Object Detection in medical imaging

A thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor in Information Management, specialization in Information and Decision SystemsArtificial Intelligence, assisted by deep learning, has emerged in various fields of our society. These systems allow the automation and the improvement of several tasks, even surpassing, in some cases, human capability. Object detection methods are used nowadays in several areas, including medical imaging analysis. However, these methods are susceptible to errors, and there is a lack of a universally accepted method that can be applied across all types of applications with the needed precision in the medical field. Additionally, the application of object detectors in medical imaging analysis has yet to be thoroughly analyzed to achieve a richer understanding of the state of the art. To tackle these shortcomings, we present three studies with distinct goals. First, a quantitative and qualitative analysis of academic research was conducted to gather a perception of which object detectors are employed, the modality of medical imaging used, and the particular body parts under investigation. Secondly, we propose an optimized version of a widely used algorithm to overcome limitations commonly addressed in medical imaging by fine-tuning several hyperparameters. Thirdly, we develop a novel stacking approach to augment the precision of detections on medical imaging analysis. The findings show that despite the late arrival of object detection in medical imaging analysis, the number of publications has increased in recent years, demonstrating the significant potential for growth. Additionally, we establish that it is possible to address some constraints on the data through an exhaustive optimization of the algorithm. Finally, our last study highlights that there is still room for improvement in these advanced techniques, using, as an example, stacking approaches. The contributions of this dissertation are several, as it puts forward a deeper overview of the state-of-the-art applications of object detection algorithms in the medical field and presents strategies for addressing typical constraints in this area.A Inteligência Artificial, auxiliada pelo deep learning, tem emergido em diversas áreas da nossa sociedade. Estes sistemas permitem a automatização e a melhoria de diversas tarefas, superando mesmo, em alguns casos, a capacidade humana. Os métodos de detecção de objetos são utilizados atualmente em diversas áreas, inclusive na análise de imagens médicas. No entanto, esses métodos são suscetíveis a erros e falta um método universalmente aceite que possa ser aplicado em todos os tipos de aplicações com a precisão necessária na área médica. Além disso, a aplicação de detectores de objetos na análise de imagens médicas ainda precisa ser analisada minuciosamente para alcançar uma compreensão mais rica do estado da arte. Para enfrentar essas limitações, apresentamos três estudos com objetivos distintos. Inicialmente, uma análise quantitativa e qualitativa da pesquisa acadêmica foi realizada para obter uma percepção de quais detectores de objetos são empregues, a modalidade de imagem médica usada e as partes específicas do corpo sob investigação. Num segundo estudo, propomos uma versão otimizada de um algoritmo amplamente utilizado para superar limitações comumente abordadas em imagens médicas por meio do ajuste fino de vários hiperparâmetros. Em terceiro lugar, desenvolvemos uma nova abordagem de stacking para aumentar a precisão das detecções na análise de imagens médicas. Os resultados demostram que, apesar da chegada tardia da detecção de objetos na análise de imagens médicas, o número de publicações aumentou nos últimos anos, evidenciando o significativo potencial de crescimento. Adicionalmente, estabelecemos que é possível resolver algumas restrições nos dados por meio de uma otimização exaustiva do algoritmo. Finalmente, o nosso último estudo destaca que ainda há espaço para melhorias nessas técnicas avançadas, usando, como exemplo, abordagens de stacking. As contribuições desta dissertação são várias, apresentando uma visão geral em maior detalhe das aplicações de ponta dos algoritmos de detecção de objetos na área médica e apresenta estratégias para lidar com restrições típicas nesta área