Client Story: KI-Segmentierung anatomischer Strukturen mit apoQlar

KI-Segmentierung anatomischer Strukturen mit apoQlar

apoQlar ist der Entwickler der VSI HoloMedicine®-Plattform, die die Hardware von Microsoft HoloLens 2 nutzt, um medizinische Bilder, klinische Abläufe und medizinische Ausbildung in eine 3D-Mixed-Reality-Umgebung zu verwandeln.

Der innovative Ansatz, den apoQlar verwendet, beruht auf der Verarbeitung der realen Daten der Patienten, um den Chirurgen bei chirurgischen Planungsaktivitäten oder bei der Patientenaufklärung über geplante Operationen die genauen Strukturen zu zeigen. Da sich Form, Größe und Position anatomischer Strukturen sowie das Vorhandensein verschiedener Fehlbildungen von Mensch zu Mensch unterscheiden, musste apoQlar die Kraft fortschrittlicher KI-Modelle nutzen, um ihre Vision Wirklichkeit werden zu lassen.

Lösung

Gemeinsam mit den Experten von apoQlar und mit Hilfe von Ärzten, die auf verschiedene medizinische Fachgebiete spezialisiert sind, haben wir eine Reihe von KI-Modellen für die Segmentierung verschiedener anatomischer Strukturen entwickelt, basierend auf Magnetresonanztomographie (MRT). Zu den Modellen gehörten Strukturen wie Knochen, Gefäße oder Strukturen innerhalb des Gehirns wie die Ventrikel.

Wir haben die Architektur der KI-Modelle auf state-of-the-art-Neuralnetzarchitekturen aufgebaut, einschließlich Variationen der U-Net-Architektur, und dabei die besten Ergebnisse in diesem Bereich erzielt.

Herausforderungen

Die Anwendung von KI zur Unterstützung von medizinischen Geräten für Zwecke außerhalb der Forschung erfordert eine medizinische Zertifizierung. Alle maßgeblichen Vorschriften verlangen eine robuste Dokumentation und Reproduzierbarkeit der KI-Modelle in Bezug auf Bereiche wie Datenmanagement, Modelltraining und -abstimmung, Modellbewertung und Modellbereitstellung. Es ist wichtig, KI-Modelle mit Frameworks und Methoden zu entwickeln, die beispielsweise Merkmale des Datensatzes, Schulungsverfahren und -ergebnisse oder erreichte Metriken speichern können. Aus diesem Grund werden unsere Modelle auf MS Azure Machine Learning und MS InnerEye aufgebaut.

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