Novel radiomics interpretation pipeline with feature extraction and radiomics
Ανάλυση ερμηνείας ραδιομικών με εξαγωγή χαρακτηριστικών και ραδιομικών
![Thumbnail](/xmlui/bitstream/handle/11400/5309/ALEVIZOS_2116.pdf.jpg?sequence=4&isAllowed=y)
Μεταπτυχιακή διπλωματική εργασία
Author
Αλεβίζος, Βασίλειος
Date
2023-10-05Advisor
Asvestas, PantelisKeywords
Brain tumor ; 3D reconstruction ; GANs ; Neuroimaging techniquesAbstract
The advancements in neuroimaging techniques, predominantly magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT) scans, have undeniably reformed the clinical neuroscience landscape by escalating the accuracy and reliability of both diagnosis and prognosis in the realm of intricate neurological disorders. However, the quest to further augment these advancements continues, igniting a compelling interest in the conception and integration of sophisticated machine learning models which potentiate swift and precise three-dimensional reconstruction of neuronal particles, thereby aiding medical practitioners in formulating efficacious therapeutic interventions. To actualize this motive, the present thesis proposed an innovative methodology, underpinned by an interpretive simulation which in turn is a corollary of the accrued model assessment results. The methodological design of this investigative endeavor amalgamates robust imaging pipelines such as generative adversarial networks (GANs) with precision-calibrated deep learning networks, featuring a meticulously designed densenet-41-based backbone in tandem with CornerNet. For the pragmatic application of this scientific inquiry, a selected sample set derived from the Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2020 dataset, embodying brain MRI images, was exploited. Moreover, insights from the RSNA-MICCAI Brain Tumor Radiogenomic Classification challenge were assimilated, focusing on predicting MGMT promoter methylation status, an essential biomarker in brain tumor treatments. The experimental design delineated 100 images as the training set, complemented by an auxiliary set of 10 images demarcated for validation purposes. Findings from this research exude a striking classification efficacy of 91.2% for the densenet-41-based backbone and 89.8% for CornerNet, ascertaining the hitherto diagnostic precision of this methodology. In the interest of fortifying classification accuracy, a Time-Lapse analysis was incorporated for sequential scrutiny, alongside the induction of a Long Short-Term Memory (LSTM) layer responsible for processing voxels in a sequence, thereby augmenting the precision of tracking from one voxel to another. In conclusion, the outcomes derived from this pioneering study corroborate that the novel approach substantially optimizes both velocity and precision in the diagnosis and prognosis of neurological disorders. The empirical evidence garnered aligns impeccably with the relevant academic and clinical benchmarks, providing a robust platform for quantitative analysis and facilitating the classification of an array of brain tumor types, potentially leading to transformative outcomes in neuro-oncology treatment paradigms.
Abstract
Η πρόοδος στις τεχνικές νευροαπεικόνισης, κυρίως στην μαγνητική σόναρ (MRI) και στην αξονική τομογραφία (CT), έχει αναμφισβήτητα μεταρρυθμίσει το τοπίο των κλινικών νευροεπιστημών, αυξάνοντας την ακρίβεια και την αξιοπιστία τόσο της διάγνωσης όσο και της πρόγνωσης στον τομέα των σύνθετων νευρολογικών διαταραχών. Ωστόσο, η προσπάθεια για περαιτέρω ενίσχυση αυτών των προοδευτικών βημάτων συνεχίζεται, δημιουργώντας ένα ισχυρό ενδιαφέρον στη ένταξη σύνθετων μοντέλων μηχανικής μάθησης που δυναμώνουν τη γρήγορη και ακριβής τρισδιάστατη ανακατασκευή νευρωνικών σωματιδίων, βοηθώντας έτσι τους ιατρούς στη διαμόρφωση αποτελεσματικών θεραπευτικών παρεμβάσεων. Στην παρούσα διπλωματική, πρότεινε μια καινοτόμα μεθοδολογία, βασισμένη σε μια ερμηνευτική προσομοίωση, που αποτελεί συνέπεια των συσσωρευμένων αποτελεσμάτων αξιολόγησης του μοντέλου. Η μεθοδολογική σχεδίαση αυτής της ερευνητικής προσπάθειας συνδυάζει σταθερές απεικονιστικές διαδρομές όπως τα παραγωγικά αντιπαλικά δίκτυα γεννήτριας (GANs) με βαθιά μαθηματικά δίκτυα υψηλής ακρίβειας, διαθέτοντας μια προσεκτικά σχεδιασμένη βάση βασισμένη στο densenet-41 σε συνδυασμό με το CornerNet. Για την πρακτική εφαρμογή αυτής της επιστημονικής έρευνας, χρησιμοποιήθηκε ένα επιλεγμένο δείγμα από το σύνολο δεδομένων Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2020, που περιλαμβάνει εικόνες MRI του εγκεφάλου. Επιπλέον, οι απόψεις από την πρόκληση ταξινόμησης όγκων εγκεφάλου RSNA-MICCAI ενσωματώθηκαν, επικεντρώνοντας στην πρόβλεψη της κατάστασης μεθυλίωσης του προωθητή MGMT, ένας ουσιώδης βιοδείκτης στις θεραπείες όγκων εγκεφάλου. Το πειραματικό σχέδιο περιέγραψε 100 εικόνες ως σύνολο εκπαίδευσης, συμπληρωμένες από ένα βοηθητικό σύνολο 10 εικόνων που έχουν καθοριστεί για σκοπούς επικύρωσης. Τα ευρήματα από αυτή την έρευνα δείχνουν μια εντυπωσιακή ακρίβεια ταξινόμησης 91,2% για τη βάση βασισμένη στο densenet-41 και 89,8% για το CornerNet, επιβεβαιώνοντας την μέχρι τώρα διαγνωστική ακρίβεια αυτής της μεθοδολογίας. Στο πλαίσιο ενίσχυσης της ακρίβειας ταξινόμησης, περιλήφθηκε μια ανάλυση Time-Lapse για συνεχή εξέταση, μαζί με την εισαγωγή μιας στρώσης Long Short-Term Memory (LSTM) που είναι υπεύθυνη για την επεξεργασία των εικονοστοιχείων σε μια ακολουθία, αυξάνοντας έτσι την ακρίβεια της παρακολούθησης από ένα εικονοστοιχείο σε άλλο. Συμπερασματικά, τα αποτελέσματα που προέκυψαν από αυτή την πρωτοποριακή μελέτη επιβεβαιώνουν ότι η νέα προσέγγιση βελτιώνει σημαντικά τόσο την ταχύτητα όσο και την ακρίβεια στη διάγνωση και την πρόγνωση των νευρολογικών διαταραχών. Τα πειραματικά στοιχεία που συλλέχθηκαν ταιριάζουν απόλυτα με τα σχετικά ακαδημαϊκά και κλινικά σημεία αναφοράς, παρέχοντας μια σταθερή πλατφόρμα για ποσοτική ανάλυση και διευκολύνοντας την ταξινόμηση μιας σειράς τύπων όγκων εγκεφάλου, που ενδεχομένως να οδηγήσει σε μετασχηματιστικά αποτελέσματα στα παραδείγματα θεραπείας νευρο-ογκολογίας.