Un modèle de segmentation pulmonaire est un type de modèle d'apprentissage en profondeur qui est utilisé pour détecter et segmenter automatiquement les poumons dans des images médicales telles que les rayons X, les tomodensitogrammes ou les talons IRM. Le processus de segmentation consiste à identifier et à séparer le tissu pulmonaire des structures environnantes telles que les os, les muscles et les organes. La segmentation pulmonaire précise est cruciale pour diverses applications médicales telles que le diagnostic de la maladie, la planification du traitement et la surveillance. Le modèle de segmentation pulmonaire est généralement formé sur un grand ensemble de données d'images médicales annotées à l'aide de réseaux de neurones convolutionnels (CNN) ou d'autres architectures d'apprentissage en profondeur. Le modèle peut ensuite être utilisé pour segmenter automatiquement les poumons dans de nouvelles images médicales, fournissant un moyen rapide et précis d'analyser et d'interpréter les données médicales.
La construction d'un modèle de segmentation pulmonaire implique généralement l'utilisation de données d'imagerie médicale, telles que les tomodensitométrie, pour identifier et décrire automatiquement les limites des poumons. Ce processus est crucial dans les diagnostics médicaux et la planification du traitement, en particulier pour les conditions affectant les poumons.
Voici une approche de haut niveau pour développer un modèle de segmentation pulmonaire:
Collecte de données: Obtenez un grand ensemble de données d'images médicales qui incluent des visualisations claires des poumons. Cet ensemble de données aurait idéalement dû étiqueter les données de vérité au sol où les poumons sont segmentés.
Prétraitement: Préparez les images médicales en standardisant leurs formats, leurs résolutions et en vous assurant qu'ils sont dans un format d'entrée approprié pour votre modèle. Cela pourrait impliquer le redimensionnement, la normalisation des niveaux d'intensité et éventuellement augmenter les données (par exemple, rotation, retournement) pour augmenter la diversité de votre ensemble de formation.
Sélection du modèle: choisissez une architecture d'apprentissage en profondeur appropriée pour la segmentation sémantique. Les choix courants comprennent:
Ces modèles sont bien adaptés aux tâches de segmentation au niveau des pixels et peuvent être adaptés pour l'analyse d'image médicale.
Formation: Formez votre modèle sélectionné sur l'ensemble de données préparé. Pendant la formation, le modèle apprend à prédire les masques de segmentation par pixels qui délimitent les limites des poumons.
Évaluation: évaluez les performances de votre modèle à l'aide des données de validation. Des métriques telles que le coefficient de dés, l'intersection par rapport à l'union (IOU) et la précision sont couramment utilisées pour évaluer la précision de la segmentation.
Post-traitement: affinez les résultats de la segmentation si nécessaire. Cela pourrait impliquer d'appliquer des opérations morphologiques (par exemple, la dilatation, l'érosion) pour lisser les masques segmentés.
Déploiement: une fois satisfait des performances du modèle, déployez-le pour l'inférence sur les nouvelles images médicales. Assurez-vous que l'environnement de déploiement peut gérer les données médicales en toute sécurité et en toute sécurité.
Amélioration continue: surveillez les performances du modèle dans la pratique et envisagez de se recycler avec des données supplémentaires ou a affiner l'architecture au besoin.
Les principaux défis dans le développement de ces modèles comprennent la manipulation de la variabilité dans les conditions d'imagerie, la robustesse des variations anatomiques et la réalisation d'une segmentation précise autour de zones difficiles comme les nodules ou les lésions pulmonaires.
Pour la mise en œuvre, l'utilisation de bibliothèques telles que TensorFlow, Pytorch ou des bibliothèques d'imagerie médicale spécialisées comme SimpleItk peuvent rationaliser le processus. De plus, tirer parti des modèles pré-formés ou un apprentissage transféré à partir de tâches connexes peut améliorer les performances, en particulier avec des données annotées limitées.
Fonction: Les poumons gauche et droit du modèle ont chacun dix segments pulmonaires, affichant la forme des lobes pulmonaires des poumons;
