Medizinische Bildanalyse: Methoden, Anwendungsfälle und KI-Technologien

Medizinische Bildanalyse: Methoden, Anwendungsfälle und KI-Technologien

von Itransition Redaktionsteam

überprüft von

Andrej Korsun und Aleksandr Ahramowitsch

Bei der medizinischen Bildanalyse geht es darum, aussagekräftige Informationen aus medizinischen Bildern (CT-Scans, MRT, Röntgenaufnahmen, Ultraschall, mikroskopische Bilder) zu extrahieren und zu verfeinern. Unser Team automatisiert die medizinische Bildanalyse, verbessert ihre Präzision und verkürzt die Bearbeitungszeit durch die Bereitstellung maßgeschneiderter KI-gesteuerter Software.

Wichtigste Statistiken zu medizinischer Bildanalyse-Software

Erwartete CAGR des Marktes für medizinische Bildsoftware bis 2028

Infinium Global Research

erwarteter Wert von KI-basierter medizinischer Bildanalysesoftware bis 2026

Endgültiges Gesundheitswesen

KI kann mehr Hautkrebsfälle erkennen als menschliche Fachkräfte

IDTechEx

Medizinische Bildanalyse: Unsere Dienstleistungen

Mehr als 25 Jahre Erfahrung im Gesundheitswesen, kombiniert mit fundiertem Fachwissen im Bereich KI/ML, ermöglichen es unserem Team, eine breite Palette von Dienstleistungen für die medizinische Bildanalyse anzubieten.

Prüfung und Beratung

  • Wir helfen Ärzten im Gesundheitswesen bei der Auswahl der Software für die medizinische Bildanalyse, die ihren Zielen entspricht.
  • Wir stellen sicher, dass die medizinische Bildanalyselösung eines Unternehmens den erforderlichen industriellen und staatlichen Vorschriften entspricht.
  • Unsere Experten überwachen die Leistung und Sicherheit von medizinischer Bildanalysesoftware und geben Empfehlungen zur Absicherung und Optimierung der Lösung.

Entwicklung

  • Wir entwickeln medizinische Computer-Vision-Lösungen, die sich auf KI-Techniken einschließlich neuronaler Netze mit tiefem Lernvermögen stützen.
  • Unsere Bildanalysesoftware ist gut trainiert und kann bei der Arbeit lernen.
  • Unsere Lösungen liefern eine detaillierte Bildanalyse, einschließlich der Visualisierung und Erkundung von 2D-Bildern und 3D-Volumina, Segmentierung, Klassifizierung, Registrierung und 3D-Rekonstruktion von Bilddaten zur weiteren Betrachtung und Validierung durch medizinisches Fachpersonal und Forscher.

Vendor-neutral

Cross-platform compatible

Easy to integrate

Optimized for mobile

Secure

Reliable

Our solutions

KI-Technologien und -Tools für die Bildanalyse

Unsere Experten verfügen über ein solides technisches Portfolio, das es ihnen ermöglicht, die KI-Algorithmen einzusetzen, die sich am besten für bestimmte Fälle der medizinischen Bildanalyse eignen. Zu den am häufigsten gewählten Technologien gehören:

AI technologies and tools for image analysis
  • CNN (Faltungsneuronale Netze)
  • RNN (rekurrente neuronale Netze)
  • GAN (Generative kontradiktorische Netze)
  • Autokodierer
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • OpenCV
  • Kopfkissen
  • NumPy
  • SciPy
  • Scikit-image
  • Clusterung: DSCAN, k-means
  • Ähnlichkeit: Ärgern, Faiss
  • Reduzierung der Dimension: ICA, t-SNE, usw.

Möchten Sie intelligente Bildanalysen in Ihre medizinischen Arbeitsabläufe einführen?

Kontakt

Anwendung von Deep Learning für die medizinische Bildanalyse

Die zunehmende Verfeinerung der künstlichen Intelligenz und die Implementierung von Deep-Learning-Algorithmen in der medizinischen Bildanalyse erhöhen deren Genauigkeit. Verschiedene Lösungen können je nach medizinischem Bereich unterschiedliche Deep-Learning-Muster verwenden.

