Trefwoorden: machine learning, medische beeldvorming, longkanker, deep learning

"Deep Learning Applications in Lung Cancer Imaging"

Longkanker is wereldwijd de belangrijkste oorzaak van kankergerelateerde sterfte en is de op één na meest gediagnosticeerde kanker bij zowel mannen als vrouwen. Dit promotieonderzoek onderzoekt de ontwikkeling van computationele beeldanalyse en machine learning-methoden om zinvolle informatie te extraheren uit routinematige medische beeldvormingsgegevens van longkankerpatiënten. Binnen een diagnostische context kan dergelijke informatie worden gebruikt om klinisch relevante informatie te voorspellen, zoals de verwachte overleving, en om patiënten te stratificeren in groepen met een laag en hoog risico om behandelbeslissingen te sturen. Binnen een therapeutische context kunnen de hierin ontwikkelde werkwijzen worden gebruikt om tumoren in medische beelden te detecteren en af ​​te bakenen, waardoor ze helpen bij het toedienen van bestralingstherapie. Experimenten waren gericht op toepasbaarheid, generaliseerbaarheid en robuustheid in de echte wereld met behulp van grootschalige gegevens van meerdere instellingen en door de resulterende modellen en computationele broncode publiekelijk te verspreiden. Dit onderzoek is uitgevoerd in samenwerking met clinici en onderzoekers van de Harvard Medical School, Dana-Farber Cancer Institute, Brigham and Women's Hospital en Maastricht University.

Klik hier voor het volledige proefschrift.

Klik hier voor de live stream.