Neue Techniken zur Polypenerkennung mit KI

Darm- und Rektumkrebs sind die häufigsten Krebsarten. Einige kleine Wucherungen, die Polyppen genannt werden, können zu Krebs werden, wenn sie nicht entfernt werden. Diese Polyppen frühzeitig zu erkennen und zu entfernen, kann das Risiko senken, an Krebs zu erkranken. Eine Koloskopie ist ein Verfahren, um nach Polyppen zu schauen, aber manchmal werden sie übersehen, was dazu führt, dass Krebs später festgestellt wird. Das kann in etwa 3,7 % der Fälle nach einer normalen Koloskopie passieren. Ein Grund dafür könnte sein, dass das Verfahren lange dauert, was die Ärzte ermüden kann. Auch andere Faktoren, wie die Beleuchtung und das Aussehen der Polyppen, können beeinflussen, wie genau sie erkannt werden.

#Die Herausforderung der Polypenerkennung

Verschiedene Arten von Polyppen können sehr ähnlich aussehen, was es schwierig macht, sie auseinanderzuhalten. Das ist ein Problem, denn die Erkennung des Typs kann wichtig sein, um die beste Behandlung zu entscheiden. Es gab Bemühungen, Systeme zu entwickeln, die Computer benutzen, um Ärzten zu helfen, diese Polyppen automatisch zu finden und zu klassifizieren. Diese Systeme nennt man Computer-Aided Diagnosis (CAD)-Systeme.

In den letzten Jahren gab es mehr Interesse daran, moderne Technologien, speziell Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL), zu nutzen, um die Erkennung und Klassifizierung von Polyppen zu verbessern. Diese Technologien können Bilder von Polyppen besser analysieren als traditionelle Methoden. Eine spezifische Studie zeigte, dass ein Machine Learning-System kolorektale Tumoren mit über 90 % Genauigkeit klassifizieren konnte.

#Wie Machine Learning funktioniert

Traditionelle Machine Learning-Methoden erfordern viel Arbeit, um die Bilder vorzubereiten, bevor sie analysiert werden können. Dazu gehört das Extrahieren spezifischer Merkmale aus den Bildern, die helfen, Polyppen zu identifizieren. Dabei werden Techniken wie Hauptkomponentenanalysen (PCA) und K-nächste Nachbarn (KNN) verwendet, um die Bilder zu verarbeiten und wichtige Aspekte der Polyppen hervorzuheben.

Im Gegensatz dazu kann Deep Learning Muster in den Bildern erkennen, ohne viel Vorverarbeitung zu benötigen. Dieses System kann automatisch herausfinden, welche Merkmale wichtig sind, indem es einfach mit Beispielen trainiert wird. Studien haben gezeigt, dass Deep Learning-Systeme in der Lage sind, wie menschliche Ärzte bei der Erkennung und Klassifizierung von Polyppen abzuschneiden.

#Die Rolle von Convolutional Neural Networks

Eines der leistungsstärksten Werkzeuge im Deep Learning heisst Convolutional Neural Network (CNN). Dieses Netzwerk kann verschiedene Details in Bildern erfassen und ist besonders gut darin, Objekte zu erkennen. Im Fall der Polypenkategorisierung können CNNs sehr effektiv darin werden, zu erkennen, ob ein Polyp gutartig oder potenziell schädlich ist.

Viele Forscher haben verschiedene CNN-Architekturen mit unterschiedlichen Erfolgsgraden ausprobiert. Einige Systeme haben Genauigkeiten von über 95 % gemeldet. Dennoch bleibt eine grosse Herausforderung: Diese Netzwerke brauchen eine Menge Daten, um zu lernen, was schwer zu bekommen sein kann, besonders in medizinischen Bereichen. Hochwertige, beschriftete Datensätze zu erstellen, ist zeitaufwendig und teuer.

