Pilvo aortos aneurizmos segmentavimas neuroniniais tinklais kompiuterinės tomografijos nuotraukose

Pilvo aortos aneurizmos diagnostikai ir stebėsenai dažnai naudojami kompiuterinės tomografijos vaizdai. Kontrastinėje tomografijos nuotraukoje kontrastas yra gerai matomas, tačiau automatinis trombo segmentavimas yra daug sudėtingesnė problema dėl aplink trombą esančių panašaus intensyvumo vaizdo taškų, vaizduojančių kitus vidaus organus. Šiame darbe atliekama pilvo aortos kontrasto ir trombo segmentacija naudojant tris neuroninius tinklus: Res-Net-100, DeepLab V3 ir U-Net. Lyginami rezultatai, gauti naudojant skirtingas nuostolių funkcijas, taip pat taikomas programiškai išskaičiuotų trombo žymėjimų paruošimas naudojant morfologines operacijas. Taip pat pritaikomas atsitiktinis neuronų išmetimas ir klasifikavimas naudojant sumažinto lango kompiuterinės tomografijos vaizdus

Prediction of Abdominal Aortic Aneurysm Growth by Automatic Segmentation and Radiomics Feature Quantification

An accurate assessment of abdominal aortic aneurysm (AAA) progression is essential to its clinical management. Currently, the maximum diameter of AAA at diagnosis is considered as the primary indicator of rupture risk. However, it is not optimal as rupture can happen at any size. Several patient-specific factors may also influence AAA rupture risk. Given the clinical variability in aneurysm progression, additional prognostic markers are desirable to enhance patient-specific risk stratification. Radiomics is an image processing technique that extracts quantitative and high-dimensional features from medical images. While it has emerged as a novel approach for solving diagnosis in oncology, its application in cardiovascular diseases is still limited. This study set out with an aim to determine the feasibility of radiomics in identifying AAA with a fast growth rate (>0.3cm/year) using CT images. An automatic AAA segmentation algorithm was developed in our pipeline. Based on the radiomics features of an 84 CT dataset, supervised classification models were implemented with two feature selection algorithms and two classifiers in a machine-learning framework. An AUC of 0.80 was achieved and the predictive power was proved through comparisons to the maximum diameter and conventional risk factors. Further multivariate analysis suggested that a radiomics-based classification model could be used as an independent, yet strong predictor for fast AAA growth rate

Desarrollo y validación de una herramienta de segmentación automática del trombo para el seguimiento postoperatorio de los aneurismas de aorta abdominal tratados de forma endovascular.

118 p.El aneurisma de aorta abdominal (AAA) es una dilatación focal de la aorta que puede provocar su ruptura. El tratamiento habitual es la reparación endovascular (EVAR), que conlleva un seguimiento postoperatorio de por vida en base a imágenes de angiografía por tomografía computarizada (ATC) para detectar posibles complicaciones. La evaluación de los ATC realizados en el seguimiento consiste en la identificación visual de posibles fugas y en la medición del diámetro máximo del saco aneurismático.El volumen es un indicador mucho más sensible que el diámetro en detectar cambios en la morfología del aneurisma, pero no se emplea en la práctica clínica ni es recomendado en las guías clínicas de manejo de los AAA dado que no existe una técnica rápida, precisa y reproducible que aísle el trombo de los AAA del resto de estructuras anatómicas y permita evaluar el volumen aórtico.El término segmentación se emplea para hacer referencia a esa tarea de aislar las partes de una imagen que pertenecen a un mismo objeto, en nuestro caso, el trombo de los AAA. La segmentación de los AAA en las imágenes de ATC es un reto.Los algoritmos basados en Deep Learning han impulsado el análisis de la imagen médica con resultados sin precedentes en tareas complejas como la segmentación. La mayor parte del progreso en la segmentación de la imagen médica se ha llevado a cabo bajo un esquema supervisado, basado en las redes neuronales convolucionales (Convolutional Neural Networks, CNNs). Los métodos supervisados aprenden directamente de muestras de entrenamiento, extrayendo las características y la información de contexto.Basados en CNNs, se ha desarrollado una herramienta que es capaz de aislar de forma automática el trombo de los AAA tras el implante de la endoprótesis y así, poder extraer el volumen no luminal durante el seguimiento postoperatorio de EVAR.Se ha validado la herramienta de segmentación automática comparándola con las ediciones manuales del trombo realizadas por dos expertos en una serie de 44 pacientes con AAA tratados mediante EVAR con al menos dos años de seguimiento, de los cuales 27 presentaron buena evolución y 17 requirieron reintervención. De cada uno de los pacientes se utilizaron dos ATCs: el primero realizado dentro del primer mes postoperatorio y el segundo al cabo del primer año de seguimiento. Se extrajo el diámetro máximo (mm) y el volumen (mm3) tanto de las segmentaciones automáticas como de las editadas por cada uno de los dos expertos.El algoritmo de segmentación automático de trombo basado en redes neuronales convolucionales ofrece muy buenos resultados, siendo la aproximación obtenida con la herramienta de segmentación automática de trombo equivalente a la obtenida con la segmentación editad

Fully automatic detection and segmentation of abdominal aortic thrombus in post-operative CTA images using Deep Convolutional Neural Networks

Computerized Tomography Angiography (CTA) based follow-up of Abdominal Aortic Aneurysms (AAA) treated with Endovascular Aneurysm Repair (EVAR) is essential to evaluate the progress of the patient and detect complications. In this context, accurate quantification of post-operative thrombus volume is required. However, a proper evaluation is hindered by the lack of automatic, robust and reproducible thrombus segmentation algorithms. We propose a new fully automatic approach based on Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) for robust and reproducible thrombus region of interest detection and subsequent fine thrombus segmentation. The DetecNet detection network is adapted to perform region of interest extraction from a complete CTA and a new segmentation network architecture, based on Fully Convolutional Networks and a Holistically-Nested Edge Detection Network, is presented. These networks are trained, validated and tested in 13 post-operative CTA volumes of different patients using a 4-fold cross-validation approach to provide more robustness to the results. Our pipeline achieves a Dice score of more than 82% for post-operative thrombus segmentation and provides a mean relative volume difference between ground truth and automatic segmentation that lays within the experienced human observer variance without the need of human intervention in most common cases.This work has been supported by the DEFENSE (TIN2013-47913-C3) research project, funded by the Ministry of Economy and Competitiveness-Government of Spain

Konferencijos „Lietuvos magistrantų informatikos ir IT tyrimai“ darbai

The conference "Lithuanian MSc Research in Informatics and ICT" is a venue to present research of Lithuanian MSc theses in informatics and ICT. The aim of the event is to raise skills of MSc and other students, familiarize themselves with the research of other students, encourage their interest in scientific activities. Students from Kaunas University of Technology and Vilnius University will give their presentations at the conference