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Deep Neural Ensemble for Retinal Vessel Segmentation in Fundus Images towards Achieving Label-free Angiography
Automated segmentation of retinal blood vessels in label-free fundus images
entails a pivotal role in computed aided diagnosis of ophthalmic pathologies,
viz., diabetic retinopathy, hypertensive disorders and cardiovascular diseases.
The challenge remains active in medical image analysis research due to varied
distribution of blood vessels, which manifest variations in their dimensions of
physical appearance against a noisy background.
In this paper we formulate the segmentation challenge as a classification
task. Specifically, we employ unsupervised hierarchical feature learning using
ensemble of two level of sparsely trained denoised stacked autoencoder. First
level training with bootstrap samples ensures decoupling and second level
ensemble formed by different network architectures ensures architectural
revision. We show that ensemble training of auto-encoders fosters diversity in
learning dictionary of visual kernels for vessel segmentation. SoftMax
classifier is used for fine tuning each member auto-encoder and multiple
strategies are explored for 2-level fusion of ensemble members. On DRIVE
dataset, we achieve maximum average accuracy of 95.33\% with an impressively
low standard deviation of 0.003 and Kappa agreement coefficient of 0.708 .
Comparison with other major algorithms substantiates the high efficacy of our
model.Comment: Accepted as a conference paper at IEEE EMBC, 201
Contributions to Ensemble Classifiers with Image Analysis Applications
134 p.Ésta tesis tiene dos aspectos fundamentales, por un lado, la propuesta denuevas arquitecturas de clasificadores y, por otro, su aplicación a el análisis deimagen.Desde el punto de vista de proponer nuevas arquitecturas de clasificaciónla tesis tiene dos contribucciones principales. En primer lugar la propuestade un innovador ensemble de clasificadores basado en arquitecturas aleatorias,como pueden ser las Extreme Learning Machines (ELM), Random Forest (RF) yRotation Forest, llamado Hybrid Extreme Rotation Forest (HERF) y su mejoraAnticipative HERF (AHERF) que conlleva una selección del modelo basada enel rendimiento de predicción para cada conjunto de datos especÃfico. Ademásde lo anterior, proveemos una prueba formal tanto del AHERF, como de laconvergencia de los ensembles de regresores ELMs que mejoran la usabilidad yreproducibilidad de los resultados.En la vertiente de aplicación hemos estado trabajando con dos tipos de imágenes:imágenes hiperespectrales de remote sensing, e imágenes médicas tanto depatologÃas especÃficas de venas de sangre como de imágenes para el diagnósticode Alzheimer. En todos los casos los ensembles de clasificadores han sido la herramientacomún además de estrategias especificas de aprendizaje activo basadasen dichos ensembles de clasificadores. En el caso concreto de la segmentaciónde vasos sanguÃneos nos hemos enfrentado con problemas, uno relacionado conlos trombos del Aneurismas de Aorta Abdominal en imágenes 3D de tomografÃacomputerizada y el otro la segmentación de venas sangineas en la retina. Losresultados en ambos casos en términos de rendimiento en clasificación y ahorrode tiempo en la segmentación humana nos permiten recomendar esos enfoquespara la práctica clÃnica.Chapter 1Background y contribuccionesDado el espacio limitado para realizar el resumen de la tesis hemos decididoincluir un resumen general con los puntos más importantes, una pequeña introducciónque pudiera servir como background para entender los conceptos básicosde cada uno de los temas que hemos tocado y un listado con las contribuccionesmás importantes.1.1 Ensembles de clasificadoresLa idea de los ensembles de clasificadores fue propuesta por Hansen y Salamon[4] en el contexto del aprendizaje de las redes neuronales artificiales. Sutrabajo mostró que un ensemble de redes neuronales con un esquema de consensogrupal podÃa mejorar el resultado obtenido con una única red neuronal.Los ensembles de clasificadores buscan obtener unos resultados de clasificaciónmejores combinando clasificadores débiles y diversos [8, 9]. La propuesta inicialde ensemble contenÃa una colección homogena de clasificadores individuales. ElRandom Forest es un claro ejemplo de ello, puesto que combina la salida de unacolección de árboles de decisión realizando una votación por mayorÃa [2, 3], yse construye utilizando una técnica de remuestreo sobre el conjunto de datos ycon selección aleatoria de variables.2CHAPTER 1. BACKGROUND Y CONTRIBUCCIONES 31.2 Aprendizaje activoLa construcción de un clasificador supervisado consiste en el aprendizaje de unaasignación