Wybrane zastosowania obliczeń inteligentnych w medycynie

Instytut Elektroniki
Politechniki Łódzkiej
Wybrane zastosowania obliczeń
inteligentnych w medycynie
Paweł Strumiłło
Zakład Elektroniki Medycznej
Obliczenia inteligentne i ich zastosowania, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
Plan referatu
Rys historyczny – technika w medycynie
Obliczenia inteligentne w diagnostycznych systemach medycznych
modelowanie pracy serca
analiza elektrokardiogramów
analiza obrazów 2D i synteza obrazów 3D
ZEM
Nowe problemy obliczeniowe w medycynie
Platformy sprzętowe dla obliczeń inteligentnych
Kierunki rozwoju obliczeń inteligentnych w medycynie
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
2
Technika w medycynie (era bez komputerów)
wynalezienie mikroskopu
mikrobiologia: Robert Koch - Nagroda Nobla 1905 r.
promieniowanie X: Roentgen 1896 r.
aparat EKG: Willem Einthoven - Nagroda Nobla 1924 r.
„wyjaśnienie mechanizmu elektrokardiogramu”
Diagnostyka
©Clinical Image Management
 Einthoven Foundation
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
3
Technika w medycynie (era komputerów)
rentgenoska tomografia komputerowa
(Cormack, Hounsfiled - Nagroda Nobla 1979 r.)
tomografia rezonansu magnetycznego
(Lautenburg, Masfield – Nagroda Nobla 2003 r.)
badania funkcjonalne MRI
Tomografia pozytronowa (PET)
endoskopia komputerowa
ultrasonografia
Diagnostyka
www.yuuai.or.jp
© 2005 Columbia University functional MRI
© 2003 Kent Medical Imaging
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
4
Technika w medycynie (era bez komputerów)
Narkoza
(J.Y. Simpson - 1847)
Antyseptyka w chirurgii
(Joseph Lister - 1865)
Szczepionki
(L. Pasteur - 1885)
Farmakologia
(penicylina, A. Fleming 1928)
Przeszczepy
(C. Barnard – 1967)
Leczenie
©Groote Schuur Hospital
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
5
Technika w medycynie (era komputerów)
Roboty chirurgiczne
(kardiochirurgiczne)
Planowanie terapii
Terapia laserowa
©ADAC Laboratories
© John Hopkins
Protezy (słuchu, wzroku, sztuczne serce,
inteligentne defibrylatory)
Nanotechnologia
Leczenie
© Lydia V. Kubiuk.
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
6
Obliczenia inteligentne
w medycznym systemie diagnostycznym
Detekcja
Detekcjacech
cech
diagnostycznych
diagnostycznych
Przetwarzanie
Przetwarzanie
(sygnałów/danych)
(sygnałów/danych)
Opis
Opiscech
cech
Obliczenia
Obliczenia
(inteligentne)
(inteligentne)
Dane
diagnostyczne
Klasyfikacja
Klasyfikacja
Akwizycja
Akwizycja
Wiedza
Modelowanie,
ekspert, systemy
pozyskiwania wiedzy
Diagnoza
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
7
Model oscylatora neuronowego
wee
Ie
xe
wei
wie
xi
wii
dx
e = −x + S w x + w x + I
τ
e dt
e
e ee e
ei e e
(
dx
i = −x + S w x + w x
τ
i dt
i
i ii i
ie e
(
)
)
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
8
Łańcuch sprzężonych oscylatorów
k -3
k -2
k -1
k
k+1
k+2
warstwa pobudzająca
warstwa hamująca
funkcja odpowiedzi fazowej
Równanie fazowe:
dϕ j
dt
= ω j + V jk ∆ j (ϕ j − ϕ k )
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
9
Czas
Model systemu bodźcotwórczego serca
©Texas Heart Institute
Tor pobudzenia
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
10
Synchronizacja sprzężonych oscylatorów
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
11
Siatka sprzężonych komórek
Równanie reakcji-dyfuzji:
∂xe
= D1∇ 2 xe + f ( xe , xi )
∂t
∂xi
= D2∇ 2 xi + g ( xe , xi )
∂t
∂xe
= − xe + S e xe + De∇ 2 xe , xi
∂t
∂xi
τi
= − xi + S i ( xe , xi )
∂t
τe
(
)
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
12
Model pobudzenia elektrycznego tkanki serca
rytm prawidłowy
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
13
Migotanie komór – atak serca
migotanie komór
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
14
Zapisy EKG i ich widma Fouriera
Model
Zapis EKG
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
15
Idea „inteligentnej” defibrylacji
Pojedynczy impuls
Seria impulsów
P.
