Aprendizaje automático para la exploración de imágenes médicas
Estoy buscando un tema de interés en el ámbito del aprendizaje automático y la visión por ordenador. Más concretamente, investigar si se puede aplicar la visión por ordenador para clasificar las exploraciones de imágenes médicas y/o predecir el estado futuro de una exploración. No soy un profesional de la salud, así que para enmarcar el problema en algo que sea alcanzable me propongo investigar un poco más el tema de la exploración de imágenes.
Lo que me gustaría saber es:
¿Cuál es el estado actual de la tecnología de escaneo de imágenes?
¿Cuáles son sus puntos débiles?
Tengo muchas incógnitas y no sé por dónde empezar para tener un conocimiento básico.
Se agradecen las recomendaciones de libros, por ejemplo este libro parece un buen punto de partida : Por ejemplo el libro “Medical Imaging for the Health Care Provider: Practical Radiograph Interpretation ” : https://www.amazon.com/Medical-Imaging-Health-Care-Provider-ebook/dp/B01HUNOJPG
El conjunto de datos que pretendo utilizar para esta investigación es ‘DeepLesion’ https://www.nih.gov/news-events/news-releases/nih-clinical-center-releases-dataset-32000-ct-images
Actualización : este parece un buen lugar para empezar : [ Medical imaging - image quality? El “estado futuro de una exploración” se refiere a la predicción del estado futuro de los atributos de la exploración. Los atributos son los contenidos en el conjunto de datos anotados de DeepLesion, que incluyen el diámetro de la lesión, el sexo y la edad del paciente. Así que intentaré predecir 1 o una combinación de estos atributos.
En esta fase no pretendo que el modelo de IA realice un diagnóstico o un pronóstico, sino que proporcione una predicción de atributos que ayude al profesional sanitario a realizar el diagnóstico o el pronóstico. Debido a que DeepLesion contiene imágenes de TAC, el profesional de la salud en este caso es un radiólogo.
Otro tipo de predicciones/clasificaciones de más alto nivel que puedo considerar son la detección de lesiones de hígado, pulmón y riñón.
El tipo de predicciones depende del tipo de datos disponibles.
Otra pregunta de investigación que tengo es qué tipo de predicciones son más valiosas para el profesional. Esto ayudará a centrar mi investigación.