Προηγμένες τεχνικές ανάλυσης και επεξεργασίας καρδιολογικών δεδομένων

Abstract

The demand for timely prevention and diagnosis of key human cardiovascular diseases has led to the need for developing advanced techniques for analyzing and processing cardiological data, in order to predict heart diseases before serious symptoms emerge, as well as enabling early diagnosis to improve survival rates and reduce the need for surgeries or invasive procedures. Equally important in advancing these analytical techniques has been the need for increased accuracy in diagnosing and analyzing a patient's cardiological profile, minimizing the margin of error and identifying details that may not be visible through more conventional methods. This PhD thesis focuses on the cardiological data processing, specifically the analysis of high-resolution images derived from Computed Tomography (CT) scans, with the goal of extracting valuable information about the structure and morphology of the heart. This study involves the development and application of specialized algorithms that enhance the accuracy and effectiveness of image segmentation, as well as the data extracted from them. Initially, an introduction of the heart anatomy and imaging methods is provided. Studying the anatomy and imaging techniques of the heart is a fundamental area in cardiology and medical imaging, as it offers crucial insights into the heart's structure, function, and health. Simultaneously, the Imaging and Diagnostic Evaluation Methods of the heart are presented and analyzed, as they are vital for understanding its structure, function, and health. Following that, in this PhD thesis, we present an image pre-processing and segmentation system for the aorta which is a critical process in cardiology that allows precise analysis and evaluation of the aorta to identify pathological conditions, such as aneurysms and atherosclerotic plaques. By combining machine learning and image processing techniques, this system enhances the accuracy and efficiency of diagnostic procedures. Afterwards, the process of segmenting the Aorta in 3D CT data is presented, combining Image Processing and Machine Learning Techniques. This method is highly useful in clinical practice for diagnosing various pathologies, such as aortic dissection and aneurysms. Specifically, a new fully automated 3D segmentation method is implemented on patient data. Initially a thresholding process with a fixed upper and lower threshold T across the image is being used, followed by a classification approach based on a Markov Random Field (MRF) network. The proposed methodology achieved superior segmentation performance compared to all other classical segmentation techniques regarding the accuracy of the extracted 3D aorta model. As a result, the proposed segmentation method can be applied in clinical practice, such as in treatment planning and evaluation, as it can accelerate the assessment of medical imaging data, which is usually a time-consuming and labor-intensive process. Thereafter, this doctoral dissertation provides a detailed Comparative Study of Deep Learning Architectures for the Automatic Segmentation of the Abdominal Aorta in 3D CT data. This study evaluates qualitatively and quantitatively the 3D models results obtained from automatic segmentation using data from both healthy and patient subjects. Comparative results showed that the U-Net deep learning architecture achieved the highest segmentation accuracy among the other three architectures tested. Moreover, U-Net's ability to balance computational efficiency with segmentation accuracy makes it a valuable tool in clinical settings, where timely and precise image analysis is crucial. Finally, in the present doctoral dissertation, we provide an improved segmentation model through the aforementioned Deep Learning Architectures, leveraging the property of pre-training and employing the Intensity Guided Masking (IGM) method, in which regions of the CT image within specific intensity ranges are masked so that the enhanced model is tasked with predicting or reconstructing the covered region. The proposed enhanced method was evaluated both qualitatively and quantitatively, surpassing both advanced supervised benchmark methods and other approaches based on pre-training.