#Die Datenproblematik angehen

Um das Problem der begrenzten Daten anzugehen, haben einige aktuelle Ansätze CNN-Technologie mit Wavelet-Transformationen kombiniert. Wavelets können helfen, Merkmale selbst aus kleinen Datensätzen zu extrahieren. Einige Forscher haben herausgefunden, dass die Integration von Wavelet-Transformationen mit CNNs zu besseren Klassifizierungsergebnissen führen kann.

Zu diesem Zweck wurde ein neues Netzwerk namens Enhanced Scattering Wavelet Convolutional Neural Network (ESWCNN) vorgeschlagen. Dieses Netzwerk kombiniert Wavelet-Transformationen mit Standard-CNNs, um Polypenbilder effektiver zu analysieren.

#Der ESWCNN-Ansatz

#Was macht ESWCNN besonders

ESWCNN führt eine Methode ein, um Bilder zu verarbeiten, die sowohl die ursprünglichen Pixelwerte als auch wellettenbasierte Merkmale kombiniert. Das erlaubt dem Netzwerk, verschiedene Arten von Informationen aus den Bildern zu erfassen. Die einzigartige Struktur hilft dabei, sowohl räumliche Merkmale (die mit der Anordnung von Pixeln zu tun haben) als auch Frequenzmerkmale (die mit den Wellenmustern im Bild zusammenhängen) zu erfassen.

Ein weiteres wichtiges Merkmal von ESWCNN ist, dass es eine Verlustfunktion verwendet, die dem Netzwerk hilft, besser zu lernen, indem lokale Details in den Lernprozess einfliessen. Diese Methode ermöglicht es dem Netzwerk, genauer zwischen den Polypparten zu unterscheiden.

#Wie das Netzwerk funktioniert

Das vorgeschlagene ESWCNN-Netzwerk arbeitet in mehreren Phasen. Zuerst bereitet es die Polypenbilder für die Analyse vor. Dann wird die Wavelet-Transformation angewendet, um Merkmale zu extrahieren, die helfen, verschiedene Texturen in den Bildern zu identifizieren. Danach hilft eine Dimensionsreduktionstechnik namens PCA, die Anzahl der Merkmale zu reduzieren und gleichzeitig wichtige Informationen zu behalten.

Schliesslich wird das CNN auf die verarbeiteten Bilder angewendet, um die Polyppen zu klassifizieren. Das Gesamtsystem ist darauf ausgelegt, reibungslos zusammenzuarbeiten, was eine schnelle Analyse und bessere Ergebnisse ermöglicht.

#Frühere Forschung

Zahlreiche Studien haben die Polypenerkennung und -klassifizierung aus vielen Blickwinkeln untersucht. Diese Studien fallen hauptsächlich in drei Hauptkategorien: Erkennung, Segmentierung und Klassifizierung. Während die Erkennung bedeutende Fortschritte gemacht hat, wurde die Klassifizierung nicht so tief erforscht.

Forschungen haben gezeigt, dass die Kombination von Computer Vision-Techniken mit Machine Learning die Ergebnisse verbessern kann. Einige Forscher haben Datensätze von koloskopischen Videos gesammelt, um diese Systeme zu trainieren. Obwohl einige Lösungen eine anständige Genauigkeit erreicht haben, bleibt viel Raum für Verbesserungen.

#Anwendungen von Wavelet-Transformationen

Wavelet-Transformationen wurden häufig in Bereichen wie Signalverarbeitung und Mustererkennung angewendet. Sie sind nützlich, weil sie Signale über Zeit und Frequenz analysieren können, was sie für Aufgaben wie Rauschunterdrückung und Bildkompression nützlich macht. Verschiedene Arten von Wavelet-Transformationen, wie Daubechies und biorthogonale Wavelets, werden häufig in der medizinischen Bildgebung verwendet.

