NASA fotografeert borsten
James C. Tilton, een wetenschapper bij NASA’s Space Flight Center, deed 25 jaar geleden al onderzoek naar de pixels in bepaalde afbeeldingen.
Hij bedacht een algoritme dat afbeeldingsegmentatie – het groeperen van pixels op verschillende detailniveaus – veel hoger tilde. Hij vond niet alleen regionale objecten, maar ook gespatieerde gebieden en groepeerde die in regionale klasses. Met andere woorden: op een satellietfoto kon hij niet alleen meren van verschillende diepte van elkaar onderscheiden, hij kon ook meren onderscheiden van andere klassen flora zoals bomen.
Analyse van ruimtefoto’s
Hij noemt de techniek recursive hierarchical segmentation. Deze wordt al volop gebruikt om foto’s van NASA’s Landsat- en Terraruimtetuigen te analyseren. Het resultaat wordt bijvoorbeeld gebruikt om sneeuw- en ijskaarten te verbeteren of potentiële archeologische graafplekken te vinden.
Nu wordt de techniek ook gebruikt om mammografieën, echografieën, röntgenfoto’s en meer te ondersteunen.
“Mijn originele concept was volledig gericht op de wetenschap van de aarde”, zegt Tilton, die in het begin vrij sceptisch tegenover de mogelijke verbetering van bijvoorbeeld mammografie was. “Ik had nooit gedacht dat mijn algoritme de medische wereld zou kunnen bijstaan.”
Details worden duidelijk zichtbaar
Bewerkte afbeeldingen van lichaamscellen tonen details die nooit zichtbaar kunnen zijn in onbewerkte foto’s. “De celeigenschappen zijn erg duidelijk zichtbaar”, aldus Tilton. “Bartron is iets goed op het spoor.”
Bartron Medical Imaging uit Connecticut heeft sindsdien het MED-SEG-systeem ontwikkeld, dat onlangs nog werd goedgekeurd door de Amerikaanse Food and Drug Administration. Diezelfde FDA zegt wel dat het systeem niet (of niet meteen) primair gebruikt zal worden om diagnoses te stellen.
Bartron, dat de software bestudeerde dankzij Goddards Innovative Partnerships Program Office, kreeg in 2003 een licentie om de gepatenteerde technologie te gebruiken in een systeem dat moeilijk zichtbare delen in medische foto’s aan het licht brengt. Het bedrijf begon een intensieve samenwerking met dokters om CAT-scans, MRI-scans, echografieën en andere te analyseren.
De techniek helpt vooral vrouwen met een hoge borstdichtheid, of families met een borstkankergeschiedenis. Zij moeten momenteel onder de MRI-scanner. Die zijn niet alleen duur en oncomfortabel, maar leveren ook erg veel valse positieven op, waardoor een hele hoop onnodige biopsies plaatsvinden. Het MED-SEG-proces onderzoekt de afbeelding, waardoor dokters veel meer detail kunnen zien.
De software kan patiënten een hoop geld besparen door het aantal dure en onnodige tests terug te dringen.
James C. Tilton, een wetenschapper bij NASA’s Space Flight Center, deed 25 jaar geleden al onderzoek naar de pixels in bepaalde afbeeldingen.
Hij bedacht een algoritme dat afbeeldingsegmentatie – het groeperen van pixels op verschillende detailniveaus – veel hoger tilde. Hij vond niet alleen regionale objecten, maar ook gespatieerde gebieden en groepeerde die in regionale klasses. Met andere woorden: op een satellietfoto kon hij niet alleen meren van verschillende diepte van elkaar onderscheiden, hij kon ook meren onderscheiden van andere klassen flora zoals bomen.
Analyse van ruimtefoto’s
Hij noemt de techniek recursive hierarchical segmentation. Deze wordt al volop gebruikt om foto’s van NASA’s Landsat- en Terraruimtetuigen te analyseren. Het resultaat wordt bijvoorbeeld gebruikt om sneeuw- en ijskaarten te verbeteren of potentiële archeologische graafplekken te vinden.
Nu wordt de techniek ook gebruikt om mammografieën, echografieën, röntgenfoto’s en meer te ondersteunen.
“Mijn originele concept was volledig gericht op de wetenschap van de aarde”, zegt Tilton, die in het begin vrij sceptisch tegenover de mogelijke verbetering van bijvoorbeeld mammografie was. “Ik had nooit gedacht dat mijn algoritme de medische wereld zou kunnen bijstaan.”
Details worden duidelijk zichtbaar
Bewerkte afbeeldingen van lichaamscellen tonen details die nooit zichtbaar kunnen zijn in onbewerkte foto’s. “De celeigenschappen zijn erg duidelijk zichtbaar”, aldus Tilton. “Bartron is iets goed op het spoor.”
Bartron Medical Imaging uit Connecticut heeft sindsdien het MED-SEG-systeem ontwikkeld, dat onlangs nog werd goedgekeurd door de Amerikaanse Food and Drug Administration. Diezelfde FDA zegt wel dat het systeem niet (of niet meteen) primair gebruikt zal worden om diagnoses te stellen.
Bartron, dat de software bestudeerde dankzij Goddards Innovative Partnerships Program Office, kreeg in 2003 een licentie om de gepatenteerde technologie te gebruiken in een systeem dat moeilijk zichtbare delen in medische foto’s aan het licht brengt. Het bedrijf begon een intensieve samenwerking met dokters om CAT-scans, MRI-scans, echografieën en andere te analyseren.
De techniek helpt vooral vrouwen met een hoge borstdichtheid, of families met een borstkankergeschiedenis. Zij moeten momenteel onder de MRI-scanner. Die zijn niet alleen duur en oncomfortabel, maar leveren ook erg veel valse positieven op, waardoor een hele hoop onnodige biopsies plaatsvinden. Het MED-SEG-proces onderzoekt de afbeelding, waardoor dokters veel meer detail kunnen zien.
De software kan patiënten een hoop geld besparen door het aantal dure en onnodige tests terug te dringen.
