Δημιουργία συνόλου δεδομένων και ανάπτυξη μοντέλου μηχανικής μάθησης για το διαχωρισμό μεταξύ γλοιοβλαστώματος και εγκεφαλικής μετάστασης με βάση χαρακτηριστικά Radiomics από εικόνες μαγνητικής τομογραφίας
Creators: name: Θεοδώρου, Μαριάννα Ανδρέα
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Όγκοι εγκεφάλου
Μηχανική Μάθηση
Χαρακτηριστικά Radiomics
Brain tumors
Machine Learning
Radiomics

description: Το γλοιοβλάστωμα και η εγκεφαλική μετάσταση αποτελούν τις πιο συχνά εντοπιζόμενες εξεργασίες του εγκεφάλου στον ενήλικο πληθυσμό, με ταχεία εξέλιξη, δυσμενή πρόγνωση, και αύξηση της συχνότητας εμφάνισής τους τις τελευταίες δεκαετίες. Η μαγνητική τομογραφία αποτελεί πλέον εξέταση ρουτίνας για την ανεύρεση και τον χαρακτηρισμό αυτών των βλαβών αλλά περιορίζεται σημαντικά στη διάκρισή τους, ιδίως όταν η μετάσταση είναι μονήρης και δεν υπάρχει γνωστό ιστορικό πρωτοπαθούς εστίας. Η τελική διάγνωση είναι απαραίτητη για τον σχεδιασμό της θεραπευτικής προσέγγισης και, προς το παρόν, επιτυγχάνεται με επεμβατικές μεθόδους (βιοψία/εξαίρεση), με όλους τους κινδύνους που τις συνοδεύουν, ιδίως όταν οι βλάβες αυτές εντοπίζονται σε ευαίσθητες περιοχές του εγκεφάλου ή αφορούν ηλικιωμένους ασθενείς με άλλες συννοσηρότητες. Παράλληλα με την εξέλιξη της τεχνολογίας, αυξάνεται εκθετικά και η παραγωγή των ψηφιακών δεδομένων σε όλους τους τομείς, όπως και στην υγεία. Οι εικόνες που παράγονται στις ιατρικές απεικονιστικές εξετάσεις έχουν αυξηθεί τα τελευταία χρόνια, και με τη ψηφιοποίηση αυτών υπάρχει ένα τεράστιο απόθεμα από εικόνες. Η εξέλιξη της τεχνολογίας οδήγησε στην ανάπτυξη τεχνικών οι οποίες βοηθούν στην περαιτέρω αξιοποίηση και επεξεργασία αυτών των δεδομένων/εικόνων. Η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης οδήγησε τα τελευταία χρόνια σε μία μεγάλη έκρηξη εργασιών με στόχο την συλλογή και αξιοποίηση αυτών των «κρυφών» δεδομένων, τα Radiomics. Τα radiomics μέσω της εξαγωγής ενός μεγάλου αριθμού ποσοτικών χαρακτηριστικών τα οποία αφορούν στην ένταση, την υφή και τα γεωμετρικά χαρακτηριστικά, μπορούν να παρέχουν πληροφορίες για τα παθοφυσιολογικά χαρακτηριστικά αυτών των βλαβών που το ανθρώπινο μάτι δεν μπορεί να αναγνωρίσει. Η παρούσα διπλωματική εργασία ολοκληρώθηκε στα πλαίσια του μεταπτυχιακού προγράμματος «Ιατρική Πληροφορική» του Αριστοτέλειου Πανεπιστήμιου Θεσσαλονίκης και ασχολείται με την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης και την αξιολόγηση αυτών. Συγκεκριμένα, στη παρούσα εργασία, αναλύεται η χρήση μοντέλων μηχανικής μάθησης για τη διάκριση μεταξύ του συχνότερου κακοήθους όγκου, του γλοιοβλαστώματος και της μετάστασης. Η βάση δεδομένων που χρησιμοποιήθηκε περιέχει δεδομένα από δημόσιο νοσοκομείο και αφορά ασθενείς που υποβλήθηκαν σε βιοψία/εξαίρεση όγκου εγκεφάλου και προεγχειρητική Μαγνητική Tομογραφία. Αποτελείται από 84 ασθενείς, 42 ασθενείς με γλοιοβλάστωμα και 42 ασθενείς με μετάσταση. Τα πειραματικά αποτελέσματα της μελέτης έδειξαν ότι οι προτεινόμενες μέθοδοι μπορούν να αποτελέσουν ένα χρήσιμο εργαλείο για την υποβοήθηση των ειδικών στην διαδικασία λήψης ιατρικών αποφάσεων.
description: Glioblastoma and brain metastases are the most common brain lesions in adult population. They show rapid evolution, poor prognosis and occur with increasing frequency in the past few decades. Now days MRI is the routine examination for the detection and characterization of these lesions although it lacks significantly in differential diagnosis, especially when there is a single metastasis with no known primary tumor. The final diagnosis is necessary for management and planning of the therapeutic protocol. This is currently achieved with the use of interventional procedures (biopsy/excision) that have associated risks mainly when the lesion is located in sensitive areas of brain or in senior patients with comorbidities. Production and accumulation of digital data constantly increases along with technological developments in all areas and fields, including health services. Medical images derived from imaging examinations have also increased in the past years and their digitisation has created a huge database of images. Technological advancements are linked to the development of various techniques that contribute to processing and further utilization of these data/images. Artificial intelligence and Machine Learning led to a vast increase of efforts towards compilation and utilization of these ‘hidden’ data, called Radiomics. Radiomics can provide information on the pathophysiology of the aforementioned brain lesions that can not be identified by the naked eye, through extraction of a large number of quantitative characteristics regarding signal intensity, texture and geometrical characters. This diploma thesis has been completed as part of ‘Medical Informatics’, PhD program (AUTH) and works on the development and evaluation of machine Learning models. More specifically this essay focuses on the use of Machine Learning models that help us differentiate glioblastoma, the commonest malignant brain tumor, and mestastasis. The database that was used contains data from a public hospital and consists of 84 patients that underwent preoperative brain MRI and biopsy/excision of the tumor (42 of them had glioblastoma and 42 of them brain metastases). The experimental results have shown that the suggested methods could prove to be a useful tool in aiding specialized medical personnel in the process of making medical decisions.