Selbstüberwachtes Lernen in der medizinischen Bildgebung

Medizinische Bildgebung ist ein wichtiger Teil der modernen Gesundheitsversorgung und hilft Ärzten, verschiedene Erkrankungen zu diagnostizieren und zu behandeln. Techniken wie Röntgen, MRT und CT-Scans ermöglichen es Ärzten, ins Innere des Körpers zu schauen, ohne eine Operation durchführen zu müssen. Diese Bilder können wichtige Informationen über die Gesundheit eines Patienten offenbaren.

Mit dem Aufkommen der Technik ist Deep Learning ein wichtiges Werkzeug in der medizinischen Bildgebung geworden. Deep-Learning-Modelle sind Computersysteme, die aus grossen Datenmengen lernen. Sie können Ärzten bei Entscheidungen helfen, indem sie medizinische Bilder analysieren und genaue Bewertungen liefern. Wenn sie richtig trainiert werden, können diese Modelle die Diagnosefähigkeiten menschlicher Experten erreichen oder sogar übertreffen.

#Herausforderungen mit Daten in der medizinischen Bildgebung

Um effektive Deep-Learning-Modelle zu erstellen, benötigen wir typischerweise grosse Datensätze. Das bedeutet, dass viele Bilder vorhanden sein müssen, die mit den richtigen medizinischen Informationen beschriftet oder annotiert sind. Leider steht die medizinische Bildgebung oft vor einer Herausforderung: Annotierte Datensätze sind in der Regel klein. Das hat mehrere Gründe:

1. Komplexe Annotationen: Das Beschriften medizinischer Bilder erfordert Expertenwissen. Radiologen müssen die Bilder interpretieren, und dieser Prozess kann zeitaufwendig sein.
2. Eingeschränkter Zugang: In einigen Fällen gibt es Beschränkungen bei der Nutzung von Patientendaten, was die Verfügbarkeit annotierter Bilder einschränkt.
3. Seltenheit von Krankheiten: Einige Erkrankungen sind selten, was bedeutet, dass es nicht genug Fälle gibt, um einen grossen Datensatz zu erstellen.

Aufgrund dieser Einschränkungen kann das effektive Trainieren von Deep-Learning-Modellen sehr schwierig sein.

#Das Versprechen des Selbstüberwachten Lernens

Eine vielversprechende Lösung für das Problem kleiner Datensätze ist das sogenannte selbstüberwachte Lernen (SSL). Dieser Ansatz ermöglicht es Deep-Learning-Modellen, aus grossen Mengen unlabeled Daten zu lernen. Anstatt jede Bild mit einem Label versehen zu müssen, konzentriert sich SSL darauf, die Daten selbst zu nutzen, um nützliche Merkmale zu lernen.

So funktioniert der Prozess:

1. Vortraining: Das Modell beginnt damit, aus einem grossen Satz unlabeled Bilder zu lernen. Es nimmt allgemeine Merkmale auf, die in den Bildern häufig vorkommen.
2. Feintuning: Nach dem Vortraining kann das Modell dann mit einem kleineren Satz beschrifteter Daten feinjustiert werden. Das bedeutet, dass das Modell angepasst wird, um spezifische Aufgaben basierend auf dem kleineren Datensatz auszuführen.

Die Nutzung von SSL kann zu einer besseren Leistung führen, insbesondere wenn nur begrenzte beschriftete Daten verfügbar sind. Diese Methode wird in der medizinischen Bildgebung immer beliebter.

#Verschiedene Methoden des Selbstüberwachten Lernens

Es gibt verschiedene Methoden für Selbstüberwachtes Lernen, jede mit ihrem eigenen Ansatz zum Training von Modellen. Zwei häufige Kategorien von Methoden sind Kontrastives Lernen und maskierte Autoencoder.

#Kontrastives Lernen

Kontrastives Lernen unterscheidet Bilder basierend auf ihren Merkmalen. Die Idee ist, das Modell zu lehren, ähnliche und unterschiedliche Bilder zu erkennen. Zum Beispiel, wenn wir zwei Bilder der gleichen Person nehmen und an einem einige Änderungen vornehmen (wie Helligkeit anpassen oder zuschneiden), lernt das Modell, dass sie trotzdem ähnlich sind. Andererseits lernt das Modell, dass Bilder von unterschiedlichen Personen unterschiedliche Darstellungen haben sollten.

Einige beliebte kontrastive Lernmethoden sind:

• SimCLR: Diese Methode benötigt eine grosse Batch-Grösse, um genug kontrastierende Beispiele zu erhalten.
• MoCo: Diese Methode verwendet eine Speicherdatenbank, um Bilddarstellungen zu speichern, sodass sie mit kleineren Batch-Grössen arbeiten kann.
• SwAV: Sie gruppiert Bilder basierend auf ihren Merkmalen und sagt voraus, zu welcher Gruppe jedes Bild gehört.
• BYOL: Dieser Ansatz nutzt zwei neuronale Netze und konzentriert sich darauf, die Ausgabe eines Netzwerks aus einem anderen vorherzusagen, ohne negative Beispiele zu benötigen.

Diese kontrastiven Methoden haben sowohl in der natürlichen Bildverarbeitung als auch in der medizinischen Bildgebung gute Ergebnisse gezeigt.

