Προηγμένες Τεχνικές Ανάλυσης και Επεξεργασίας Καρδιολογικών Δεδομένων

Abstract

Η απαίτηση για έγκαιρη πρόληψη και διάγνωση βασικών καρδιολογικών παθήσεων του ανθρώπου, γέννησε την ανάγκη ανάπτυξης προηγμένων τεχνικών ανάλυσης και επεξεργασίας καρδιολογικών δεδομένων με στόχο την πρόβλεψη καρδιολογικών ασθενειών προτού εμφανιστούν σοβαρά συμπτώματα καθώς και την έγκαιρη διάγνωση για την βελτίωση της επιβίωσης και μείωσης της ανάγκης για επεμβάσεις ή επεμβατικές διαδικασίες. Εξίσου σημαντικό ρόλο στην ανάπτυξη προηγμένων τεχνικών ανάλυσης και επεξεργασίας, έπαιξε η αναγκαιότητα για αυξημένη ακρίβεια στη διάγνωση και ανάλυση του καρδιολογικού προφίλ ενός ασθενή, μειώνοντας το περιθώριο σφάλματος και εντοπίζοντας λεπτομέρειες που μπορεί να μην είναι ορατές με πιο συμβατικές μεθόδους. Η παρούσα διδακτορική διατριβή επικεντρώνεται στην επεξεργασία καρδιολογικών δεδομένων, δηλαδή την ανάλυση εικόνων υψηλής ανάλυσης που προκύπτουν από Υπολογιστική Τομογραφία, CT, με στόχο την εξαγωγή χρήσιμων πληροφοριών για τη δομή και τη μορφολογία της καρδιάς. Στα πλαίσια της διατριβής, γίνεται ανάπτυξη και εφαρμογή εξειδικευμένων αλγορίθμων που βελτιώνουν την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα της τμηματοποίησης των εικόνων αυτών, καθώς και των δεδομένων που εξάγονται. Αρχικά πραγματοποιείται εισαγωγή στην ανατομία και στις απεικονιστικές μεθόδους της καρδιάς. Η μελέτη της ανατομίας και των μεθόδων απεικόνισης της καρδιάς αποτελεί θεμελιώδη τομέα στην καρδιολογία και στην ιατρική απεικόνιση, καθώς προσφέρει σημαντικές πληροφορίες για τη δομή, τη λειτουργία και την υγεία της καρδιάς. Παράλληλα παρουσιάζονται και αναλύονται οι Μέθοδοι Απεικόνισης και Διαγνωστικής Αξιολόγησης της καρδιάς καθώς είναι ζωτικής σημασίας για την κατανόηση της δομής, της λειτουργίας και της υγείας της. Στη συνέχεια παρουσιάζεται το σύστημα προ-επεξεργασίας και τμηματοποίησης εικόνων της αορτής καθώς είναι μια κρίσιμη διαδικασία στην καρδιολογία που επιτρέπει την ακριβή ανάλυση και αξιολόγηση της αορτής για τον εντοπισμό παθολογικών καταστάσεων, όπως ανευρύσματα και αθηρωματικές πλάκες. Συνδυάζοντας τεχνικές μηχανικής μάθησης και επεξεργασίας εικόνας, το σύστημα αυτό ενισχύει την ακρίβεια και την αποδοτικότητα των διαγνωστικών διαδικασιών. Ακολούθως παρουσιάζεται η διαδικασία τμηματοποίησης της Αορτής σε 3Δ Δεδομένα Αξονικού Τομογράφου Συνδυάζοντας Τεχνικές Επεξεργασίας Εικόνας και Μηχανικής Μάθησης η οποία είναι εξαιρετικά χρήσιμη στην κλινική πράξη για τη διάγνωση πολυάριθμων παθολογιών όπως ο διαχωρισμός και το ανεύρυσμα της αορτής. Πιο συγκεκριμένα, υλοποιείται μια νέα πλήρως αυτοματοποιημένη μέθοδος 3Δ τμηματοποίησης σε δεδομένα ασθενών, η οποία χρησιμοποιεί αρχικά τη διαδικασία της κατωφλίωσης με μια σταθερή τιμή άνω και κάτω κατωφλίου 𝛵 σε όλη την εικόνα και η οποία ακολουθείται από μια προσέγγιση ταξινόμησης βασισμένη σε ένα δίκτυο τυχαίων πεδίων Markov (MRF). Η προτεινόμενη μεθοδολογία πέτυχε ανώτερη απόδοση τμηματοποίησης σε σύγκριση με όλες τις υπόλοιπες κλασσικές τεχνικές τμηματοποίησης, όσον αφορά την ακρίβεια του εξαγόμενου 3Δ μοντέλου αορτής. Αυτό είχε ως αποτέλεσμα, η προτεινόμενη μέθοδος τμηματοποίησης να μπορεί να χρησιμοποιηθεί στην κλινική πράξη, όπως στον σχεδιασμό και την αξιολόγηση της θεραπείας, καθώς μπορεί να επιταχύνει την αξιολόγηση των δεδομένων ιατρικής απεικόνισης, η οποία είναι συνήθως μια χρονοβόρα και κουραστική διαδικασία. Στη συνέχεια παρέχουμε μια αναλυτική Συγκριτική Μελέτη, Αρχιτεκτονικών Βαθιάς Μάθησης για την Αυτόματη Τμηματοποίηση της Κοιλιακής Αορτής σε 3Δ Δεδομένα Αξονικού Τομογράφου. Η συγκεκριμένη μελέτη αξιολογεί τόσο ποιοτικά όσο και ποσοτικά τα εξαγόμενα 3Δ μοντέλα τα οποία εξήχθησαν από την αυτόματη τμηματοποίηση, χρησιμοποιώντας δεδομένα υγιών και ασθενών ατόμων. Τα συγκριτικά αποτελέσματα έδειξαν ότι η αρχιτεκτονική βαθιάς μάθησης U-Net, πέτυχε την υψηλότερη ακρίβεια τμηματοποίησης μεταξύ των άλλων τριών αρχιτεκτονικών που δοκιμάστηκαν. Επιπλέον η ικανότητα του U-Net να εξισορροπεί την υπολογιστική απόδοση μέσω της ακρίβειας τμηματοποίησης το καθιστά πολύτιμο εργαλείο σε κλινικά περιβάλλοντα όπου η έγκαιρη και ακριβής ανάλυση εικόνας είναι ζωτικής σημασίας. Τέλος, στην παρούσα διδακτορική διατριβή, παρέχουμε βελτιωμένο το μοντέλο τμηματοποίησης μέσω των προαναφερθέντων Αρχιτεκτονικών Βαθιάς Μάθησης, αξιοποιώντας την ιδιότητα της προ-εκπαίδευσης (pre-training) και χρησιμοποιώντας τη μέθοδο Intensity Guided Masking (IGM) κατά την οποία αποκρύπτονται οι περιοχές της CT εικόνας εντός συγκεκριμένων εύρους εντάσεων φωτεινότητας ώστε το βελτιωμένο μοντέλο να καλείται να προβλέψει ή να ανακατασκευάσει την καλυμμένη περιοχή. Η προτεινόμενη βελτιωμένη μέθοδος αξιολογήθηκε τόσο ποιοτικά όσο και ποσοτικά, ξεπερνώντας τόσο τις προηγμένες εποπτευόμενες μεθόδους αναφοράς όσο και άλλες μεθόδους που βασίζονται σε προ-εκπαίδευση.