{"id":1695,"date":"2021-03-22T15:11:16","date_gmt":"2021-03-22T15:11:16","guid":{"rendered":"https:\/\/racoon.network\/?page_id=1695"},"modified":"2024-05-15T09:44:19","modified_gmt":"2024-05-15T09:44:19","slug":"duplicated-racoon-engine","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/racoon.network\/?page_id=1695","title":{"rendered":"RACOON Engine"},"content":{"rendered":"\t\t
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Automatische Bilddatenanalyse in der RACOON-JIP Plattform <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die M\u00f6glichkeit zur f\u00f6derierten Datenanalyse und Verarbeitung wird durch die JIP (DKTK Joint Imaging Plattform<\/a>) in RACOON eingebracht. Die JIP wird lokal, innerhalb des Kliniknetzwerkes, installiert. Das modulare und container-basierte System erm\u00f6glicht die Verbindung als DICOM-Knoten mit den lokalen PACS-Systemen und bietet eine webbasierte Nutzerschnittstelle f\u00fcr die Bildbetrachtung und -annotation sowie die Durchf\u00fchrung komplexer Datenanalyse-Workflows.<\/p>


Diese Workflows umfassen u.a. KI-Anwendungen zur Segmentierung und Berechnungen von Radiomics-Parametern, k\u00f6nnen aber auch komplette Werkzeuge wie beispielsweise MITK orchestrieren. Die JIP baut auf modernsten open source Komponenten auf, die sich als Industriestandard durchgesetzt haben. Die Integration von bestehenden Initiativen wie OpenMined<\/a> und MONAI<\/a> erm\u00f6glicht ein einfaches und sicheres f\u00f6deriertes Training sowie die Anwendung von AI-Modellen f\u00fcr anspruchsvolle Datenanalyse-Workflows.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Grafik 1: Exemplarische nnU-Net Segmentierungen verschiedenster anatomischer Strukturen.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Im Rahmen von RACOON wird die Joint Imaging Platform als generische Plattform zur automatischen Bilddaten-Segmentierung und -Quantifizierung dienen. Zur Segmenterung wird die JIP hierzu Trainings- und Inferenzm\u00f6glichkeiten f\u00fcr nnU-Net, die aktuell f\u00fchrende Methode im Bereich der automatischen Segmentierung von medizinischen Bilddaten, liefern.<\/p>

nnU-Net ist eine generische Segmentierungsmethode die in der Lage ist sich automatisch auf neue Aufgaben anzupassen und sich selbst zu konfigurieren, einschlie\u00dflich Vorverarbeitung, Netzwerkarchitektur, Training und Nachbearbeitung. Die Methode zeichnet sich weiter dadurch aus dass sie besonders robust gegen\u00fcber variablen Eingabedaten ist und h\u00f6chst performant in einer Vielzahl von verschiedenen Segmentierungsaufgaben l\u00f6sen kann (siehe Grafik 1 und Grafik 2). Diese Eigenschaften machen die Methode ideal f\u00fcr den Einsatz in einem multizentrischen Szenario wie RACOON in dem robuste automatische Segmentierungen einer gro\u00dfen Anzahl von Datens\u00e4tzen ein zentrales Element darstellen.<\/p>

Zur Quantifizierung der mit nnU-Net segmentierten Strukturen und Pathologien stellt die JIP die Radiomics Methode zur Verf\u00fcgung. Hierbei werden automatisch eine Vielzahl von Bild-basierten Merkmalen berechnet dann statistisch ausgewertet werden k\u00f6nnen, z.B. um den Schweregrad einer Erkrankung zu bestimmen oder einen m\u00f6glichen Krankheitsverlauf vorherzusagen.<\/p>

Die JIP wird lokal in den RACOON Nodes an jedem Standort alle empfangene Bilddaten der RACOON Kohorte verarbeiten. Die JIP stellt weiter entsprechende Workflows zum Training von nnU- Net sowie f\u00fcr die Radiomics Quantifizierung zur Verf\u00fcgung. Ein besonders erw\u00e4hnenswerter Aspekt hierbei ist, dass die JIP sogenanntes f\u00f6deriertes Training von Methoden erlaubt. Hierdurch k\u00f6nnen die an den Standorten verteilt vorliegenden Daten, die aus Datenschutzrechtlichen Gr\u00fcnden nicht zentral gesammelt werden k\u00f6nnen, dennoch dezentral ausgewertet werden und die Ergebnisse flie\u00dfen in einem optimierten KI Modell zusammen welches auf den Daten aller Standorte basiert.<\/p>

