Αυτόματη κατάτμηση της περιοχής του ιππόκαμπου από μαγνητικές τομογραφίες με χρήση convolutional neural networks (CNNs)
Creators: name: Αταλόγλου, Δημήτριος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2017
Subjects: Κατάτμηση ιππόκαμπου
Μαγνητική τομογραφία
Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα
Hippocampus segmentation
Magnetic resonance imaging
Convolutional neural networks

description: Ο ιππόκαμπος είναι μια δομή του εγκεφάλου με ιδιαίτερο ρόλο στη λειτουργία της μνήμης, ενώ το μέγεθος και η μορφολογία του αποτελούν ισχυρούς βιοδείκτες για την ύπαρξη συγκεκριμένων ασθενειών, όπως είναι η νόσος του Αλτσχάιμερ. Η ακριβής, γρήγορη και με αυτόματο τρόπο κατάτμηση του ιππόκαμπου από μαγνητικές τομογραφίες αποτελεί ένα δύσκολο πρόβλημα, το οποίο έχει συγκεντρώσει μεγάλο ερευνητικό ενδιαφέρον. Στην παρούσα διπλωματική εργασία σχεδιάστηκε και υλοποιήθηκε ένα καινοτόμο σύστημα αυτόματης κατάτμησης του ιππόκαμπου από τρισδιάστατες μαγνητικές τομογραφίες. Το σύστημα βασίζεται σε ένα πλήθος από διαφορετικά συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα και αποτελείται από δύο διακριτά τμήματα: αρχικής κατάτμησης και διόρθωσης σφαλμάτων. Σε κάθε ένα από αυτά, η είσοδος αναλύεται σε ορθογώνια slices, τα οποία τροφοδοτούνται σε ανεξάρτητα μεταξύ τους δίκτυα, ενώ η έξοδος προκύπτει με τη συγχώνευση των επιμέρους κατατμήσεων. Για τη διόρθωση των σφαλμάτων χρησιμοποιείται ένας συνδυασμός δικτύων αντικατάστασης και βελτιστοποίησης των labels. Η επίδοση του συστήματος κατάτμησης αξιολογήθηκε με χρήση δύο διαφορετικών σετ δεδομένων και συγκρίθηκε ποσοτικά με άλλες προϋπάρχουσες υλοποιήσεις, οι οποίες χρησιμοποιούσαν τα ίδια δεδομένα και βασίζονταν κυρίως σε multi-atlas registration μεθόδους. Το προτεινόμενο σύστημα ξεπέρασε σε επιδόσεις τις υπόλοιπες υλοποιήσεις, τόσο ως προς την ακρίβεια, αλλά και ως προς το χρόνο κατάτμησης. Για το EADC-ADNI HarP dataset (100 άτλαντες), η μέση τιμή του dice ήταν 0.9015 και ο απαιτούμενος χρόνος κατάτμησης 18 δευτερόλεπτα. Για το MICCAI dataset (μόνο 15 άτλαντες εκπαίδευσης), η μέση τιμή του dice αυξήθηκε σημαντικά και έφτασε στην τιμή 0.8835 με τη χρήση της τεχνικής transfer learning από το μεγαλύτερο dataset.
description: The hippocampus is a brain structure with a special role in memory function, while its size and morphology are powerful biomarkers for the existence of specific diseases, such as the Alzheimer’s disease. The accurate, fast and automatic segmentation of the hippocampus from magnetic resonance images is a difficult problem, which has garnered great research interest. In this diploma thesis, a novel system for the automatic segmentation of the hippocampus from 3D magnetic resonance images was designed and implemented. The system is based on a number of different convolutional neural networks and consists of two distinct sections: initial segmentation and error correction. In each one of them, the input is decomposed in orthogonal slices, which are fed into independent networks, while the output is obtained by fusing the individual segmentations. A combination of replace and refine networks is used to correct the errors. The performance of the segmentation system was evaluated using two different datasets and compared quantitatively to other pre-existing implementations, which used the same data and were based mostly on multi-atlas registration methods. The proposed system has outperformed all other implementations, both in terms of accuracy and segmentation time. For the EADC-ADNI HarP dataset (100 atlases), the average dice value was 0.9015 and the required segmentation time 18 seconds. For the MICCAI dataset (only 15 training atlases), the average dice value significantly increased and reached the value of 0.8835 by using the transfer learning technique from the bigger dataset.