Einführung des Patch Netzwerks für die medizinische Bildsegmentierung

Kolorektales Karzinom gehört zu den häufigsten Krebsarten weltweit und steht an dritter Stelle nach Lungenkrebs. Eine beträchtliche Anzahl dieser Fälle entsteht durch Polypen, die sich zu Krebs entwickeln können, wenn sie nicht frühzeitig erkannt und entfernt werden. Daher ist es entscheidend, diese Polypen genau zu identifizieren, um Prävention und Behandlung zu gewährleisten. In der Regel werden zur Erkennung Koloskopien eingesetzt, bei denen ausgebildete Ärzte manuell nach Polypen im Dickdarm suchen. Aber das Finden dieser Polypen kann ziemlich herausfordernd und zeitaufwendig sein. Hier kommen automatisierte Segmentierungsmethoden ins Spiel.

Ähnlich sind Hautläsionen ein weiteres häufig übersehenes Gesundheitsproblem. Viele Hautläsionen sind zwar relativ harmlos, aber bestimmte Typen können sich zu ernsthaften Erkrankungen entwickeln, wenn sie nicht schnell behandelt werden. Die genaue Identifizierung der Lage von Hautläsionen ist wichtig für Gesundheitsdienstleister, da sie bei der weiteren Behandlung hilft. Daher ist eine präzise Segmentierung sowohl von Polypen als auch von Hautläsionen erforderlich.

Aktuelle Forschungen zeigen, dass Deep-Learning-Methoden effektiv bei der Segmentierung medizinischer Bilder helfen können. Allerdings ist es ziemlich schwierig, Methoden zu finden, die ein gutes Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit bieten. Viele vorhandene Techniken erfordern hochwertige Hardware und funktionieren möglicherweise nicht optimal in einer klinischen Umgebung, wo Zeit entscheidend ist.

#Vorgeschlagene Lösung

Um diese Herausforderungen anzugehen, haben wir ein neues Framework namens Patch Network (PNet) entwickelt. Dieses Netzwerk kombiniert Ideen aus zwei verschiedenen Modellen, die für die Bildanalyse verwendet werden: konvolutionale neuronale Netzwerke (CNNs) und Transformermodelle. CNNs sind bekannt für ihre Geschwindigkeit, während Transformer effektiver darin sind, breitere Bildkontexte zu verstehen, aber mehr Rechenleistung benötigen.

Unser PNet wurde entwickelt, um reichhaltigen Kontext aus Bildern zu extrahieren und gleichzeitig schnell genug für die praktische Anwendung zu sein. Wir haben PNet an Datensätzen getestet, die für die Erkennung von Polypen und Hautläsionen konzipiert sind, um zu sehen, wie gut es im Vergleich zu anderen Modellen abschneidet.

#Methodologie

PNet nutzt ein traditionelles Encoder-Decoder-Design, das häufig bei Segmentierungsaufgaben verwendet wird. Die Architektur besteht aus zwei Hauptteilen: dem Encoder, der Informationen aus dem Eingabebild erfasst, und dem Decoder, der das segmentierte Bild rekonstruiert.

#Encoder

Der Encoder enthält ein Downsampling-Modul, um die Bildgrösse zu reduzieren und dabei wichtige Details beizubehalten. Anstatt Standardmethoden wie Max-Pooling zu verwenden, die Informationen verlieren könnten, wenden wir konvolutionale Operationen an, um das Bild zu verkleinern. Um die Leistung zu verbessern, verwenden wir einen grösseren 5x5-Konvolutionskern anstelle des typischen 3x3-Kerns.

In diesem Stadium haben wir einen Patch-Block eingeführt, um kontextuelle Informationen zu sammeln. Dieser Block nutzt einen zweistufigen Prozess mit unterschiedlichen Konvolutionseinstellungen, um Merkmale aus dem Bild effektiver zu lernen. Die erste Konvolution konzentriert sich auf kleinere Bereiche, die zweite erfasst einen breiteren Kontext, sodass das Netzwerk ein besseres Verständnis des Bildes erhält.

