Algorithm development methodology for MRI, US image processing and analysis for hepatic diseases
Authors: Γάτος Ηλίας 
Published: September 2021

Το ήπαρ είναι ένα πολύ σημαντικό όργανο του ανθρωπίνου σώματος το οποίο εκτελεί βασικές λειτουργίες που σχετίζονται με την πέψη, τον μεταβολισμό, την ανοσία και την αποθήκευση θρεπτικών ουσιών στο σώμα. Οι ασθένειες του ήπατος μπορεί να οδηγήσουν σε ηπατική ανεπάρκεια η οποία, εάν δεν αντιμετωπιστεί, οδηγεί σε θάνατο. Ως εκ τούτου, η ακριβής διάγνωση για στοχευμένη θεραπεία των ασθενειών του ήπατος είναι μεγάλης σημασίας. Γενικά υπάρχουν δύο τύποι νόσων του ήπατος, οι εστιακές και οι διάχυτες. Εστιακές ηπατικές παθήσεις (ή Εστιακές Ηπατικές Αλλοιώσεις - ΕΗΑ) θεωρούνται ως ανωμαλίες του ηπατικού ιστού που είναι συγκεντρωμένες σε μια μικρή περιοχή, όπως ένας όγκος ή κύστη. Αυτές περαιτέρω κατηγοριοποιούνται σε καλοήθεις και κακοήθεις. Οι τελευταίες συνήθως οδηγούν στο θάνατο και συνεπώς ο ακριβής χαρακτηρισμός των ΕΗΑ ως κακοήθεις έχει μεγάλη σημασία. Η Διάχυτη Ασθένεια του Ήπατος (ή Χρόνια Ηπατική Νόσος - ΧΗΝ) κατανέμεται σχεδόν ομοιόμορφα σε όλο τον ηπατικό ιστό. Προκαλεί σταθερή και επαναλαμβανόμενη φλεγμονή στον ιστό του ήπατος ο οποίος αντικαθίσταται από συνδετικό ιστό (ίνωση), οδηγώντας προοδευτικά σε κίρρωση. Η κίρρωση είναι το τελικό στάδιο της νόσου, που οδηγεί σε ηπατική ανεπάρκεια ή Ηπατοκυτταρικό Καρκίνωμα (ΗΚΚ), μια κακοήθη ΕΗΑ, και τελικά στον θάνατο.Οι συνέπειες της εξελίξεως των ηπατικών παθήσεων καθιστούν την έγκαιρη και ακριβή διάγνωση πολύ σημαντική για την αντιμετώπισή τους. Η βιοψία ήπατος θεωρείται μέχρι και σήμερα εξέταση αναφοράς για την ακριβή διάγνωση των ηπατικών παθήσεων. Επειδή όμως είναι επεμβατική μέθοδος και συνεπώς έχει πιθανότητα επιπλοκών για τον ασθενή και αυξημένο κόστος, μη επεμβατικές προσεγγίσεις κυρίως στον τομέα της ιατρικής απεικονιστικής έχουν αναπτυχθεί και εξελίσσονται τα τελευταία χρόνια προκειμένου να αποτελούν μία έγκυρη εναλλακτική της βιοψίας ήπατος. Σκοπός της παρούσης διδακτορικής διατριβής ήταν η μελέτη και ανάπτυξη καινοτόμων αλγορίθμων επεξεργασίας και αναλύσεως εικόνων Υπερηχογραφίας και Πυρηνικού Μαγνητικού Συντονισμού (ΠΜΣ) για τη διαφορική διάγνωση των ηπατικών παθήσεων ούτως ώστε να μπορούν να αποτελούν χρήσιμες προσθήκες στο λογισμικό των αντίστοιχων απεικονιστικών ιατρικών μηχανημάτων. Μέσω των αλγορίθμων αυτών, η διαγνωστική απόδοση των Ακτινολόγων στις ηπατικές παθήσεις μπορεί να βελτιωθεί σημαντικά.Κατά τη διάρκεια της διατριβής αυτής, αναπτύχθηκαν τέσσερις καινοτόμοι αλγόριθμοι επεξεργασίας και αναλύσεως ιατρικών εικόνων των οποίων η απόδοση ξεπέρασε αυτές των αντίστοιχων προσεγγίσεων της βιβλιογραφίας.