Development of a medical decision support system using advanced machine learning and data mining techniques in Nuclear Medicine
Authors: Αποστολόπουλος Ιωάννης 
Published: June 2022

Οι εφαρμογές της Βαθιάς Μάθηση (ΒΜ) συναντώνται σε πολλούς τομείς ανθρώπινης δραστηριότητας. Η επεξεργασία εικόνας και βίντεο, η ανίχνευση αντικειμένων, η τμηματοποίηση αντικειμένων, η σύνθεση εικόνας και βίντεο είναι μερικές από τις πιο δημοφιλείς εφαρμογές της ΒΜ. Η ΒΜ έχει επιτύχει αξιοσημείωτα αποτελέσματα σε σχετικές εργασίες και έχει αποδειχθεί ότι είναι ανώτερη από τις συμβατικές μεθόδους Μηχανικής Μάθησης (ΜΜ).Η καινοτομία της ΒΜ έγκειται στην εξαγωγή χαρακτηριστικών/ιδιοτήτων. Σε αντίθεση με τη ΜΜ, επιτρέπει την αυτόματη εξαγωγή εκατομμυρίων πιθανών σημαντικών χαρακτηριστικών από κάθε είδους δεδομένα εισόδου. Πριν από την εποχή της Βαθιάς Μάθησης, η εξαγωγή χαρακτηριστικών ήταν περιορισμένη. Τα δίκτυα ΒΜ διαθέτουν μεθόδους για την επίτευξη τόσο της εξαγωγής χαρακτηριστικών όσο και της αξιολόγησης χαρακτηριστικών, φτάνοντας έτσι σε αποφάσεις φιλτράροντας μερικές από τις άσχετες εξαγόμενες πληροφορίες. Το καινοτόμο της μεθόδου είναι το γεγονός ότι τα δεδομένα εισόδου υπόκεινται σε επεξεργασία όχι ως τέτοια, αλλά δημιουργούνται πολλές αναπαραστάσεις τους μέσω μαθηματικών διαδικασιών. Αυτές οι αναπαραστάσεις είναι η πηγή των αναρίθμητων ιδιοτήτων – χαρακτηριστικών που εξάγονται από την εικόνα. Η ΜΜ και η ΒΜ εξειδικεύονται σε μη-γραμμικά προβλήματα, γι αυτό και η αξιοποίησή τους στον τομέα των ιατρικών εικόνων είναι υποσχόμενη.Η πρόοδος της υπολογιστικής ισχύος και οι δυνατότητες των υπολογιστών τα τελευταία χρόνια έχουν ευνοήσει την εφαρμογή της ΒΜ, ακόμη και σε εργασίες όπου η ΜΜ έχει ήδη αδιαμφισβήτητη επιτυχία. Η ΒΜ μπορεί να αξιοποιήσει σύγχρονους υπολογιστές και να εξελιχθεί περισσότερο στο κοντινό μέλλον.Στην Ιατρική Απεικόνιση, οι εφαρμογές του ΒΜ είναι ακόμη θεωρητικές σε πολλές περιπτώσεις. Αρκετές μελέτες αναφέρουν καινοτόμες λύσεις ΒΜ για την επίτευξη ταξινόμησης, κατάτμησης, καταχώρισης και σύνθεσης ιατρικής εικόνας. Ωστόσο, οι ιατρικές εικόνες είναι μια διαφορετική πηγή πληροφοριών. Σε αντίθεση με τις συμβατικές εικόνες, μια ιατρική εικόνα περιέχει ευαίσθητες πληροφορίες, περίπλοκους ιστούς, δομές οστών και οργάνων, και ευαίσθητες πληροφορίες. Επίσης, οι εφαρμογές ΒΜ είναι αυστηρές και οι ιατροί εμπειρογνώμονες συχνά διστάζουν να βασίσουν τις αποφάσεις τους κάνοντας χρήση των πληροφοριών που εξάγονται από μοντέλα ΒΜ. Παρά την πρόοδο της ΒΜ, εξακολουθεί να λειτουργεί ως μαύρο κουτί, το οποίο εγείρει αρκετούς προβληματισμούς. Η ιατρική χρειάζεται εξηγήσιμες λύσεις, πλήρη διαφάνεια στη λήψη αποφάσεων και υπευθυνότητα. Σε αυτό το πλαίσιο, ένας αυξανόμενος αριθμός ερευνητικών εργασιών προτείνει τεχνικές λύσεις για να βοηθήσει αυτό το θέμα, το οποίο συχνά αντιμετωπίζεται ως "ερμηνευσιμότητα".