de funciones de datos en un conjunto de clases dado un conjunto deentrenamiento etiquetado. En muchas situaciones de la vida real la obtenciónde las etiquetas del conjunto de entrenamiento es costosa, lenta y propensa aerrores. Esto hace que la construcción del conjunto de entrenamiento sea unatarea engorrosa y requiera un análisis manual exaustivo de la imagen. Esto se realizanormalmente mediante una inspección visual de las imágenes y realizandoun etiquetado pÃxel a pÃxel. En consecuencia el conjunto de entrenamiento esaltamente redundante y hace que la fase de entrenamiento del modelo sea muylenta. Además los pÃxeles ruidosos pueden interferir en las estadÃsticas de cadaclase lo que puede dar lugar a errores de clasificación y/o overfitting. Por tantoes deseable que un conjunto de entrenamiento sea construido de una manera inteligente,lo que significa que debe representar correctamente los lÃmites de clasemediante el muestreo de pÃxeles discriminantes. La generalización es la habilidadde etiquetar correctamente datos que no se han visto previamente y quepor tanto son nuevos para el modelo. El aprendizaje activo intenta aprovecharla interacción con un usuario para proporcionar las etiquetas de las muestrasdel conjunto de entrenamiento con el objetivo de obtener la clasificación másprecisa utilizando el conjunto de entrenamiento más pequeño posible.1.3 AlzheimerLa enfermedad de Alzheimer es una de las causas más importantes de discapacidaden personas mayores. Dado el envejecimiento poblacional que es una realidaden muchos paÃses, con el aumento de la esperanza de vida y con el aumentodel número de personas mayores, el número de pacientes con demencia aumentarátambién. Debido a la importancia socioeconómica de la enfermedad enlos paÃses occidentales existe un fuerte esfuerzo internacional focalizado en laenfermedad del Alzheimer. En las etapas tempranas de la enfermedad la atrofiacerebral suele ser sutil y está espacialmente distribuida por diferentes regionescerebrales que incluyen la corteza entorrinal, el hipocampo, las estructuras temporaleslateral e inferior, asà como el cÃngulo anterior y posterior. Son muchoslos esfuerzos de diseño de algoritmos computacionales tratando de encontrarbiomarcadores de imagen que puedan ser utilizados para el diagnóstico no invasivodel Alzheimer y otras enfermedades neurodegenerativas.CHAPTER 1. BACKGROUND Y CONTRIBUCCIONES 41.4 Segmentación de vasos sanguÃneosLa segmentación de los vasos sanguÃneos [1, 7, 6] es una de las herramientas computacionalesesenciales para la evaluación clÃnica de las enfermedades vasculares.Consiste en particionar un angiograma en dos regiones que no se superponen:la región vasculares y el fondo. Basándonos en los resultados de dicha particiónse pueden extraer, modelar, manipular, medir y visualizar las superficies vasculares.Éstas estructuras son muy útiles y juegan un rol muy imporntate en lostratamientos endovasculares de las enfermedades vasculares. Las enfermedadesvasculares son una de las principales fuentes de morbilidad y mortalidad en todoel mundo.Aneurisma de Aorta Abdominal El Aneurisma de Aorta Abdominal (AAA)es una dilatación local de la Aorta que ocurre entre las arterias renal e ilÃaca. Eldebilitamiento de la pared de la aorta conduce a su deformación y la generaciónde un trombo. Generalmente, un AAA se diagnostica cuando el diámetro anterioposteriormÃnimo de la aorta alcanza los 3 centÃmetros [5]. La mayorÃa delos aneurismas aórticos son asintomáticos y sin complicaciones. Los aneurismasque causan los sÃntomas tienen un mayor riesgo de ruptura. El dolor abdominalo el dolor de espalda son las dos principales caracterÃsticas clÃnicas que sugiereno bien la reciente expansión o fugas. Las complicaciones son a menudo cuestiónde vida o muerte y pueden ocurrir en un corto espacio de tiempo. Por lo tanto,el reto consiste en diagnosticar lo antes posible la aparición de los sÃntomas.Imágenes de Retina La evaluación de imágenes del fondo del ojo es una herramientade diagnóstico de la patologÃa vascular y no vascular. Dicha inspecciónpuede revelar hipertensión, diabetes, arteriosclerosis, enfermedades cardiovascularese ictus. Los principales retos para la segmentación de vasos retinianos son:(1) la presencia de lesiones que se pueden interpretar de forma errónea comovasos sanguÃneos; (2) bajo contraste alrededor de los vasos más delgados, (3)múltiples escalas de tamaño de los vasos.1.5 ContribucionesÉsta tesis tiene dos tipos de contribuciones. Contribuciones computacionales ycontribuciones orientadas a una aplicación o prácticas.CHAPTER 1. BACKGROUND Y CONTRIBUCCIONES 5Desde un punto de vista computacional las contribuciones han sido las siguientes:¿ Un nuevo esquema de aprendizaje activo usando Random Forest y el cálculode la incertidumbre que permite una segmentación de imágenes rápida,precisa e interactiva.