Der Artikel diskutiert den Einsatz von Deep Learning in der medizinischen Bildgebung und analysiert die Machbarkeit einer direkten Klassifizierung von Rohdaten aus Scannern und Messgeräten im Vergleich zur üblichen Verarbeitung von generierten Bildern.
Bildgebende Verfahren wie Röntgen, Computertomographie (CT), Magnetresonanztomographie (MRT), Positronenemissionstomographie (PET), Einzelphotonen-Emissionscomputertomographie (SPECT), Ultraschall (US) und andere haben jeweils Vor- und Nachteile. Deep Learning mit neuronalen Netzwerken wird zunehmend in der Radiologie eingesetzt, vor allem für die Analyse und Klassifizierung von Bildern.
Die meisten derzeitigen Deep-Learning-Anwendungen arbeiten jedoch auf bereits generierten medizinischen Bildern, unterstützen die Bildgenerierung oder identifizieren spezifische Substanzmarker in Spektrogrammen. Der Autor argumentiert, dass der Einsatz neuronaler Netzwerke direkt auf den Rohdaten der Messgeräte genauere Informationen und damit präzisere Ergebnisse liefern könnte.
Der Artikel erläutert die Hauptanwendungen von Deep Learning in der Radiologie, Sonographie und Elektrophysiologie und diskutiert die Machbarkeit des vorgeschlagenen Ansatzes der direkten Rohdatenverarbeitung. Dabei werden die folgenden Aspekte beleuchtet:
Obwohl der direkte Einsatz von Deep Learning auf Rohdaten aus medizinischen Geräten vielversprechend erscheint, gibt es derzeit noch erhebliche Hürden, die überwunden werden müssen. Dazu gehören der Mangel an verfügbaren Rohdaten, die hohen Speicher- und Rechenanforderungen sowie uneinheitliche Datenformate. Der Artikel identifiziert die fünf wichtigsten Barrieren und mögliche Lösungsansätze.
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by Szilard Enye... at arxiv.org 04-09-2024
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