Μελέτη δικτύων βαθιάς μάθησης για την ευθυγράμμιση ιατρικών εικόνων για την οστεοαρθρίτιδα γονάτου
Creators: name: Βαγενάς, Θεόδωρος-Παναγιώτης
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Βαθιά μάθηση
Ευθυγράμμιση εικόνων
Κατάτμηση
Ιατρική απεικόνιση
Οστεοαρθρίτιδα γονάτου
Επεξεργασία εικόνων
Μοντέλο πολλαπλών ατλάντων
Συνένωση ετικετών
Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα
Deep Learning
Image Registration
Segmentation
Medical Imaging
Knee Osteoarthritis
Image Processing
Multi- Atlas model
Label Fusion
Convolutional Neural Networks

description: Η οστεοαρθρίτιδα είναι μία ασθένεια που προκαλεί πόνο και δυσκολία στην κίνηση επηρεάζοντας εκατομμύρια ανθρώπους. Βασικές αιτίες εμφάνισης της είναι η γήρανση, οι τραυματισμοί και η παχυσαρκία. Η αύξηση, επομένως, του προσδόκιμου ζωής αυξάνει και τους ασθενείς από οστεοαρθρίτιδα καθώς με το πέρασμα του χρόνου υπάρχει καταπόνηση και εξασθένιση των αρθρώσεων. Η ασθένεια αυτή με την δυσκολία που προκαλεί στις κινήσεις, υποβαθμίζει την ποιότητα της ζωής του ανθρώπου. Η πιο συνηθισμένη μορφή οστεοαρθρίτιδας είναι αυτή του γονάτου, η οποία προκαλεί την επιθετική υποβάθμιση του συνδέσμου επηρεάζοντας τα δομικά στοιχεία του. Το πρώτο στάδιο για την καταπολέμηση της ασθένειας είναι η έγκαιρη διάγνωση της, η οποία γίνεται μέσω της παρατήρησης των δομών του συνδέσμου του γόνατου. Μία από αυτές είναι ο χόνδρος, βασικά χαρακτηριστικά του οποίου είναι ο όγκος, το πάχος και η επιφάνεια που καταλαμβάνει. Βασικό εργαλείο για τα παραπάνω είναι η Μαγνητική τομογραφία που μπορεί να απεικονίσει τις δομές αυτές και μάλιστα με τρόπο μη επεμβατικό. Η ανάλυση αυτών των εικόνων είναι πολύ σημαντική στον τομέα της ιατρικής τόσο για την διάγνωση και τη θεραπεία των ασθενών όσο και για την προώθηση της έρευνας. Τα τελευταία χρόνια εκτός από τις κλασικές μεθόδους επεξεργασίας εικόνας που έχουν εφαρμοστεί, μεγάλο ενδιαφέρον για την ανάλυση των εικόνων παρουσιάζουν η βαθιά μάθηση και τα Νευρωνικά Δίκτυα. Στις εικόνες μάλιστα έχουν κυριαρχήσει τα Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα τα οποία χρησιμοποιούν συνελικτικά φίλτρα, τις παραμέτρους των οποίων τις μαθαίνουν μέσα από μια διαδικασία βελτιστοποίησης. Τα δίκτυα αυτά υπερτερούν επειδή μπορούν να εξάγουν χαρακτηριστικά υψηλού επιπέδου μέσα από τις εικόνες. Το ενδιαφέρον στις ιατρικές εικόνες στρέφεται μάλιστα στην τρισδιάστατη απεικόνιση όπου η εικόνα αποτελεί έναν όγκο που περιλαμβάνει τις ανατομικές δομές προς ανάλυση. Για αυτόν τον σκοπό η επεξεργασία των εικόνων στο πλαίσιο της εργασίας εφαρμόζεται σε 3D εικόνες μαγνητικής τομογραφίας. Τις περισσότερες φορές το πρώτο βήμα για την ανάλυση των εικόνων είναι ο διαχωρισμός την εικόνας σε τμήματα ανάλογα με τις δομές που αντιστοιχούν σε αυτά. Στην παρούσα εργασία αυτή η διαδικασία γίνεται μέσω της διαδικασίας της Ευθυγράμμισης (Registration), δηλαδή της ευθυγράμμισης ιατρικών εικόνων με στόχο να εξαχθούν συμπεράσματα για την επιθυμητή εικόνα. Το μοντέλο πετυχαίνει την ευθυγράμμιση ζευγών τρισδιάστατων εικόνων μέσω των νευρωνικών δικτύων της μορφής U-NET σε συνδυασμό με τα Δίκτυα Χωρικών Μετασχηματισμών (Spatial Transformation Networks) τα οποία χρησιμοποιούνται για την εφαρμογή των μετασχηματισμών και την εξαγωγή των αποτελεσμάτων. Η διαδικασία της ανάλυσης αυτών των εικόνων από τους ειδικούς απαιτεί αρκετό χρόνο και οδηγεί σε σφάλματα από εξωγενείς παράγοντες όπως η κόπωση. Το πρόβλημα αυτό αντιμετωπίζει το μοντέλο της εργασίας μέσω της γρήγορης και αυτόματης εξαγωγής αποτελεσμάτων. Η ενίσχυση της αποτελεσματικότητας του δικτύου γίνεται με την χρήση πολλαπλών εικόνων-προτύπων που μετασχηματίζονται στην εικόνα στόχο. Έτσι παράγονται πολλαπλά αποτελέσματα που συνδυάζονται για την παραγωγή του τελικού χάρτη ετικετών για κάθε ανατομική δομή μέσω ενός αλγόριθμου λήψης απόφασης. Η εργασία στοχεύει στη δημιουργία ενός πλαισίου για την ευθυγράμμιση και κατάτμηση των τρισδιάστατων ιατρικών εικόνων, την εφαρμογή του σε εικόνες μαγνητικής τομογραφίας (MRI) για την οστεοαρθρίτιδα γόνατου και τη σύγκριση του με ήδη υπάρχουσες υλοποιήσεις.
