Lezingenposts

Lezingen in dit seizoen:

6 maart: Geometrische beeldanalyse en artificiële intelligentie voor medische beeldverwerking

Dr. R. (Remco) Duits
Wiskunde en Informatica, Technische Universiteit Eindhoven

Veel medische afbeeldingen worden met computers beoordeeld. Maar vaak staan er complexe vaatstructuren op de foto, waarbij vertakkingen van bloedvaten boven op elkaar lijken te liggen. Denk aan bloedvaten in het netvlies of bij het hart of in het brein. In medische beelden zijn die vaten dan vaak lastig van elkaar te onderscheiden. Automatische beeldanalysemethoden plakken dan geregeld verkeerde vaten aan elkaar. Dat vormt een belemmering voor een cardioloog die met een katheter door een kransslagader navigeert. Correcties zijn dan moeilijk, kostbaar en tijdrovend.
Enerzijds zijn deep-learning methoden goed geschikt voor automatische vaatsegmentatie. Echter deze methoden vereisen kostbare annotaties en worden oninterpreteerbaar door bizarre hoeveelheden betekenisloze parameters. Anderzijds zijn er geavanceerde geometrische beeldanalysemethoden die complexe vaatstructuren prima volgen, maar die vereisen handmatige instellingen.
Middels geometrische deep-learning met z.g. PDEgestuurde, convolutionele netwerken integreren we de goede eigenschappen van beide methoden. Dit levert automatische en interpreteerbare beeldanalyse op, met enorme reducties van parameters, waarmee betere classificaties bij veel medische toepassingen kunnen worden verkregen.

Voor meer informatie over de spreker kijk hier.