Deep learning techniques in biomedical imaging

Abstract

Musculoskeletal ultrasound (MSK-US) is a valuable diagnostic tool for the examination of the musculoskeletal system since it enables a detailed visualization of the muscles. Within the last decade, various Computer-Aided Diagnosis (CAD) systems emerged as analytic tools that incorporated a selected set of quantitative features (e.g., first-, second- and higher-order statistical features) to assist the clinical staff in the clinical practice. These systems were usually applied for the detection of clinically important parameters such as muscle echogenicity or for the classification of different pathologies based on extracted radiological features. However, with the recent advancements in Artificial Intelligence, new powerful image processing techniques have emerged with their integration in CAD systems to be at an early level. The main objective of this thesis is the introduction of state-of-the art deep learning techniques to improve the performance of the already existing CAD systems. To achieve this, a wide range of medical applications have been studied in a new, large and diverse database. Specifically, the problems examined in this thesis can be categorized in the following topics:1. Automated Architectural Analysis of the muscles in MSK-US.2. Automated Textural Analysis of the muscles in MSK-US.3. Generation of musculoskeletal ultrasound images. Each of these topics holds its own merit, as they investigate distinct aspects of patients' overall health conditions. However, they are also interconnected, as their collective study can yield more accurate computer diagnostic systems. Automated architectural analysis plays a crucial role in real-time muscle inspection, providing standardized assessments of muscle quality in terms of size, as well as the length and angle of its fascicles. Concurrently, automated textural analysis paves the way for systems that exclusively rely on muscle texture to monitor its health—an important aspect of muscular well-being. Textural patterns have the potential to signal abnormalities or specific muscle conditions, potentially enabling early interventions and preventive measures. It's important to note that the development of such systems requires a significant amount of data, a challenge compounded by stringent privacy and regulatory constraints in the medical field. To address these limitations, the automated generation of realistic musculoskeletal ultrasound images emerges as a practical solution. This approach circumvents these barriers, facilitating the acquisition of substantial data volumes essential for advancing research and system development.

O μυοσκελετικός Υπέρηχος (MSK-US) είναι ένα πολύτιμο διαγνωστικό εργαλείο για την εξέταση του μυοσκελετικού συστήματος αφού επιτρέπει τη λεπτομερή απεικόνιση των μυών. Μέσα στην τελευταία δεκαετία, διάφορα Υπολογιστικά Υποβοηθούμενα Συστήματα Διάγνωσης (CAD) εμφανίστηκαν ως αναλυτικά εργαλεία που ενσωμάτωσαν ένα επιλεγμένο σύνολο ποσοτικών χαρακτηριστικών (π.χ. στατιστικά χαρακτηριστικά πρώτης, δεύτερης και ανώτερης τάξης) για να βοηθήσουν το κλινικό προσωπικό στην κλινική πρακτική. Τα συστήματα αυτά εφαρμόζονταν συνήθως για την ανίχνευση κλινικά σημαντικών παραμέτρων όπως η ηχογένεια των μυών ή για την ταξινόμηση διαφορετικών παθολογιών με βάση τα εξαγόμενα ακτινολογικά χαρακτηριστικά. Ωστόσο, με τις πρόσφατες εξελίξεις στην Τεχνητή Νοημοσύνη έχουν εμφανιστεί νέες ισχυρές τεχνικές επεξεργασίας εικόνας με την ενσωμάτωσή τους σε συστήματα CAD να είναι σε πρώιμο επίπεδο. Αντικείμενο της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η εισαγωγή των σύγχρονων τεχνικών βαθιάς μάθησης με σκοπό τη βελτίωση της απόδοσης των ήδη υπαρχόντων συστημάτων. Για να επιτευχθεί αυτό, έχει μελετηθεί ένα ευρύ φάσμα διαφορετικών προβλημάτων σε μία νέα, μεγάλη και ποικίλα βάση δεδομένων. Συγκεκριμένα, τα προβλήματα που εξετάζονται στην παρούσα διπλωματική εργασία μπορούν να κατηγοριοποιηθούν στις ακόλουθες θεματικές ενότητες: 1. Αυτοματοποιημένη ανάλυση της αρχιτεκτονικής των μυών στο μυοσκελετικό υπέρηχο. 2. Αυτοματοποιημένη ανάλυση της υφής των μυών στο μυοσκελετικό υπέρηχο. 3. Παραγωγή μυοσκελετικών υπερηχογραφικών εικόνων.Κάθε ένα από αυτά τα θέματα έχει τη δική του αξία, καθώς διερευνά ξεχωριστές πτυχές της συνολικής κατάστασης υγείας των ασθενών. Ωστόσο, είναι επίσης διασυνδεδεμένα, καθώς η συλλογική μελέτη τους μπορεί να αποφέρει ακριβέστερα διαγνωστικά συστήματα υπολογιστών. Η αυτοματοποιημένη αρχιτεκτονική ανάλυση διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην επιθεώρηση των μυών σε πραγματικό χρόνο, παρέχοντας καλύτερες εκτιμήσεις της ποιότητας των μυών όσον αφορά το μέγεθος, καθώς και το μήκος και τη γωνία των περιτοναίων τους. Ταυτόχρονα, η αυτοματοποιημένη ανάλυση υφής ανοίγει το δρόμο για συστήματα που βασίζονται αποκλειστικά στην υφή των μυών για την παρακολούθηση της υγείας τους - μια σημαντική πτυχή της μυϊκής ευεξίας. Τα πρότυπα υφής έχουν τη δυνατότητα να σηματοδοτούν ανωμαλίες ή συγκεκριμένες μυϊκές παθήσεις, επιτρέποντας ενδεχομένως έγκαιρες παρεμβάσεις και προληπτικά μέτρα στους ασθενείς. Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι η ανάπτυξη τέτοιων συστημάτων απαιτεί σημαντικό όγκο δεδομένων, μια πρόκληση που επιδεινώνεται από αυστηρούς κανονιστικούς περιορισμούς και απορρήτου στον ιατρικό τομέα. Για την αντιμετώπιση αυτών των περιορισμών, η αυτοματοποιημένη παραγωγή συνθετικών ρεαλιστικών μυοσκελετικών εικόνων υπερήχων αναδεικνύεται ως πρακτική λύση. Η προσέγγιση αυτή παρακάμπτει αυτούς τους φραγμούς, διευκολύνοντας την απόκτηση σημαντικών όγκων δεδομένων που είναι απαραίτητοι για την προώθηση της έρευνας και της ανάπτυξης αποδοτικών συστημάτων.