PARTNER: FAKULTNÍ NEMOCNICE OSTRAVA
Odvětví: ZDRAVOTNICTVÍ
Fakultní nemocnice Ostrava je státní příspěvková organizace zřízená Ministerstvem zdravotnictví České republiky. Hlavním cílem této organizace je poskytování zdravotnických služeb. Mezi její další činnosti patří rozvoj vědy a výzkumu, poněvadž tato organizace provádí základní i aplikovaný výzkum.
Hlavním cílem spolupráce s Fakultní nemocnicí Ostrava bylo nasadit a otestovat nástroj umožňující vzdálenou automatickou segmentaci tkání z obrazových dat pacienta získaných počítačovou tomografií (CT) nebo magnetickou rezonancí (MRI) na superpočítačích provozovaných IT4Innovations. Použité metody umožňující segmentaci tkání jsou založeny na hlubokém učení (deep learning, DL). Záměrem tedy bylo (i) poskytnout službu založenou na nejmodernějších algoritmech pro automatickou segmentaci požadovaných tkání jako anotační službu využívající strojového učení a (ii) shromáždit data po automatické segmentaci a validaci lékařů a poskytnout trénink nových modelů využitím vysoce výkonných výpočtů nebo jemným doladěním vylepšit stávající modely.
Hodnocený koncept se skládá ze dvou hlavních částí. První probíhá na pracovišti lékaře v nemocnici a druhá v IT4Innovations národním superpočítačovém centru. Část v nemocnici představuje frontend, který zprostředkovává interakci mezi lékařem a daty. Pro zajištění této funkce a umožnění propojení s backendovou částí byl vybrán open-source program 3D Slicer. Backendová část poskytuje výpočetní výkon superpočítače a další požadované funkce. Umožňuje trénování modelů hlubokého učení pro automatickou segmentaci a segmentaci požadované tkáně z příchozích obrazových dat. K vytvoření backendové části pak byla použita sada NVIDIA Clara Train SDK.
Analýza obrazových dat pacienta slouží ke stanovení nebo upřesnění diagnózy pacienta a provádí ji lékaři. Pokud je nutná podrobná analýza dat, jako je segmentace obrazu, např. pro přípravu pacienta na operaci, je tento proces velmi zdlouhavý, vyžaduje pozornost lékaře a často je zcela nebo z velké části manuální. Podpůrné nástroje, které umožňují automatizaci radiologického vyšetření, jehož kvalita se zvyšuje s každým dalším analyzovaným případem, jsou proto v současnosti velmi žádané.
Slovo partnera
MUDr. Jan Roman, Fakultní nemocnice Ostrava
„Využití zmíněné sady nástrojů je přínosné jak pro pacienty, tak i pro lékaře, protože automatizace umožňuje dosáhnout kvalitních obrazových rekonstrukcí za zlomek času a s minimálním úsilím. Automatizovaný proces segmentace lze navíc aplikovat na konkrétní tkáně, které lékaře skutečně zajímají a s výsledným modelem je možné dále pracovat při plánování zdravotní péče šité na míru konkrétnímu pacientovi.“
Tato success story byla podpořena projektem EuroCC. Tento projekt získal finanční prostředky z Evropského společného podniku pro vysoce výkonnou výpočetní techniku na základě grantové dohody č. 951732. Společný podnik získává podporu z programu Evropské unie pro výzkum a inovace Horizont 2020 a Německa, Bulharska, Rakouska, Chorvatska, Kypru, České republiky, Dánska, Estonska, Finska, Řecka, Maďarska, Irska, Itálie, Litvy, Lotyšska, Polska, Portugalska, Rumunska, Slovinska, Španělska, Švédska, Spojeného království, Francie, Nizozemska, Belgie, Lucemburska, Slovenska, Norska, Švýcarska, Turecka, Severní Makedonie, Islandu, Černé Hory. Tento projekt získal finanční prostředky z Ministerstva školství, mládeže a tělovýchovy České republiky (ID:MC2101).