Das der JIP zugrunde liegende System (Kaapana) ist \u00f6ffentlich verf\u00fcgbar, modular aufgebaut und basiert auf modernsten private-cloud Technologien die eine sichere und standardisierte Ausf\u00fchrung von Analysemethoden erm\u00f6glicht und es den einzelnen RACOON Standorten au\u00dferdem erlaubt, auf einfachem Wege eigene Analyse und Datenverarbeitungsmethoden an allen Standorten des RACOON Netzwerkes einzusetzen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Grafik 2: Illustration der Robustheit der nnU-Net Methode (rote Punkte) auf verschiedensten Datens\u00e4tzen im Vergleich zu Konkurrenzmethoden (graue Punkte). Bei den Diagrammen handelt es sich um Ergebnisse verschiedener internationaler Segmentierungswettbewerbe, von denen nnU-Net bei einem Gro\u00dfteil den ersten Platz belegte und immer exzellent abschnitt.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Semi-automatische und interaktive Segmentierung von Strukturen in der RACOON-SATORI Plattform<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die von Fraunhofer MEVIS entwickelten RACOON SATORI<\/a>-Plattform kann auf allen RACOON-NODES genutzt werden und erlaubt eine effiziente Segmentierung von Lungenstrukturen und Pathologien auf CT-Daten (Grafik SATORI-1).<\/p>


Die eingebundenen, trainierten neuronalen Netzwerke segmentieren automatisch anatomische Strukturen (Lungen, Lungenlappen, Bronchien und Gef\u00e4\u00dfe) und Pathologien (Milchglastr\u00fcbungen und Konsolidierungen).\u00a0Ein speziell an die Anforderungen des RACOON-Konsortiums angepasster Workflow leitet die Benutzer:innen durch die Segmentierung eines Lungen-CTs. Der erste Schritt ist jeweils die Segmentierung der gesamten Lunge, welche die Basis f\u00fcr alle weiteren Strukturen stellt. BenutzerInnen k\u00f6nnen die durch KI automatisch erstellten Lungenmasken akzeptieren oder nachbessern. F\u00fcr letzteres stellt SATORI interaktive Werkzeugen zur Verf\u00fcgung.\u00a0Besonders der Interpolationsmechanismus hat sich als ein effizientes Hilfsmittel herausgestellt, da die BenutzerInnen hiermit nicht mehr auf jeder von mehreren hundert CT-Schichten korrigieren m\u00fcssen, sondern zum Beispiel nur auf jeder 10. Schicht.Nach der Segmentierung der gesamten Lunge folgen weitere anatomische Strukturen und alle im RACOON Konsortium definierten Lungenpathologien. In der SATORI Konfiguration ist hinterlegt, welche Pathologien sich ausschlie\u00dflich innerhalb bzw. au\u00dferhalb der Lunge befinden. Wird eine Struktur, die nur innerhalb der Lunge existiert, \u00fcber die Lungenr\u00e4nder hinaus gezeichnet, wird alles au\u00dferhalb der Lunge automatisch gel\u00f6scht.\u00a0Diese Funktion spart NutzerInnen viel Zeit bei der Segmentierung.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Grafik SATORI-2: Eine interaktive 3D-Visualisierung erm\u00f6glicht einen r\u00e4umlichen \u00dcberblick \u00fcber Anatomie und Pathologien. Einzelne Strukturen lassen sich individuell ein- und ausblenden.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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SATORI basiert auf einer Server-Client Architektur. W\u00e4hrend das System in den Kliniken auf einem leistungsstarken Server mit GPU l\u00e4uft, k\u00f6nnen BenutzerInnen \u00fcber einen Browser auf ihren Desktop-PCs, Notebooks oder Tablets gemeinsam auf den Daten arbeiten. Der Import von CT-Daten und der Export der Segmentierungen erfolgt im DICOM-Standard und wurde in enger Zusammenarbeit mit den anderen technischen Partnern des RACOON Projektes optimiert.<\/p>

