B-Level Ultrasound: A scoping review of the literature and a clinical application on the prenatal diagnosis of vital organs
Creators: name: Παπαδόπουλος, Χρήστος Ανέστη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Κατάτμηση ιατρικών εικόνων
Υπερηχογράφημα Β επιπέδου
UNet++ εμβρυικη κατατμηση εικονας
Medical image segmentation
B level ultrasound
UNet++ fetal image segmentation

description: Day by day more and more research is being published in the biomedical image section, on segmentation, particle detection, classification. In the field of fetal ultrasound many researchers have dedicated their studies and dozens of papers have been published in recent years, and the rapid progress of information technology has helped the field of study. The aim of this thesis is, in the first part, the study of research projects with a specific field of application prenatal ultrasound level B monitoring. As a result of this literature review a summary of data on which techniques are used in the analysis of the fetal image has emerged, the type of data set used, the anatomical regions investigated in each study. Have some useful conclusions been drawn about the most widespread techniques for applying machine learning and deep learning, in order to help young researchers who are going to work in this field of study. The second part of the thesis focuses on the application of a deep learning network for the segmentation and classification of vital organs in fetal imaging. More specifically, the selection and use of a UNet++ network was preceded by a literature review, then training of the network with application to an open database of fetal ultrasound images. The final objective was to apply the UNet++ network to a private clinic database to extract conclusions about the diagnosis of fetus vital organs, and study the results obtained. The results obtained by the research using the UNet++ network are to segment part of the images given as input, and in a large number of the segmented images ultrasound, it was able to identify the region of interest, and for further study as it may help in the segmentation of fetus vital organs. My extended corpus, UNet++ architecture and pipeline framework are all open sourced on GitHub: https://github.com/PapadopoulosChristos/B-Level-Ultrasound-Segmentation . Key words: B level ultrasound, B mode ultrasound, medical image segmentation, fetal anatomical structure, Unet segmentation.
description: Μέρα με τη μέρα δημοσιεύονται όλο και περισσότερες έρευνες στο τμήμα των βιοϊατρικών εικόνων, σχετικά με την κατάτμηση, τον εντοπισμό περιοχών ενδιαφέροντος, την κατηγοριοποίηση. Στον τομέα των εμβρυϊκών υπερήχων πολλοί ερευνητές έχουν αφιερώσει τις μελέτες τους και δεκάδες εργασίες έχουν δημοσιευτεί τα τελευταία χρόνια, καθώς και η ραγδαία πρόοδος της τεχνολογίας των πληροφοριών έχει βοηθήσει τον τομέα της μελέτης. Σκοπός της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι, στο πρώτο μέρος, η βιβλιογραφική μελέτη ερευνητικών έργων με συγκεκριμένο πεδίο εφαρμογής τον προγεννητικό υπερηχογραφικό έλεγχο επιπέδου Β. Ως αποτέλεσμα αυτής της βιβλιογραφικής ανασκόπησης προέκυψε μια σύνοψη δεδομένων σχετικά με το ποιες τεχνικές χρησιμοποιούνται στην ανάλυση της εμβρυϊκής εικόνας, το είδος του συνόλου δεδομένων που χρησιμοποιείται, τις ανατομικές περιοχές που διερευνώνται σε κάθε μελέτη. Έχουν εξαχθεί κάποια χρήσιμα συμπεράσματα σχετικά με τις πιο διαδεδομένες τεχνικές για την εφαρμογή της μηχανικής μάθησης και της βαθιάς μάθησης, προκειμένου να βοηθηθούν οι νέοι ερευνητές που πρόκειται να εργαστούν σε αυτό το πεδίο μελέτης. Το δεύτερο μέρος της διατριβής επικεντρώνεται στην εφαρμογή ενός δικτύου βαθιάς μάθησης για τον εντοπισμό και την κατατμηση ζωτικών οργάνων στην εμβρυϊκή απεικόνιση. Πιο συγκεκριμένα, προ της επιλογής και χρήσης ενός δικτύου UNet++ προηγήθηκε βιβλιογραφική ανασκόπηση, στη συνέχεια εκπαίδευση του δικτύου με εφαρμογή σε μια ανοιχτή βάση δεδομένων με εικόνες εμβρυϊκών υπερήχων. Ο τελικός στόχος ήταν η εφαρμογή του δικτύου UNet++ σε μια βάση δεδομένων ιδιωτικής κλινικής για την εξαγωγή συμπερασμάτων σχετικά με τον πληθυσμό του τόπου και η μελέτη των αποτελεσμάτων που προέκυψαν. Τα αποτελέσματα που προέκυψαν από την έρευνα με τη χρήση του δικτύου UNet++ είναι η τμηματοποίηση μέρους των εικόνων που δόθηκαν ως είσοδος και σε μεγάλο αριθμό τμηματοποιημένων εικόνων υπερήχων κατάφερε να εντοπίσει την περιοχή ενδιαφέροντος, καθώς και η χρήση των αποτελεσμάτων για περαιτέρω μελέτη, καθώς μπορεί να βοηθήσει στην τμηματοποίηση των ζωτικών οργάνων του εμβρύου. Το εκτεταμένο σώμα δεδομένων μας, η αρχιτεκτονική UNet++ και το πλαίσιο αγωγού είναι όλα ανοιχτά στο GitHub https://github.com/PapadopoulosChristos/B-Level-Ultrasound-Segmentation. Λέξεις-κλειδιά: Υπερηχογράφημα Β επιπέδου, εμβρυικός προγεννητικός έλεγχος, Κατάτμηση ιατρικών εικόνων, ανατομική δομή εμβρύου, κατάτμηση UNet