Thementitel: Deep Learning in der medizinischen Bildanalyse
Datenquelle: ieeexplore.ieee.org - Going deep in medical image analysis: concepts, methods, challenges, and future directions

Deep learning in medical image analysis
Pattern recognition task
Detection/Localization
Segmentation
Registration
Classification
Anatomical region
Brain
Breast
Eye
Chest
Abdomen
Miscellaneous

Erkennung/Lokalisierung

Hilft bei der Feststellung, ob Objekte einer bestimmten Klasse (z. B. Tumore) in dem untersuchten Gebiet vorhanden sind, und bei der anschließenden Lokalisierung ihrer genauen Koordinaten (einschließlich der Lokalisierung in einem 3D-Modell auf der Grundlage der 2D-Bilder).

Bildsegmentierung

Dient der Erkennung von Konturen bestimmter Organe oder anatomischer Strukturen in einem Bild und der Entdeckung von Anomalien in Organstrukturen (Verletzungen, Läsionen usw.).

Anmeldung

Richtet zwei oder mehr Bilder aus, um die Übereinstimmung zwischen Bildern zu untersuchen, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten, mit unterschiedlichen Bildgebungsgeräten, aus verschiedenen Blickwinkeln oder sogar von mehreren Patienten aufgenommen wurden.

Klassifizierung

Hilft, medizinische Bilder, die Anomalien enthalten, von solchen zu trennen, die keine Anomalien enthalten. Weit verbreitet bei der Erkennung aller Arten von Krebs, dermatologischen und ophthalmologischen Krankheiten.

Visualisierung

Transformiert das Originalbild, verbessert es, macht es klarer, ändert den Blickwinkel oder fügt ihm sogar eine weitere Dimension hinzu, um die Originaldaten auf eine neue und umfassendere Weise zu präsentieren.

Klinische Anwendungsfälle

Die medizinische Bildverarbeitung wird für fast alle Organsysteme und Körperregionen eingesetzt, um die Qualität der Diagnose, der Behandlungsplanung und der Erforschung gefährlicher Zustände zu verbessern.

Tumore
Tumore

Gehirn Knochenmark

Lymphknoten Brust/Brust

Unterleib Prostata/ Hoden/ Eierstock

Haut Metastasierung

Traumata
Traumata

Knochenbrüche

Erkennung und Lokalisierung von intrakraniellen Blutungen

Erkennung von intrakraniellen Aneurysmen und Schlaganfällen

Organbrüche und Blutungen

Läsionen und Fibrose
Läsionen und Fibrose

Brust Knochen Leber

Bauchspeicheldrüse Milz

Nieren Lunge

Prostata/Ovarien Andere Organe

Infektion/Entzündung
Infektion/Entzündung

Lokalisierung und Identifizierung von Erkrankungen des Brustkorbs

Netzhauterkrankungen Gelenke

Lymphknoten Herzmuskel

Muskeln Weichteilorgane

Fehlplatzierung oder Fehlfunktion von Organen
Fehlplatzierung oder Fehlfunktion von Organen

Identifizierung einer abnormalen Position eines Organs

Erkennung von Makulaödemen (DME) und diabetischer Retinopathie (DR)

Erkennung der altersbedingten Makuladegeneration (AMD)

Sonstiges
Sonstiges

Erkennung von Kalzium und Plaque in den Koronararterien

Erkennung von chronisch obstruktiven Lungenerkrankungen (COPD) und akuten Atemwegserkrankungen (ARD)

Segmentierung von Herz- und Blutgefäßstrukturen

Top 5 der medizinischen Bildgebungsverfahren

Medizinische Bilddaten stammen in der Regel von einer der fünf gängigsten medizinischen Bildgebungsmethoden. Wir entwickeln Software für die medizinische Bildanalyse, die mit allen von ihnen kompatibel ist.

Röntgenstrahlen

Näherung
Verwendet Röntgenstrahlen, um Anomalien (Brüche, freie Luft, Tumore, Kalzit, freie Flüssigkeiten, Entzündungen und Fremdkörper) in Knochen und anderen dichten Organen zu erkennen.
Vorteile
Schnell, nicht-invasiv und schmerzlos. Es kann helfen, verschiedene Krankheiten und Verletzungen zu diagnostizieren, einschließlich Knochenbrüche, einige Krebsarten und Infektionen.
Сautions
Leichte krebserregende Wirkung durch ionisierende Strahlung. Das Risiko ist für Kinder größer, und das Verfahren wird für schwangere Patientinnen nicht empfohlen.

