Treatment-aware Diffusion Probabilistic Model for Longitudinal MRI Generation and Diffuse Glioma Growth Prediction

Diffuse gliomas are malignant brain tumors that grow widespread through the brain. The complex interactions between neoplastic cells and normal tissue, as well as the treatment-induced changes often encountered, make glioma tumor growth modeling challenging. In this paper, we present a novel end-to-end network capable of generating future tumor masks and realistic MRIs of how the tumor will look at any future time points for different treatment plans. Our approach is based on cutting-edge diffusion probabilistic models and deep-segmentation neural networks. We included sequential multi-parametric magnetic resonance images (MRI) and treatment information as conditioning inputs to guide the generative diffusion process. This allows for tumor growth estimates at any given time point. We trained the model using real-world postoperative longitudinal MRI data with glioma tumor growth trajectories represented as tumor segmentation maps over time. The model has demonstrated promising performance across a range of tasks, including the generation of high-quality synthetic MRIs with tumor masks, time-series tumor segmentations, and uncertainty estimates. Combined with the treatment-aware generated MRIs, the tumor growth predictions with uncertainty estimates can provide useful information for clinical decision-making.Comment: 13 pages, 10 figures, 2 tables, 2 agls, preprints in the IEEE trans. format for submission to IEEE-TM

Constructing personalized characterizations of structural brain aberrations in patients with dementia using explainable artificial intelligence

Deep learning approaches for clinical predictions based on magnetic resonance imaging data have shown great promise as a translational technology for diagnosis and prognosis in neurological disorders, but its clinical impact has been limited. This is partially attributed to the opaqueness of deep learning models, causing insufficient understanding of what underlies their decisions. To overcome this, we trained convolutional neural networks on structural brain scans to differentiate dementia patients from healthy controls, and applied layerwise relevance propagation to procure individual-level explanations of the model predictions. Through extensive validations we demonstrate that deviations recognized by the model corroborate existing knowledge of structural brain aberrations in dementia. By employing the explainable dementia classifier in a longitudinal dataset of patients with mild cognitive impairment, we show that the spatially rich explanations complement the model prediction when forecasting transition to dementia and help characterize the biological manifestation of disease in the individual brain. Overall, our work exemplifies the clinical potential of explainable artificial intelligence in precision medicine

Closed-Loop-RRT* path planning for a vehicle-trailer system

I de siste 10 årene har det blitt gjort betydelige fremskritt innenfor utvikling av autonome kjøretøy. Dette er motivert av autonome kjøretøys potensiale til å både være ressursbesparende og skape tryggere kjøretøy. Denne masteroppgaven skal studere autonome biler med en tilkoblet henger. Hengeren legger til en ekstra ustabil frihetsgrad som gjør at styring av systemet blir mer utfordrende. For at kjøret-henger systemet skal kunne navigere i et ustrukturert miljø som en parkeringsplass, må en planleggings-algoritme brukes. Planleggings-algoritmen må planlegge en bane som kan gjennomføres av kjøretøyet samtidig som banen også må hindre at kjøretøyet kolliderer med obstruksjoner. Dette er en utfordrende oppgave, fordi kjøretøyet har ikke-holonomiske begrensninger som setter grenser for hvilke baner som kan brukes. Det må også tas hensyn til at kjøretøyet ikke må miste kontroll på hengeren slik at hengeren knekkes over mot kjøretøyet. Denne masteroppgaven presenterer en ny planleggingsmetode for å konstruere en kjørbar bane mellom to sett av tilstander av kjøretøy-henger systemet i et åpent miljø. Denne type planlegger kalles en lokal planlegger siden den ikke kan navigere rundt obstruksjoner. Den kjørbare banen er generert ved å på første steg approksimere banen med en "Dubins path". Deretter blir banen forbedret i to steg. Hvert seg simulerer kjøretøy-hengeren i lukket sløyfe ("closed-loop") rundt banen konstruert av det forrige steget. Resultatet er en kjørbar bane som et kjøretøy-henger system kan følge fra en tilstand til en annen. En global planlegger basert på "Rapidly-exploring Random Tree Star" (RRT*) og Closed-Loop RRT (CL-RRT) blir også presentert. RRT* har fordelen fremfor andre RRT baserte planleggere at den er probabilistisk optimal, som betyr at løsningen den returnerer vil konvergere mot den optimale løsningen med tid. Den lokale planleggeren som er beskrevet ovenfor blir bruk til å finne snarveier i treet, slik at planleggeren får den optimale oppførselen til RRT*. Etter det forfatteren vet, har det ikke tidligere vært implementert RRT* for kjøretøy-henger systemer, og dette kan skyldes at det ikke har vært en tilgjengelig en egnet lokal planlegger. Den globale planleggeren ble testet med Monte Carlo simuleringer i to miljøer. Resultatene viser at den globale planleggeren kan lage kjørbare og korte baner i et realistisk miljø som skal simulere en parkeringsplass. Det er også vist at den lokale planleggeren kan lage kjørbare baner mellom et bredt sett av tilstander. Konvergensraten til algoritmen er likevel for langsom til bruk for de fleste sanntidssystemer som krever en optimal løsning