MedSearch: Vectorbetriebene Röntgenbild-Ähnlichkeitssuche
Überblick
MedSearch untersucht die Anwendung von Vektor -Ähnlichkeitssuche -Techniken auf das medizinische Bildabruf. Der Kernfokus liegt auf der Entwicklung eines Proof-of-Concept-Systems, mit dem Benutzer in einem Datensatz visuell ähnliche Röntgenbilder mithilfe eines hochgeladenen Abfragebildes finden können.
Anwendungsfälle
- Radiologie (Proof-of-Concept): Bietet ein Werkzeug für Radiologen, um schnell auf visuell ähnliche Röntgenbilder zu verweisen, wodurch bei der Diagnose oder der Identifizierung von subtilen Mustern unterstützt wird.
- Forschung (Exploration): Ermöglicht den Forschern, potenzielle Beziehungen zwischen Röntgenbildern basierend auf visueller Ähnlichkeit zu untersuchen.
- Bildung (Demonstration): dient als Lernhilfe, um Bilddarstellungen und Ähnlichkeitssuche in einem medizinischen Kontext zu verstehen.
Tech Stack
Backend:
- Python
- Flask (Web Framework)
- MILVUS (Vektor -Ähnlichkeitssuchdatenbank)
- TensorFlow (Resnet-50-Modell)
Frontend:
- HTML, CSS
- JavaScript (API oder AJAX für API -Interaktionen)
Datenbanken:
- Postgressql (Bildspeicher und Metadaten)
Datensatz
- Chestx-Ray14: Ein öffentlich verfügbares Röntgendatensatz für das erste Prototyping.
Systemarchitektur
Deep Learning Model:
- Resnet-50 (auf ImageNet vorgebreitet): Dieses Modell extrahiert aussagekräftige Merkmalsvektoren, die den visuellen Inhalt von Röntgenbildern darstellen. Wir nutzen ein vorgebildetes Modell für Effizienz und um ein umfangreiches Training für diesen Prototyp zu vermeiden.
Vektor -Ähnlichkeitssuchdatenbank:
- Milvus: Optimiert für schnelle und effiziente Ähnlichkeitssuche nach hochdimensionalen Vektordaten.
Workflow
Bildvorverarbeitung: Eingehende Röntgenstrahlen werden geändert und für die Konsistenz normalisiert.
Merkmalextraktion: Das vorgebreitete Resnet-50-Modell (ohne die endgültige Klassifizierungsschicht) verwandelt jedes Röntgenbild in einen hochdimensionalen Merkmalsvektor.
Vektorspeicherung: Milvus speichert die extrahierten Merkmalsvektoren und ermöglicht schnelle Vergleiche der Ähnlichkeit.
Abfragebild: Der Benutzer lädt ein Abfrage-Röntgenbild hoch.
Suchen:
- Der Feature -Vektor des Abfragebildes wird generiert.
- Milvus führt eine Vektor -Ähnlichkeitssuche durch und findet die visuell ähnlichsten Bilder im Datensatz.
Ergebnisse: Das Backend gibt die Bilder und IDs der ähnlichsten Röntgenbilder zurück.
Frontend (minimal für Prototyp)
Mit einer grundlegenden Weboberfläche können Benutzer ein Bild hochladen und die Röntgenbilder zusammen mit ihren IDs angezeigt.
Ergebnisse
MedSearch zeigt erfolgreich die Kernprinzipien der Vektorähnlichkeitssuche nach medizinischem Image -Abruf. Benutzer können ein Abfragebild hochladen und visuell ähnliche Röntgenbilder sehen, die aus dem Datensatz abgerufen werden.
Zukünftige Verbesserungen
- Modellfeinabwinde: Verbesserung der Ähnlichkeitsergebnisse für die Röntgendomäne durch Feinabstimmung des RESNET-50-Modells im Röntgendatensatz.
- Metadatensuche: Integrieren Sie Metadaten (z. B. Diagnose) in die Vektorsuche nach fokussierterem Abruf.
- Skalierbarkeit: Untersuchung der Datenbankoptimierungen und verteilten Architekturen, um größere Datensätze aufzunehmen.
