vi kontakt med en amerikansk hudlege, Prof. James Grichnik, som har signalisert interesse for å bidra, men her gjenstår det en del praktiske spørsmål som må avklares før han kan begynne å skaffe bilder for oss.
Formålet i dette prosjektet er å lage statistiske metoder for analyse av føflekker, og en effektiv implementasjon (datamaskinkode). Målet er å ha alle byggeklossene ferdigutviklet innen slutten av prosjektperioden. Hvis metoden viser seg å ha en viss sensitivitet, ønsker man å gå videre med å ferdigutvikle samt teste utstyret i en klinisk studie.Forskningsmål:
1.Utvikle et programmeringsbibliotek med verktøyer som muliggjør en effektiv implementering av relevante matematiske algoritmer for analyse av føflekker. Biblioteket må oppfylle visse krav i forhold til bruk av åpenkildekode slik at den kan fritt distribueres i helsesystemet uten store lisenskostnader samt beregningseffektivitet. Beregningseffektiviteten går ut på at metodene må implementeres på en slik måte at de nødvendige beregningene foretas i løpet av noen få minutter. Dagens programvarer krever opp til flere timer med beregninger, noe som gjør at slike systemer ikke lar seg effektivt bruke i en klinisk sammeneheng.
2.Utvikle en segmenteringsalgoritme – en statistisk algoritme som skiller automatisk føflekken fra huden,
3.Utvikle en algoritme for mønstergjennkjenning i føflekkbilder – algoritmen skal kunne kvanitativt beskrive relevante anatomiske strukturer i en føflekk,
4.Utvikle en beslutningsalgoritme som kombinerer de statistiske målene for diagnostiske faktorer og foretar en selvstendig evaluering av føflekkens tilstand.
Kommentarene til oppnådde forskningsresultater vil bli relatert til de ovennevnte målsettingene for forskningsproduksjon.
1. Det er utviklet et bibliotek for bildeanalyse med de relevante verktøyene som blir brukt i dette prosjektet. Biblioteket inneholder funksjoner for å lese, skrive og vise bilder. Videre inneholder den funksjoner for å fremstille og vise relevante plotter som f.e. histogrammer, samt statistiske funksjoner for analyse av data i vektor- og matriseform. Disse funksjonene utgjør selve grunnlaget for alle beregninger som gjøres i forbindelse med analyse av føflekkbilder. Biblioteket er gjort allment tilgjengelig via www.telemed.no/opensource/nstplus. Det er skrevet en teknisk rapport med beskrivelsen av alle funksjoner.
Hadziavdic V., Geilhufe M., NST++: A C++ library for matrix and vector computations, NST-rapport 10-2007, ISBN 978-82-92092-88-0
2. Det er utviklet en segmenteringsalgoritme for automatisk separasjon av føflekken fra huden. Metoden er effektivt implementert ved hjelp av det ovennevnte biblioteket. Det er skrevet to vitenskapelige artikkler som beskriver metoden.
Hadziavdic V., Godtliebsen F., Lesion segmentation from dermatoscopiv images using Gaussian Markov Random Fields, waiting to be submitted
Hadziavdic V., Øigård T.A., Godtliebsen F., Gaussian Markov Random Fields and Bayesian multiscale image segmentation, waiting to be submitted
Grunnen til at disse artiklene er blitt satt på vent er en patenteringsprosess som er satt i gang sammen med TTO Nord (kontaktperson: Ragnar Brataas). Artiklene kan dessverre ikke sendes inn før patentsøknaden er ferdigskrevet og prosessen ventes å bli avsluttet innen kort tid (1-2 måneder). Zacco advokatfirma er involvert i den juridiske bistanden rundt patenteringsprosessen.
Vedad Hadziavdic og Fred Godtliebsen har også fått Motivasjonsprisen fra TTO Nord for 2007. Prisen utdeles til den beste ideen som er under utvikling. Prisutdelingen skjedde i forbindelse med Forskningsdagene 2007.
3. Algoritmen for mønstergjenkjenning er under utvikling. Her har prosjekdeltagere kun foreløpige resultater som enda ikke er publiserbar.
4. Beslutningsalgoritmen er også under utvikling. Denne utviklingen skjer i samarbeid med hudavdelingen representert ved avdelingsleder Dagfinn Moseng og hudlegen Thomas Schopf.
Vitenskapelige artikler
Møllersen, Kajsa
Unsupervised segmentation of skin lesions
Munin (Mastergradsoppgave)
eRapport er utarbeidet av Sølvi Lerfald og Reidar Thorstensen, Regionalt kompetansesenter for klinisk forskning, Helse Vest RHF, og videreutvikles av de fire RHF-ene i fellesskap, med støtte fra Helse Vest IKT
Alle henvendelser rettes til eRapport, Helse Nord