#Decoder

Für den Decoder konzentrieren wir uns darauf, ihn leicht zu halten und gleichzeitig sicherzustellen, dass er Informationen aus verschiedenen Schichten effektiv kombiniert. Der Decoder beginnt mit einer Upsampling-Operation, um die Bildgrösse wiederherzustellen, gefolgt von einer Kombination aus tieferen und flacheren Merkmalen. Eine Dropout-Schicht ist enthalten, um unnötige Informationen zu minimieren und Überanpassung zu vermeiden, die auftreten kann, wenn ein Modell zu viel von den Trainingsdaten lernt. Schliesslich verwenden wir ein paar 1x1-Konvolutionen, um den Ausgangskanal zu optimieren und das endgültige segmentierte Bild zurückzugeben.

#Experimente

Wir haben PNet an bekannten Datensätzen für die Segmentierung von Polypen und Hautläsionen evaluiert:

#Polyp-Segmentierung

Der Polyp-Datensatz umfasst Hunderte von Bildern, die auf eine einheitliche Grösse für das Training und die Tests skaliert wurden. Wir haben die Daten in Trainings- und Testsets organisiert und PNet mit anderen Modellen in Bezug auf Leistungsmetriken wie Intersection over Union (IoU) und Dice-Koeffizienten verglichen.

#Hautläsionen-Segmentierung

Für Hautläsionen haben wir einen Datensatz mit Tausenden von Bildern verwendet, die ebenfalls für ein besseres Modelltraining skaliert wurden. Wieder haben wir den Datensatz in Trainings- und Testteile aufgeteilt, um zu bewerten, wie gut PNet im Vergleich zu anderen etablierten Segmentierungsmodellen abgeschnitten hat.

#Ergebnisse

Unsere Experimente haben gezeigt, dass PNet andere Modelle bei den Segmentierungsaufgaben für Polypen und Hautläsionen erheblich übertroffen hat. Besonders hat es hohe Werte für IoU und Dice-Koeffizienten erzielt, was auf eine hervorragende Leistung bei der genauen Identifizierung relevanter Merkmale in den Bildern hinweist.

Bei den Polyp-Datensätzen hat sich PNet als besonders effektiv erwiesen und überlegene Ergebnisse im kleineren ETIS-Datensatz erzielt. Das Modell war leicht und benötigte viel weniger Rechenleistung als andere wie UNet++. Ausserdem hat PNet Bilder mit viel schnelleren Bildraten bearbeitet.

Auch bei der Segmentierung von Hautläsionen hat PNet erneut besser abgeschnitten als konkurrierende Modelle und zeigte eine schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeit sowie einen geringeren Ressourcenverbrauch, was es für reale Anwendungen geeigneter macht.

#Vorteile von PNet

Die wichtigsten Vorteile unseres Patch-Netzwerks sind:

1. Schnelle Verarbeitung: PNet arbeitet mit hohen Geschwindigkeiten, was es für klinische Anwendungen geeignet macht, wo Zeit entscheidend ist.

2. Geringer Ressourcenbedarf: Es benötigt deutlich weniger Rechenleistung im Vergleich zu anderen Deep-Learning-Modellen wie UNet++, was es für mehr Gesundheitseinrichtungen zugänglich macht.

3. Hohe Genauigkeit: Das Modell überzeugt in der Genauigkeit sowohl bei der Segmentierung von Polypen als auch von Hautläsionen und bietet Echtzeitunterstützung für Klinikern beim Identifizieren von Problembereichen.

4. Kontextuelle Informationen: Durch den Einsatz des Patch-Blocks kann PNet reichhaltigere kontextuelle Merkmale lernen als viele traditionelle Netzwerke, was seine Segmentierungsfähigkeiten verbessert.

#Fazit

Zusammengefasst stellt unser vorgeschlagenes Patch-Netzwerk einen bedeutenden Fortschritt in der Segmentierung medizinischer Bilder dar. Durch die erfolgreiche Integration von Ideen aus konvolutionalen und Transformermodellen balanciert PNet die Notwendigkeit nach Geschwindigkeit und Genauigkeit. Die Ergebnisse unserer Tests zeigen, dass es präzise Segmentierungen liefern kann und gleichzeitig leicht und effizient ist, was es zu einem wertvollen Werkzeug für Kliniker bei der Diagnose und Behandlung von kolorektalem Krebs und Hautläsionen macht.