מודל מבוסס Swin Transformer לזיהוי קשריות בבלוטת התריס בתמונות אולטרסאונד
21 באפריל 2023
כאן מוצע מודל חדש לזיהוי קשריות בלוטת התריס בתמונות אולטרסאונד, המשתמש בשנאי Swin כעמוד השדרה לביצוע מידול הקשר ארוך טווח. ניסויים מוכיחים כי הוא מתפקד היטב במונחים של רגישות ודיוק.
תוכנית זו מיישמת אמצעי אוטומטי ויעיל לאיתור גושים בבלוטת התריס, אשר עשוי להפחית את עומס העבודה של הרופאים בעתיד. טכניקה זו מיישמת שנאי Swin לרשת זיהוי גושים. Swin רובוטריקים יעילים בלכידת מידע תוכן לטווח ארוך, מה שעוזר מאוד בשיפור הרגישות של מעצר גושים.
כדי להתחיל, פתח מסוף במחשב והתקן את Python 3.8 על ידי הקלדת sudo apt-get install python3.8 בשורת הפקודה. כדי להתקין PyTorch 1.7, עבור אל האתר הרשמי של Miniconda ולהתקין אותו. לאחר מכן צור סביבת Conda על ידי הקלדת הפקודה המוצגת על המסך בשורת הפקודה, והפעל אותה על ידי הקלדת conda activate SwinFasterRCNN.
התקן את PyTorch על ידי כתיבת הפקודה המוצגת בשורת הפקודה. עבור התקנת זיהוי MM, שכפל מהמאגר הרשמי של GitHub ולאחר מכן התקן את MM Detection על-ידי כתיבת הפקודה pip install v e בשורת הפקודה. פתח את schedule_1x.
קובץ py בעורך הטקסט Vim וערוך את הקובץ כדי להגדיר את הפרמטרים הקשורים לאימון כברירת מחדל, כולל הממטב, קצב הלמידה והאפוס. התחל את האימון על-ידי הקלדת הפקודה המוצגת על המסך. המתן עד שהרשת תתחיל את האימון במשך 48 אפיקים, וכדי שהמשקולות המאומנות המתקבלות של רשת SwinFasterRCNN ייווצרו בתיקיית הפלט.
שמור את משקלי הדגם בדיוק הגבוה ביותר בערכת האימות. לאחר האימון, בחרו את הדגם עם הביצועים הטובים ביותר בערכת האימות לזיהוי קשריות בבלוטת התריס בתמונות החדשות. הפעל את סקריפט הבדיקה כדי לשנות את גודל התמונה ל- 512 פיקסלים על 512 פיקסלים ולנרמל אותה.
המתן עד שהסקריפט יטען באופן אוטומטי את פרמטרי המודל שאומנו מראש ל- SwinFasterRCNN, והזן את התמונה המעובדת מראש לתוך SwinFasterRCNN לצורך הסקת מסקנות. המתן עד ש- SwinFasterRCNN יפיק את תיבת החיזוי עבור כל תמונה. לבסוף, אפשר לסקריפט לבצע באופן אוטומטי עיבוד NMS לאחר בכל תמונה כדי להסיר את תיבות זיהוי הכפילויות.
תוצאות הזיהוי של אותה תמונה מוצגות בשורה נתונה. העמודות הן תוצאות הזיהוי עבור SwinFasterRCNN, FasterRCNN, YOLOv3, SSD, RetinaNet ו- DETR. אמיתות הקרקע של האזורים מסומנות בתיבות מלבניות ירוקות.
תוצאות הזיהוי ממוסגרות על-ידי התיבות המלבניות האדומות. חשוב מאוד לבחור את פרמטר היפר המתאים כדי להבטיח אלה מתכנסים, אשר צריך להיקבע על ידי ניסויים רבים.