#Maskierte Autoencoder

Maskierte Autoencoder funktionieren anders. Die Idee kommt aus der natürlichen Sprachverarbeitung, wo Modelle trainiert werden, um fehlende Wörter in einem Satz vorherzusagen. Bei Bildern teilen maskierte Autoencoder ein Bild in Patches und verstecken einige von ihnen zufällig. Das Modell lernt dann, das ursprüngliche Bild aus den sichtbaren Patches wiederherzustellen.

Maskierte Autoencoder haben sich mit Vision-Transformator-Modellen gut bewährt, aber ihr Erfolg mit konvolutionalen neuronalen Netzwerken (CNNs) war gemässigt. Es gibt jedoch einen neuen Ansatz, genannt SparK, der maskierte Autoencoder für CNNs anpasst und es ihnen ermöglicht, in diesem Bereich effektiv zu arbeiten.

#Die Untersuchung des Selbstüberwachten Lernens in der medizinischen Bildgebung

In unserer Forschung wollten wir die Wirksamkeit von Methoden des selbstüberwachten Lernens bewerten, insbesondere im Hinblick auf medizinische Bildgebungsaufgaben, die CT-Scans umfassen. Das ist bedeutend, weil Deep Learning die Analyse medizinischer Bilder verbessern kann, um Gesundheitsfachkräfte zu unterstützen, schnell zu genauen Diagnosen zu gelangen.

#Ziel der Studie

Das Hauptziel unserer Studie war es, verschiedene Methoden des selbstüberwachten Lernens zu vergleichen, einschliesslich kontrastivem Lernen und dem SparK-Ansatz, insbesondere hinsichtlich ihrer Leistung beim Feintuning von Modellen auf kleinen Datensätzen.

#Methodologie

Um unsere Studie durchzuführen, haben wir die folgenden Schritte unternommen:

1. Datensammlung: Wir haben einen grossen öffentlichen CT-Bilddatensatz mit unlabeled Bildern für das Vortraining der Modelle verwendet.
2. Vortraining: Die Modelle wurden mit verschiedenen Methoden des selbstüberwachten Lernens vortrainiert.
3. Feintuning: Danach konzentrierten wir uns auf mehrere medizinische Klassifikationsaufgaben mit kleineren annotierten Datensätzen. Diese Aufgaben umfassten die Erkennung von COVID-19 aus CT-Scans und die Klassifizierung verschiedener Organe in Abdominalscans.
4. Bewertung: Die Leistung der Modelle wurde bewertet, indem die Grösse der Trainingsdatensätze schrittweise reduziert wurde, um zu sehen, wie gut die Modelle abschneiden.

#Vergleich der Methoden des Selbstüberwachten Lernens

Um herauszufinden, welche Methode des selbstüberwachten Lernens am effektivsten war, haben wir die Grösse unserer Trainingsdatensätze schrittweise verringert. Durch diesen Prozess haben wir mehrere Vortraining-Methoden verglichen: BYOL, MoCoV2, SwAV und SparK.

#Ergebnisse der Studie

Aus unseren Experimenten konnten wir mehrere Schlussfolgerungen zur Leistung der verschiedenen Methoden bei kleineren Datensätzen ziehen.

#Leistung bei grossen Datensätzen

Als wir vollständige Datensätze verwendeten, zeigte jede Methode des selbstüberwachten Lernens verbesserte Ergebnisse im Vergleich zum Training der Modelle von Grund auf. Das Modell, das SparK verwendete, zeigte eine hervorragende Leistung beim kleinsten Datensatz und übertraf die anderen Methoden.

#Leistung bei kleinen Datensätzen

Als wir die Grösse der Datensätze schrittweise reduzierten:

• Bei der Aufgabe zur Erkennung von COVID-19 behielt SparK seine Leistung, während andere Methoden nachliessen.
• Bei der Organ-Klassifizierungsaufgabe zeigte SparK ebenfalls Resilienz gegenüber der Reduzierung der Datensatzgrösse im Vergleich zu kontrastiven Methoden.

#Wichtige Erkenntnisse

1. Robustheit von SparK: Insgesamt erwies sich SparK als stabiler und effektiver, als die Grösse der Trainingsdaten abnahm.
2. Leistung mit begrenzten Daten: Modelle, die mit SparK vortrainiert wurden, lieferten weiterhin zuverlässige Ergebnisse, selbst wenn die annotierten Datensätze kleiner wurden.

#Fazit und Ausblick

Unsere Studie betont das Potenzial des selbstüberwachten Lernens, insbesondere von SparK, das die Herausforderung kleiner annotierter Datensätze in der medizinischen Bildgebung angehen kann. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Modelle, die mit selbstüberwachtem Lernen trainiert wurden, Gesundheitsfachleuten helfen können, die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Diagnosen zu verbessern.

#Empfehlungen

1. Selbstüberwachtes Lernen betonen: In Zukunft sollten Forscher und Praktiker in Betracht ziehen, Methoden des selbstüberwachten Lernens, insbesondere SparK, für Aufgaben mit begrenzten Daten zu nutzen.
2. Erweiterte Evaluierung: Zukünftige Forschungen sollten zusätzliche Datensätze und mehr medizinische Aufgaben untersuchen, um die Ergebnisse zu validieren, darunter Segmentierungsstudien und MRT-Bildgebung.

#Letzte Gedanken

Selbstüberwachtes Lernen bietet einen spannenden Ansatz zur Verbesserung der Deep-Learning-Methoden in der medizinischen Bildgebung. Durch die optimale Nutzung der verfügbaren Daten können wir die Gesundheitstechnologie stärken, um schnellere Diagnosen und bessere Patientenergebnisse zu erzielen.