Project Intraoperative Imaging and Machine Learning - Cheatsheet

Prinzipien der Röntgenbildgebung

Definition:

Prinzipien der Röntgenbildgebung basieren auf der Abschwächung von Röntgenstrahlen, die durch das Gewebe hindurchtreten und auf einem Detektor abgebildet werden.

Details:

• Röntgenstrahlung: Hochenergetische elektromagnetische Wellen.
• Wechselwirkung mit Materie: Photonenenergie wird durch Photoeffekt, Comptoneffekt und Paarbildung abgeschwächt.
• Absorptionsgesetz: \( I = I_0 e^{-\mu x} \) beschreibt die Intensität hinter einem Objekt mit Dicke \( x \) und Absorptionskoeffizient \( \mu \).
• Kontrast: Unterschiedliche Dichten und Zusammensetzungen der Gewebe.
• Bildrekonstruktion: Projektionen werden in ein 2D-Bild umgewandelt.

Automatisierte Segmentierung von Bilddaten

Definition:

Automatisierte Segmentierung von Bilddaten.

Details:

• Wird in der intraoperativen Bildgebung zur genauen Identifikation und Abgrenzung von Strukturen verwendet.
• Verwendet Algorithmen wie U-Net oder Mask R-CNN.
• Verbessert die Präzision und Geschwindigkeit der Bildanalyse.
• Wichtige Metriken: Dice-Koeffizient und Jaccard-Index.
• Herausforderungen: Variabilität der Bilddaten und Rauschen.
• Training erfordert große, annotierte Datensätze.

Überwachtes und unüberwachtes Lernen

Definition:

Überwachtes Lernen: Modell trainiert mit beschrifteten Daten. Unüberwachtes Lernen: Modell erkennt Muster in unbeschrifteten Daten.

Details:

• Überwachtes Lernen: Vorhersagen machen, Klassifikation, Regression
• Spezifische Algorithmen: Lineare Regression, Entscheidungsbäume, SVM
• Unüberwachtes Lernen: Datenmuster entdecken, Clustering, Dimensionsreduktion
• Spezifische Algorithmen: K-Means, Hierarchisches Clustering, PCA
• Ziel in der intraoperativen Bildgebung: Erkennung und Segmentierung von Strukturen, Mustererkennung in medizinischen Bildern

3D-Rekonstruktion

Definition:

3D-Rekonstruktion wandelt 2D-Bilder in ein 3D-Modell um.

Details:

• Verwendet in medizinischer Bildgebung zur präzisen Darstellung von Organen.
• Algorithmen: SFM (Structure from Motion), MVS (Multi-View Stereo)
• Bildregistrierung: Verwenden von Transformationen wie Translation und Rotation.
• Volume Rendering: Ray Tracing und Voxel-basierte Methoden.
• Mathematische Grundlagen: Matrixoperationen, Lineare Algebra, Optimierungsverfahren.
• Anwendungen: Chirurgische Planung, Navigation, AR (Augmented Reality).

Integration von KI in chirurgische Roboter

Definition:

Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Optimierung und Unterstützung von chirurgischen Robotern während Operationen.

Details:

• Verbesserte Präzision und Konsistenz durch KI-Algorithmen
• Echtzeit-Analyse und Entscheidungsfindung
• Automatisierung bestimmter chirurgischer Aufgaben
• Maschinelles Lernen zur kontinuierlichen Verbesserung
• Integration von Bildgebungsverfahren und Sensoren
• Fernoperationen und telemedizinische Anwendungen
• Erkennung und Vermeidung von operativen Komplikationen
• Modellierung chirurgischer Eingriffe

Überfitting und Regularisierung

Definition:

Überanpassung des Modells an Trainingsdaten, Verhinderung durch Hinzufügen einer Regularisierungsstrafe zur Verlustfunktion.

Details:

• Überfitting: Modell passt sich zu stark an Trainingsdaten an => schlechte Generalisierung
• Regularisierung: Methoden zur Vermeidung von Überfitting
• L2-Regularisierung (Ridge Regression): Hinzufügen einer Strafe für große Gewichte, \(\text{Verlustfunktion} = \text{Fehler} + \lambda \sum w_i^2\)
• L1-Regularisierung (Lasso Regression): Strafe proportional zu Gewichtsumme, \(\text{Verlustfunktion} = \text{Fehler} + \lambda \sum |w_i|\)
• Dropout: Zufälliges Deaktivieren von Neuronen während des Trainings
• Datenaugmentation: Erzeugen künstlicher Trainingsdaten durch Transformationen

Anwendung von Bildgebungsverfahren in der intraoperativen Navigation

Definition:

Bildgebungsverfahren in der intraoperativen Navigation nutzen, um Echtzeitinformationen über die Patientenanatomie bereitzustellen und die Präzision bei chirurgischen Eingriffen zu erhöhen.

Details:

• Bildgebungsmodalitäten: CT, MRT, Ultraschall
• Verwendung von Bildfusion für akkurate Darstellungen
• Integration von 3D-Modellen und intraoperativen Bilddaten
• Anwendung in der Neurochirurgie, Orthopädie und HNO-Chirurgie
• Reduktion von intraoperativen Risiken und Komplikationen
• Real-time Feedback und Korrektur während der Operation

Evaluierung von Modellen

Definition:

Prozess zur Bewertung der Leistung eines maschinellen Lernmodells.

Details:

• Trainings- und Validierungsdatensätze
• Verwendung von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score
• Kreuzvalidierung: z. B. k-fach Kreuzvalidierung
• ROC-Kurve und AUC
• Overfitting und Underfitting erkennen