#Die vorgeschlagene Methode

#Implementierungsphasen

Die vorgeschlagene ESWCNN-Methode wird in drei Phasen implementiert:

1. Vorverarbeitung der Polypenbilder, um sie für die Analyse vorzubereiten.
2. Extraktion von Merkmalen mithilfe von Wavelet-Transformationen, um Textur- und Frequenzdetails zu erfassen.
3. Klassifizierung der Polypenbilder mithilfe von CNNs, um ihre Typen zu identifizieren.

#Textextraktion

Bei der Textextraktion konzentriert sich der Ansatz darauf, eine einzelne Region in jedem Bild auszuwählen, in der der Polyp sichtbar ist. Die gewählten Deskriptoren wurden entworfen, um unter verschiedenen Bedingungen wie Beleuchtungswechseln gut zu funktionieren und Robustheit zu gewährleisten.

#Die Rolle der 3D-Modellierung

Neben 2D-Bildern können auch 3D-Modelle von Polyppen mit Techniken wie Structure-from-Motion (SfM) erstellt werden. Das gibt ein detaillierteres Verständnis der Form und Textur des Polyps. Die resultierenden 3D-Modelle können verwendet werden, um die Analyse und Klassifizierung der Polyppen zu verbessern.

#Experimentelle Einrichtung und Ergebnisse

Die Forschung testete das vorgeschlagene ESWCNN-Modell an mehreren öffentlich verfügbaren Datensätzen. Die Datensätze wurden von medizinischen Experten vorbereitet und annotiert, um Genauigkeit zu gewährleisten.

#Verwendete Datensätze

1. PolypGen-Datensatz: Eine grosse Sammlung, die für Segmentierung und Erkennung entworfen wurde.
2. GLRC UCI-Datensatz: Fokussiert auf gastrointestinalen Läsionen in der Koloskopie mit mehreren Klassen von Polyppen.
3. GDZY-Datensatz: Wurde unter Verwendung schwacher magnetischer Signale vom menschlichen Körper gesammelt.

#Leistungsbewertungsmetriken

Um die Leistung der ESWCNN-Methode effektiv zu bewerten, wurden mehrere Metriken verwendet, darunter Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität und F1-Score. Jede dieser Metriken hilft, Einblicke in die Leistung des Modells aus verschiedenen Perspektiven zu geben.

#Ergebnisübersicht

Die Experimente zeigten, dass ESWCNN die Genauigkeit der Polypenklassifizierung im Vergleich zu traditionellen Ansätzen erheblich verbesserte. Das Modell erreichte hohe Genauigkeitswerte und war gleichzeitig effizient in Bezug auf die Verarbeitungszeit. Besonders bemerkenswert war, dass es Verbesserungen bei der Erkennung verschiedener Klassen von Polyppen zeigte und viele bestehende Methoden auf diesem Gebiet übertraf.

#Diskussion und Fazit

Insgesamt skizziert die Forschung einen vielversprechenden Ansatz zur Polypenklassifizierung mit der neu entwickelten ESWCNN-Methode. Durch die effektive Kombination von Wavelet-Transformationen mit CNNs verbessert die vorgeschlagene Methode die Extraktion wichtiger Merkmale aus Polypenbildern, was zu besseren Klassifizierungsergebnissen führt.

Die Studie hebt auch die anhaltenden Herausforderungen im Feld hervor, wie die Notwendigkeit hochwertiger, beschrifteter Datensätze und die damit verbundenen Probleme der Rechenkosten. Die vielversprechenden Ergebnisse zeigen jedoch das Potenzial dieser Systeme für den Einsatz in klinischen Settings, um letztendlich die frühzeitige Erkennung und Behandlung von kolorektalem Krebs zu verbessern.

Zusammenfassend könnten die Fortschritte in der automatischen Polypenerkennung und -klassifizierung zu besseren Patientenergebnissen und reduzierten Risiken im Zusammenhang mit kolorektalem Krebs durch zeitnahe und genaue Diagnosen führen. Zukünftige Forschungen werden darauf abzielen, die Genauigkeit und Effizienz solcher Systeme weiter zu verbessern, während bestehende Herausforderungen angegangen werden.