Geautomatiseerde Analyse van Echografische Beelden voor de Beoordeling van Bekkenbodemdisfunctie

De verzakking van het bekkenbodemorgaan treft de helft van de vrouwen boven de 50, waarbij een op de vier verontrustende symptomen heeft. Andere bekkenbodemdisfuncties zijn urine-incontinentie en fecale incontinentie, die zeer invaliderend is. Transperineale 3D / 4D echografie wordt steeds meer gebruikt om inzicht te krijgen in de biomechanische ondersteuning van de bekkenbodem. In de klinische praktijk worden gestandaardiseerde metingen vaak handmatig gedaan, waardoor er veel ruimte is voor interpretatie terwijl ze arbeidsintensief zijn. Daarom heeft ons team onlangs een semi-automatisch algoritme voorgesteld om dit proces praktischer te maken. We documenteren momenteel ook de directe relatie tussen vaginaal levertrauma en deze disfuncties, met behulp van zowel ultrageluid als magnetische resonantie. Beeldvorming wordt ook gebruikt voor het meten van postoperatieve veranderingen voor reparaties van deze bekkenbodemdisfuncties, zowel klinisch als experimenteel. Het doel van deze PhD-positie is om ultrasone metingen verder te automatiseren met behulp van de modernste technieken voor het leren van machines, segmentatie en beeldanalyse. Bovendien is het belangrijkste doel, samen met onze industriële partner, om deze technieken te vertalen en te integreren in commerciële software die wordt geïmplementeerd op geavanceerde ultrasone scanners. Naast de technische ontwikkelingen die moeten worden gemaakt, wordt van de student ook verwacht dat hij validatie-inspanningen leidt in een reeds verworven grote patiëntendatabase, evenals de workflow verbetert en de gebruikerservaring met de software optimaliseert. In de loop van de tijd kan ook MR-beeldvorming worden opgenomen.