色中色

Ruud van Sloun is het type wetenschapper dat het liefst werkt aan iets gloednieuws, waar nog niemand mee bezig is. Bleek het gloednieuwe idee goed, maar is het niet meer nieuw? Dan draagt Van Sloun zijn werk het liefst over aan mensen die beter zijn in de doorontwikkeling ervan dan hij. Kan hij zijn hoofd weer breken over een kersvers plan.

En zo gebeurde het dat Van Sloun tijdens kerst 2021, toen hij een paar weken vrij had genomen om eens goed na te denken, in het midden van zijn woonkamer was neergeploft. Om hem heen was de vloer bezaaid met tientallen papers over neurowetenschap.

Van Sloun is universitair hoofddocent in de Signal Processing Systems groep van de faculteit Electrical Engineering. Normaal gesproken houdt hij zich bezig met de algoritmiek van medische beeldvorming, vooral echografie inspireert hem.

Maar tijdens die kerstvakantie even niet. Van Sloun stapte kort zijn vakgebied uit om een duik te nemen in het menselijk brein. Hij gebruikte zijn verlof om alles te leren over hoe de hersenen voorspellingen doen, informatie verwerken en beslissingen nemen.

Medische beeldvorming

鈥淜unnen we zulke principes niet ook gebruiken voor medische beeldvorming?鈥� vroeg Van Sloun zich hardop af, terwijl hij nog een artikel op het laatste stukje onbedekt parket gooide.

Medische echografie zou er weleens veel beter en toegankelijker mee kunnen worden. Van Sloun droomt van draagbare, goedkope echoapparatuur. En van een apparaat dat je in je smartphone plugt en plaatjes schiet die zo goed zijn dat je er medische beslissingen mee kunt nemen. En dat voor elke pati毛nt, overal ter wereld.

Zaklamp zoekt sleutels

鈥淪tel je voor dat je je sleutels kwijt bent鈥�, zegt Van Sloun als hij uitlegt waar zijn idee vandaan komt. 鈥淢et een zaklamp beweeg je door de pikdonkere kamer waar ze ergens moeten liggen. Je beschijnt de plekken waarvan je weet: daar kan mijn sleutelbos zich weleens verstopt hebben. Er schittert iets in het schijnsel van de lamp. Snel beweeg je de lichtstraal terug. Hebbes.鈥�

Aan de hand van informatie (er schittert iets in de lichtstraal), heeft je brein zojuist de beste volgende stap in je gedrag bepaald (je beweegt de zaklamp terug naar die plek). Je vond je sleutels daardoor snel terug, zonder energie te verspillen.

Je brein voorspelt de toekomst

Van Sloun vertelt dat deze theorie in de neurowetenschap active inference wordt genoemd. 鈥淛e brein voorspelt continu de toekomst en doet er vervolgens alles aan om die werkelijkheid te maken. Zonder active inference zou de zoektocht naar je sleutelbos er heel anders uitzien.鈥�

Je start dan bijvoorbeeld linksboven in de kamer. Centimeter voor centimeter beweeg je de zaklamp naar beneden, waarna je een stukje naar rechts opschuift en de lamp langzaam weer naar boven richt. Pas als je de hele kamer hebt gescand, registreer je waar je de sleutels spotte.

Reflecteren en pixels maken

鈥淧recies zo ontstaat een echobeeld鈥�, legt Van Sloun uit. 鈥淗et apparaat zendt geluidsgolven uit en het lichaamsweefsel reflecteert die terug, waarna de software er pixel voor pixel een beeld van maakt. Wat het apparaat daadwerkelijk 鈥榸iet鈥�, is niet relevant. Het programma vindt elke pixel op elk frame even belangrijk.鈥�

Niet alleen gaat er met deze werkwijze veel energie verloren aan pixels die er niet toe doen, het apparaat vangt onderweg veel ruis op van weefsels die je niet wilt bestuderen.