צפו בתמליל המלא וקבלו גישה לאלפי סרטונים מדעיים
סקירה כללית
מחקר זה מציג גישה חדשנית לגילוי קשריות בבלוטת התריס בתמונות אולטרסאונד באמצעות מודל Swin Transformer. השיטה המוצעת מדגימה רגישות ודיוק משופרים בגילוי הקשריות.
מרכיבי מפתח של המחקר
תחום המדע
- דימות רפואי
- למידת מכונה
- בריאות בלוטת התריס
רקע
- קשריות בבלוטת התריס הן שכיחות ודורשות זיהוי מדויק לצורך אבחנה נכונה.
- שיטות מסורתיות עלולות להיות גוזלות זמן וסובייקטיביות.
- טכניקות של למידה חישובית, ובמיוחד למידה עמוקה, הראו פוטנציאל בניתוח תמונות רפואיות.
- Swin Transformers יעילים בלכידת מידע הקשרי ארוך-טווח בתמונות.
מטרת המחקר
- פיתוח מערכת אוטומטית לזיהוי קשריות בבלוטת התריס.
- שיפור הרגישות והדיוק של זיהוי קשריות בתמונות אולטרסאונד.
- הפחתת עומס העבודה של אנשי מקצוע בתחום הבריאות.
שיטות שנעשה בהן שימוש
- הטמעה של רשת לזיהוי קשריים המבוססת על Swin Transformer.
- אימון המודל באמצעות מאגר נתונים של תמונות אולטרסאונד.
- שימוש ב-Python וב-PyTorch לפיתוח המודל.
- טכניקות עיבוד לאחר-ביצוע (Post-processing) לשיפור תוצאות הזיהוי.
תוצאות עיקריות
- מודל ה-Swin Transformer השיג רגישות ודיוק גבוהים בזיהוי קשריים בבלוטת התריס.
- השוואה למודלים אחרים כגון FasterRCNN ו-YOLOv3 הראתה ביצועים עדיפים.
- כוונון יעיל של היפר-פרמטרים היה קריטי להשגת ביצועי מודל אופטימליים.
- התוצאות הוצגו באופן חזותי באמצעות תיבות זיהוי המדגישות תוצאות חיוביות אמיתיות (true positives) ותוצאות חיוביות שגויות (false positives).
מסקנות
- המודל המוצע משפר באופן משמעותי את הגילוי של קשריות בבלוטת התריס.
- אוטומציה בזיהוי קשריות יכולה להקל על העומס המוטל על ספקי שירותי הבריאות.
- עבודות עתידיות עשויות להתמקד בשכלול נוסף של המודל ובהרחבת יישומיו.
שאלות נפוצות
רלוונטיות תעשייתית מסכמת
זיהוי אוטומטי של קשריים בבלוטת התריס בתמונות אולטרסאונד נותן מענה לצוואר בקבוק קריטי בזיהוי מוקדם של מחלות ובסיווג סיכונים. שילוב של מודלים המבוססים על Swin Transformer בתהליכי עבודה של דימוי בשלבי הגילוי משפר את הביטחון החיזוי ותומך בניתוח בר-שחזור ובקנה מידה רחב על פני מאגרי נתונים גדולים. יכולת זו רלוונטית ישירות לצווטי ביו-פארמה השואפים להאיץ את גילוי הביומרקרים ומחקר תרגומי בפורט폴יו של אנדוקרינולוגיה ואונקולוגיה.
יישומים אסטרטגיים במחקר ופיתוח בביופארמה
גילוי מוקדם ותיקוף מטרה
- מאפשר זיהוי כמותי בעלת תפוקה גבוהה של מאפיינים רלוונטיים למחלה במאגרי נתונים של דימות.
- תומך בתיקוף יעדים אובייקטיבי וניתן לשחזור על ידי הפחתת הסובייקטיביות של המפעיל בזיהוי קשריות (nodules).
- משפר את הפחתת הסיכונים המכניסטיים (mechanistic de-risking) על ידי לכידה של תלויות הקשריות ארוכות-טווח במורפולוגיה של הרקמה.