Computertomographie-Scan

Näherung
Kombiniert eine Reihe von Röntgenbildern, die aus verschiedenen Winkeln rund um den Körper aufgenommen wurden, und erstellt mithilfe digitaler Verarbeitung Querschnittsbilder (Scheiben) der inneren Organe.
Vorteile
Gründlicher und detaillierter als ein Röntgenbild kann die CT komplexe Traumata oder Anomalien erkennen und sie in 3D richtig lokalisieren.
Сautions
Die karzinogene Wirkung ähnelt der von Röntgenstrahlen, weshalb sie nicht für Routineuntersuchungen, Personen mit Tumorrisiko oder schwangere Patienten empfohlen wird.

Magnetresonanztomographie

Näherung
Bei der MRT werden starke Magnetfelder, deren Gradienten und Radiowellen eingesetzt, um Bilder der Weich- und Hartgewebeorgane des Körpers zu erzeugen.
Vorteile
Die MRT liefert kontrastreichere Bilder der Weichteile als Röntgen- oder CT-Scans. Sie stellt kein Krebsrisiko dar und kann zur Behandlung eingesetzt werden.
Сautions
Die MRT ist für die Patienten weniger komfortabel und eignet sich nicht für Menschen mit Metallteilen im Körper. Außerdem wird die MRT mit Kontrastmitteln während der Schwangerschaft nicht empfohlen.

Ultraschall

Näherung
Sendet Ultraschallimpulse in Körpergewebe und fängt dann deren Echo mit unterschiedlichen Reflexionseigenschaften auf, um ein Bild des jeweiligen Organs zu erstellen.
Vorteile
Sicherer als andere bildgebende Verfahren, tragbar und zeigt die Funktionen der Organe in Echtzeit. Empfohlen während der Schwangerschaft.
Сautions
Die Bildqualität von Ultraschallscannern kann schlechter sein als die anderer bildgebender medizinischer Geräte. Nicht geeignet für härteres Gewebe.

Kernspintomographie, einschließlich Positronen-Emissions-Tomographie

Näherung
Fängt das Strahlungssignal von Radionukliden ein, die von Körpergeweben absorbiert werden, um 2D- und 3D-Bilder der Organe zu erstellen.
Vorteile
Zeigt, wie die Organe funktionieren, und nicht ihr Aussehen und ihre Lokalisierung. Entdeckt Anomalien früher als CT und MRT.
Сautions
Risiko einer Allergie gegen den radioaktiven Wirkstoff, unbedeutendes Risiko einer Krebserkrankung durch die Strahlung. Nicht empfohlen für Kinder oder während der Schwangerschaft.

Dateiformate für medizinische Bilder

Unsere Lösungen sind mit allen gängigen medizinischen Bilddateiformaten kompatibel.

DICOM

MRC

ECAT7

Interfile

Analyze

NIfTI

RAW

File formats

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Angebot einholen

Möglichkeiten der medizinischen Bildanalyse

Die medizinische Bildverarbeitung liefert den Fachleuten des Gesundheitswesens einzigartige Daten, die für eine genaue Diagnose und Behandlung aller Erkrankungen entscheidend sind.

Verbesserte Diagnostik
Optimierte Behandlung
Erhöhte Patientensicherheit
Höhere Produktivität für Fachkräfte im Gesundheitswesen
Schnellere und sicherere Arzneimittelentwicklung
Günstigere Gesundheitsergebnisse
Erleichterte Ausbildung des medizinischen Personals
Förderung der medizinischen Forschung

Herausforderungen der medizinischen Bildanalyse

Unsere Experten verbessern kontinuierlich die Qualität unserer Lösungen für die medizinische Bildverarbeitung und sind dabei den üblichen Herausforderungen der Branche immer einen Schritt voraus.

Herausforderung

Mögliche Lösung

Kleinere medizinische Datensätze

Kleinere medizinische Datensätze

Anpassung eines auf normalen Bildern trainierten Modells an medizinische Bilder oder von einer Modalität zur anderen. Gemeinsames Training zwischen mehreren Datenzentren durchführen. Verwendung öffentlich zugänglicher Benchmark-Datensätze.

