Willkommen

Herzlich willkommen auf unserer Projektseite Auf dieser Homepage erhalten Sie Informationen rund um das Projekt "Computergestützte Brusttumor-Klassifikation".

Kurzbeschreibung

Deutsch Brustkrebs ist weltweit die häufigste bösartige Krebsform bei Frauen. Regelmäßige Frühuntersuchungen können dabei helfen Tumoren rechtzeitig zu erkennen und geeignete medizinische Interventionen einzuleiten. Aktuell kann die Malignität eines Tumors erst im Rahmen einer Biopsie festgestellt werden. Im Gegensatz zur Mammographie wird im Rahmen einer Sonographie keine schädliche ionisierende Strahlung eingesetzt, was ein risikoloses, regelmäßiges Screening ermöglicht. Es wird ein KI-System zur computergestützten Bestimmung der Malignität von Tumoren, bereits während der Untersuchung und basierend auf Ultraschallbilddaten, realisiert werden. Ein umfangreicher und bereits von medizinischen Experten bewerteter Bilddatensatz wird im Projekt als valide Datenbasis verwendet.

Unser Projekt wird bearbeitet und erstellt an der HTL Mössingerstraße

English Breast cancer is the most common form of malignant cancer in women worldwide. Regular early examinations can help to identify tumors in time and thus to initiate medical interventions accordingly. Currently, the malignancy of a tumor can only be assessed through a biopsy. In comparison to mammography, a sonography does not use harmful ionizing radiation, allowing for risk-free and regular screening. An AI-system for computer-aided determination of the malignancy of tumors which is based on ultrasound image data and can already be used during the examination will be built. An extensive image data set that has been evaluated by medical experts will serve as a valid database for this project.

Produktstrukturplan

construction Diplomarbeit | Systemstruktur

Systemstruktur

Die in unserem geprüften Datensatz enthaltenen Ultraschallbilder werden in MatLab eingelesen und zur Weiterverarbeitung formatiert. Danach werden verschiedene morphologische Merkmale aus den Tumoren im Bild extrahiert. Auf Basis dieser Merkmale wird der Tumor anschließend in gut- oder bösartig klassifiziert.

construction Diplomarbeit | Funktionsweise

Funktionsweise

In unser Programm wird aus einem Datensatz ein beliebiges Ultraschallbild der Brust mit zugehöriger Maske eingelesen. Darin könnte ein gut- oder bösartiger sowie gar kein Tumor enthalten sein.

Aus diesem Bild werden anschließend diverse morphologische Merkmale, die Auskunft über die Malignität des Tumors geben könnten, extrahiert. Um den Bereich der Merkmalsextraktion einzugrenzen, wird die Maske über das Ultraschallbild gelegt und der Tumor so segmentiert. Einige der Merkmale werden jedoch auch nur über die Maske berechnet.

Für die Klassifikation des Tumors wird eine Support Vector Machine (SVM) verwendet. Diese ist ein Machine-Learning-Algorithmus, der die Datenpunkte am besten in verschiedene Klassen unterteilt. Damit dies funktioniert, wird er mit 80% des Datensatzes trainiert. Die verbleibenden 20% können zum Klassifizieren verwendet werden.

Der ganze Vorgang wird bis zur finalen Abgabe der Diplomarbeit in einem benutzerfreundlichen GUI veranschaulicht werden.

monitor_heart Diplomarbeit | Software

MatLab

Für die Realisierung dieses Projekts wird MatLab verwendet.
MatLab ist eine Programmiersprache und -plattform, welche vor allem für die Bildverarbeitung verwendet wird. Sie bietet eine Reihe vonintegrierten Funktionen und Tools für die Bilderfassung, -analyse, -visualisierung und Algorithmenentwicklung.

Our Awesome Team

It's not easy, but we will make it work!

Ange Chedjou

Extraktion der Merkmale, Layout des GUIs

I got kicked out of Hogwarts for using black magic.

Kevin Gjoni

Einlesen der Bilddaten, Klassifizieren des Tumors

"Why you no doctor yet?" - Dad

Prof. Dipl.-Ing. Dr. Pierre Elbischger

Betreuer

I love melons! (this isn't about melons)