SATORI ist hochgradig konfigurierbar und erweiterbar und kann dadurch leicht an individuelle Annotationsaufgaben angepasst werden. BenutzerInnen k\u00f6nnen zwischen verschiedenen Aufteilungen des Darstellungsbereichs (H\u00e4ngungen) und Layouts w\u00e4hlen sowie Strukturen ein- und ausblenden. SATORI erm\u00f6glicht den Export von annotierten Screenshots der 2D-Ansichten sowie der 3D Visualisierung (Grafik SATORI-2). Ein Report fasst die Ergebnisse der quantitativen Analyse zusammen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Dashboard & Qualit\u00e4tsmanagement<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Grafik TUDA-1: \u00dcberblick \u00fcber das Qualit\u00e4tssicherungs- und Monitoringkonzept.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die TU Darmstadt<\/a> arbeitet im Rahmen des RACOON Projekts an der Entwicklung eines Verfahrens zur automatischen Qualit\u00e4tssicherung, sowie der Entwicklung eines Visualisierungs-Dashboards zur Anzeige und Analyse von Statistiken. Um die Integrit\u00e4t der RACOON-Daten zu sch\u00fctzen, werden alle Metriken lokal in den einzelnen Standorten berechnet. Aggregierte Werte werden an den zentralen Knoten weitergeleitet und in der Visualisierungs-Dashboards angezeigt, die als JIP-Erweiterung implementiert ist.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Grafik TUDA-1: \u00dcberblick \u00fcber das Qualit\u00e4tssicherungs- und Monitoringkonzept.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die Qualit\u00e4tssicherung dient in erster Linie dazu, die im Projekt verarbeiteten Bilddaten und Segmentierungsmasken automatisch zu evaluieren. Besonders f\u00fcr Segmentierungen, die mithilfe von KI-Modellen erzeugt wurden, ist das ein wichtiger Schritt. Die Qualit\u00e4tssicherung kann in diesen F\u00e4llen sicherstellen, dass segmentierte Objekte in sich konsistent sind oder sie anhand von Gr\u00f6\u00dfe und Kontinuit\u00e4t bewerten.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tIn einem zweiten Teil wird ein Web-Dashboard zur \u00fcbersichtlichen und strukturierten Visualisierung von Statistiken aller beteiligter Projektstandorte entwickelt. Die darstellbaren Metriken und Indikatoren reichen dabei von einfachen Fallzahlen bis hin zu komplexeren Ma\u00dfen, die die Ergebnisse der Qualit\u00e4tssicherung abbilden.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Automatische Bilddatenanalyse in der RACOON-JIP Plattform \u00a0 Die M\u00f6glichkeit zur f\u00f6derierten Datenanalyse und Verarbeitung wird durch die JIP (DKTK Joint Imaging Plattform) in RACOON eingebracht. Die JIP wird lokal, innerhalb des Kliniknetzwerkes, installiert. Das modulare und container-basierte System erm\u00f6glicht die Verbindung als DICOM-Knoten mit den lokalen PACS-Systemen und bietet eine …<\/p>\n

RACOON Engine<\/span>Read More »<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"elementor_theme","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-1695","page","type-page","status-publish","hentry"],"pbg_featured_image_src":{"full":false,"thumbnail":false,"medium":false,"medium_large":false,"large":false,"leap-image-100x100":false,"1536x1536":false,"2048x2048":false},"pbg_author_info":{"display_name":"admin","author_link":"https:\/\/racoon.network\/?author=1","author_img":"admin"},"pbg_comment_info":" No Comments","pbg_excerpt":"Automatische Bilddatenanalyse in der RACOON-JIP Plattform \u00a0 Die M\u00f6glichkeit zur f\u00f6derierten Datenanalyse und Verarbeitung wird durch die JIP (DKTK Joint Imaging Plattform) in RACOON eingebracht. Die JIP wird lokal, innerhalb des Kliniknetzwerkes, installiert. Das modulare und container-basierte System erm\u00f6glicht die Verbindung als DICOM-Knoten mit den lokalen PACS-Systemen und bietet eine … RACOON EngineRead More »","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/racoon.network\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/1695","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/racoon.network\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/racoon.network\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/racoon.network\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/racoon.network\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=1695"}],"version-history":[{"count":105,"href":"https:\/\/racoon.network\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/1695\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7671,"href":"https:\/\/racoon.network\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/1695\/revisions\/7671"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/racoon.network\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=1695"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}