AI groeispurt

鈥淗et leek me supercool om active inference toe te passen op echo鈥檚鈥�, zegt Van Sloun. Maar dat is makkelijker gezegd dan gedaan. Alle pixels van een echo tellen op tot enorm veel parameters en dimensies met meer nullen dan je lief is. 鈥淛e hebt zeer nauwkeurige statistische modellen nodig en dat is in zulke hoge dimensies heel moeilijk.鈥�

Maar toen maakte generatieve AI een groeispurt door. Daarmee kan een slim algoritme, met behulp van zo鈥檔 nauwkeurig statistisch model, vanuit het niets iets heel nieuws cre毛ren. ChatGPT gebruikt er een taalmodel voor en voor beelden bestaan er videomodellen. 鈥淒at is precies wat we nodig hadden鈥�, zegt Van Sloun. 鈥淥peens was het hopeloze probleem niet meer hopeloos.鈥�

Midden op zijn woonkamervloer klikte alles in elkaar. Echo鈥檚 genereren met slimme algoritmes die de beelden effici毛nter, beter en toegankelijker maken. Van Sloun ging ervoor. Ambitieus? Ja. Knotsgek? Naar eigen zeggen wel. Mogelijk? Ja, of toch minstens misschien.

De onderzoeker keerde terug in zijn rol als elektrotechnisch ingenieur, schreef zijn plan op en diende het in bij de European Research Council. Met succes, want eind 2022 ontving hij een ERC-grant. 鈥楪a het maar doen鈥�, was hun signaal. 鈥淗et was echt een crazy idee, enorm high risk, high gain鈥�, zegt Van Sloun.

Zuiniger schijnen

Met een groep van ongeveer tien studenten en onderzoekers werkt Van Sloun nu ruim twee jaar aan zijn plan. Hij laat een video zien om zijn project te illustreren. Het slimme echoapparaat zendt een geluidsgolf, weergegeven in oranje, naar het hart. Het weefsel aldaar reflecteert de golf en het apparaat vangt die weer op.

Die data gaan het algoritme in, dat vervolgens beoordeelt hoe interessant de informatie is. Valt er weinig te halen op die plek? Dan gaan er minder geluidsgolven naartoe. Gebeurde er iets interessants, zoals beweging? Meer metingen graag.

Net als de zaklamp

鈥淗et werkt net als de zaklamp in de donkere kamer鈥� legt Van Sloun uit. 鈥淚n plaats van lukraak rondkijken, zendt het apparaat geluidsgolven naar de plekken waar vermoedelijk de meeste informatie zit.鈥�

Zijn methode is effici毛nter dan een 鈥榦uderwetse鈥� echo. Er is minder vermogen nodig voor een beeld van vergelijkbare kwaliteit. Het zou een uitkomst zijn voor de draadloze echoapparaten die in populariteit groeien. Ze zijn handig, maar je moet wel elk uur de accu opladen, aldus Van Sloun. Met zijn technologie gaat zo鈥檔 batterij veel langer mee.

Mikken op details

Je kunt er ook voor kiezen om juist volop vermogen te trekken en daarmee een echo met meer detail te schieten. Daar focust Van Sloun nu op in zijn onderzoek. 鈥淥p het beeld hieronder zie je een hart鈥�, vertelt hij. De hartkleppen onderin staan dicht. 鈥淗et plaatje links is vergelijkbaar met een gangbare echo. Het rechterbeeld is onder handen genomen door generatieve AI. Die rekent de ruis weg, waardoor je veel meer details krijgt.鈥�

鈥淶orgverleners zijn vaak heel positief verrast als ik deze beelden aan ze laat zien鈥�, vervolgt Van Sloun. Cardiologen en echoscopisten hebben hem verteld dat ze maar bij 茅茅n op de tien pati毛nten een echt goed echobeeld krijgen. Zo鈥檔 zeventig procent van de echo鈥檚 is van matige kwaliteit en bij tien tot twintig procent is het beeld zelfs klinisch onbruikbaar.

鈥淒it probleem wordt alsmaar groter鈥�, zegt de onderzoeker. 鈥淣iet omdat echotechnologie slechter wordt, maar omdat het menselijk lichaam verandert.鈥� Mensen hebben gemiddeld meer vetweefsel dan vroeger. Hoe meer weefsel een echogolf moet passeren voordat die bij, in dit geval, het hart terechtkomt, hoe meer ruis en onscherpte er ontstaat. Ook voor zwangeren is dit een probleem.

