Synthetic Data Generation for Automatic Segmentation of X-ray Computed Tomography Reconstructions of Complex Microstructures

The greatest challenge when using deep convolutional neural networks (DCNNs) for automatic segmentation of microstructural X-ray computed tomography (XCT) data is the acquisition of sufficient and relevant data to train the working network. Traditionally, these have been attained by manually annotating a few slices for 2D DCNNs. However, complex multiphase microstructures would presumably be better segmented with 3D networks. However, manual segmentation labeling for 3D problems is prohibitive. In this work, we introduce a method for generating synthetic XCT data for a challenging six-phase Al-Si alloy composite reinforced with ceramic fibers and particles. Moreover, we propose certain data augmentations (brightness, contrast, noise, and blur), a special in-house designed deep convolutional neural network (Triple UNet), and a multi-view forwarding strategy to promote generalized learning from synthetic data and therefore achieve successful segmentations. We obtain an overall Dice score of 0.77. Lastly, we prove the detrimental effects of artifacts in the XCT data on achieving accurate segmentations when synthetic data are employed for training the DCNNs. The methods presented in this work are applicable to other materials and imaging techniques as well. Successful segmentation coupled with neural networks trained with synthetic data will accelerate scientific output

Machine learning-based automated segmentation with a feedback loop for 3D synchrotron micro-CT

Die Entwicklung von Synchrotronlichtquellen der dritten Generation hat die Grundlage für die Untersuchung der 3D-Struktur opaker Proben mit einer Auflösung im Mikrometerbereich und höher geschaffen. Dies führte zur Entwicklung der Röntgen-Synchrotron-Mikro-Computertomographie, welche die Schaffung von Bildgebungseinrichtungen zur Untersuchung von Proben verschiedenster Art förderte, z.B. von Modellorganismen, um die Physiologie komplexer lebender Systeme besser zu verstehen. Die Entwicklung moderner Steuerungssysteme und Robotik ermöglichte die vollständige Automatisierung der Röntgenbildgebungsexperimente und die Kalibrierung der Parameter des Versuchsaufbaus während des Betriebs. Die Weiterentwicklung der digitalen Detektorsysteme führte zu Verbesserungen der Auflösung, des Dynamikbereichs, der Empfindlichkeit und anderer wesentlicher Eigenschaften. Diese Verbesserungen führten zu einer beträchtlichen Steigerung des Durchsatzes des Bildgebungsprozesses, aber auf der anderen Seite begannen die Experimente eine wesentlich größere Datenmenge von bis zu Dutzenden von Terabyte zu generieren, welche anschließend manuell verarbeitet wurden. Somit ebneten diese technischen Fortschritte den Weg für die Durchführung effizienterer Hochdurchsatzexperimente zur Untersuchung einer großen Anzahl von Proben, welche Datensätze von besserer Qualität produzierten. In der wissenschaftlichen Gemeinschaft besteht daher ein hoher Bedarf an einem effizienten, automatisierten Workflow für die Röntgendatenanalyse, welcher eine solche Datenlast bewältigen und wertvolle Erkenntnisse für die Fachexperten liefern kann. Die bestehenden Lösungen für einen solchen Workflow sind nicht direkt auf Hochdurchsatzexperimente anwendbar, da sie für Ad-hoc-Szenarien im Bereich der medizinischen Bildgebung entwickelt wurden. Daher sind sie nicht für Hochdurchsatzdatenströme optimiert und auch nicht in der Lage, die hierarchische Beschaffenheit von Proben zu nutzen. Die wichtigsten Beiträge der vorliegenden Arbeit sind ein neuer automatisierter Analyse-Workflow, der für die effiziente Verarbeitung heterogener Röntgendatensätze hierarchischer Natur geeignet ist. Der entwickelte Workflow basiert auf verbesserten Methoden zur Datenvorverarbeitung, Registrierung, Lokalisierung und Segmentierung. Jede Phase eines Arbeitsablaufs, die eine Trainingsphase beinhaltet, kann automatisch feinabgestimmt werden, um die besten Hyperparameter für den spezifischen Datensatz zu finden. Für die Analyse von Faserstrukturen in Proben wurde eine neue, hochgradig parallelisierbare 3D-Orientierungsanalysemethode entwickelt, die auf einem neuartigen Konzept der emittierenden Strahlen basiert und eine präzisere morphologische Analyse ermöglicht. Alle entwickelten Methoden wurden gründlich an synthetischen Datensätzen validiert, um ihre Anwendbarkeit unter verschiedenen Abbildungsbedingungen quantitativ zu bewerten. Es wurde gezeigt, dass der Workflow in der Lage ist, eine Reihe von Datensätzen ähnlicher Art zu verarbeiten. Darüber hinaus werden die effizienten CPU/GPU-Implementierungen des entwickelten Workflows und der Methoden vorgestellt und der Gemeinschaft als Module für die Sprache Python zur Verfügung gestellt. Der entwickelte automatisierte Analyse-Workflow wurde erfolgreich für Mikro-CT-Datensätze angewandt, die in Hochdurchsatzröntgenexperimenten im Bereich der Entwicklungsbiologie und Materialwissenschaft gewonnen wurden. Insbesondere wurde dieser Arbeitsablauf für die Analyse der Medaka-Fisch-Datensätze angewandt, was eine automatisierte Segmentierung und anschließende morphologische Analyse von Gehirn, Leber, Kopfnephronen und Herz ermöglichte. Darüber hinaus wurde die entwickelte Methode der 3D-Orientierungsanalyse bei der morphologischen Analyse von Polymergerüst-Datensätzen eingesetzt, um einen Herstellungsprozess in Richtung wünschenswerter Eigenschaften zu lenken

Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries

This two-volume set LNCS 12962 and 12963 constitutes the thoroughly refereed proceedings of the 7th International MICCAI Brainlesion Workshop, BrainLes 2021, as well as the RSNA-ASNR-MICCAI Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge, the Federated Tumor Segmentation (FeTS) Challenge, the Cross-Modality Domain Adaptation (CrossMoDA) Challenge, and the challenge on Quantification of Uncertainties in Biomedical Image Quantification (QUBIQ). These were held jointly at the 23rd Medical Image Computing for Computer Assisted Intervention Conference, MICCAI 2020, in September 2021. The 91 revised papers presented in these volumes were selected form 151 submissions. Due to COVID-19 pandemic the conference was held virtually. This is an open access book

Towards Secure and Intelligent Diagnosis: Deep Learning and Blockchain Technology for Computer-Aided Diagnosis Systems

Cancer is the second leading cause of death across the world after cardiovascular disease. The survival rate of patients with cancerous tissue can significantly decrease due to late-stage diagnosis. Nowadays, advancements of whole slide imaging scanners have resulted in a dramatic increase of patient data in the domain of digital pathology. Large-scale histopathology images need to be analyzed promptly for early cancer detection which is critical for improving patient's survival rate and treatment planning. Advances of medical image processing and deep learning methods have facilitated the extraction and analysis of high-level features from histopathological data that could assist in life-critical diagnosis and reduce the considerable healthcare cost associated with cancer. In clinical trials, due to the complexity and large variance of collected image data, developing computer-aided diagnosis systems to support quantitative medical image analysis is an area of active research. The first goal of this research is to automate the classification and segmentation process of cancerous regions in histopathology images of different cancer tissues by developing models using deep learning-based architectures. In this research, a framework with different modules is proposed, including (1) data pre-processing, (2) data augmentation, (3) feature extraction, and (4) deep learning architectures. Four validation studies were designed to conduct this research. (1) differentiating benign and malignant lesions in breast cancer (2) differentiating between immature leukemic blasts and normal cells in leukemia cancer (3) differentiating benign and malignant regions in lung cancer, and (4) differentiating benign and malignant regions in colorectal cancer. Training machine learning models, disease diagnosis, and treatment often requires collecting patients' medical data. Privacy and trusted authenticity concerns make data owners reluctant to share their personal and medical data. Motivated by the advantages of Blockchain technology in healthcare data sharing frameworks, the focus of the second part of this research is to integrate Blockchain technology in computer-aided diagnosis systems to address the problems of managing access control, authentication, provenance, and confidentiality of sensitive medical data. To do so, a hierarchical identity and attribute-based access control mechanism using smart contract and Ethereum Blockchain is proposed to securely process healthcare data without revealing sensitive information to an unauthorized party leveraging the trustworthiness of transactions in a collaborative healthcare environment. The proposed access control mechanism provides a solution to the challenges associated with centralized access control systems and ensures data transparency and traceability for secure data sharing, and data ownership

Deep Learning in Breast Cancer Imaging: A Decade of Progress and Future Directions

Breast cancer has reached the highest incidence rate worldwide among all malignancies since 2020. Breast imaging plays a significant role in early diagnosis and intervention to improve the outcome of breast cancer patients. In the past decade, deep learning has shown remarkable progress in breast cancer imaging analysis, holding great promise in interpreting the rich information and complex context of breast imaging modalities. Considering the rapid improvement in the deep learning technology and the increasing severity of breast cancer, it is critical to summarize past progress and identify future challenges to be addressed. In this paper, we provide an extensive survey of deep learning-based breast cancer imaging research, covering studies on mammogram, ultrasound, magnetic resonance imaging, and digital pathology images over the past decade. The major deep learning methods, publicly available datasets, and applications on imaging-based screening, diagnosis, treatment response prediction, and prognosis are described in detail. Drawn from the findings of this survey, we present a comprehensive discussion of the challenges and potential avenues for future research in deep learning-based breast cancer imaging.Comment: Survey, 41 page

Advanced Sensing and Image Processing Techniques for Healthcare Applications

This Special Issue aims to attract the latest research and findings in the design, development and experimentation of healthcare-related technologies. This includes, but is not limited to, using novel sensing, imaging, data processing, machine learning, and artificially intelligent devices and algorithms to assist/monitor the elderly, patients, and the disabled population

Artificial Intelligence in Oral Health

This Special Issue is intended to lay the foundation of AI applications focusing on oral health, including general dentistry, periodontology, implantology, oral surgery, oral radiology, orthodontics, and prosthodontics, among others