Επέκταση βάσης δεδομένων CT ασθενών SARS-CoV-2 και αξιοποίηση της με την εφαρμογή και σύγκριση καινοτόμων αλγορίθμων βαθιάς μάθησης με στόχο την βαθμονόμηση της βαρύτητας τους
Creators: name: Ρήγκας, Αθανάσιος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Κορονοϊός
Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα
Αξονική τομογραφία
Coronavirus COVID 19
Convolutional neural networks (CNN)
Computed tomography (CT)

description: Η εμφάνιση της πανδημίας του κορονοϊού Sars CoV-2 δημιούργησε πρωτόγνωρες συνθήκες σε υγειονομικό κυρίως επίπεδο, με μία εξ αυτών να αποτελεί ο απροσδόκητα υψηλός όγκος νέων εισαγωγών στα τμήμα επειγόντων περιστατικών, κατάσταση την οποία το υγειονομικό προσωπικό πολλές φορές δεν δύναται να διαχειριστεί. Παράλληλα ο τομέας της τεχνητής νοημοσύνης έχει παρουσιάσει ραγδαία ανάπτυξη τα τελευταία χρόνια, γεγονός που οφείλεται σε σημαντικό βαθμό στην μηχανική μάθηση και συγκεκριμένα στην εξέλιξη των νευρωνικών δικτύων και την βαθιά μηχανική μάθηση. Σκοπός αυτής της εργασίας είναι αφότου γίνει μία αναφορά στην σύντομη ιστορία του Sars CoV-2, να περιγραφούν τα απεικονιστικά ευρήματα της νόσου COVID19, με τη συχνότητα εμφάνισής τους, και να γίνει μια βιβλιογραφική ανασκόπηση παρόμοιοων εργασιών και των ελεύθερα προσβάσιμων βάσεων δεδομένων. Έπειτα, περιγράφεται η βάση δεδομένων που χρησιμοποιήθηκε για την παρούσα εργασία, και η διαδικασία με την οποία έγινε η κατάτμηση των εικόνων με την χρήση bounding boxes και segmentation masks. Επίσης γίνεται μία παρουσίαση από συγκεκριμένες αρχιτεκτονικές μοντέλων βασισμένες στα συνελικτικά δίκτυα που θεωρούνται state of the art μέχρι και την ολοκλήρωση της παρούσας εργασίας. Αφού ολοκληρωθεί αυτή η περιγραφή και έχουν τεθεί τα θεμέλια για την κατανόηση όσων κάναμε, προχωράμε στην εφαρμογή τους στην επίλυση ενός ιατρικού ερωτήματος. Στηριζόμενοι στην εργασία των Chatzitofis κ.α. «Volume-of-Interest Aware Deep Neural Networks for Rapid Chest CT-Based COVID-19 Patient Risk Assessment» αναλαμβάνουμε να επεκτείνουμε την βάση δεδομένων από 85 στις 158 αξονικές τομογραφίες και να εκπαιδεύσουμε έναν αλγόριθμο ο οποίος αρχικά θα αναγνωρίζει την έκταση και το είδος των παθολογικών ευρημάτων που σχετίζονται με την COVID19 και στην συνέχεια με βάση την τομή με την μεγαλύτερη έκταση των βλαβών θα ταξινομεί τους ασθενείς σε τρεις κατηγορίες ανάλογα με την προβλεπόμενη βαρύτητα νόσησης. Πέρα από τον εμπλουτισμό της βάσης δεδομένων, σκοπός αυτής της εργασίας είναι να αξιολογήσουμε κατά πόσο η κατάτμηση των εικόνων με segmentation masks υπερτερεί όσον αφορά την αξιοπιστία του αλγορίθμου, και αν αξίζει, επίσης, η χρονικά κοστοβόρα διαδικασία της κατάτμησης σε επίπεδο pixel συγκριτικά με τα bounding boxes. Τέλος, λαμβάνονται υπόψιν κάποιοι παράμετροι, που αφορούν τόσο τα χαρακτηριστικά νόσησης από την COVID19, όσο και τα απεικονιστικά χαρακτηριστικά της νόσου στις αξονικές τομογραφίες, που στην αρχή της πανδημίας δεν είχαν γίνει ακόμα γνωστά.
description: The emergence of the Sars CoV-2 coronavirus pandemic has created unprecedented conditions at the healthcare, one of which is the unexpectedly high volume of new admissions to the emergency department, a situation that the healthcare staff is often unable to manage. At the same time, the field of artificial intelligence has shown rapid growth in recent years, due to machine learning, and specifically to the evolution of neural networks and deep learning. The purpose of this paper is, after a brief history of Sars CoV-2, to describe the imaging findings of the COVID19 disease, with their frequency of occurrence, and to perform a literature review of similar works and freely accessible databases. Later on, the database used for this work is described, as well as the process by which the images were segmented using bounding boxes and segmentation masks. There is also a presentation of specific model architectures based on convolutional networks that are considered state of the art until the completion of this work. After this description is completed and the foundation for understanding what we did has been laid, we proceed to solve a medical question. Based on the work of Chatzitofis et al. "Volume-of-Interest Aware Deep Neural Networks for Rapid Chest CT-Based COVID-19 Patient Risk Assessment" we undertake to expand the database from 85 to 158 CT scans and train an algorithm that will initially recognize the extent and the type of pathological findings related to COVID19. Then, based on the slice with the greatest extent of lesions, the algorithm will classify the patients into three categories according to the predicted severity of disease. Apart from enriching the database, the purpose of this work is to evaluate whether image segmentation with segmentation masks outperforms bounding boxes in terms of algorithm reliability, and whether it is worth the time-consuming process of pixel-level segmentation compared to bounding boxes.