- מסייע במיון פורטפוליו על ידי אספקת תוצרי ניתוח תמונה חסונים וניתנים להרחבה.
סריקה ופיתוח בדיקה
- מכין מערכי נתונים של דימות שעברו תיקוף לצורך סריקת פנוטיפים וניתוח סמנים ביולוגיים בשלבים הבאים.
- מנstandardizes את פלטי הזיהוי, ובכך תומך בשחזוריות וב khả năng השוואה בין מחקרים.
- מאפשר סריקה ניתנת להרחבה של קהל חוליים גדול לצורך גילוי סמנים ביולוגיים תרגומיים.
- מספק פלטי תיבות חסם (bounding box) כמותיות ומדדי ביטחון (confidence score) לצורך הערכה מהימנה.
מחקר תרגומי ופקליני
- מתאימה את תוצאי הדימות לנקודות סיום רלוונטיות למחלה לצורך רצף טרנסלציוני.
- תומכת בהחלטות קידום מותאמות סיכון על ידי שיפור הרגישות והסגוליות במשימות זיהוי.
- מאפשרת שילוב של ביומרקרים של דימות בתהליכי מחקר פרה-קליניים וקליניים.
- מפחיתה סיכון ביולוגי בשלבים מאוחרים על ידי שיפור דיוק הזיהוי המוקדם.
שילוב תהליכי עבודה וצנרת עיבוד
מודל זיהוי זה, המבוסס על Swin Transformer, משתלב ברצף ניתוח הדימות החל משלב הגילוי המוקדם ועד למחקר תרגומי, ותומך הן בבדיקת השערות והן בתיקוף של ביומרקרים.
- ביולוגיה של גילוי: משפרת את בחינת ההשערות על ידי אספקת תוצאי דימוי כמותיים ואובייקטיביים.
- סריקה: מספקת תוצאי זיהוי הניתנים לשחזור ובקנה מידה רחב, המתאימים לתהליכי עבודה של סריקה בתופוקה גבוהה (high-throughput screening).
- אנליטיקה: מפיקה תיבות חסם (bounding boxes) כמותיות ומדדי ביטחון, המאפשרים השוואות סטטיסטיות חסונות.
- מחקר תרגומי: מגשרת בין שלבי הגילוי לשלבים הפרה-קליניים על ידי התאמת תוצאי הדימוי לנקודות סיום של מחלה.
- שימוש חוזר ארגוני: מספקת יכולת ניתוח דימויים ניתנת לשימוש חוזר ולהתאמה עבור מודלים שונים של מחלות.
השפעה תפעולית וארגונית
- ערך מדעי: מגביר את הביטחון בחיזוי ומפחית עמימות מכניסטית במחקרים מבוססי דימות.
- ערך תפעולי: סטנדרטיזציה ואוטומציה של ניתוח תמונות, המשפרים את השחזוריות ואת יכולת ההרחבה (scalability).
- ערך אסטרטגי: מאפשר קבלת החלטות טובה יותר לגבי המשך או הפסקת תהליכים (go/no-go) ויעילות הונית על ידי הפחתת נטל הבדיקה הידנית.
- השפעה על הפורטפוליו: תומך בתעדוף מותאם סיכונים ובקידום תוכניות גילוי מונעות דימות.
שיקולי יישום
- נדרשת מומחיות בלמידה חישובית (machine learning), דימות רפואי ומסגרות עבודה מבוססות Python.
- נדרש גישה לתשתית חישובית מותאמת ל-GPU לצורך אימון המודל והסקה (inference).
- נדרש סטנדרטיזציה בין-צוותית של פרוטוקולי הדימות ושיטות האנוטציה.
- התאמה למודלי מחלה או למודליות דימות שונות עשויה לדרוש תיקוף (validation) נוסף.
- כיוונון היפר-פרמטרים ובחירת מודל הם קריטיים לביצועים אופטימליים ולהתכנסות.
