Nachbericht zum FFZ-Jahrestreffen 2018 bei Fraunhofer MeVis

HANDS-ON: Radiomics und Machine Learning für Radiologen

Das diesjährige, mittlerweile 7. Jahrestreffen der Forscher für die Zukunft am 26. und 27. Januar 2018 stand ganz unter dem Motto "selbst ist der Radiologe". In einem überwiegend praktisch angelegten Workshop erhielten die Teilnehmer einen Einblick in die Welt der Informatiker und tauchten ab in die Tiefen neuronaler Netze.

Die Begriffe "Radiomics" und "Machine Learning" sind derzeit omnipräsent, doch was sich genau dahinter verbirgt, ist für viele weiterhin rätselhaft. Da half bis jetzt meistens nur immer schön Nicken und Lächeln, wenn eine Gesprächsrunde sich dieser Themen annahm. Mit tatkräftiger Unterstützung der Experten von Frauenhofer MEVIS wurde den forschungsbegeisterten Radiologen aus den 4 FFZ-Staffeln am Standort Bremen nicht nur Grundlagenwissen vermittelt, sondern sie konnten an interaktiven Beispielen selbst tätig werden und neues Wissen auch auf eigene Problemstellungen anwenden.

Nach einer kurzen Vorstellungsrunde ging es am ersten Tag auch schon direkt mit dem praktischen Arbeiten los. Unter Anleitung der MEVISianer Professor Hahn, Dr. Meine und Dr. Wenzel sowie dem FFZler Dr. Winther (Hannover) taten die Neulinge anhand kleiner Datensätze erste Schritte ins Machine und Deep Learning – und erlernten dabei den (rudimentären) Umgang mit Python (eine Programmiersprache, was sonst) und das Erstellen von Random Forests. Sehr praktisch dabei: Die Übungen konnten am eigenen Laptop browserbasiert, also ohne lästige Installation unzähliger Programme, bearbeitet werden.

Anschließend wurde ein exemplarisches U-Net-Training zur Herzsegmentierung gestartet. Dieses sollte über Nacht anhand manueller Annotationen von selbst lernen und der Erfolg am nächsten Tag bestaunt werden – während die Teilnehmer bei einem gemeinsamen Abendessen zum gemütlichen Teil übergehen und sich, ganz dem Motto der Veranstaltung entsprechend, untereinander vernetzen konnten.

Waren die Problemstellungen am Freitag noch relativ einfach, ging es am zweiten Tag ans Eingemachte. Zunächst gab der Präsident der DRG Professor Schönberg seine Sicht auf die Radiologie der Zukunft mit Radiomics. So mancher schwitzte anschließend unter der Komplexität tiefer neuronaler Netze in einem erneuten Hands-on – was verbirgt sich hinter den Begriffen Convolutional Layer, Fully Convolutional Nets, Receptive Field, was machen Aktivierungs- und Lossfunktionen und wie wählt man sie geschickt?

Die Referenten versäumten es jedoch auch nicht, auf kritische Aspekte im Umgang mit tiefen neuronalen Netzen hinzuweisen. Ein Hinterfragen der Ergebnisse und Anwendbarkeit ist in jedem Fall sinnvoll, es ist eben doch nicht alles Gold, was glänzt. Zum Schluss erhielten die Nachwuchswissenschaftler in kleinen Gruppen noch die Möglichkeit, mit den Machine Learning Experten über eigene mitgebrachte Probleme und Daten zu sprechen.

Was ist das – Radiomics und Machine Learning – und wie funktioniert das? Darauf können die Teilnehmer nach dem Workshop Auskunft geben und im besten Fall die gewonnenen Erkenntnisse für ihre eigene Forschung nutzen. Oder wissen zumindest, an wen sie sich bei komplexeren Fragestellungen vertrauensvoll wenden können.

Dr. med. Marie-Luise Kromrey
Stellvertretende Sprecherin des FFZ-Programms