Mangel an kommentierten und ausgewogenen Daten

Mangel an kommentierten und ausgewogenen Daten

Verwenden Sie Datenerweiterungstechniken und GANs für die Erzeugung synthetischer Bilder, kombinieren Sie Deep-Learning- und Multitasking-Modelle oder verpacken Sie Deep Features für die medizinische Bildanalyse.

Der "Blackbox"-Effekt: fehlende Erklärung des Algorithmus

Der "Blackbox"-Effekt: fehlende Erklärung des Algorithmus

Visualisierung von Deep-Learning-Modellen, um den vorgesehenen Nutzern eine Vorstellung von der Funktionsweise des Algorithmus zu vermitteln und eine Möglichkeit zur Korrektur von Fehlern in den logischen Ketten zu bieten.

Zurückweisung durch einige Angehörige der Gesundheitsberufe

Zurückweisung durch einige Angehörige der Gesundheitsberufe

Informieren Sie das medizinische Personal über die Besonderheiten und die Verwendung der Software für die medizinische Bildanalyse, erklären Sie, warum sie ihre Fachkenntnisse nicht untergräbt, und zeigen Sie die Möglichkeiten auf, die die Technologie den Fachleuten im Gesundheitswesen eröffnet.

KI-gestützte Bildanalyse: Lösungsfahrplan

Bei der Arbeit an Ihrem KI-gesteuerten System folgen wir einem unkomplizierten dreistufigen Prozess, um eine Grundlage für fortgeschrittene Datenoperationen zu schaffen. Dies wiederum hilft bei der Einführung von Lösungen in realen geschäftlichen oder wissenschaftlichen Umgebungen.

1

Vorbereitung

Unter Berücksichtigung Ihrer Anforderungen erstellen wir kundenspezifische Datenskripte, um fertige ML-Modelle von Drittanbietern zu verbessern, oder wir entwickeln kundenspezifische Modelle nach Ihren Anforderungen und Spezifikationen.

2

Ausbildung

Vor dem Training bereinigen und kennzeichnen wir Ihre Daten. Dann erstellen wir ein Modell, indem wir spezifische Algorithmen mit vorbereiteten Datensätzen trainieren, die strukturierte und unstrukturierte Rohdaten enthalten, die von Menschen und Maschinen generiert wurden.

3

Abstimmung

Wir überwachen die Ergebnisse und verfeinern den Lernprozess, bis die Ergebnisse zufriedenstellend sind, d. h. sich die neuronalen Netze stabilisieren und die entwickelte Software ohne menschliches Eingreifen aus ihren eigenen Fehlern lernt.

Medizinische Bildanalyse FAQ

Was ist DICOM, und warum wird es für die medizinische Bildgebung verwendet?

DICOM ist ein internationaler Standard für medizinische Bilder und damit zusammenhängende Informationen und wird verwendet, um die Interkompatibilität und Sicherheit medizinischer Bilddaten zu gewährleisten.

Ist Bildanalyse dasselbe wie Bildverarbeitung?

Die medizinische Bildverarbeitung ist eine der Techniken, die für die medizinische Bildanalyse verwendet werden. Obwohl sie in manchen Zusammenhängen oft synonym verwendet werden, sind sie grundsätzlich verschieden.

Welche medizinischen Geräte werden für die medizinische Bildgebung verwendet?

Ein CT-Scanner, eine MRT-Röhre, ein Röntgen- und Mammographiegerät, ein Ultraschallgerät, ein Echokardiographiegerät und viele andere Geräte werden zur Erstellung digitaler medizinischer Bilder verwendet.

Warum wird das maschinelle Lernen in der medizinischen Bildanalyse eingesetzt?

Moderne medizinische Bildgebungsgeräte liefern eine große Menge an Daten, die selbst für den erfahrensten Fachmann schwer zu verarbeiten sind. ML-Algorithmen hingegen sind ausgeklügelt genug, um selbst die komplexesten Muster zu erkennen, was sie zu einer perfekten Technologie für die Analyse von Bildern macht.

Gibt es Grenzen für medizinische Bildanalyse-Software?

Algorithmen für die medizinische Bildanalyse sind nur so gründlich und genau, wie die Entwickler sie entwickelt haben. Daher ist es wichtig, mit einem vertrauenswürdigen und erfahrenen Anbieter zusammenzuarbeiten.

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