Τµηµατοποίηση Εγκεφαλικών ΄Ογκων σε MRI µε Τεχνικές Βαθιάς Μάθησης

Abstract

Η τµηµατοποίηση ιατρικών εικόνων σε µαγνητική τοµογραφία (MRI) συνιστά θεµελιώδη διεργασία για τον ακριβή εντοπισµό παθολογικών περιοχών και τη συστηµατική υποστήριξη κλινικών αποφάσεων (διάγνωση, πρόγνωση, παρακολούθηση). Στα µηνιγγιώµατα—τον συ χνότερο καλοήθη ενδοκρανιακό όγκο—η αξιόπιστη τρισδιάστατη τµηµατοποίηση του όγκου διευκολύνει τον προεγχειρητικό σχεδιασµό και την εξατοµίκευση της θεραπείας. Η εργασία αυτή πραγµατοποιεί συστηµατική αποτίµηση σύγχρονων αρχιτεκτονικών βαθιάς µάθησης για 3D τµηµατοποίηση µηνιγγιωµάτων σε MRI, χρησιµοποιώντας το σύνολο δεδοµένων Meningioma-SEG-CLASS. Αναπτύχθηκε ένα ενιαίο, αναπαραγώγιµο πειραµατικό πλαίσιο που ενοποιεί την προεπεξεργασία (εξοµάλυνση/κανονικοποίηση έντασης, ανα δειγµατοληψία σε κοινό χώρο), την επαύξηση δεδοµένων, τις συναρτήσεις κόστους και τους βελτιστοποιητές, καθώς και τις διαδικασίες αξιολόγησης. Τα ευρήµατα δείχνουν ότι η αυστηρή τυποποίηση του πειραµατικού pipeline αποτελεί κρίσιµο παράγοντα επίδοσης, επιτρέποντας την ανάπτυξη µοντέλων µε σταθερά και κλινικά χρήσιµα αποτελέσµατα. Η συγκριτική αξιολόγηση αναδεικνύει τα σχετικά πλεονεκτήµατα καθεµιάς κατηγορίας αρχιτεκτονικών. Περιορισµοί της µελέτης σχετίζονται µε την εξάρτηση από ένα µόνο σύνολο δεδοµένων και τη µη διερεύνηση τεχνικών ηµι-εποπτευόµενης µάθησης ή εκτίµησης αβεβαιότητας.