Где найти материалы по обнаружению патологии в мед.изображении на языке C#?

Question

[O_oo]

Суть вопроса в том, что стоит задача по созданию ПО на C#, которое будет способно самостоятельно определить имеет ли текущее КТ-изображение патологию или нет. Рыл довольно много информации, однако на C# очень мало кто занимался подобными вещами. Прошу помощи в решении данного вопроса, может кто может поделиться материалами для лучшего понимания.

Comments

[Максим Припадчев]

А в чем проблема использовать ML.NET?

Answer 1

[mayton2019]

Задача распознавания образов (а именно так звучит на самом деле постановка) имеет очень мало отношения к C#.
Я-бы советовал автору вообще забыть про C# а искать сверточные (convolution) нейронные сети которые ищут в картинках нечто знакомое на любых (на всех языках разработки). Когда стоит такая амбициозная задача - то нужно вообще забыть про язык и мыслить категориями математики и известрых алгоритмов НС.

Задача сразу скажу - сложная. И на 99% - кастомизируемая. Тоесть вы не найдете готовых шаблонов или походов к решению. Вы будете почти все делать самостоятельно. Особенно в части обучающей выборки и методики обучения. И в части выбора качества модели.

С высокой вероятностью вы найдете примеры похожих решений на Python/OpenCV.- Ваша задача будет заключаться в поиске полезного что можно почерпнуть из готового метода. И уже потом адаптировать под C# что можно из этого стека. Но опять-же ... C# здесь совершенно вторичен.

Comments

[O_oo]

Дело все в том,что эти ограничения стоят на уровне предприятия, на котором я прохржу практику для университета. Что должна быть реализация на шарпе. Сам бы я с удовольствием использовал Python и известные инструменты и, вероятно, получил бы ответ давно, но проблема была описана выше. Я находил исследования множества сетей.
ResNet(различные цифры)
DarkNet(ChexNet)
CNN
RCNN
И прочие, однако конкретного описания моделей не нашел

Answer 2

[GavriKos]

В таких материалах ценность конкретной реализации пренебрежительно мала. Тем более что это обработка изображений и математика - а они во всех языках одинаковы
Поэтому найдите алгоритм, или методику, и просто его реализуйте.

Comments

[O_oo]

В том и проблема, что я не ищу реализацию. Я хочу написать самостоятельно. Однако, у меня нет понимания как распознать, что этот участок - патология, а этот нет. Т.е. сам механизм выделения участка интереса мне не ясен. И ответ на этот вопрос я ищу

[Константин Б.]

O_oo, нужно тренировать модельки. Для этого нужно иметь датасет на его основе можно натренировать

[O_oo]

Константин Б., дак вот я и ищу эти модели, пытаюсь понять как работает, чтобы построить что-то. Для изображения грудной клетки посчитал интересным использовать ChexNet. Пытаюсь найти описание как она работает и построить это в своей системе, датасет найти не проблема

Answer 3

[Алексей Черемисин]

Добавлю к mayton2019
Как-то давным-давно занимался анализом изображений для агниографии с ангиологами :)
То, что к языку обработка изображений имеет десятое место, уже сказано.
А первое место - погружение в материальную область - медицину.
В общем, Вам прямая дорога к врачам-специалистам, которые будут говорить, что и как они хотят видеть. И чем вот это вот снимок отличается от вот того вот, и как бы его так бы представить, чтобы вот это вот было четче, контрастнее, цветастее... Какие плотности оставить, какие подсветить, какие выделить цветом, какие убрать...
Другими словами:
- ищете материал: снимки, видео, описания, сравнения
- составляете use cases
- пробуете получить хотя-бы в ручном режиме области интереса...

Ну а уж в самом конце, программируете, выделяете, обычаете....