14 september 2005
PERSBERICHT
De computer beter leren zien
Vergeleken met de mens leven computers nog in het land der blinden.
Ondanks geavanceerde digitale videocameras, dikke grafische kaarten en
krachtige processoren loopt de computer bij de analyse van beelden nog
mijlenver achter bij de mens. Vraag een computer bijvoorbeeld niet om
uit een foto van het Mikado-spel de afzonderlijke stokjes te herkennen
of om de rijkgelaagde Escher-tekeningen te begrijpen. Dankzij
promovendus Ir. Remco Duits kan daar verandering in komen. Hij heeft
de fysieke werking van ons visuele systeem wiskundig kunnen nabootsen,
en daarmee de computer een stuk intuïtie gegeven. Duits verdedigt zijn
proefschrift woensdag 14 september 2005 aan de Technische Universiteit
Eindhoven (TU/e).
MRI-scans
Een optimale beeldkwaliteit van medische beelden (zoals echos, CT- of
MRI-scans) is in de gezondheidszorg van levensbelang. Veel onderzoek
vindt dan ook plaats naar het vergroten van de resolutie van de
beelden, en het met de computer beter zichtbaar maken van moeilijk
herkenbare kenmerken van ziekteprocessen. Omdat de klassieke lichtkast
nu bijna overal vervangen is door een computer, is de vraag door
artsen naar computer-ondersteuning fors toegenomen. De computer loopt
daarbij echter tegen fundamentele grenzen aan, die met het vergroten
van de resolutie of de rekenkracht niet op te lossen zijn. Computers
zijn bijv. nog nauwelijks in staat uit brokkelige contourfragmenten
het geheel te herkennen, laat staan hele patronen te herkennen.
Cartoon
Mensen kunnen dingen wonderbaarlijk goed herkennen, zelfs als een
groot gedeelte van wat ze moeten zien ontbreekt, omdat het achter iets
anders zit of doorspekt is met ruis. Contouren spelen hier een
essentiële rol, zoals we ons realiseren als we een cartoon herkennen.
Hoe werkt dit nu wiskundig? Remco Duits: Mijn onderzoek is met name
gericht op zowel de oriëntatie als de grootte (schaal) van de lijnen
en contouren. De hersenen lijken speciale detectors te hebben die
specifiek langs de patronen of lijnen in een bepaalde richting lopen.
Dit verschijnsel heb ik met nieuwe wiskundige algoritmen gemodelleerd.
Zieke nieren
Door deze wiskundige modellering van Duits kunnen computers nu, voor
het eerst, onderbroken contouren of zwakke patronen in beelden
herkennen en op te vullen. De theorie is toegepast in diverse medische
beeldverwerking applicaties zoals b.v. het veel beter zichtbaar maken
van opnamen van catheters bij hartcatheterisaties, en het kwalitatief
veel beter aflijnen van de contouren van bijvoorbeeld zieke nieren in
2D echografie beelden.
Exotische wiskunde
De promovendus aan de faculteit Biomedische Technologie van de TU/e
heeft naast het toepassen van bestaande wiskunde in de beeldanalyse
ook nieuwe wiskunde moeten ontwikkelen omdat de toepassing daar om
vroeg. Omdat de perceptuele organisatie van ons eigen visueel systeem
zo complex in elkaar steekt, moest ik soms mijn toevlucht nemen tot
ietwat exotische wiskundige gebieden waarvan vrijwel niemand had
gedacht dat ze tot zinvolle toepassingen zouden leiden. Bovendien heb
ik in enkele gevallen de theorieën aangepast of uitgebreid, omdat ik
anders de werking van ons visueel systeem nooit kon modelleren.
Technische Universiteit Eindhoven