MedSearch

MedSearch：ベクトル駆動のX線画像の類似性検索

概要

Medsearchは、医療画像検索にベクトル類似性検索技術の適用を調査します。コアフォーカスは、アップロードされたクエリ画像を使用してデータセット内で視覚的に類似したX線画像を見つけることができる概念実証システムの開発にあります。

ユースケース

• 放射線学（概念実証）：放射線科医が視覚的に類似したX線画像を迅速に参照するツールを提供し、診断または微妙なパターンを特定する可能性があります。
• 研究（探査）：研究者は、視覚的類似性に基づいてX線画像間の潜在的な関係を調査することができます。
• 教育（デモンストレーション）：医療文脈での画像表現と類似性検索を理解するための学習支援として機能します。

技術スタック

バックエンド：

• Python
• フラスコ（Webフレームワーク）
• milvus（ベクトル類似性検索データベース）
• Tensorflow（Resnet-50モデル）

フロントエンド：

• HTML、CSS
• JavaScript（APIインタラクションのためのAPIまたはAJAXのフェッチ）

データベース：

• postgressql（画像ストレージとメタデータ）

データセット

• Chestx-ray14：初期プロトタイピングに適した公開されているX線データセット。

システムアーキテクチャ

ディープラーニングモデル：

• RESNET-50（Imagenetで事前に訓練された）：このモデルは、X線画像の視覚コンテンツを表す意味のある機能ベクトルを抽出します。このプロトタイプの広範なトレーニングを回避するために、事前に訓練されたモデルを活用します。

ベクトルの類似性検索データベース：

• Milvus：高次元ベクトルデータの高速で効率的な類似性検索用に最適化されています。

ワークフロー

• 画像前処理：着信X線はサイズ変更され、一貫性のために正規化されます。

• 機能抽出：事前に訓練されたResNet-50モデル（最終分類層なし）は、各X線画像を高次元機能ベクトルに変換します。

• ベクトルストレージ：Milvusは抽出された特徴ベクトルを保存し、高速な類似性の比較を可能にします。

• クエリ画像：ユーザーはクエリX線画像をアップロードします。

検索：

• クエリ画像の機能ベクトルが生成されます。
• Milvusはベクトルの類似性検索を実行し、データセット内で最も視覚的に類似した画像を見つけます。

結果：バックエンドは、見つかった最も類似したX線画像の画像とIDを返します。

フロントエンド（プロトタイプの最小限）

基本的なWebインターフェイスにより、ユーザーは画像をアップロードし、IDとともに取得したX線画像を表示できます。

結果

MedSearchは、医療画像検索のベクター類似性検索の中核原理を成功裏に実証しています。ユーザーはクエリ画像をアップロードして、データセットから取得した視覚的に類似したX線画像を表示できます。

将来の強化

• モデルの微調整：X線データセットのResNet-50モデルを微調整することにより、X線ドメインの類似性結果を改善します。
• メタデータ検索：メタデータ（診断など）をベクター検索でより焦点を絞った検索を検索します。
• スケーラビリティ：データベースの最適化と分散アーキテクチャを調査して、より大きなデータセットに対応します。