Till innehåll på sidan

Advanced Machine Learning Methods for Oncological Image Analysis

Tid: Fr 2022-09-30 kl 13.00

Plats: T2 (Jacobssonsalen), Hälsovägen 11C, Huddinge

Språk: Engelska

Ämnesområde: Medicinsk teknologi

Respondent: PhD Student Mehdi Astaraki , Medicinsk avbildning, Karolinska Institutet, Division of Biomedical Imaging

Opponent: Professor Bjoern Menze, University of Zurich

Handledare: Docent Chunliang Wang, Medicinsk avbildning; Professor Örjan Smedby, Medicinsk avbildning; Professor Iuliana Toma-Dasu, Stockholm university

QC 2022-08-29

Abstract

Cancer är en global hälsoutmaning som uppskattas ansvara för cirka 10 miljoner dödsfall i hela världen, bara under året 2020. Framsteg inom medicinsk bildtagning och hårdvaruutveckling de senaste tre decennierna har banat vägen för moderna medicinska bildgivande system vars upplösningsförmåga tillåter att fånga information om tumörers anatomi, fysiologi, funktion samt metabolism. Medicinsk bildanalys har därför fått en mer betydelserik roll i klinikers dagliga rutiner inom onkologin, för bland annat screening, diagnostik, uppföljning av behandling samt icke-invasiv utvärdering av sjukdomsprognoser. Sjukvårdens behov av medicinska bilder har lett till att det nu på sjukhusen finns en enorm mängd medicinska bilder på alla moderna sjukhus. Med hänsyn till den viktiga roll medicinsk bilddata spelar i dagens sjukvård, samt den mängd manuellt arbete som behöver göras för att analysera den mängd data som genereras varje dag, så har utvecklingen av digitala verktyg för att för att automatiskt eller semi-automatiskt analysera  bilddatan alltid haft stort intresse. Därför har en rad maskininlärningsverktyg utvecklats för analys av onkologisk data, för att gripa sig an läkares repetitiva vardagssysslor.

Den här avhandlingen syftar att bidra till fältet “onkologisk bildanalys” genom att föreslå nya sätt att kvantifiera tumörers egenskaper från medicinsk bilddata. Specifikt, är denna avhandling baserad på sex artiklar där de första två har fokus att presentera nya metoder för segmentering av tumörer, och de resterande fyra ämnar att utveckla kvantitativa biomarkörer för cancerdiagnostik och prognos.

Huvudsyftet för “Studie I” har varit att utveckla en djupinlärnings-pipeline vars syfte är att fånga lungpatalogiers anatomier (inklusive lungtumörer) samt integrera detta med djupa neurala nätverk för segmentering för att nyttja det första nätverkets utfall för att förbättra segmenteringskvalitén. Den föreslagna pipelinen testades på flertalet dataset och numeriska analyser visar en överlägsna resultat för den föreslagna “prior-medvetna” djupinlärningsmetoden. “Studie II” ämnar att ta sig an ett viktig problem som övervakade segmenteringsmetoder ställs inför: ett beroende av enorma annoterade dataset. I denna studie föreslås en icke-övervakad segmenteringsmetod som baseras på konceptet “ifyllnad” (“inpainting”) för att segmentera tumörer i områdena: lungor samt huvud och hals i bilder från olika modaliteter. Den föreslagna metoden lyckas bättre än en familj väletablerade icke-oövervakade segmenteringsmodeller.

“Studie III” och “Studie IV” försöker automatiskt diskriminera benigna lungtumörer från maligna tumörer genom att analysera bilder från LDCT (lågdos-CT). I “Studie III“ föreslås ett djupt neuralt nätverk för klassificering vars grafstruktur tillåter lokal analys av tumörens inbördes heterogeniteter samt en helhetsbild från global kontextuell information. “Studie IV” försöker utvärdera noggrant utvalda metoder som grundar sig på att extrahera anatomiska särdrag från medicinska bilder. I studien jämförs konventionella “radiomics”-metoder med särdrag från neurala nätverk samt en kombination av båda på samma dataset. Resultat från studien visar att en kombination av särdrag från djupa neurala nätverk samt “radiomics” kan ge bättre resultat i klassificeringsproblemet.

“Studie V” har fokus på tidig bedömning av lungtumörers respons på behandling genom att utveckla ett set nya fysiologisk observerbara särdrag. Den presenterade metoden har använts för att kvantifiera förändringar i tumörers karaktär i PET-CT-undersökningar för att predicera patienters prognos två år efter senaste behandling. Metoden jämförts mot konventionella “radiomics” och utvärderingen visar att den föreslagna metoden ger förbättrade resultat. Till skilnad från “Studie V”, som fokuserar på att lösa ett binärt klassificeringsproblem, så försöker “Studie VI” predicera överlevnadsgraden hos patienter med lung- samt huvud och hals-cancer genom att undersöka neurala nätverk med sfäriska faltningsoperationer. Metoden jämförs mot, bland annat, “radiomics” och visar liknande resultat för analys på samma dataset, men bättre resultat för analys på olika dataset.

Sammanfattningsvis så utnyttjar de sex studierna olika medicinska bildgivande system samt en mängd olika bildbehandling- och maskininlärningstekniker för att utveckla verktyg för att kvantifierar tumörers egenskaper, som kan underlätta fastställande av diagnos och prognos.

urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-316665