De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

Juni 2012 automatisatie van het fittingproces van cochleaire implantaten door middel van probabilistische netwerken Thomas Flamant Dr. Paul GovaertsBart.

Verwante presentaties


Presentatie over: "Juni 2012 automatisatie van het fittingproces van cochleaire implantaten door middel van probabilistische netwerken Thomas Flamant Dr. Paul GovaertsBart."— Transcript van de presentatie:

1 juni 2012 automatisatie van het fittingproces van cochleaire implantaten door middel van probabilistische netwerken Thomas Flamant Dr. Paul GovaertsBart Vaerenberg Wim Van den Breen ► situering ► masterproef ► besluit ► demo inhoud

2 ► elektronisch gehoorapparaat dat in het binnenoor wordt geïmplanteerd ► rechtstreekse stimulatie van de gehoorzenuw in de cochlea ► geluid wordt omgezet elektrische pulsen het Cochleair Implantaat (CI) situering (1/5) TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN

3 ► CI-fitting o procesoptimalisatie o manipuleren elektrische parameters (~150) o gehoormetingen (~ 60) o vooropgesteld doel (target): normaal gehoor o uitgevoerd door (expert-) audiologen het Cochleair Implantaat (CI) situering (2/5) TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN audioloog patiënt

4 ► de oorgroep & Otoconsult ► = eerste intelligent agent die assisteert bij fittingproces (computer assisted fitting) ► werking o maakt gebruik van AI o deterministische logica o gerealiseerd door middel van adviezen o framework om adviezen te ontwikkelen FOX: F itting to O utcome e X pert situering (3/5) TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN FOX advice engine gehoortest(en) + CI-instellingen nieuwe (optimale) CI-instellingen

5 ► uitdaging doelstelling TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN situering (4/5) FOX uitbreiden met een probabilistische logica (Bayesiaans netwerk) FOX advice engine interface huidig deterministische logica masterproef probabilistische logica gehoortest(en) + CI-instellingen nieuwe (optimale) CI-instellingen

6 verhoog waarde 0,40 waarde is OK0,20 verlaag waarde0,40 verhoog waarde 0,40 waarde is OK0,40 verlaag waarde0,20 CI-parameter 2 te luid 0,38 normaal 0,17 te zacht 0,45 Luidheidsperceptie [hidden layer] CI-parameter 1 doelstelling TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN situering (5/5)

7 verhoog waarde 0,15 waarde is OK0,70 verlaag waarde0,15 verhoog waarde 0,85 waarde is OK0,10 verlaag waarde0,05 CI-parameter 2 te luid 1,00 normaal 0,00 te zacht 0,00 Luidheidsperceptie [hidden layer] CI-parameter 1 doelstelling TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN situering (5/5) ► situering ► masterproef WP 1: integration WP 2: conversion WP 3: Target Profiles WP 4: decision criteria WP 5: self learning ► besluit ► demo inhoud

8 ► onderzoek naar implementatiemogelijkheden o Infer.NET Framework, Microsoft o OpenMarkov (Universiteit van Madrid, UNED) ► connectie met OpenMarkov o java-based  webservice integration TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN WP 1 Advice Engine Open- Markov Engine

9 ► mapping tussen FOX en netwerk o bepaalde informatie vereist die niet expliciet aanwezig is o module ontwikkeld  berekende resultaten op generische, dynamische manier definiëren  mogelijke toekomstige wijzigingen (netwerk in ontwikkeling: toevoegen/verwijderen van nodes)  mathematische compiler  at runtime gecompileerd en uitgevoerd conversion TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN WP 2

10 ► voor elke gehoortest: te bereiken doel ( target ) ► deterministische logica: target zit vervat in advies zelf ► probabilistische logica: niet voorzien ► module: Target Profiles o framework voorzien waarin audiologen dit dynamisch kunnen definiëren o voor elke meetwaarde, een definitie voor:  target (op target)  tolerantie-marges: grens (binnen target)  weging (penalty) o toepassing  bepaalt mee de mate van actie  bepaalt wanneer er gestopt moet worden met itereren Target Profiles TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN WP 3

11 ► netwerk geeft probabiliteiten terug ► op basis hiervan beslissing nemen  CI-wijzigingen ► extra instelbare parameters o welke probabiliteiten leidden tot CI-wijzigingen o vertaling probabiliteiten naar # stappen ► dynamische module: adviesinstellingen ► instellingen kunnen aangemaakt worden door ontwikkelaars zelf decision criteria TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN WP 4

12 ► self learning = intrinsiek onderdeel van Bayesiaanse logica ► per case: wijziging onderliggende probabiliteitstabellen ► initiële leerfase o eenmalige bulk-input o op basis van historische data (FOX-databank) o module: Evidence Cases Generator  conversie naar juiste netwerkformaat  afhankelijk van vrij te kiezen instellingen  outputtabellen self learning TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN WP 5 (1/2)

13 ► self learning = intrinsiek onderdeel van Bayesiaanse logica ► per case: wijziging onderliggende probabiliteitstabellen ► initiële leerfase o eenmalige bulk-input o op basis van historische data (FOX-databank) o module: Evidence Cases Generator  conversie naar juiste netwerkformaat  afhankelijk van vrij te kiezen instellingen  outputtabellen self learning TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN WP 5 (1/2)

14 ► self learning = intrinsiek onderdeel van Bayesiaanse logica ► per case: wijziging onderliggende probabiliteitstabellen ► initiële leerfase o eenmalige bulk-input o op basis van historische data (FOX-databank) o module: Evidence Cases Generator  conversie naar juiste netwerkformaat  afhankelijk van vrij te kiezen instellingen  outputtabellen self learning TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN WP 5 (1/2)

15 ► adviesexploratie o laat bepaalde randomisatie, exploratie toe van de CI-parameters o zorgt op een gecontroleerde manier voor meer variatie in de CI-instellingen o wat is de impact hiervan op het gehoor van de patiënt ? self learning TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN WP 5 (2/2) ► situering ► masterproef ► besluit ► demo inhoud

16 ► opdracht o belangrijke uitbreiding voor bestaand softwarepakket ► uitdagend o introductie in Bayesiaanse netwerken o bestaande applicatie  vooruitstrevend product  randvoorwaarden  maximale integratie van toegevoegde functionaliteit o verdere ontwikkeling  parametrisatie  ontwikkelaars ≠ programmeurs ► modules: 5 afgewerkte werkpakketten besluit TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN besluit ► situering ► masterproef ► besluit ► demo inhoud

17 demo TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN demo 1

18 demo TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN demo 2

19 demo TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN demo 3

20 demo TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN demo 4

21 demo TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN demo 5

22 demo TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN demo 6

23 demo TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN demo 7

24 vragen ? ► ► TOEGEPASTE INGENIEURSWETENSCHAPPEN


Download ppt "Juni 2012 automatisatie van het fittingproces van cochleaire implantaten door middel van probabilistische netwerken Thomas Flamant Dr. Paul GovaertsBart."

Verwante presentaties


Ads door Google