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Mit Metrologie in die Zukunft - Herausforderung Medizin

Digitalisierung im Gesundheitswesen

Modellbasierter Beobachter und maschinelles Lernen für gute Bilder

Mammografie
Für die Qualitätssicherung im Mammografie-Screening wurde in der PTB ein Verfahren entwickelt, das auf maschinellem Lernen basiert. Dabei wird die Kontrast-Detail-Kurve – als Maß für die Bildqualität – erstmals aus nur einem einzigen Bild bestimmt. Die neue Methode ist robust und präziser als die bisher eingesetzten Verfahren. (Foto: picture alliance / dpa)

PTB-Wissenschaftler in Braunschweig und Berlin vergleichen und entwickeln moderne Verfahren zur Messung der Bildqualität von Röntgenbildern, etwa in der Computertomografie oder der Mammografie. Diese Verfahren müssen ein Maß für die Unsicherheit der ermittelten Bildqualität liefern und dabei objektiv und wirtschaftlich sein. Daher werden als Modell für den Patienten sogenannte Phantome und als Ersatz für Radiologen modellbasierte mathematische Beobachter (model observers) verwendet. Bildqualitätsanalyse mit modellbasierten Beobachtern ist ein rapide wachsendes Forschungsfeld. Die PTB setzt etwa maschinelles Lernen (Deep Learning) ein, um sogenannte Kontrast-Detail-Kurven, die für Abnahme- und Konstanzprüfungen an Mammografie-Anlagen benötigt werden, auf besonders effiziente Weise zu bestimmen. Die für das Training des neuronalen Netzes benötigte große Bilddatenbank wurde mit einem an der PTB entwickelten Mammografie-Simulationsprogramm erzeugt. Sowohl die Verfahren, die auf maschinellem Lernen beruhen, als auch die „klassischen“ modellbasierten Beobachter werden mit dem Ziel entwickelt, sie in absehbarer Zeit für Qualitätssicherung und Normung einsetzen zu können. Aus den Maßzahlen für Bildqualität und Dosis soll letztlich eine Zielgröße für die Optimierung der radiologischen Diagnostiken entwickelt werden – im Hinblick auf bestmögliche Bildqualität bei niedriger Dosis.

 

Beteiligte Fachbereiche
Opens internal link in current window6.2 Dosimetrie für Strahlentherapie und Röntgendiagnostik

Opens internal link in current window8.4 Mathematische Modelierung und Datenanalyse