Η απαίτηση για έγκαιρη πρόληψη και διάγνωση βασικών καρδιολογικών παθήσεων του ανθρώπου, γέννησε την ανάγκη ανάπτυξης προηγμένων τεχνικών ανάλυσης και επεξεργασίας καρδιολογικών δεδομένων με στόχο την πρόβλεψη καρδιολογικών ασθενειών προτού εμφανιστούν σοβαρά συμπτώματα καθώς και την έγκαιρη διάγνωση για την βελτίωση της επιβίωσης και μείωσης της ανάγκης για επεμβάσεις ή επεμβατικές διαδικασίες. Εξίσου σημαντικό ρόλο στην ανάπτυξη προηγμένων τεχνικών ανάλυσης και επεξεργασίας, έπαιξε η αναγκαιότητα για αυξημένη ακρίβεια στη διάγνωση και ανάλυση του καρδιολογικού προφίλ ενός ασθενή, μειώνοντας το περιθώριο σφάλματος και εντοπίζοντας λεπτομέρειες που μπορεί να μην είναι ορατές με πιο συμβατικές μεθόδους. Η παρούσα διδακτορική διατριβή επικεντρώνεται στην επεξεργασία καρδιολογικών δεδομένων, δηλαδή την ανάλυση εικόνων υψηλής ανάλυσης που προκύπτουν από Υπολογιστική Τομογραφία, CT, με στόχο την εξαγωγή χρήσιμων πληροφοριών για τη δομή και τη μορφολογία της καρδιάς. Στα πλαίσια της διατριβής, γίνεται ανάπτυξη και εφαρμογή εξειδικευμένων αλγορίθμων που βελτιώνουν την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα της τμηματοποίησης των εικόνων αυτών, καθώς και των δεδομένων που εξάγονται. Αρχικά πραγματοποιείται εισαγωγή στην ανατομία και στις απεικονιστικές μεθόδους της καρδιάς. Η μελέτη της ανατομίας και των μεθόδων απεικόνισης της καρδιάς αποτελεί θεμελιώδη τομέα στην καρδιολογία και στην ιατρική απεικόνιση, καθώς προσφέρει σημαντικές πληροφορίες για τη δομή, τη λειτουργία και την υγεία της καρδιάς. Παράλληλα παρουσιάζονται και αναλύονται οι Μέθοδοι Απεικόνισης και Διαγνωστικής Αξιολόγησης της καρδιάς καθώς είναι ζωτικής σημασίας για την κατανόηση της δομής, της λειτουργίας και της υγείας της. Στη συνέχεια παρουσιάζεται το σύστημα προ-επεξεργασίας και τμηματοποίησης εικόνων της αορτής καθώς είναι μια κρίσιμη διαδικασία στην καρδιολογία που επιτρέπει την ακριβή ανάλυση και αξιολόγηση της αορτής για τον εντοπισμό παθολογικών καταστάσεων, όπως ανευρύσματα και αθηρωματικές πλάκες. Συνδυάζοντας τεχνικές μηχανικής μάθησης και επεξεργασίας εικόνας, το σύστημα αυτό ενισχύει την ακρίβεια και την αποδοτικότητα των διαγνωστικών διαδικασιών. Ακολούθως παρουσιάζεται η διαδικασία τμηματοποίησης της Αορτής σε 3Δ Δεδομένα Αξονικού Τομογράφου Συνδυάζοντας Τεχνικές Επεξεργασίας Εικόνας και Μηχανικής Μάθησης η οποία είναι εξαιρετικά χρήσιμη στην κλινική πράξη για τη διάγνωση πολυάριθμων παθολογιών όπως ο διαχωρισμός και το ανεύρυσμα της αορτής. Πιο συγκεκριμένα, υλοποιείται μια νέα πλήρως αυτοματοποιημένη μέθοδος 3Δ τμηματοποίησης σε δεδομένα ασθενών, η οποία χρησιμοποιεί αρχικά τη διαδικασία της κατωφλίωσης με μια σταθερή τιμή άνω και κάτω κατωφλίου T σε όλη την εικόνα και η οποία ακολουθείται από μια προσέγγιση ταξινόμησης βασισμένη σε ένα δίκτυο τυχαίων πεδίων Markov (MRF). Η προτεινόμενη μεθοδολογία πέτυχε ανώτερη απόδοση τμηματοποίησης σε σύγκριση με όλες τις υπόλοιπες κλασσικές τεχνικές τμηματοποίησης, όσον αφορά την ακρίβεια του εξαγόμενου 3Δ μοντέλου αορτής. Αυτό είχε ως αποτέλεσμα, η προτεινόμενη μέθοδος τμηματοποίησης να μπορεί να χρησιμοποιηθεί στην κλινική πράξη, όπως στον σχεδιασμό και την αξιολόγηση της θεραπείας, καθώς μπορεί να επιταχύνει την αξιολόγηση των δεδομένων ιατρικής απεικόνισης, η οποία είναι συνήθως μια χρονοβόρα και κουραστική διαδικασία. Στη συνέχεια παρέχουμε μια αναλυτική Συγκριτική Μελέτη, Αρχιτεκτονικών Βαθιάς Μάθησης για την Αυτόματη Τμηματοποίηση της Κοιλιακής Αορτής σε 3Δ Δεδομένα Αξονικού Τομογράφου. Η συγκεκριμένη μελέτη αξιολογεί τόσο ποιοτικά όσο και ποσοτικά τα εξαγόμενα 3Δ μοντέλα τα οποία εξήχθησαν από την αυτόματη τμηματοποίηση, χρησιμοποιώντας δεδομένα υγιών και ασθενών ατόμων. Τα συγκριτικά αποτελέσματα έδειξαν ότι η αρχιτεκτονική βαθιάς μάθησης U-Net, πέτυχε την υψηλότερη ακρίβεια τμηματοποίησης μεταξύ των άλλων τριών αρχιτεκτονικών που δοκιμάστηκαν. Επιπλέον η ικανότητα του U-Net να εξισορροπεί την υπολογιστική απόδοση μέσω της ακρίβειας τμηματοποίησης το καθιστά πολύτιμο εργαλείο σε κλινικά περιβάλλοντα όπου η έγκαιρη και ακριβής ανάλυση εικόνας είναι ζωτικής σημασίας. Τέλος, στην παρούσα διδακτορική διατριβή, παρέχουμε βελτιωμένο το μοντέλο τμηματοποίησης μέσω των προαναφερθέντων Αρχιτεκτονικών Βαθιάς Μάθησης, αξιοποιώντας την ιδιότητα της προ-εκπαίδευσης (pre-training) και χρησιμοποιώντας τη μέθοδο Intensity Guided Masking (IGM) κατά την οποία αποκρύπτονται οι περιοχές της CT εικόνας εντός συγκεκριμένων εύρους εντάσεων φωτεινότητας ώστε το βελτιωμένο μοντέλο να καλείται να προβλέψει ή να ανακατασκευάσει την καλυμμένη περιοχή. Η προτεινόμενη βελτιωμένη μέθοδος αξιολογήθηκε τόσο ποιοτικά όσο και ποσοτικά, ξεπερνώντας τόσο τις προηγμένες εποπτευόμενες μεθόδους αναφοράς όσο και άλλες μεθόδους που βασίζονται σε προ-εκπαίδευση.