Mathematical Sciences

Lund University

  • Title: Dataaugmentering för klassificiering av 3D MR-bilder
  • Short description:

    Detta projekt fokuserar på automatisk dataaugmentering för bildklassificering. MR-bildvolymer med utritningar/klassificering av tumörer och riskorgan är mycket tidskrävande att ta fram samtidigt som presentandan och robustheten kan direkt kopplas till mängden träningsdata man har tillgång till. Med hjälp av en matematisk modell som beskriver de naturliga variationer man förvänta sig I osedda MR-bildvolymer kan man uttöka träningsdatan med artificiell träningsdata och på så vis höja prestandan och öka robusheten hos det neurala nätverket.

  • Long description:

    Det har de senaste åren skett ett paradigmskifte inom bildanalys, där djupa neurala nätverk har visat sig extremt effektiva inom bildklassificering och analys. Ett neuralt nätverk definieras av flera beräkningslager där kopplingen mellan varje lager består av faltningskärnor och aktiveringsfunktioner, som optimeras (tränas upp) med hjälp av stora mängder träningsexempel. Varje MR-bildvolym består av cirka 6,5 miljoner punkter som kan användas för algoritmträning. Träningsdatamängden blir mycket stor då algoritmen sammanlagt bryter ut flera miljarder punkter från många hundratals olika MR-bildvolymer för att kunna lära sig vad som är en tumör och vad som är kringliggande vävnad. Ju fler träningsexempel ett neuralt nätverk har sett, desto bättre kommer det att prestera.

    Detta projekt fokuserar på automatisk dataaugmentering för bildklassificering. MR-bildvolymer med utritningar/klassificering av tumörer och riskorgan är mycket tidskrävande att ta fram samtidigt som presentandan och robustheten kan direkt kopplas till mängden träningsdata man har tillgång till. Med hjälp av en matematisk modell som beskriver de naturliga variationer man förvänta sig I osedda MR-bildvolymer kan man uttöka träningsdatan med artificiell träningsdata och på så vis höja prestandan och öka robusheten hos det neurala nätverket.

    Spectronic Medical AB

    Spectronic Medical är världsledande inom generering av beräkningsunderlag för MR-baserad stråldosplanering. I bolagets produktportfölj finns flera typer av artificiell intelligens, med speciellt fokus på djupa faltande nätverk (s.k. deep-learning) för tredimensionell analys och segmentering av MR-bildvolymer. Bolagets produkter distribueras genom en molntjänst som strålbehandlingsklinikerna är uppkopplade mot.

  • Industrial cooperation: Spectronic Medical AB
  • Contact: Andreas Jakobsson