Als een echo niet goed genoeg is om een goede diagnose te kunnen stellen, wordt de persoon doorverwezen voor een MRI-scan. Vervelend voor de pati毛nt, duur voor de zorg, aldus Van Sloun. Betere echo鈥檚 maken de zorg toegankelijker en inclusiever. 鈥淒at betekent enorme winst voor de druk op het hele zorgsysteem.鈥�

Echo鈥檚 met je smartphone

Een mooi vooruitzicht, maar Van Sloun droomt graag verder, letterlijk. 鈥淢ijn hart ligt bij slimme echografie, omdat je daarmee medische beeldvorming bij enorm veel mensen kunt krijgen.鈥�

Volgens de Wereldgezondheidsorganisatie (WHO) heeft twee derde van de wereldbevolking geen toegang tot echografie of enige andere medische beeldvorming. Kijk je naar high quality imaging zoals MRI, dan is dat zelfs negentig procent.

鈥淒e verschillen tussen landen zijn dramatisch鈥�, zegt Van Sloun. In Duitsland zijn vierhonderdvijftig MRI-scanners per dertien miljoen inwoners. In Afrika is dat er 茅茅n. Sommige Afrikaanse landen hebben zelfs helemaal geen MRI-scanner. 鈥淎an MRI werken is te gek, ik doe het graag, maar hoe goed je de techniek ook maakt, negen op de tien mensen kan er niets mee.鈥�

Methodes combineren

Sleutel 茅茅n tot het laten uitkomen van zijn droom, is om de methodes te combineren tot effici毛ntere metingen 茅n betere kwaliteit echo鈥檚. Als dat lukt, kun je met enkel een smartphone, klein echoapparaat, kabel en internetverbinding goede betrouwbare diagnoses stellen. Nu is daar nog een groot en duur apparaat voor nodig.

Sleutel twee is een cloud waarin alle data worden verwerkt, want dat kan een smartphone niet. Er is nogal wat rekenkracht nodig voor de algoritmes die Van Sloun met zijn groep ontwikkelt. De onderzoeker straalt bij het idee dat het wel eens werkelijkheid zou kunnen worden: topecho鈥檚 met je smartphone. 鈥淒an brengen we medische beeldvorming bij zoveel mensen die er nu geen toegang toe hebben en daardoor zorg mislopen.鈥�

Muzikale associaties

Van Sloun houdt van algoritmeontwikkeling, omdat het zo creatief is. Hij vergelijkt het met liedjes schrijven, iets dat de ingenieur graag deed toen hij als gitarist in bandjes speelde. 鈥淓en lied start met een basisidee, denk aan enkele akkoorden en een toonsoort. Die breng je bij elkaar en vul je aan tot je een gewenst effect teweegbrengt.鈥�

In de muziek is dat effect vaak emotie, bij algoritmes is het meestal functioneel, iets dat een taak oplost. Van Sloun: 鈥淰oor het creatieve en iteratieve proces maakt het specifieke effect weinig uit. Voor beide geldt: er is geen vast stappenplan, enkel brainstorms en associatieve gedachten die je aan elkaar koppelt.鈥�

Werken met Massimo Mischi

Echografie kwam bij hem in beeld toen hij kennismaakte met het werk van professor Massimo Mischi. Toen Van Sloun in Eindhoven studeerde, werkte Mischi aan echo鈥檚 om prostaatkanker te detecteren, zodat MRI鈥檚 minder vaak nodig zijn. 鈥淒at vond ik zo gaaf. Ik dacht: met deze man wil ik werken.鈥�

Zo geschiedde, want Van Sloun deed zijn masterproject in de groep van Mischi, die toen nog universitair docent was. Mischi vroeg destijds aan Van Sloun of die bij hem wilde komen promoveren. 鈥淓n nu, jaren later, ben ik zo鈥檔 beetje waar Massimo destijds was.鈥�

Is hij dan nu ook een rolmodel voor anderen? 鈥淒ie vraag vind ik vreselijk om te beantwoorden. Ik hoop het wel. Ik hoop dat ik anderen kan inspireren zoals Massimo mij inspireerde.鈥�

De tekenen zijn er, want op de vraag waar Van Sloun het meest trots op is, noemt hij direct zijn team. 鈥淗et is een voorrecht om te werken met mensen die de wereld willen veranderen. Ze doen precies wat ik anderen hoop mee te geven: ze durven te dromen.鈥