Natuurlijk, hier is een voorstel voor het ontwerpen van een machine learning-algoritme dat aansluit bij jouw specificaties: 1. Data preprocessing - Beeldgegevens: Voer resizing uit naar een vaste resolutie (bijvoorbeeld 224x224 pixels) en normaliseer pixelwaarden. - Patiëntgegevens: Importeer de gestructureerde gegevens uit CSV, voer eventuele missing values weg, en normaliseer of standaardiseer de numerieke variabelen. 2. Modelarchitectuur - Beeldgedeelte: Gebruik een krachtige, pre-trained convolutioneel neuraal netwerk (CNN) zoals EfficientNet of ResNet50, die al goed presteert op medische beelden. Aangezien GPU beperkt is, kies je voor een lichtgewicht versie of gebruik je transfer learning. - Patiëntgegevens: Bouw een klein feedforward-netwerk (fully connected layers) voor de gestructureerde data. - Fusie: Combineer de uitgangen van de beeld- en gegevens-onderdelen door ze samen te voegen (bijvoorbeeld concatenatie). Vervolgens voeg je enkele fully connected lagen toe voor de uiteindelijke classificatie. 3. Trainingstrategie - Gebruik transfer learning: bevries de convolutionele lagen in het begin en train alleen de laatste lagen, om GPU-belasting te beperken. - Data augmentation: pas augmentaties toe op de beelden (bijvoorbeeld rotations, flips) om overfitting te voorkomen. - Optimalisatie: gebruik een krachtige optimizer zoals Adam of AdamW, en pas learning rate schedulers toe. 4. Beperkingen en optimalisaties - Om GPU-belasting te beperken, kies voor een lichte backbone en minimaliseer het aantal parameters. - Overweeg mixed precision training (bijvoorbeeld via AMP in PyTorch of TensorFlow) om geheugen te besparen. 5. Validatie en evaluatie - Gebruik cross-validatie of een aparte testset om de nauwkeurigheid te maximaliseren. - Aangezien interpretatie minder belangrijk is, richt je vooral op maximale prestaties. 6. Implementatievoorbeeld (conceptueel) ```python # Pseudo-code in Python met PyTorch import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models class MedImagePatientModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # Pre-trained CNN voor beelden self.cnn = models.resnet50(pretrained=True) for param in self.cnn.parameters(): param.requires_grad = False self.cnn.fc = nn.Identity() # Verwijder de laatste FC laag # Voor patiëntgegevens self.patient_net = nn.Sequential( nn.Linear(num_patient_features, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 32), nn.ReLU() ) # Fusie en verdere classificatie self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(2048 + 32, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, num_classes) ) def forward(self, image, patient_data): img_features = self.cnn(image) patient_features = self.patient_net(patient_data) combined = torch.cat((img_features, patient_features), dim=1) output = self.classifier(combined) return output ``` 7. Samenvatting - Gebruik transfer learning met een lichte backbone zoals ResNet50 of EfficientNet. - Combineer beeld- en patiëntgegevens voor betere nauwkeurigheid. - Beperk GPU-gebruik door freezing en mixed precision. - Focus op maximale prestaties, ook al is interpretatie minder belangrijk. Wil je dat ik je help met specifieke code-uitwerkingen, hyperparameteroptimalisatie of andere details?

Op basis van uw vereisten stel ik de volgende architectuur voor: **Hybride Multi-Modal Architectuur** 1. **Beeldverwerkingstak:** - Gebruik een EfficientNet-B3 backbone (lichtgewicht maar krachtig) - Image augmentatie: random crop, rotation, brightness adjustment - Global Average Pooling aan einde i.p.v. fully connected layers 2. **Gestructureerde datatak:** - Dense embedding layers voor categorische variabelen - Batch normalization na elke dense layer - Dropout (0.3-0.5) voor regularisatie 3. **Fusielaag:** - Concatenatie van beeldfeatures en gestructureerde data features - Attention mechanisme om belangrijkste features te benadrukken - 2-3 fully connected layers met ReLU activation 4. **Optimalisatie:** - Adam optimizer met learning rate 0.001 - Gradient accumulation voor beperkte GPU-geheugen - Mixed precision training indien mogelijk **Praktische implementatietips:** - Gebruik TensorFlow/Keras met ImageDataGenerator - Implementeer early stopping en model checkpointing - Start met kleine beeldresolutie (224x224) en verhoog indien nodig - Gebruik class weights indien dataset niet gebalanceerd Deze architectuur biedt een goede balans tussen nauwkeurigheid en rekeneficïentie, geschikt voor beperkte GPU-resources.