Vici-beurs voor wiskundige Remco Duits

Veel medische afbeeldingen worden met computers beoordeeld. Maar vaak staan er complexe vaatstructuren op de foto, waarbij bloedvaten boven op elkaar lijken te liggen. Denk bijvoorbeeld aan de bloedvaten rondom de oogbol, bij het hart of de zenuwcellen in het brein. Op een 2D-röntgenfoto zijn die vaten vaak lastig van elkaar te onderscheiden.

Automatische beeldanalysemethoden plakken dan soms twee verkeerde vaten aan elkaar (zie bijvoorbeeld de middelste foto hieronder). Een cardioloog die met een katheter door een kransslagader navigeert, loopt dan het risico om niet uit te komen op de plaats van bijvoorbeeld de vaatvernauwing.

Remco Duits, onderzoeker bij de faculteit Mathematics & Computer Science bij de TU Eindhoven, bouwt aan een nieuwe analysemethode die hier geen fouten meer in maakt. Dat doet hij door geometrie (de oriëntatie van een bloedvat) en machine learning te combineren.

Duits: “Het probleem van machine learning is de enorme hoeveelheid trainingsbeelden die het systeem nodig heeft, én de oriëntatie wordt niet meegenomen. Bij geometrische beeldanalyse is juist het probleem dat het niet automatisch kan worden toegepast. Combineer je de twee, dan krijg je een automatisch systeem met hoge prestaties, weinig rekenbelasting en zonder een hele berg aan trainingsbeelden.”

NWO: “Unieke onderzoeker met sterke leiderschapsvaardigheden”

De Vici-commissie is erg te spreken over Duits’ onderzoeksvoorstel. Ze noemen het onderzoek “actueel en belangrijk”. De commissie is bovendien “zeer positief over het feit dat het onderzoeksvoorstel aspecten van (toegepaste) wiskunde, informatica en een scala aan toepassingen combineert”.

Vooral het feit dat Duits al samenwerkingen heeft met medisch specialisten, en als een gevestigde partner wordt gezien, ziet de commissie als een groot pluspunt. Verder laat de commissie in haar beoordelingsrapport weten dat “de kandidaat een unieke onderzoeker is met sterke leiderschapsvaardigheden en uitstekende resultaten, die ongetwijfeld thuishoort in het Vici-programma”.

Duits laat weten erg verheugd te zijn op zijn toekenning en de bijbehorende excellente waarderingen. Duits: “De beurs maakt het mogelijk om een wiskundige brug te bouwen tussen geavanceerde differentiaalgeometrie en toegepaste deep learning methoden." 

"Het biedt daarmee diep geometrisch inzicht in neurale netwerken en draagt bij aan verbeterde analyse van complexe bloedvaten en aan verbeterde diagnose van ziekten zoals bijvoorbeeld diabetes en kanker. Dankzij deze beurs kan ik met een nieuw onderzoeksteam de methodologie zuiver wiskundig opbouwen en cruciale bijdragen aan de toepassingen realiseren”, vervolgt Duits.

Vici

De toegekende Vici-subsidies van NWO zijn dit jaar op 14 april bekend gemaakt. Van de 287 aanvragers ontvingen 33 academici elk een subsidie van 1,5 miljoen euro. De Vici is bestemd voor zeer ervaren onderzoekers die met succes hebben aangetoond dat ze een eigen vernieuwende onderzoekslijn tot ontwikkeling kunnen brengen én die als coach voor jonge onderzoekers kunnen fungeren.

De financiering biedt de onderzoeker de gelegenheid een eigen onderzoeksgroep op te bouwen, vaak vooruitlopend op een structurele hoogleraarspositie. De Vici-financiering maakt samen met de veni- en vidi-beurzen deel uit van het NWO-Talentprogramma (voorheen: de Vernieuwingsimpuls).