, „Neurodynamic
P.Strumiłło
Strumiłło,
„Neurodynamicmodelling
modellingofofthe
the
human
”, Univ
. Strathclyde
.
humanheartbeat
heartbeat”,
Univ.
Strathclyde, ,UK,
UK,1994
1994.
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
16
Teoria „chwilowej korelacji”
Von der Malsburg 1981
cechy obiektu:
{ kolor,
kształt,
tekstura,
...}
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
17
Sieć sprzężonych oscylatorów
Local Exitatory Globally Inhibitory
Oscillatory Network - LEGION
dx
= 3x − x 3 + 2 − y + IT
dt
 
 x 
dy
= ε ⋅ γ 1 + tanh    −
dt
 
 β 
dr inż. Michał Strzelecki
IT ~
∑W
ik

y

H ( xk − θ x ) − GI ⋅ Wz + I in
k∈N ( i )
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
18
t1 t2
t3
t4
t
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
19
Segmentacja obrazów
1. Filtracja morfologiczna obrazów binarnych
2. Detekcja krawędzi obiektów i tekstur
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
20
Separacja sygnałów składowych
Sygnały
źródłowe
s1
s2
.
.
.
sn
Macierz
mieszania
A
n≤m
κ ( x ) = E [x ]− 3(E [x
x1
x2
y1
y2
.
yn
Macierz
rozplatania
B
.
xm
y = Bx
x = As
Fast ICA:
Kurtoza (wsp. koncentracji):
4
Odseparowane
składowe sygnałów
źródłowych
Sygnały
zmieszane
2
])
2
[(
w (k ) = E y w (k − 1) y
T
) ]− 3w(k − 1)
3
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
21
Separacja sygnałów
Sygnały zmieszane
Sygnały rozplecione
P. Otlewski, Identyfikacja arytmii serca za pomocą ślepego rozplatania
składowych sygnału EKG, Zakład Elektroniki Medycznej, PŁ, 2004
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
22
Separacja składowych EKG
Funkcja autokorelacji
sygnału oryginalnego
QRS
Funkcja autokorelacji po separacji składowych
Migotanie
przedsionków
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
23
© Aarhus University Hospital, Denmark
Diagnoza - rozwiązanie zagadnienia odwrotnego
~1-3
~1-3 mV
mV
~
RV
~
~
LV
V = T (X )
~
~
~
2
~
ε = V - T (X )
~
+~
X= T T T V=T V
(
T
)
-1
T
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
24
Mapa czynności elektrycznej serca
12-kanałowy zapis EKG
2. 5
5
I
0
-2. 5
0
2. 5
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
II
0
-5
0
2
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
-2
0
2
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
aVR
-2
0
5
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
3
3.5
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
0.5
1
1.5
2
0.5
1
1.5
2
V5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
AVF
-5
0
1
© CNRG
2.5
3
3.5
2.5
3
3.5
V6
0
0
-2. 5
0
2.5
V4
-5
0
5
aVL
© Meridian Medical
2
0
0
-2. 5
0
2. 5
1.5
0
0
-2. 5
0
2. 5
1
V3
III
0
-2. 5
0
2. 5
0.5
V2
0
2. 5
0
2. 5
V [mV]
V1
0
0.5
1
1.5
2
t [s]
2.5
3
3.5
-1
0
t [s]
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
25
Analiza danych medycznych
Problem selekcji cech o największych wartościach współczynników:
• separacji klas (zdrowy/chory)
• dodatniej wartości prognostycznej
• ujemnej wartości prognostycznej
Wydzielane cech
x1
x2
.
.
.
.
xd
Selekcja cech
yi
Y = T (X )
d>m
1
y i2
.
.
.
y im
x1
x2
.
.
.
.
xd
X ⊂ Xi
d>m
x i1
x i2
.
.
.
x im
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
26
Analiza danych medycznych
Cechy tekstur
obrazów
COST B11
Metody statystyczne
Liniowa analiza dyskryminacyjna
Perceptron
Nieliniowa analiza dyskryminacyjna
Perceptron wielowarstowy
Klasyfikator Parzena
NDA
Reguła Bayesa
Sieć NDA
Sztuczne sieci neuronowe
PCA
LDPerceptron wielowarstowy
A
Sieć RBF
Analiza składowych głównych (PCA)
Sieci autoasocjacyjne, konkurencyjne
Reguła k-NN
Sieć Kohonena LVQ
f1 f2 f3
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
27
Wczesna diagnoza ataku serca
i=53
38 symptomów
h=18
1 - atak serca
Kodowanie
symptomów
(53 bity)
0 - inne przyczyny
Zbiór uczący:
300 przypadków
Symptomy prognostyczne:
Czułość Specyficzność Dokładność
Lekarz
80 %
82 %
81 %
Sieć
86 %
87 %
87 %
Lekarz + Sieć 96 %
86%
89 %
µ
µ
Sm =
f
∂H j (+)
•∂cechy
sygnału
EKG
'
w
∑
µ
x
•∂epizody
bólu (-)∂x
=φ
m
= φ ' ∑ φ 'j w j w jm
j
j∈H
m
j∈H
• uwarunkowania dziedziczne (-)
R. F. Harrison, S.J. Marshall, R.L. Kennedy, The Early Diagnosis of Heart Attacks:
A Neurocomputational
Approach,
IJCNN,1991
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania
obliczeń inteligennych
w medycynie,
Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
28
Metoda elastycznych siatek
0,0
obiekt,
przedmiot analizy
0,0
0,1
1,0
obiekt
wzorcowy
i,j-1 i,j
Im-1,Jm-1
i,j+1
i+1,j
punkt
węzłowy
Im-1,Jm-1
Wektor siły:
K
F(i , j ) = ∑ Z (uk (i , j ) − wk (i , j ))
k =1
G k (v (i , j ))
G k (v (i , j ))
dr inż. Piotr Szczypiński
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
29
Obliczenia inteligentne w medycynie
Składanie mapy
Procedura
dopasowania
MDR
pierścieni
Obrazy
z kapsuły
Dane
z WCE
Estymata
prędkościkapsuły
WCE
prędkości
Klatka wideo odpowiadająca
wskazywanemu miejscu
na mapie
Mapa
przewodu
pokarmowego
dr inż. Piotr Szczypiński
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
30
Rekonstrukcja trójwymiarowa naczyń serca
Rekonstrukcja
Modelowanie powierzchni
dr inż. Piotr Makowski, ZEM
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
31
Prace Zakładu Elektroniki Medycznej
Przetwarzania i analizy sygnałów
oraz obrazów biomedycznych
Zastosowania inteligentnych obliczeń
w medycynie i technice (biometria,
systemy komunikacji-człowiek komputer,
wspomaganie osób niepełnosprawnych)
Realizacje sprzętowe (DSP, AISIC)
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
32
Problemy tworzenia globalnych sieci zdrowia
Analiza
obrazów
Bazy
danych
Analiza
obrazów
..........................
Analiza
obrazów
Środki techniczne
Systemy
Systemy
drążenia
drążeniadanych
danych
Wiedza
Wiedza
((diagnoza,terapia)
diagnoza,terapia)
Standardy: danych, struktury baz
danych, procedury medyczne
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
33
Obliczenia inteligentne w medycznym
systemie diagnostycznym
Detekcja
Detekcjacech
cech
diagnostycznych
diagnostycznych
Przetwarzanie
Przetwarzanie
(sygnałów/danych)
(sygnałów/danych)
Dane
diagnostyczne
Opis
Opiscech
cech
Obliczenia
Obliczenia
inteligentne
inteligentne
Klasyfikacja
Klasyfikacja
Diagnoza
Akwizycja
Akwizycja
Terapia
Metawiedza
Metawiedza(model)
(model)
- banki danych, wiedza lekarzy!
