Képek: Wikimedia Commons
Nagyon gyors terjedése miatt a melanóma a legsúlyosabb bőrrák-fajta, ezért a rosszindulatú daganat korai felfedezése szó szerint életbevágó. Ha valakin sok a természetes anyajegy, orvosa javasolhatja neki az egész test folyamatos lefényképezését, leszkennelését hogy nyomon kövessék a pattanások stb. időbeli növekedését.
Mindegy, hogy milyen pozícióban örökítik meg a pácienst
A baltimore-i Johns Hopkins Egyetem és a felsőoktatási intézmény kórházának, valamint más akadémiai intézeteknek a kutatói a gépi látás daganatazonosító lehetőségeit vizsgálják. Több páciensről, több vizit alatt többféle szkent készítettek; az új megközelítéssel emberi szem számára láthatatlan elváltozások is azonosíthatók.
Legújabb munkájukban geometriai és textúra-elemzést végeztek a bőr rendellenességeinek 3D textúrájú hálóval történő nyomon követésére. A keretrendszer a testpozíció és a kameraszög változásaitól függetlenül megtalálja a megfelelő bőrelváltozásokat. Ez a képesség kritikus jelentőségű azokban az esetekben, amikor nem garantálható, hogy a páciens minden egyes testszkennelésen ugyanabban a pozícióban legyen.
A módszer a test kulcspontjainak azonosításával kezd, hogy felbecsülje a valamelyik korábbi szkennelésnél azonosított elváltozás helyét. Következő lépésben olyan részletekkel dolgozik, mint az elváltozás mérete, formája illetve a textúra, hogy a rendszer az új szkenen még pontosabban lokalizálja az esetleges rákot.
Mintha New York Cityben keresnénk egy házat
Képzeljük el, hogy New York Cityben keresünk egy házat. Ha megadjuk egyes jellegzeteségek, mint például a Guggenheim Múzeum pontos helyszínét, és a ház távolságát ezektől a jellegzetességektől, akkor azt is tudjuk, hogy nagyjából hol van – magyarázzák módszerüket a kutatók.
Az általuk használt információtextúra olyan, mintha a Google Street Virew-ról használnák egy ház képét a keresés bővítéséhez. De mi van, ha az eredeti helyszínen nincs ott a ház, vagy több hasonló ház van a közvetlen környéken? – vetik fel a kérdést.
Ha meg akarnak győződni, hogy a teljes testszkennelés során a megfelelő elváltozást találták meg, megmérik mennyire hasonlít a keresetthez a textúra, az elrendezés, a helyszín egyedisége.
Ha a megfeleltetés sikeres, új jellegzetes pontként adjuk a „térképhez”, hogy segítsen az érdeklődésünkre számot tartó többi elváltozás megtalálásában.
A keretet magán és köz-adatsorokon értékelték ki. Ugyanannyira sikeres volt, mint a legmodernebb módszerek, tehát bíztatóak a kilátások.
Következő lépésként az emberi adatok természetes korlátait igyekeznek majd kezelni. Például a lokalizálást új tetoválások, rosszminőségű szkenek, a testtartás drasztikus változása, vagy a beteg jelentős hízása, fogyása is zavarja, ilyenkor komoly problémák merülnek fel.
A végcél az egész testes elváltozás-detektálás teljes automatizálása.
