Verbesserung der Brustkrebsdiagnose durch Multi-View-Mammographie-Analyse

In den letzten Jahren hat die Analyse von Mammografien, also Röntgenbildern der Brust, viel Aufmerksamkeit bekommen, vor allem durch die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) zur Krebsfrüherkennung. In diesem Artikel geht's um einen neuen Ansatz zur Untersuchung von Mammografien derselben Brust aus zwei verschiedenen Perspektiven. Diese Perspektiven helfen, Brustkrebs effektiver zu erkennen, indem verschiedene Techniken genutzt werden, um die Informationen daraus zu kombinieren.

#Verständnis von Mammografien

Eine Mammografie beinhaltet normalerweise zwei Ansichten: die kraniokaudale Ansicht (CC), die von oben aufgenommen wird, und die mediolaterale schräge Ansicht (MLO), die von der Seite aufgenommen wird. Radiologen betrachten beide Ansichten von beiden Brüsten (ipsilaterale Ansichten), was bedeutet, dass sie dieselbe Brust aus unterschiedlichen Winkeln analysieren. Das ist wichtig, weil es eine umfassende Bewertung möglicher Auffälligkeiten erlaubt.

#Bedeutung der Mehransichts-Analyse

Der Standardansatz zur Analyse von Mammografien betrachtet oft jede Ansicht separat, was das Verständnis der Gesamtsituation einschränken kann. Neuere Methoden haben sich darauf konzentriert, die Daten aus diesen beiden Ansichten zu kombinieren, um die Fähigkeit zu verbessern, festzustellen, ob eine Mammografie normal ist oder ob sie Anzeichen von Krebs zeigt.

#Verschiedene Strategien zur Kombinierung der Ansichten

Es gibt verschiedene Methoden, um die Informationen aus unterschiedlichen Mammografieansichten zu verbinden. Einige Forscher haben Techniken verwendet, die Merkmale aus beiden Ansichten separat extrahieren, bevor sie sie kombinieren. Das hilft, die Beziehung zwischen den beiden Ansichten besser zu verstehen.

In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf mehrere Möglichkeiten, die Informationen aus den beiden Ansichten zu fusionieren. Wir erkunden fünf verschiedene Strategien, die unterschiedliche Punkte in der Analysearchitektur betreffen, an denen die Kombination stattfindet:

1. Pre Fusion: Hier werden die beiden Ansichten gleich zu Beginn ohne Verarbeitung kombiniert. Das ist ein einfacher Ansatz, der sich hauptsächlich darauf konzentriert, die kombinierten Daten anschliessend zu analysieren.

2. Early Fusion: Bei dieser Methode werden die Ansichten nach einer ersten Verarbeitung kombiniert. Das bedeutet, dass die einzelnen Merkmale gelernt werden können, bevor sie zusammengeführt werden.

3. Middle Fusion: Dieser Ansatz findet einen Ausgleich, indem die Ansichten nach gewisser Verarbeitung kombiniert werden, sodass sowohl niedrig- als auch hochgradige Merkmale gleichmässig vertreten sind.

4. Last Fusion: In diesem Fall werden die Ansichten nur nach der Verarbeitung aller Merkmale kombiniert, was zu einem Verlust einiger anfänglicher Erkenntnisse führen kann.

5. Post Fusion: Diese Methode kombiniert die Ansichten erst, nachdem alle Verarbeitungsstufen abgeschlossen sind. Ziel ist es, jedes Detail zu erfassen, bevor die Zusammenführung erfolgt.

#Rolle des Deep Learning

Um diese Strategien umzusetzen, verwenden wir eine beliebte Deep-Learning-Architektur namens ResNet-18. Diese Struktur beinhaltet mehrere Schichten, die dabei helfen, Merkmale aus den Mammografien zu lernen und zu extrahieren. Durch die Modifikation, wo und wie die Ansichten innerhalb dieser Architektur kombiniert werden, können wir die Fähigkeit des Modells verbessern, Mammografien genau zu klassifizieren.

#Trainings- und Evaluierungsprozess

Bei der Testung dieser verschiedenen Strategien haben wir zwei grosse Datensätze mit Mammografiebildern verwendet. Ein Datensatz enthält 20.000 Bilder von 5.000 Patienten, während der andere über 5.000 Bilder aus verschiedenen Studien umfasst. Diese Bilder wurden von erfahrenen Radiologen beschriftet, was eine standardisierte Evaluierung der Klassifikationsgenauigkeit ermöglicht.

Jede Methode wurde mit Bildern trainiert, die unterschiedliche Bedingungen zeigen, sodass das Modell effektiv aus sowohl gutartigen (nicht krebsartigen) als auch bösartigen (krebsartigen) Beispielen lernt. Wir haben die Leistung jeder Methode anhand von Metriken wie dem makro F1-Score bewertet, der hilft, die Fähigkeit des Modells zur korrekten Klassifizierung jeder Kategorie zu messen.

#Ergebnisse der Studie

Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Middle Fusion-Methode die besten Resultate lieferte. Diese Methode ermöglicht einen ausgewogeneren Lernprozess, bei dem sowohl niedrig- als auch hochgradige Merkmale vor der Fusion effektiv erfasst werden. Die Ergebnisse waren deutlich besser im Vergleich zum Pre Fusion-Ansatz, der wichtige Details aus den einzelnen Ansichten oft verpasst.

Die durchschnittliche Methode zeigte ebenfalls vielversprechende Leistungen, aber die concat-Methode brachte sogar noch bessere Lernergebnisse hervor. Das deutet darauf hin, dass das Beibehalten von Details aus beiden Ansichten entscheidend ist, um die Klassifikationsergebnisse zu verbessern.

#Herausforderungen in der medizinischen Bildgebung

Ein grosses Problem in der medizinischen Bildgebung ist das Klassenungleichgewicht, wobei bestimmte Kategorien von Bildern unterrepräsentiert sein können. Das kann dazu führen, dass Modelle weniger effektiv darin sind, weniger häufige Bedingungen zu identifizieren.

Um diese Herausforderung anzugehen, haben wir Techniken namens Focal Loss eingesetzt, die dem Modell helfen, sich mehr auf schwerere Fälle zu konzentrieren, während die Einflüsse einfacherer Fälle minimiert werden. Dieses Vorgehen sorgt dafür, dass das Modell sein Lernen über alle Kategorien hinweg ausbalanciert, was zu einer besseren Gesamtleistung führt.

#Fazit

Zusammenfassend hebt diese Studie den Wert der Nutzung von Mehransichtsnetzwerken zur Analyse von Mammografien hervor. Durch die Untersuchung verschiedener Fusionsstrategien haben wir festgestellt, dass der Middle Fusion-Ansatz besonders effektiv ist, um die Klassifikation von Mammografiebildern zu verbessern. Die Studie betont die Bedeutung der Analyse sowohl niedrig- als auch hochgradiger Merkmale sowie die Notwendigkeit, das Klassenungleichgewicht in medizinischen Datensätzen anzugehen.

Da die Technologie weiterhin fortschreitet, gibt es Potenzial für weitere Fortschritte in der Klassifizierung von Mammografien, was letztendlich zu einer besseren Erkennung von Brustkrebs und besseren Patientenergebnissen führen kann. Zukünftige Arbeiten könnten sich darauf konzentrieren, diese Modelle zu verfeinern und neue Methoden zu erkunden, um Mehransichtsdaten noch effektiver zu nutzen.