Development of a Canine Myxomatous Mitral Valve Disease (MMVD) dataset and Implementation of two algorithms for Ultrasound pose guidance and classification
Creators: name: Πετράκη, Ευαγγελία Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Ταξινόμηση
Υπέρηχος
Εκφυλιστική Βαλβιδοπάθεια της Μιτροειδούς
Classification
Ultrasound
Myxomatous Mitral Valve Disease

description: The aim of this thesis is the construction of a canine myxomatous mitral valve disease echocardiogram dataset and the development of a multi-class classification and a binary classification algorithm. The final program also extracts the “key frame” of the ultrasound video where diagnosis can be placed with great accuracy. The ultrasound data were extracted from an EchoPAC database using metadata from the ultrasound examination reports and the frames of the videos were preprocessed and stored individually. The created dataset was used to train a ResNet50 artificial neural network that had previously been trained to perform thyroid ultrasound classification. The two algorithms performed frame and video classification in three (myxomatous mitral valve disease without any ruptured chordae tendinae, myxomatous mitral valve disease with ruptured chordae tendinae, normal heart) or two (myxomatous mitral valve disease, normal heart) classes, reaching frame classification accuracies of 62.9% and 87% respectively and sequence classification accuracies of 70.7% and 90% respectively. Finally, the key-frame of the video was extracted, which can be used for ultrasound pose guidance, as well as for computer aided diagnosis purposes. The confidence of the extracted frames ranged from 45% to 100% depending on the frame’s class and the correctness of the prediction. It was observed that multiple key frames with high confidences were clear and could be utilized by human professionals to perform diagnosis.
description: Ο στόχος αυτής της διπλωματικής εργασίας είναι η κατασκευή μίας βάσης δεδομένων από υπερηχοκαρδιογραφήματα σκύλων με εκφυλιστική βαλβιδοπάθεια της μιτροειδούς και η ανάπτυξη ενός αλγορίθμου πολλαπλής και ενός αλγορίθμου δυαδικής ταξινόμησης. Επιπλέον, το τελικό πρόγραμμα εξάγει την “εικόνα-κλειδί” του υπερήχου, όπου η διάγνωση μπορεί να τεθεί με μεγάλη ακρίβεια. Οι υπέρηχοι ανακτήθηκαν από τη βάση δεδομένων του EchoPAC, χρησιμοποιώντας μεταδεδομένα από τις εκθέσεις υπερηχογραφικών εξετάσεων των ασθενών και οι εικόνες των βίντεο αποθηκεύτηκαν χωριστά, αφού υπέστησαν προεπεξεργασία. Η βάση δεδομένων που δημιουργήθηκε χρησιμοποιήθηκε για να εκπαιδεύσει ένα ResNet50 τεχνητό νευρωνικό δίκτυο που είχε προηγουμένως εκπαιδευτεί για να ταξινομεί υπερήχους θυρεοειδή. Οι δύο αλγόριθμοι που εκπαιδεύτηκαν πραγματοποιούν ταξινόμηση εικόνας και βίντεο σε τρεις (εκφυλιστική βαλβιδοπάθεια χωρίς ρήξη τενόντιας χορδής, εκφυλιστική βαλβιδοπάθεια με ρήξη τενόντιας χορδής, φυσιολογική καρδιά) ή δύο (εκφυλιστική βαλβιδοπάθεια, φυσιολογική καρδιά) κλάσεις πετυχαίνοντας ακρίβεια στην ταξινόμηση εικόνας 62.9% και 87% αντίστοιχα και στην ταξινόμηση βίντεο 70.7% και 90% αντίστοιχα. Τέλος, εξάγεται η εικόνα-κλειδί του βίντεο, η οποία μπορεί να χρησιμοποιηθεί για καθοδήγηση της πόζας του υπερήχου καθώς και για σκοπούς διάγνωσης υποβοηθούμενης από τον υπολογιστή. Η αυτοπεποίθηση των εικόνων κλειδιά εξαρτιόταν από την κλάση της εικόνας και την ακρίβεια της πρόβλεψης και κυμαινόταν από 45% έως 100%. Παρατηρήθηκε ότι πολλές εικόνες κλειδιά με μεγάλη αυτοπεποίθηση ήταν καθαρές και θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν από επαγγελματίες ανθρώπους για να θέσουν τη διάγνωση.