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Professionelle Weiterbildung in der additiven Fertigung
Die additive Fertigung, auch 3-D-Druck genannt, ist in der Industrie angekommen. Es existieren bereits viele 3-D-gedruckte Bauteile in den unterschiedlichsten Anwendungen.
Am Anfang wurde, um die Bildqualität von Niedrigdosis-CT zu erhöhen, eine Superauflösungstechnik verwendet, die CT-Bilder wurden mit Matlab in kleine lokale Regionen aufgeteilt, danach folgte die Zuordnung zu Niedrigdosis- und Normaldosisregionen, dies, um ein Bilderverzeichnis zu erstellen. Wenn ein neues Niedrigdosisbild analysiert werden soll, findet das System eine kleine Niedrigdosisregion im Verzeichnis und zeigt dem Anwender den entsprechenden Normaldosisbereich an.
Wie effektiv diese Technik ist, hängt davon ab, wie gross das Verzeichnis ist, aus dem Vergleiche entnommen werden können. Ein grösseres Verzeichnis bedeutet jedoch auch höhere Ressourcenanforderungen an das System und vor allem eine längere Suchzeit für kleine Bilder. Ein CNN benötigt zwar Trainingszeit, wird ihm aber ein neues Bild vorgelegt, erzeugt es viel schneller Ergebnisse als der Superauflösungsansatz. Beispielsweise kann ein trainiertes CNN innerhalb von circa 20 Minuten Ergebnisse für einen einzelnen Patienten erzeugen, während die Superauflösung für vergleichbare Ergebnisse circa zwei Stunden braucht.
Die Erforschung der CNN-Regression sollte den Nachteilen der Superauflösung begegnen; es gibt jedoch einige Fälle, in denen die Leistung der Superauflösungstechnik sehr gut ist. Wenn Muster in einem Bild, aus dem eine Diagnose erstellt werden soll, Mustern in einem der Bilder im Verzeichnis sehr ähnlich sind, erbringt der Superauflösungsansatz beispielsweise sehr genaue Ergebnisse. Deshalb ist die Erstellung eines hybriden Systems geplant, das die CNN-Regression mit der Superauflösung kombiniert.
Um die Klarheit von Ultraniedrigdosis-CT des Brustkorbs zu verbessern, wurden zwei CNN angewendet, von denen eines den Lungenbereich der CT-Bilder verarbeitete und das andere den Rest (Abb. 2). Der Bilddatensatz, mit dem die CNN trainiert wurden, wurde von Forschern der Mie University bereitgestellt. Er besteht aus 12 Bildpaaren, von dem jedes ein Normaldosis-CT und ein Ultraniedrigdosis-CT desselben Gewebes umfasst. (Da die Patienten bei der Aufnahme des zweiten Bildes zusätzlicher Strahlung ausgesetzt waren, musste die Studie auf wenige Versuchspersonen beschränkt werden.) Jedes Bild in der Studie bestand aus 512 × 512 Pixeln und jedes CT aus 250 Bildern (Schichten).
Die anfängliche Struktur des CNN baute auf den Ergebnissen der früheren Arbeit zur Superauflösung auf. In dieser Studie wurde festgestellt, dass eine lokale Region von 7 × 7 am besten funktionierte. Deshalb wurde in diesem Deep-Learning-Modell mit dieser Grösse begonnen. Danach wurde mit lokalen Regionen in Grössen zwischen 5 × 5 und 128 × 128 experimentiert und überprüft, wie aussagekräftig die jeweils erzeugten Ergebnisse waren. Für den Lungenbereich fiel die Entscheidung zugunsten von 32 × 32 aus, für den Rest entschied man sich für 64 × 64. Ausserdem wurden in Matlab circa 128 unterschiedliche CNN-Varianten bewertet. Es folgte die Erprobung von verschiedenen Eingabegrössen und Filtern sowie verschiedenen Faltungsebenen.
Mit der Kreuzvalidierung wurde das Modell mit Bildern von 11 Patienten trainiert und mit Bildern des verbleibenden Patienten getestet. Diese 12 Schritte wurden mit unterschiedlichen Trainingsdatensätzen und Testbildern wiederholt. Um diesen Prozess zu beschleunigen, wurde das Modell mithilfe der Parallel-Computing-Toolbox auf mehreren GPU der NVIDIA®-GeForce-Serie trainiert. Zur Überwachung des Trainingsfortschritts wurden Genauigkeit und Verlust mit der Überwachungsvisualisierungsoption in der Deep-Learning-Toolbox (Abb. 3) dargestellt.
Die Ergebnisse für jedes Ultraniedrigdosistestbild wurden anhand des entsprechenden Normaldosisbildes bewertet. Hierfür wurden mit RMS-Ebenen (RMS = Root Mean Square) und dem SSIM-Index (Structural Similarity Index) Bildqualitätsmetriken gemessen.
Es ist geplant, das CNN-basierte System in einer Klinik in einer realen Umgebung einzusetzen. Ausserdem werden Möglichkeiten untersucht, um das System auf einem PAC-Server (PAC =Picture Archiving and Communication) bereitzustellen, auf dem medizinische Bilder gespeichert und genutzt werden können. Einer der vielen Vorteile der Entwicklung von Software für die medizinische Bildgebung in Matlab liegt darin, dass die Umgebung es erleichtert, eine Benutzeroberfläche für die zugrunde liegenden Algorithmen zu erstellen und das gesamte Paket dann an Ärzte zu verteilen. Das hat Dr. Nakayama bereits für andere Matlab-basierte Systeme, die er entwickelt hat, umgesetzt.
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