Λεπτομερέστερα, ο 1ος αλγόριθμος αφορά την διαφορική διάγνωση των ΕΗΑ μέσω επεξεργασίας και αναλύσεως βίντεο υπερηχογραφικής εικόνας από εξέταση με έκχυση σκιαγραφικού. Με τη χρήση του Συνεχούς Μετασχηματισμού Κυματιδίων (ΣΜΚ) (Continuous Wavelet Transform), υπολογίζονται η θέση της αλλοιώσεως και θέσεις των ορίων της από την εύρεση των ακροτάτων και των μηδενικών συντελεστών διελεύσεως (Zero Crossing Coefficients) της εικόνας που προκύπτει από τον Μετασχηματισμό Κυματιδίων. Από τη διαδικασία αυτή δημιουργείται μια αδρή εκτίμηση των ορίων της ΕΗΑ η οποία χρησιμοποιείται ως αρχικοποίηση ενός αλγορίθμου τμηματοποιήσεως Τυχαίων Μαρκοβιανών Πεδίων (Markov Random Fields) ο οποίος και δίνει τα τελικά ακριβή όρια της ΕΗΑ. Μέσω αυτής της διαδικασίας η ΕΗΑ παρακολουθείται από τον αλγόριθμο και εξάγονται με ακρίβεια τα όριά της σε όλες τις εικόνες του βίντεο που εμφανίζεται ανεξαρτήτως αλλαγής θέσεως, σχήματος ή φωτεινότητος εντός της. Για κάθε εικόνα που πραγματοποιείται η διαδικασία αυτή, υπολογίζεται οι μέσες τιμές της φωτεινότητας εντός της δομής και μιας μικρής περιοχής εκτός της και εξάγεται μία καμπύλη Φωτεινότητας – Χρόνου (Time – Intensity Curve). Κατόπιν εξάγονται χαρακτηριστικά από την καμπύλη αυτή τα οποία τοποθετούμενα σε ένα ταξινομητή Μηχανών Διανυσμάτων Υποστηρίξεως (ΜΔΥ) (Support Vector Machines) δίνουν τη διαφοροποίηση μεταξύ καλοήθους και κακοήθους ΕΗΑ.Ο 2ος και 3ος αλγόριθμος αφορούν την διάγνωση της ΧΗΝ μέσω επεξεργασίας και αναλύσεως ελαστογραφικής υπερηχογραφικής εικόνας. Οι αλγόριθμοι αυτοί εξάγουν αυτομάτως την έγχρωμη περιοχή με πληροφορία ελαστικότητας από την άχρωμη B-Mode εικόνα και εκτελούν μια διαδικασία μετατροπής έγχρωμων (RGB) τιμών σε τιμές ελαστικότητας. Κατόπιν αναλύουν όλη την περιοχή της ελαστικής πληροφορίας (2ος αλγόριθμος) και υποπεριοχές της (3ος αλγόριθμος) και εξάγουν χαρακτηριστικά υφής από αυτές από τα οποία, τα πιο σημαντικά, τοποθετούμενα σε ένα ταξινομητή ΜΔΥ δίνουν διαφοροποίηση μεταξύ υγιών ατόμων και ασθενών με ΧΗΝ.Τέλος, ο 4ος αλγόριθμος αφορά την διαφορική διάγνωση των ΕΗΑ μέσω επεξεργασίας και αναλύσεως εικόνων ΠΜΣ (MRI). Μέσω της χρήσεως του ΣΜΚ, της αναλύσεώς του σε πολλές κλίμακες (Multiscale Analysis), και του αλγορίθμου τμηματοποιήσεως Fuzzy C-Means (FCM), εντοπίζονται και εξάγονται με ακρίβεια τα όρια της κάθε ΕΗΑ. Κατόπιν εξάγονται χαρακτηριστικά υφής καθώς και μορφολογικά χαρακτηριστικά της δομής από τα οποία, τα πιο σημαντικά, εισάγονται σε έναν ταξινομητή Πιθανοτικών Νευρωνικών Δικτύων για την διαφοροποίηση των ΕΗΑ σε Καλοήθεις, ΗΚΚ και Μεταστάσεις.Συμπερασματικά οι αλγόριθμοι που αναπτύχθηκαν στα πλαίσια της διατριβής αυτής, αντιμετώπισαν με επιτυχία κλινικά ζητήματα που αφορούν την απεικονιστική διάγνωση των παθήσεων του ήπατος και μπορούν να βελτιώσουν τη διαγνωστική ακρίβεια ενός ιατρικού απεικονιστικού μηχανήματος στο οποίο θα έχουν ενσωματωθεί.