Energieeffiziente Rauschunterdrückungstechniken auf Basis von maschinellem Lernen für eine nachhaltige medizinische Bildgebung

Summary

Diese Studie schlägt eine energieeffiziente Entrauschungsmethode vor, die die Bildverarbeitung integriert, um die medizinische Bildqualität zu verbessern, die Rechenkosten zu senken und nachhaltige diagnostische Praktiken zu unterstützen. Die Methode verbessert die Klarheit bei Niedrigdosis- und Legacy-Scans und ermöglicht eine Ferndiagnose bei gleichzeitiger Reduzierung der Strahlenbelastung, des Energieverbrauchs und des Elektroschrotts.

Abstract

Herkömmliche Deep-Learning-Modelle haben ein Rauschpotenzial gezeigt, stehen aber vor Herausforderungen wie hoher Rechenlast, Energieverbrauch und Trainingszeit. In dieser Studie wird eine energieeffiziente Entrauschungsmethodik vorgestellt, die Bildverbesserung und K-Means-Clustering als Vorverarbeitungstechniken integriert, um die Eingabequalität vor der Anwendung neuronaler Netze zu verbessern. Diese Studie schlägt eine energieeffiziente Rauschunterdrückungspipeline vor, die Bildverbesserung mit Sharpening-Kernen und Bildsegmentierung durch K-Means-Clustering vor der Anwendung eines Convolutional Autoencoders integriert. Die Vorverarbeitungsschritte ermöglichten es dem Modell, anatomische Grenzen zu identifizieren und lärmbetroffene Regionen zu trennen, wodurch die Eingabequalität verbessert und die Trainingskonvergenz verbessert wurde. Die Vorverarbeitung schärft wichtige Bildmerkmale und unterscheidet vom Rauschen betroffene Bereiche, was ein adaptives Thresholding und eine effektivere Rauschunterdrückung bei reduziertem Rechenaufwand ermöglicht. Das vorgeschlagene Modell wurde unter Verwendung öffentlich zugänglicher CT- und MRT-Datensätze evaluiert. Die Leistung wurde anhand des Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), des Structural Similarity Index Measure (SSIM) und der Klassifizierungsgenauigkeit bewertet. Die Ergebnisse zeigten, dass sich PSNR von 21,52 dB auf 28,14 dB verbesserte; SSIM wurde von 0,7619 auf 0,8690 erhöht, und die Validierungsgenauigkeit wurde ebenfalls verbessert. Die integrierte Vorverarbeitung reduzierte die Trainingszeit um ~20 % und senkte die GPU-Auslastung, wodurch die Reproduzierbarkeit und der Einsatz in rechenintensiven Umgebungen unterstützt wurden. Die Methodik unterstützt nachhaltige medizinische Bildgebungspraktiken, indem sie die Strahlenbelastung minimiert, Wiederholungsscans reduziert und die Lebensdauer älterer Bildgebungsgeräte verlängert. Diese Pipeline trägt zu einer nachhaltigen medizinischen Bildgebung bei, indem sie die Strahlenbelastung minimiert, Wiederholungsscans reduziert und die Lebensdauer älterer Bildgebungsgeräte verlängert. Es eignet sich auch für die Ferndiagnose und verbessert die Arbeitsabläufe in der Telemedizin in ressourcenarmen Umgebungen. Darüber hinaus unterstützt der Ansatz die Ferndiagnose und eignet sich damit für telemedizinische Anwendungen in ressourcenarmen Umgebungen.

Introduction

Die medizinische Bildgebung spielt eine zentrale Rolle bei der Diagnostik und Behandlungsplanung, indem sie nicht-invasive Einblicke in innere anatomische und physiologische Bedingungen bietet. Verschiedene bildgebende Verfahren, Röntgen, Computertomographie (CT), Magnetresonanztomographie (MRT), Ultraschall und Positronenemissionstomographie (PET), werden routinemäßig im klinischen Umfeld eingesetzt, um Anomalien zu erkennen, das Fortschreiten der Krankheit zu überwachen und Interventionen zu leiten ^1,2,3. Jede Modalität weist einzigartige Vorteile auf, ist aber anfällig für....

Protocol

In dieser Studie wurden ausschließlich öffentlich zugängliche, anonymisierte CT- und MRT-Bildgebungsdatensätze verwendet. Es waren keine lebenden Menschen oder Tiere beteiligt. Daher war keine Genehmigung durch das Institutional Review Board (IRB) oder die Ethikkommission erforderlich.

Methodenübersicht
Dieses Protokoll stellt eine reproduzierbare Pipeline für die energieeffiziente Entrauschung medizinischer Bilder dar. Es kombiniert Vorverarbeitungstechniken, einschließlich Schärfefilter und K-Means-Clustering, mit einem auf CNN (Convolutional Neural Network) basierenden Autoencoder zur Entrauschung von Bildern. Diese i....

Results

Vorverarbeitung und Segmentierungsergebnisse
Die anfängliche Vorverarbeitungsphase verbesserte die Sichtbarkeit kritischer anatomischer Grenzen und reduzierte gleichzeitig Hintergrundinterferenzen. Wie in Abbildung 7 dargestellt, wiesen geschärfte Bilder eine klarere Kantendefinition auf, was die nachgelagerte Segmentierung erleichterte. Die segmentierten Bilder, die mittels K-Means-Clustering mit Werten von K = 3 und 5 erstellt wurden, isolierten erfolgreich rauschlastig.......

Discussion

In dieser Arbeit wird ein hybrider Entrauschungsansatz vorgestellt, der die Bildvorverarbeitung mit einem Convolutional Autoencoder integriert, um die diagnostische Bildqualität zu verbessern und gleichzeitig den Energieverbrauch und die Rechenleistung zu optimieren.

Das Verfahren kombiniert Schärfungsfilter und K-Means-Clustering in der Vorverarbeitungsphase, um die Kantenklarheit zu verbessern und irrelevantes Rauschen zu reduzieren, gefolgt von einem CNN-ba.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Google Colaboratory	Googeln	N/A	Cloud-Plattform, die für Modelltraining und -tests verwendet wird
Keras (v2.x)	Open-Source	N/A	High-Level-API für TensorFlow, die für die Implementierung neuronaler Netzwerke verwendet wird
Matplotlib (v3.4 oder höher)	Open-Source	N/A	Wird zur Visualisierung von Bildern und Ergebnissen verwendet
Microsoft Excel 365	Microsoft	N/A	Wird für die Tabellierung und Analyse der Ergebnisse verwendet
NumPy (v1.21 oder höher)	Open-Source	N/A	Wird für Matrixoperationen und numerisches Rechnen verwendet
NVIDIA Tesla T4 GPU	NVIDIA	N/A	GPU für beschleunigtes Training und Inferenz
Öffentlich zugänglicher Datensatz zur medizinischen Bildgebung (CT- und MRT-Bilder)	Open-Source-Datenbanken	N/A	Werden als Quelldaten für das Training, die Validierung und das Testen von Modellen verwendet
Python (v3.8 oder höher)	Python-Software-Stiftung	N/A	Programmiersprache, die für die Implementierung des Modells verwendet wird
Scikit-learn (v0.24 oder höher)	Open-Source	N/A	Wird für K-Means-Clustering und Vorverarbeitung verwendet
TensorFlow (v2.x)	Tisch	N/A	Deep-Learning-Bibliothek, die für die Entwicklung von CNN-Modellen verwendet wird