description: Osteoarthritis is a disease that causes pain and difficulty in movement affecting millions of people. The main causes of the disease are aging, injuries and over-weightness (obesity). The number of people that suffer from this disease increases due to the expanding life expectancy as aging causes joint degradation. As a result, it affects people’s quality of life because it constraints them and makes activities like working and physical exercise very difficult to achieve. The most common type of osteoarthritis is the one that concerns the knee. In this case knee joint’s structures are under aggressive degradation. In order to fight the disease the first step is the fast diagnosis combined with thorough check of the knee structures. The cartilages with their characteristics like volume, thickness and the area of their surface are a structure of major importance in the analysis of osteoarthritis. Analysis of the joint is also crucial in the treatment of the patient because it allows monitoring the progress of the disease and adjusting the treatment to the patient’s needs. This is most commonly accomplished with Magnetic Resonance Imaging (MRI) which can depict the structures of joint with minimum distortion in a non-invasive way. Nowadays MRI is only one type of medical images which are produced. As a result the analysis of these images is very important because it is required in order to extract conclusions over diagnosis, method of treatment and further research. The last few years, apart from classical image processing techniques, deep learning and neural networks are applied while analysing medical images. In particular, in image processing the dominant type of neural networks are Convolution Neural Networks that uses convolution filters, with learnable parameters produced by an optimization process. The main advantage of these networks is that they can extract high-level features from images. Furthermore, there is a growing interest in three dimensional representations of volumes of anatomical structures. Because of this, the main concern of the thesis model is the processing/analysis of 3D MRI images. For this reason the most basic step of medical image analysis is the segmentation of the anatomical structures. Manual segmentation of these images is extremely time consuming, labor-intensive and its quality is influenced by external factors such as human fatigue. This thesis presents a fast and automated model in order to extract segmentations. The whole procedure is based in registration of pairs of medical images in order to extract conclusions for the target image. More specifically, U-NET like neural networks are combined with Spatial Transformation Networks to align images with the target image. The result is corrected and enhanced by registering multiple images in the target image and combing their aligned labels. Each voxel’s label is the result of a label fusion algorithm which decides the final labels. This thesis will present an automated framework for the registration-based segmentation of 3D MRI Images. This framework will be applied in images of knee osteoarthritis and it will be compared with other implementations for the same dataset.
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)