- Semantic WEB, UML
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
34
populacja
Systemy biomedyczne
pacjent
organy
Biologia
systemowa (medycyna)
komórki
Fizjomika
białka
©biology.kenyon.edu
©E.
E. Microscopy Center
©Teraview
Proteomika
geny
Biologia molekularna
©Comparative
Genomics Lab
Genomika
P. Strumiłło,
obliczeń inteligennych
w the
medycynie,
9 grudnia
2005
Na podstawie:
T. Wong,
, J. Chen,
Emerging biomedical
technologies at
micro ndUniwersytet
nano levels,
IEEE Signal Proc
Mag, July
2005
WongWybrane
Chen,zastosowania
levels,Zielonogórski,
35
Platformy obliczeniowe - VLSI
CMOS 0.8 → 0.18 µm
DSP → szybkie wyznaczanie iloczynu skalarnego
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
36
Obliczenia molekularne - „DNA computing”
Nukleotydy:
0.35 nm!!!
Adenina
Cytozyna
Guanina
Tymina
(A)
(C)
(G)
(T)
©Addison Wesley Longman Inc.
Podwójna spirala DNA
Alfabet symboli:
Pojemność informacyjna:
{A,C ,G ,T }
1cm3 – bilion CD ROM
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
37
Obliczenia molekularne - „DNA computing”
Enzym restrykcyjny
©www-math.mit.edu
Prędkość działań: replikacja 500 par/sek
Możliwe obliczenia równoległe!
1J →
Krzem ~109 działań
DNA
~1019 działań
Krzem 300 TFLOPS
DNA
330 TFLOPS
IBM The Blue Gene/L
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
38
Przykład obliczeń molekularnych
1
L. Adleman 1993
CTAGTA
Chicago
„problem komiwojażera”
ATGCCG
1
Nowy Jork
2
4
Los Angeles
Syntezator DNA
GCTACG
3
Dallas
Miami
TCGTAC
CTACGG
Kodowanie łańcuchów DNA
2
Ligaza
CGGATG
©Will Ryu
Łączenie łańcuchów DNA
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
39
Przykład obliczeń molekularnych
©Will Ryu
Polimeraza
3
Tworzenie wielu łańcuchów DNA
o zadanej sekwencji startu i stopu
(New York) TGC
4
TAC (Los Angeles)
©Will Ryu
Elektroforeza
©Wisconsin Univ.
Univ.
30 bp
Sortowanie długości łańcuchów DNA
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
40
Przykład obliczeń molekularnych
55
©Will Ryu
Oczyszczanie
Detekcja łańcuchów DNA
z pojedynczym kodem miasta
©Will Ryu
Polimeraza
6
Selekcja łańcuchów DNA
o zadanej sekwencji startu i stopu
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
41
Technika mikromacierzy DNA
©National Human Genome Research Institute
©Affymetrix
©Wikipedia
„badanie morfologiczne genów”
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
42
Technika mikromacierzy DNA
Znaczenie badania DNA:
diagnoza chorób
ocena podatności na choroby
(prognoza chorób)
planowanie terapii
Zadania obliczeniowe:
drążenie danych (poszukiwanie skupień)
detekcja złożonych łańcuchów danych
klasyfikacja „niepewnych” danych
systemy wspomagania decyzji
”Web-based intelligent software”
©Stanford
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
43
Obliczenia inteligentne w medycynie
Podsumowanie - kierunki rozwojowe:
Diagnostyka – systemy analizy wielkiej liczby danych i sygnałów
(technologie DSP, inżynieria wiedzy, genomika, proteomika,
sieci semantyczne, standardy)
Terapia – farmakologia (sprzedaż w USA 36 mld $),
systemy automatyki medycznej (nawigacja komputerowa, systemy
podtrzymania życia, planowanie terapii, sztuczne narządy)
Systemy zindiwidualizowanej diagnostyki i terapii
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
44
Obliczenia inteligentne w medycynie
Systemy zindiwidualizowanej diagnostyki i terapii
„We are still living in a mainframe era of healthcare …
what we need is …
the healthcare equivalent to the low cost PC”
Andy Grow, Intel Corp.
P. Strumiłło, Wybrane zastosowania obliczeń inteligennych w medycynie, Uniwersytet Zielonogórski, 9 grudnia 2005
45