אלגוריתם מבוסס למידה עמוקה לזיהוי גידולים סרטניים בסריקות MRI

 מחלקה: הנדסת חשמל ומחשבים | סטודנטים: אורי חיות, רועי הירש | מנחה: ד"ר תמי ריקלין רביב

סרטן ה-Galioma הינו סרטן המוח הנפוץ מבין גידולי המוח האלימים. לצורך אבחון וטיפול בסוג סרטן זה נעשה שימוש מרובה בסריקות MRI לאורך שלבי הטיפול הרפואי במחלה. בפרויקט שלנו, בהנחייתה של ד״ר תמי ריקלין-רביב, פיתחנו אלגוריתם מבוסס למידה עמוקה (Deep Learning) לאבחון ולמציאת גידולים סרטניים בתוך סריקות MRI.

כיום סריקות ה-MRI מנותחות באופן ידני על ידי רדיולוגים. הניתוח הידני איטי, חשוף לטעויות אנוש ולעיתים אינו מספק. כלי אוטומטי צפוי להוות עזר משמעותי מאוד בהליך ניתוח הסריקות ויעזור בקבלת החלטות נבונות יותר בצורה מהירה יותר. האלגוריתם שלנו מבוסס על אינטליגנציה מלאכותית, כלומר הוא לומד מתוך דוגמאות קיימות באופן עצמאי. לאחר סיום תהליך הלמידה, ניתן להשתמש בו לאיתור ולאבחון על דוגמאות חדשות אשר לא ראה מעולם. מכיוון שמציאת הגידול בסריקה זו בעיה מורכבת, האלגוריתם לומד לבחור בצורה עצמאית את הפרמטרים האידיאליים לפתרון הבעיה.

תמונהאורי חיות ורועי הירש

האלגוריתם מורכב משני שלבים עיקריים:

  • בשלב הראשון, כלל התצלום נבדק על ידי האלגוריתם והוא מזהה האם והיכן ממוקם הגידול הסרטני.
  • בשלב השני, הגידול אשר נמצא מנותח, ואנו מוצאים את רכיבי הגידול השונים המגדירים אותו.

במסגרת העבודה על הפרויקט נחשפנו לעולמות תוכן חדשים ומגוונים – גם בעולם הרפואי וגם בעולם ההנדסי. התנסינו בלמידה עצמאית, מחקר והתמודדות עם בעיה מורכבת המטרידה גם את טובי החוקרים בעולם. נפגשנו עם ראש מחלקת הרדיולוגיה בבית החולים סורוקה, זאת במטרה להכיר מקרוב את תפקיד הרדיולוג כיום, להכיר את שגרת יומו ולהתנסות בכלים הטכנולוגיים העומדים לרשותו.

לסיכום, אנו מציגים פתרון אוטומטי, יעיל ומדויק למציאת גידולים סרטניים בתוך סריקות MRI של המוח. אלגוריתם זה  מהווה כלי עזר חיוני ומשמעותי לאבחון ולטיפול, וצפוי לשנות משמעותית את אופן האבחון והטיפול במחלה.

השארת תגובה