Παρ 'όλα αυτά, η ΒΜ έχει ήδη σημαντικά αποτελέσματα, έστω και σε ερευνητικό επίπεδο στην κατάτμηση, την ανακατασκευή και την επεξεργασία δεδομένων τόσο από εικόνα όσο και από ήχο, κείμενο και κλινικά δεδομένα. Οι παραπάνω εφαρμογές δεν περιλαμβάνουν απαραίτητα εξελιγμένες διαδικασίες λήψης αποφάσεων, αλλά αποτελούν ένα προκαταρκτικό βήμα στη λήψη αποφάσεων, το οποίο εξακολουθεί να προσφέρεται από τους ειδικούς.Από τεχνική άποψη, η ταξινόμηση της ιατρικής εικόνας είναι πιο απλή σε σύγκριση με την ανίχνευση και την κατάτμηση. Ωστόσο, από ιατρικής σκοπιάς, είναι πολύ πιο σημαντική και πολύ πιο σύνθετη διαδικασία. Ο λόγος είναι ότι η ταξινόμηση περιλαμβάνει πολύ περισσότερα από τον εντοπισμό και την αποκοπή αντικειμένων (π.χ. οστών, μαζών). Απαιτεί κάποιο επίπεδο συλλογισμού και γνώσης των βιολογικών, χημικών και φυσικών διεργασιών προκειμένου να ταξινομηθεί με ακρίβεια και διαφάνεια μια εικόνα, ειδικά όταν τα σημαντικά χαρακτηριστικά υψηλού επιπέδου δεν είναι ορατά από το ανθρώπινο μάτι.Ο κύριος στόχος της διδακτορικής εργασίας είναι να διερευνήσει τα οφέλη της ΒΜ στην ιατρική απεικόνιση, όπως η ταξινόμηση και η τεχνητή σύνθεση νέων εικόνων. Η παρούσα εργασία αποτελείται από πέντε υπο-μελέτες, οι οποίες παρουσιάζονται διεξοδικά. Εξάλλου, η ερμηνεία των αποτελεσμάτων των επιλεγμένων βαθιών μοντέλων είναι υποχρεωτική, ειδικά από ιατρική άποψη, αφού οι εφαρμογές των συγκεκριμένων μεθόδων βρίσκονται στην ανθρώπινη υγεία. Για το σκοπό αυτό, η μελέτη περιλαμβάνει επίσης ένα εμπεριστατωμένο πειραματικό σύνολο επικεντρωμένο στην πιθανή ανίχνευση και ανακάλυψη βιοδεικτών χρησιμοποιώντας μεθόδους ΒΜ. Ο κύριος στόχος της διδακτορικής διατριβής είναι ο καρκίνος του πνεύμονα, και πιο συγκεκριμένα, ο χαρακτηρισμός του Μονήρους Πνευμονικού Όζου (ΜΠΟ), καθώς και οι Καρδιαγγειακές Παθήσεις, και πιο συγκεκριμένα, η Στεφανιαία Νόσος (ΣΝ).Μέσα από ένα εκτεταμένο σύνολο πειραμάτων, τα αποτελέσματα επαληθεύουν τη σημασία του ΒΜ στον χαρακτηρισμό των ΜΠΟ και στη διάγνωση της ΣΝ, επιτυγχάνοντας να ανταγωνιστεί την ανθρώπινη όραση. Μια βαθύτερη εικόνα της διαδικασίας εξαγωγής χαρακτηριστικών των μεθόδων ΒΜ αποκαλύπτει ορισμένες σοβαρές αδυναμίες, όπως αδύναμη αναπαραγωγιμότητα χαρακτηριστικών και ερμηνεία χαρακτηριστικών. Αυτές οι πτυχές χρήζουν περαιτέρω προσοχής από την ερευνητική κοινότητα προκειμένου η ΒΜ να εξελιχθεί σε μια στιβαρή, διαφανή και αξιόπιστη στρατηγική για σκοπούς ιατρικής εικόνας.Τα μοντέλα που αναπτύχθηκαν στην παρούσα εργασία παρουσιάζουν αξιοσημείωτα αποτελέσματα ως προς τη συμφωνία τους με τους γιατρούς. Γι αυτό και θα μπορούσαν να αξιοποιηθούν σε συστήματα λήψης ιατρικών αποφάσεων και είναι έτοιμα για αξιολόγηση σε πραγματικές συνθήκες.