Maskinlæring for å assistere radiologer i Mammografiprogrammet, del 1
Prosjektets hovedmålsetting er å kombinere automatisk analyse med radiologisk ekspertise, ved å integrere et maskinlæringssystem i tydingen av screeningmammogrammer.
Om prosjektet
-
Prosjektperiode: 01.03.2019 - 28.02.2029 (Aktivt)
- Koordinerende institutt: Folkehelseinstituttet
-
Prosjektleder:
- Solveig Sand-Hanssen Hofvind, Folkehelseinstituttet
-
Prosjektdeltakere:
- Camilla Flåt Olstad, Kreftregisteret
- Anders Skyrud Danielsen, Kreftregisteret
- Åsne Sørlien Holen, Kreftregisteret
- Silje Sagstad, Kreftregisteret
- Kaitlyn Michiko Tsuruda, Kreftregisteret
Sammendrag
Prosjektets hovedmålsetting er å kombinere automatisk analyse med radiologisk ekspertise, ved å integrere et maskinlæringssystem i tydingen av screeningmammogrammer. I dag bruker radiologer mye tid på å tyde mammogrammer til friske kvinner. Ved å benytte maskinlæring i tydeprosessen kan screeningprosessen effektiviseres og arbeidsmengden til radiologene reduseres, slik at de kan bruke mer tid på kvinner med mistanke om brystkreft. Prosjektet vil gjennomføres i to deler: Del 1 er en retrospektiv studie hvor programvaren testes på screeningundersøkelser som allerede er gjennomført og hvor resultatet testes opp mot radiologenes tyderesultater. Dersom det viser seg at systemet ikke har en dårligere tydeevne enn radiologer vil vi gjennomføre Del 2, hvor kvinner som møter i Mammografiprogrammet vil bli forespurt om deltakelse i en randomisert kontrollert studie hvor de blir tilbudt screening med vanlig tyding eller med vanlig tyding pluss maskinlesing. Endringsmelding vil bli sendt REK.