¿Qué necesito aprender para crear una aplicación de iOS que reconozca las anormalidades de la radiografía de tórax después de la captura de la cámara?

Comencemos con algunas definiciones, de la variedad lingüística en lugar del código. La palabra clave es “anormalidades”. Me tomó 35 años como radiólogo llegar a la conclusión de que esta es una de las palabras más abusadas en medicina. Se gasta tanto dinero, tiempo y esfuerzo en el seguimiento de ‘anormalidades’ que no son significativas de ninguna manera, tamaño o forma, no es de extrañar que la mayoría de los sistemas de salud pública estén en desorden. ¿Cuándo la ‘variación’ se convierte en anormalidad? El objetivo de cualquier sistema automatizado es identificar ‘variaciones significativas’.

Debe comprender cómo se producen las radiografías de tórax. Son mapas bidimensionales del patrón de absorción de rayos X creado cuando la radiación pasa a través de un objeto tridimensional. Por lo tanto, un nódulo en el medio del pulmón es indistinguible de una verruga en la espalda. La imagen es negativa, en el sentido que cuanto más denso es un objeto, más radiación se absorbe, por lo tanto, menos llega a la ‘película’ y esa parte de la imagen permanece más clara. Los objetos metálicos, como los marcapasos, son totalmente radiopacos y se muestran claramente, mientras que el cáncer es radiológicamente “blando” y puede ser casi invisible, a menos que tenga signos secundarios. Como a menudo erosiona la caja torácica, un proceso de detección de bordes que encuentre huecos en los márgenes óseos sería un buen lugar para comenzar.

Un proyecto que vale la pena, pero de enorme complejidad. Recomendaría ” Roentgenology de tórax” de Ben Felson como una buena fuente de datos estadísticos sobre la variación anatómica común.

¿Cuál será la modalidad (dispositivo de recursos, es decir, DR, CR)?

¿Cómo va a capturar la cámara la imagen? Por lo general, los rayos X son capturados por un dispositivo llamado centelleador, intensificador de imágenes y luego transportados a un panel plano directo oa una cámara médica especial de rayos X. Si está pensando en capturar las viejas películas convencionales de rayos X o la pantalla de la estación de trabajo con un teléfono con cámara, entonces no puede hacer nada, ya que agrega más ruido a las imágenes reales, lo que significa que puede encontrar muchas “anomalías falsas”.

En primer lugar, las imágenes médicas se almacenan en un formato llamado DICOM. Y se almacenan en servidores PACS. Después de aprender cómo funcionan, puede intentar obtener imágenes DICOM de los servidores PACS. Pero entonces no puedes encontrar anormalidades tan fáciles. Creo que puede ser una buena persona y un programador, pero Medical Image Processing es un dominio especial en el que debe priorizar el conocimiento de la informática, el procesamiento de señales y la radiología y varias otras disciplinas. Le aconsejo que obtenga una muy buena educación sobre estos, pasó 5/10 años de experiencia que trabajar en el tema que le gusta durante muchos otros años. Comencé a trabajar en el concepto hace 18 años, hice mis estudios de maestría y doctorado en él y aún estudio mucho para enfrentarlo.

Puede usar OCR si el paciente tragó algunas monedas o tal vez placas, ya que sus caracteres en relieve podrían reflejar alguna parte de los rayos X.

El reconocimiento óptico de caracteres probablemente no sea necesario, pero el reconocimiento general de imágenes ciertamente lo será.

Mi consejo sería consultar a un experto en reconocimiento de imágenes, mostrarles muestras de escaneos y los tipos de cosas que deben identificarse, y deberían poder brindarle orientación sobre lo que es y lo que no es posible, y lo mejor método para ir logrando los resultados que deseas.