• Onderzoek

Sluitstuk | Huid en haar in 3D

Met enkel een scan van je gezicht en enkele basisgegevens zoals lengte en gewicht weet wiskundige Alessio Gallucci een scan van het totale lichaam te maken. Met deep learning technieken verbeterde hij de 3D-analyse van onze huid. Handig voor epileren en scheren, maar ook voor artsen die hierdoor bijvoorbeeld beter de juiste dosering medicijnen kunnen bepalen. Recent verkreeg hij zijn doctorstitel aan de Faculteit Mathematics and Computer Science.

door
foto Bart van Overbeeke

Wanneer je voor de spiegel je baard op een stijlvolle manier probeert te trimmen, zijn algoritmes waarschijnlijk niet het eerste waar je aan denkt. Toch heeft Alessio Gallucci de afgelopen vier jaar hard gewerkt om het voor jou voor die spiegel te vergemakkelijken. Tijdens zijn masterstage werd het hem duidelijk dat zijn passie bij toegepast onderzoek ligt, zolang hij wel op z’n tijd even diep de wetenschap in kan duiken. Een gecombineerd promotietraject bij Philips Research en de faculteit Mathematics and Computer Science leek daarom voor hem gemaakt. Ondertussen zocht Gallucci als actief lid van de Philips PhD Community een netwerk van nieuwe vrienden na het achterlaten van zijn Italiaanse ‘clan’ en had zijn PhD-pad naast hoogstaande wetenschap ook een spiritueel tintje, vertelt hij bevlogen. “Een PhD gaat gepaard met stress, maar door lichamelijke omstandigheden tikte dat bij mij net wat harder aan. Ik ben me gaan verdiepen in de helende kracht van het lichaam en door meditatie en yoga vond ik mijn ‘inner-zen’. Een mooi bij-resultaat van mijn PhD-periode.”

Stijlvol baardje

Terug dan naar de huid. “Het beter in kaart brengen van de menselijke huid is op vele vlakken voordelig” legt Gallucci uit. “Natuurlijk is het fijn als je een mooi baardje kunt maken - met een knipoog raakt hij zijn eigen ‘begroeiing’ aan – maar ook op medisch gebied zijn er dankzij vernieuwde technologie meer mogelijkheden. Mijn project is grofweg in twee toepassingsgebieden te delen, waarbij we in 2D en 3D naar de globale en de lokale huidvorm gekeken hebben.”

voorbeelden van 3D total body scans en 3D gezichtscans

Een globale schatting van het huidoppervlak of lichaamsvorm kan voor medisch specialisten een belangrijke tool zijn. Bijvoorbeeld bij het bepalen hoeveel huid er verbrand is bij een patiënt met ernstige brandwonden. Of bij het berekenen van de juiste hoeveelheid chemotherapie die een patiënt moet krijgen aan de hand van het totale lichaamsoppervlak.  Volgens Gallucci leveren de huidige schattingen te vaak onnauwkeurige resultaten op. Een full body scan is wel heel precies, maar is duur en genereert erg veel data. “We hebben daarom een model gemaakt dat aan de hand van gezichtsvorm en enkele basisdata zoals leeftijd, gewicht en lengte de lichaamsvorm kan bepalen. Met succes, de methode is heel nauwkeurig en wijkt nauwelijks af van een totale body scan.” Natuurlijk is de ene huid de andere niet, benadrukt Gallucci en ligt bias op de loer omdat proefpersonen vaak witte mannen zijn. “Door meer datasets te gebruiken van mensen met uiteenlopende nationaliteiten en huidskleuren zou diversiteit in de toekomst nog beter nagebootst kunnen worden.”

 

 

Alessio Gallucci genereerde kunstmatige beelden van huidafwijkingen om het deep learning systeem te trainen.
Huidkanker

Daarnaast heeft Gallucci ook in detail naar de menselijke huid gekeken. “Kunstmatige intelligentie kan een belangrijke bijdrage leveren aan het vaststellen van huidkanker. Wanneer is een verdachte moedervlek onschuldig, wanneer gaat het om een beginnende tumor? We moeten computersystemen trainen en voeden met veel beelden zodat de algoritmes steeds beter worden. We zijn nagegaan hoe we deep learning voor deze toepassing kunnen verbeteren en hebben onderzocht hoe we kunstmatige beelden van huidafwijkingen kunnen genereren om het leerproces te stimuleren.” Naast het classificeren van mogelijk kwaadaardige huidaandoeningen, programmeerde Gallucci zijn computer vision methodes ook zo dat huidharen met grote precisie te tellen zijn. Dat kan nuttig zijn voor het verbeteren van persoonlijke verzorgingsapparaten zoals scheer- of epileerapparaten, maar ook laat hij zien dat door training van de kunstmatige neurale netwerken de hoeveelheid huidhaar geen belemmering meer is tijdens het analyseren van een verdachte huidplek.

Gallucci houdt ervan om naar de menselijke huid te kijken, bekent hij. “Een huid zegt zoveel, denk maar aan de verweerde, rimpelige huid van je oma. Maar vooral gezichten vind ik boeiend. Blozende wangen, lachlijntjes, piekerplooien… zonder woorden maakt het gelaat al heel veel duidelijk. En ook al is mijn project nu afgelopen, ik ben nog lang niet uitgekeken.”

Deel dit artikel