liu.seSök publikationer i DiVA
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Automated Setup of Display Protocols
Linköpings universitet, Institutionen för datavetenskap, Databas och informationsteknik. Linköpings universitet, Institutionen för datavetenskap, Artificiell intelligens och integrerad datorsystem. Linköpings universitet, Tekniska högskolan.ORCID-id: 0000-0002-5697-8388
2015 (Engelska)Självständigt arbete på avancerad nivå (masterexamen), 20 poäng / 30 hpStudentuppsats (Examensarbete)
Abstract [en]

Radiologists' workload has been steadily increasing for decades. As digital technology matures it improves the workflow for radiology departments and decreases the time necessary to examine patients. Computer systems are widely used in health care and are for example used to view radiology images. To simplify this, display protocols based on examination data are used to automatically create a layout and hang images for the user. To cover a wide variety of examinations hundreds of protocols must be created, which is a time-consuming task and the system can still fail to hang series if strict requirements on the protocols are not met. To remove the need for this manual step we propose to use machine learning based on past manually corrected presentations. The classifiers are trained on the metadata in the examination and how the radiologist preferred to hang the series. The chosen approach was to create classifiers for different layout rules and then use these predictions in an algorithm for assigning series types to individual image slots according to categories based on metadata, similar to how display protocol works. The resulting presentations shows that the system is able to learn, but must increase its prediction accuracy if it is to be used commercially. Analyses of the different parts show that increased accuracy in early steps should improve overall success.

Abstract [sv]

Röntgenläkares arbetsbörda har under flera årtionden ökat. Den digitala sjukvårdsteknologin utvecklas ständigt vilket bidrar till ett förbättrat arbetsflöde och kortare undersökningstider i radiologiavdelningar. Datorsystem används idag överallt inom sjukvården och används bland annat för att visa bilder åt röntgenläkare. För att underlätta visningen används display protocol som automatiskt skapar layouts och hänger bilder åt användaren. För att täcka ett stort antal olika undersökningstyper krävs att användaren skapar hundratals protokoll vilket är en tidskrävande uppgift, och systemet kan ändå misslyckas med att hänga upp bilder om de strikta kraven protokollen ställer inte uppfylls. För att ta bort detta manuella steg föreslår vi att man använder maskininlärning baserat på tidigare sparade presentationer.  Klassificerarna tränas på undersökningens metadata och radiologens preferenser på hängning av serier. Den valda metoden går ut på att skapa klassificerare för olika layout-regler och att sedan använda deras output i en algoritm som placerar ut series-typer till individuella bildplatser enligt kategorier baserade på metadata. Denna metod liknar den process de nuvarande display protokollen utför. De presentationer som skapats visar att systemet kan läras upp, men kräver högre precision om det ska användas kommersiellt. Analys av de olika delarna tyder på att ökad precision tidigt i systemet skulle öka den totala precision.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2015. , s. 44
Nyckelord [en]
machine learning, hanging protocol, image display, display protocol
Nyckelord [sv]
Maskinlärning, hängningsprotokoll
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi)
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:liu:diva-117745ISRN: LIU-IDA/LITH-EX-A--15/014--SEOAI: oai:DiVA.org:liu-117745DiVA, id: diva2:810660
Externt samarbete
Sectra Imtec
Ämne / kurs
Datavetenskap
Presentation
2015-03-27, Alan Turing, E-huset, Linköping, 15:00 (Engelska)
Handledare
Examinatorer
Tillgänglig från: 2015-05-22 Skapad: 2015-05-08 Senast uppdaterad: 2018-01-11Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

AutomatedSetupOfDisplayProtocols(3779 kB)182 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 3779 kBChecksumma SHA-512
0d7ed1c411cc09d4c40d70c4b57dff0a2edc0b2bbc1ddce6760856d1838543aaf4ca4200786ab7ecb47248007e0794a4222d6a5cdd8edce0830331eb7b88be1b
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-117745

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Bergström, Patrik
Av organisationen
Databas och informationsteknikArtificiell intelligens och integrerad datorsystemTekniska högskolan
Datavetenskap (datalogi)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 182 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 643 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf