Αυτόματη κατάταξη ιατρικών απεικονίσεων υπερηχοτομογραφίας με τη χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων
Creators: name: Στεφάνου, Γεώργιος Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα
Τοπική εντροπία
Αθηρωματική πλάκα
Αυτόματη κατάταξη
Καρωτίδα
Convolutional neural networks
Local entropy
Atherosclerotic plaque
Automatic classification
Carotid

description: Η δημιουργία και εναπόθεση αθηρωματικής πλάκας στο εσωτερικό των καρωτιδικών αρτηριών μπορεί να οδηγήσει σε εγκεφαλικά επεισόδια με δυσάρεστες, ή ακόμη και μοιραίες συνέπειες. Σύμφωνα με τα στατιστικά στοιχεία μάλιστα, τα επεισόδιά αυτά βρίσκονται στις πρώτες θέσεις των αίτιων θανάτου παγκοσμίως. Ο έλεγχος της καρωτιδικής πλάκας πραγματοποιείται οπτικά από κάποιον ειδικό ώστε να διαπιστωθεί κατά ποσό μία τέτοια αθηρωματική πλάκα αποτελεί εν δύναμη κίνδυνο εγκεφαλικού επεισοδίου, ή όχι, καθώς οι αθηρωματικές αυτές πλάκες κατατάσσονται σε διαφορετικές κατηγορίες επικινδυνότητας ανάλογα με τη σύσταση και την υφή τους. Δηλαδή η ύπαρξη και μόνο μιας αθηρωμάτωσης δεν αποτελεί απαραιτήτως ένδειξη επικινδυνότητας. Η δημιουργία ενός υποστηρικτικού μηχανισμού απόφασης για την κατάταξη των αθηρωματικών πλακών αποτελεί μια πρόκληση. Η χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων πραγματοποιήθηκε στην παρούσα μελέτη με στόχο την αυτόματη κατάταξη υπερηχοτομογραφικών απεικονίσεων αθηρωματικών καρωτιδικών πλακών. Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα και πιο συγκεκριμένα τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα διαθέτουν τη δυνατότητα να αναγνωρίζουν και να «μαθαίνουν» φανερές και κρυφές συσχετίσεις μεταξύ των εικόνων στις οποίες εκπαιδεύονται. Επιπλέον, καθώς η τοπική εντροπία μιας εικόνας σχετίζεται άμεσα με την υφή των επιμέρους περιεχομένων της αποφασίστηκε να δοκιμαστεί και η προ-επεξεργασία των διαθέσιμων εικόνων με τη μέθοδο αυτή, μια και οι πλάκες αυτές χαρακτηρίζονται σύμφωνα με την υφή και τη σύσταση τους. Τελικά υλοποιήθηκε ένα αυτοματοποιημένο σύστημα αποτελούμενο από ένα τεχνητό συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο το οποίο κατάφερε να κατατάξει ορθά κατά 86,67% τις αθηρωματικές πλάκες καρωτίδας σε ασυμπτωματικές και συμπτωματικές.
description: The formation and growth of atherosclerotic plaque inside the carotid arteries can lead to strokes with unpleasant, or even fatal consequences. In fact, according to statistics, these episodes are among the leading causes of death worldwide. The carotid plaque is inspected visually by a specialist to determine whether such an atherosclerotic plaque is a potential risk of stroke, or not, as these atherosclerotic plaques are classified into different risk categories depending on their composition and texture. That is, the existence of a single atherosclerosis is not necessarily a sign of danger. Creating a decision supportive mechanism for the classification of atherosclerotic plaques is a challenge. The use of artificial neural networks was performed in the present study with the aim of automatically classifying ultrasound imaging of atherosclerotic carotid plaque. Artificial neural networks and more specifically convolutional neural networks have the ability to recognize and "learn" obvious and hidden correlations between the contents of the images used to be trained on. In addition, as the local entropy of an image is directly related to the texture of its individual contents, it was decided to try the pre-processing of the available images with this method, since these plaques are characterized according to their texture and composition. Finally, an automated system consisting of an artificial convolutional neural network was implemented which managed to correctly classify atherosclerotic carotid plates to asymptomatic and symptomatic by a percentage of 86.67%.