¿ Hybrid Extreme Rotation Forest.¿ Adaptative Hybrid Extreme Rotation Forest.¿ Métodos de aprendizaje semisupervisados espectrales-espaciales.¿ Unmixing no lineal y reconstrucción utilizando ensembles de regresoresELM.Desde un punto de vista práctico:¿ Imágenes médicas¿ Aprendizaje activo combinado con HERF para la segmentación deimágenes de tomografÃa computerizada.¿ Mejorar el aprendizaje activo para segmentación de imágenes de tomografÃacomputerizada con información de dominio.¿ Aprendizaje activo con el clasificador bootstrapped dendritic aplicadoa segmentación de imágenes médicas.¿ Meta-ensembles de clasificadores para detección de Alzheimer conimágenes de resonancia magnética.¿ Random Forest combinado con aprendizaje activo para segmentaciónde imágenes de retina.¿ Segmentación automática de grasa subcutanea y visceral utilizandoresonancia magnética.¿ Imágenes hiperespectrales¿ Unmixing no lineal y reconstrucción utilizando ensembles de regresoresELM.¿ Métodos de aprendizaje semisupervisados espectrales-espaciales concorrección espacial usando AHERF.¿ Método semisupervisado de clasificación utilizando ensembles de ELMsy con regularización espacial
Deep Learning in Cardiology
The medical field is creating large amount of data that physicians are unable
to decipher and use efficiently. Moreover, rule-based expert systems are
inefficient in solving complicated medical tasks or for creating insights using
big data. Deep learning has emerged as a more accurate and effective technology
in a wide range of medical problems such as diagnosis, prediction and
intervention. Deep learning is a representation learning method that consists
of layers that transform the data non-linearly, thus, revealing hierarchical
relationships and structures. In this review we survey deep learning
application papers that use structured data, signal and imaging modalities from
cardiology. We discuss the advantages and limitations of applying deep learning
in cardiology that also apply in medicine in general, while proposing certain
directions as the most viable for clinical use.Comment: 27 pages, 2 figures, 10 table
Obtaining Consensus Annotations For Retinal Image Segmentation Using Random Forest And Graph Cuts
We combine random forest (RF) classifiers and graph cuts (GC) to generate a consensus segmentation of multiple experts. Supervised RFs quantify the consistency of an annotator through a normalized consistency score, while semi supervised RFs predict missing expert annotations. The normalized score is used as the penalty cost in a second order Markov random field (MRF) cost function and the final consensus label is obtained by GC optimization. Experimental results on real patient retinal image datasets show the consensus segmentation by our method is more accurate than those obtained by competing methods
Informative sample generation using class aware generative adversarial networks for classification of chest Xrays
Training robust deep learning (DL) systems for disease detection from medical
images is challenging due to limited images covering different disease types
and severity. The problem is especially acute, where there is a severe class
imbalance. We propose an active learning (AL) framework to select most
informative samples for training our model using a Bayesian neural network.
Informative samples are then used within a novel class aware generative
adversarial network (CAGAN) to generate realistic chest xray images for data
augmentation by transferring characteristics from one class label to another.
Experiments show our proposed AL framework is able to achieve state-of-the-art
performance by using about of the full dataset, thus saving significant
time and effort over conventional methods
A Survey on Deep Learning in Medical Image Analysis
Deep learning algorithms, in particular convolutional networks, have rapidly
become a methodology of choice for analyzing medical images. This paper reviews
the major deep learning concepts pertinent to medical image analysis and
summarizes over 300 contributions to the field, most of which appeared in the
last year. We survey the use of deep learning for image classification, object
detection, segmentation, registration, and other tasks and provide concise
overviews of studies per application area. Open challenges and directions for
future research are discussed.Comment: Revised survey includes expanded discussion section and reworked
introductory section on common deep architectures. Added missed papers from
before Feb 1st 201
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